GPTs & Gemini Gems 專業設計與建立指南

作者： Samuel（表哥） 版本： 2.2.1 日期： 2026 年 1 月 5 日

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1. 模型運作核心：語境優先度

大型語言模型 (LLM) 的行為主要由其接收到的語境決定。雖然沒有直接的「權重」參數可供調整，但模型會根據以下順序來判斷指令的優先級，這個概念是設計穩定 AI 的基礎。

重要觀念：雖然系統指令擁有最高權限，但在指令內部，具體的範例往往比抽象的規則更能精確引導模型行為。因此，當文字規則難以描述清楚時，提供範例是最佳解法。

2. 三層行為模型：規則、範例與任務

模型的所有行為都可以歸結為三者的協同作用：

• 規則：定義了模型的行為邊界，即「什麼可以做」與「什麼不准做」。
• 範例：提供了模型的行為模式，即「我希望你如何回答」。
• 任務：代表了模型的當前需求，即「使用者現在需要什麼」。

這三者共同決定了模型的邏輯、語氣、格式以及最終的行為範圍。

3. 核心設計原則：清晰、一致、精簡

為了讓模型表現穩定，所有指令都應遵循三大原則：

• 不模糊：避免使用「盡量」、「試著」、「或許」等模糊詞彙。指令必須明確、可執行。
• 不矛盾：確保規則、範例和任務之間不存在邏輯衝突。
• 不冗長：在 GPT-4 及更早模型中，過長的指令可能導致模型失焦。然而，這一原則在 Gemini 3 中有所改變。

Gemini 3 的專屬調整

Gemini 3 具備高達 200 萬 詞元 的超長 [上下文視窗](glossary:Context Window)，使其能夠處理更長、更詳細的指令。開發者可以提供更完整的背景敘述和更豐富的範例 (多範例提示)，但仍需保持結構清晰，避免內容雜亂無章。

4. 角色設定：定義人格與視角

角色設定決定了模型的「人格」、「角度」與「判斷基準」。一個好的角色定義應該是具體的，並且專注於定義視角，而非任務本身。

推薦格式：

【核心角色】
你是一位 [具體領域] 的 [具體專家]，擅長 [具體技能]。

Prompt 實驗室
結構化提示詞產生器 • 即時品質分析
載入範例
01角色設定 (Role)
02語境背景 (Context)
03任務指令 (Task) *
04限制條件 (Constraints)
05輸出格式 (Output)
即時預覽
重置複製 Prompt
在左側輸入內容，此處將即時生成結構化 Prompt
AI 優化建議
缺少角色設定 (Role)：定義 AI 的身份有助於確立語氣與視角。
缺少任務指令 (Task)：明確的動詞指令是驅動 AI 行為的核心。
缺少語境或限制：提供背景資訊或邊界條件可大幅減少幻覺。
缺少輸出格式：指定格式 (如 Markdown、表格) 可讓結果更易於使用。

5. 不可違反規則撰寫原則

將規則「程式碼化」能顯著提升模型的穩定性。使用明確的動詞和限制條件，可以有效建立行為邊界。

推薦格式：

【不可違反規則】
1. 你不得 [執行某項操作]。
2. 你必須 [遵循某項格式]。
3. 禁止 [進行某類推測]。

6. 使用者指令的語境優先度

模型總是將「最後的指令」視為最重要的任務。因此，在設計複雜工作流時，應將核心任務要求放在指令的末尾。如果需要覆蓋先前的對話內容，可以明確聲明：

請忽略之前所有內容，僅依照以下指令執行：

7. 多模態處理規則

Gemini 3 等新一代模型具備強大的視覺辨識能力（多模態）。為了確保模型能精準解讀圖片或影像，應設定明確的視覺分析規則。

視覺分析規則

當使用者上傳圖片時，請優先分析圖片中的 [文字/數據/情緒]，並將其轉化為 [表格/摘要]。

推薦指令：

【多模態指令】
1. 若圖片為數據圖表：請提取所有數值，並轉化為 Markdown 表格。
2. 若圖片為介面草圖：請分析佈局與元件，並直接轉換為 HTML/Tailwind CSS 程式碼。
3. 若圖片為文件截圖：請進行 OCR 辨識，並修正可能的排版錯誤。

