主流AI中最未得到充分利用的功能是自定义指令。ChatGPT称之为Custom Instructions，Claude称之为用户风格偏好，Gemini称之为上下文。无论名称是什么，核心思路都一样：保存一组关于你的信息，以及你希望模型如何行事的说明，然后自动应用于每一段对话。
对初学者而言，花十分钟完成这些设置，是使用AI时投资回报率最高的一件事。从此以后，你不必在每次对话开始时反复解释自己是谁、做什么、想要什么。模型会自动收到这些上下文。
本文将逐步介绍如何设置、应该填写什么，以及最常见的错误。
自定义指令适合存放稳定、低风险的偏好。记忆适合存放你愿意被保存的事实。不要把客户数据、凭据、机密项目名称或敏感个人信息放在这两处。
在哪里找到设置
在 ChatGPT中：单击个人资料图标 → Settings（设置）→ Personalization（个性化）。有两项相关功能：Custom Instructions（自定义指令）（自由文本区域，用于说明你是谁以及希望得到怎样的回答）和 Memory（记忆）（自动从多段对话中获取事实的系统）。
在 Claude中：单击个人资料图标 → Settings → Profile。你可以设置适用于所有对话的个人资料描述。Claude还有 Projects，即仅限特定项目使用的上下文——下文会详细介绍。
在 Gemini中：已保存信息 /“Gemini personalisation”控件位于Gemini应用的设置中（另有一部分位于Google Account → Data & privacy）。具体菜单名称会变化，但这个面板确实存在。该功能不如ChatGPT的版本成熟，并且更侧重与你有关的事实，而不是指令。
在 **Copilot (Microsoft 365)**中：个人版的自定义能力有限；企业版则提供由管理员控制、并由IT团队设置的上下文。
本文余下部分将默认采用ChatGPT的结构，但相同原则适用于所有工具。
行之有效的两部分结构
ChatGPT的自定义指令分为两个输入框：
- “What would you like ChatGPT to know about you?”——关于我部分。
- “How would you like ChatGPT to respond?”——行为部分。
这种划分很有用，因为两者回答的是不同问题。第一部分是事实，第二部分是风格。
第1部分：关于我
这里的目标是向模型提供上下文，否则它只能不断向你询问。值得包含的内容有：
- 你的角色和领域。“我在爱沙尼亚塔林的一家B2B SaaS公司担任高级产品经理。”
- 你的职业背景。“我们的客户是北欧的中型电商企业。”
- 你主要从事的工作。“我使用AI主要是为了编写规格说明、分析客户访谈、规划路线图和起草团队沟通内容。”
- 你的背景（如果相关）。“我学的是设计，转岗做产品之前当过五年设计师。”
- 你的工作语言。“我主要使用英语写作，偶尔使用爱沙尼亚语；我的爱沙尼亚语很好，但没有达到母语水平。”
- 约束。“我不会把客户数据存入个人AI工具——请提醒我使用匿名示例。”
控制在4–6句话。更长并不意味着更好。模型会使用这些事实进行调整，但它不需要你的完整简历。
以下模板可供调整：
我在[地点]的[公司 / 行业]担任[你的角色]。我的工作包括[主要活动]。我曾从事[相关的过往经历]。我使用[语言]写作。我会用[形容词、形容词]描述自己的风格。我重视[你在意的一两件事]。
第2部分：如何回答
第二个输入框能带来大部分收益。你可以在这里告诉模型，每段对话中应该如何行事。以下模式很有效：
- 默认长度和结构。“默认给出简短回答。使用项目符号和短段落。省略开场白。”
- 语气。“直截了当。不要道歉，不要含糊其词，不要写‘希望这对你有所帮助’。与我的对话语气保持一致。”
- 需要避免的内容。“不要使用‘leverage’‘utilize’‘going forward’或‘in today’s fast-paced world’。不要以‘问得好’开头。”
- 校准。“不确定时，明确说明。用 [unclear] 标记不确定的事实。不要用自信的猜测填补信息空白。”
- 你希望模型养成的具体习惯。“如果我询问取舍，请先呈现双方观点，再推荐其中一个。如果我要求协助决策，而关键信息有缺失，请先向我提出澄清问题。”
- 如何处理代码或技术内容。“我分享代码时，直接指出缺陷和安全问题。不要添加注释来解释代码的作用——假定我看得懂。可以提出改进建议，但除非我要求，否则不要重写。”
以下是一个可靠的模板示例：
使用清晰、通俗的英语回答。省略不必要的开场白（“问得好”“希望这对你有所帮助”）。除非我明确要求深入说明，否则默认简短回答。
语气：直接、稍显随意，绝不道歉。使用短段落和项目符号。如果我使用随意的表达，请与我的语域保持一致。
如果你对某项事实不确定，请明确说明。用 [unclear] 标记不确定的主张。不要捏造来源。
如果我询问某项决策或取舍，而关键细节有缺失，请提出一两个澄清问题；否则，先简要呈现双方观点，再给出建议和信心水平。
为我起草内容时，默认提供2–3个版本。每封邮件草稿都以明确的下一步行动结尾。邮件开头不要写“I hope this finds you well.”