8. 語言一致性

AI 工具最常見的問題之一是「語言跑掉」（例如突然回英文）。必須設定強制性的語言鎖定規則。

推薦格式：

【語言鎖定】
Rule: 無論使用者輸入何種語言（或程式碼），你必須始終使用「繁體中文 (Traditional Chinese)」進行回應。
Exception: 專有名詞、程式碼變數或特定術語可保留原文，不需翻譯。

9. 知識庫的解析與引用策略

GPT-5 和 Gemini 3 在處理附加文件（知識庫）的方式上存在顯著差異（檢索增強生成 機制不同）。

GPT-5 的被動引用機制

GPT 模型將知識庫視為被動引用源。只有在使用者明確要求或模型判斷內容高度相關時，才會觸發引用。若要強制模型依賴文件，必須明確指示：

你必須優先依據附加文件內容作答；若文件與一般知識衝突，以文件為主。

Gemini 3 的主動引用與上下文整合

Gemini 3 將上傳的文件直接視為上下文的一部分，因此更傾向於主動引用。這種設計使其在處理基於文件的問答時更為主動和精確。若要將其嚴格鎖定在文件內容中，需要使用更強的限制：

所有回答必須 100% 基於上傳文件內容。不得使用外部知識、不得推測、不得補強。若文件中查無資訊，請回答：「文件中未提及。」

主帳號記憶隔離

目前不論是 Custom GPTs 還是 Gemini Gems，預設情況下都無法直接讀取你主帳號 (Personal Account) 中累積的「私人記憶 (Memory/Saved Info)」。這是基於「隱私隔離」與「場景專用」的設計考量。

替代方案：若需要讓 Agent 擁有長期記憶，建議將關鍵資訊整理為文件 (PDF/MD) 並上傳至知識庫，或在系統規則中明確定義背景資訊。

10. 格式、標點與風格的影響力

雖然符號本身沒有「權重」，但它們會影響模型解析語境的方式，進而影響輸出。

Emoji 辨識案例

Emoji 不僅是裝飾，更能作為強烈的視覺錨點，幫助模型快速識別段落功能與語氣。

設計技巧：在長篇指令中，使用 Emoji 作為段落標題的前綴（例如：### 🎯 核心目標），能顯著提升模型對該段落的注意力與區分度。

11. 範例的行為誘導力

範例是模型行為最強的誘導源，模型會高度模仿其語氣、格式、推理方式和回答長度。

範例設置語法

【範例 1】
User: [使用者輸入範例]
Assistant: [理想的 AI 回答範例]

【範例 2】
User: [另一個情境輸入]
Assistant: [對應的理想回答]

GPT 最佳實務

• 單一焦點：每個範例只示範一件事（例如：只示範語氣，或只示範格式）。
• 正面表述：不可含禁止行為的示範（例如：不要示範「錯誤回答」，除非明確標註這是負面範例）。
• 數量控制：GPT 模型建議 1～3 則精準範例 (多範例提示)；Gemini 模型可接受 5 則以上。
• 語氣標註：若不希望模型模仿範例中的特定語氣，請明確註記：「以下僅為格式範例，請忽略語氣」。

12. 情境設定的重要性

情境設定能大幅提升輸出的精準度，尤其在涉及地區性、產業性或特殊任務時。明確定義情境，能讓模型更好地理解你的世界、限制和使用場景。

推薦格式：

【情境設定】
本任務基於以下條件：
- 地區：台灣
- 產業：[例如：半導體製造]
- 使用者背景：[例如：無技術背景的專案經理]
- 回答風格：專業、簡潔

13. 模型行為穩定性測試方法

為了確保 GPT 的行為穩定，應進行以下四種測試：

1. 規則一致性測試：輸入刻意挑戰規則的內容，觀察模型是否保持邊界。
2. 任務收斂測試：在任務中加入干擾資訊，確認模型是否緊扣核心任務。
3. 文件解析測試：提供與文件矛盾的資訊，觀察模型是否仍以文件為主。
4. 多輪對話記憶測試：在 3-5 輪對話後，確認模型的邏輯和語境是否保持一致。