保存设置。接下来的十段对话都使用它。下次再遇到让你不满意的具体细节时，编辑这份指令。
ChatGPT记忆功能
Memory是一个独立的自动系统。它会从多段对话中获取事实（“Andres在AI Expert工作”“他吃素”“他偏好公制单位”），并将其应用于未来的对话。
优点：减少重复解释，回答更加个性化。
缺点：它可能记住你不希望它记住的事情；切换账户后，记忆不会转移；而且需要定期查看其中保存了什么。
一个实用做法是：
- 如果你想要更加个性化的助手，可以开启Memory。
- 定期查看（Settings（设置）→ Memory（记忆）），删除敏感、过时或意外记录的内容。
- 如果希望ChatGPT记住某件重要的事，请明确告诉它：“记住，我负责[公司]的AI团队。”这会作为事实保存。
- 不希望某件事被记住时，可以说“以后不要记住这件事”，或使用 Temporary Chat（模型选择器旁边的图标）——临时对话不会保存，也不会用于记忆。
如果你非常注重隐私，请关闭Memory，只使用自定义指令。这样既能获得80%的收益，又能完全掌控内容。
哪些内容应放在哪里
可以采用以下划分：
| 上下文类型 | 应放置的位置 | 示例 |
|---|---|---|
| 稳定的回答偏好 | 自定义指令 | “使用短段落，并标明不确定性。” |
| 稳定且不敏感的个人上下文 | 可选的记忆 | “我偏好公制单位。” |
| 项目特定上下文 | 项目 / 工作区指令 | “这个项目用于我们的公开AI培训网站。” |
| 敏感工作细节 | 仅限获准使用的工作对话 | 客户问题、合同条款、内部草稿 |
| 一次性的隐私细节 | 临时对话或不要使用AI | 个人医疗、法律、家庭或财务细节 |
这种划分既能保留便利，又不会让全局设置变成一个杂乱的数据库，塞满你已经忘记曾披露过的信息。
Claude Projects：一种不同的模式
Claude的方式略有不同。它没有只使用一组全局指令，而是提供 Projects——其中包含一套自定义指令、知识文件，以及该项目内对话的文件夹。
使用方式是：为工作中的每个主要领域创建一个项目（例如“个人”“客户X”“内部战略”），分别提供上下文，并在正确的项目中开始对话。模型会把该项目的上下文带入其中的每一段对话。
对于需要在互不相关的领域之间切换的人来说，这确实很实用。你的“个人”项目不需要了解客户工作，反之亦然，但各个领域内的上下文都很丰富。缺点是你需要承担把事务整理到不同项目中的额外工作。
常见错误
以下几种模式需要避免。
**指令太长。**三页指令不如三段指令。模型可以可靠处理200–500个英文单词的指令；超过这个长度后，它会开始忽略其中一部分。
叠加互相矛盾的指令。“友善且直接。避免废话，但要亲切。保持简短，但涵盖一切。”应作出取舍。矛盾会让模型困惑，导致输出不一致。
让指令限制自己。“始终用爱沙尼亚语回答”或“始终使用项目符号”会在你真正需要英语散文时带来困扰。应设置默认偏好，而非绝对规则——“除非任务是对话式的，否则默认使用项目符号。”
**忘记指令适用于所有地方。**如果你的自定义指令写着“简洁，不要亲切的开场白”，每段对话都会很简洁——包括你希望起草一张亲切生日贺卡的那一次。解决方法是在需要时针对单次对话覆盖默认设置：“这次忽略我的默认风格——我想要亲切、轻松的内容。”
一个实用实验
今天就设置好自定义指令。接下来一周，每当你发现自己在新对话中反复输入同样的上下文——“我从事产品工作”“我偏好简短回答”“不要道歉”——就停下来。重复出现的上下文应该放进指令，而不是每条提示词。
到周末时，这些指令会逐渐演变成真正适合你实际用途的样子。重新读一遍并编辑。此后，随着工作变化，你可能每隔几个月才需要调整一次。总投入时间很少，输出质量的提升却是长期的。
十分钟，一次设置
自定义指令是AI中投资回报率最高的默认设置之一。它们免费，只需十分钟，就能切实改善你的每一段对话。几乎没有初学者使用它们。使用它们的人从一开始就站在不同的起点上——每段对话都能更快进入正题，一年累积节省的时间相当可观。
现在就去设置吧。