14. 版本管理與模組化設計

• 版本管理：每次調整 GPT 後，都應建立版本紀錄，以便回溯行為差異。切勿直接覆蓋舊版本。
• 模組化設計：將 GPTs 拆分為可獨立更換的模組（如規則、流程、範例、語境），避免「改一處壞全部」的問題。

15. 安全設計：防止指令洩漏與個資防護

• 防止指令洩漏：加入嚴格的安全限制，禁止模型透露、重述或摘要其內部指令。
• 確保任務範圍：限制模型不得執行與任務無關的內容，避免其「聰明過頭」。
• 個資防護：除了保護 提示詞，更要保護使用者的隱私，展現 AI 的專業倫理。

新增規則：

【隱私保護】
若使用者在對話中輸入真實姓名、電話或地址，請在回應時自動將其去識別化（如：王大明 -> 王先生，0912-345-678 -> 0912-XXX-XXX），並在文末溫馨提醒使用者注意網路隱私安全。

16. 任務步驟設計：確保 AI 嚴格依序執行

要讓模型 100% 遵守步驟，指令必須「不可誤解」。

步驟執行說明

【執行流程】
Step 1: 接收輸入
- 檢查輸入是否包含 [必要資訊]。
- 若資訊不足，請回答：「請提供 [缺少的資訊]」。

Step 2: 分析內容
- 根據 [規則 A] 判斷類別。
- 若屬於 [類別 X]，跳轉至 Step 4。

Step 3: 生成草稿
- 使用 [格式 B] 撰寫草稿。

Step 4: 最終輸出
- 輸出最終結果，並附上 [免責聲明]。

關鍵條件設置

• 步驟編號：明確標示 Step 1, Step 2。
• 單一動作：每一步只做一件事。
• 明確限制：寫明「不得跳步、不得合併步驟」。
• 最小假設：資訊不足時，讓模型基於「最小必要假設」繼續，而非反問。
• 進度標示：要求每輪回答標示當前步驟，如 步驟 2/5。

17. 起始動作設計：智慧反問與預設值

模型的預設行為是「先確認再執行」，這會導致不必要的延遲。但完全禁止反問有時會導致資訊不足。最佳策略是引入 「預設值」 概念。

智慧反問策略

不要為了「確認」而反問，只有在「無法執行」時才反問。若資訊不足，應採用「最佳預設值」直接生成草稿。

優化策略：

【預設值邏輯】
Tip: 若資訊不足，不要反問，而是採用「最佳預設值」直接生成一份草稿。
並在最後註明：「我已先假設您的對象是客戶，若需調整請告知。」
——這樣比單純反問更有效率，也能展現主動性。

Gemini 3 的專屬優化

Gemini 模型特別容易在回應前加入「Sure, I can help with that…」等寒暄語。建議加入 No Preamble 規則，要求其直接輸出結果。

18. GPT-5 與 Gemini 3 深度比較與實戰選擇

了解兩大模型的底層邏輯差異，才能在對的場景使用對的工具。

架構差異：指令驅動 vs. 語境驅動

實戰技巧：如何針對模型特性優化 Prompt

針對 GPT-5 的優化策略

• 結構化指令：使用 Markdown 標題、條列式清單，層級分明。
• 明確的邊界：使用「禁止」、「必須」等強烈詞彙。
• 分步思考：強制要求 [思維鏈](glossary:Chain of Thought)，例如「請先列出你的思考過程，再給出答案」。

針對 Gemini 3 的優化策略

• 豐富的語境：不要吝嗇文字，盡量提供背景故事、目的和詳細的範例。
• 指令後置：將最重要的指令放在 Prompt 的最後面（Recency Bias）。
• 範例引導：提供 3-5 個高品質的範例 (多範例提示)，Gemini 對範例的學習能力極強。
• 消除廢話：加入 No Preamble規則，減少它的客套話。

19. 進階實戰：Custom GPTs 知識庫調優

對於已經熟悉基本操作的使用者，知識庫 (Knowledge Base) 的品質是決定 GPT 聰明程度的關鍵。

知識庫優化三原則

1. 格式統一：盡量將文件轉換為 Markdown (.md) 或純文字 (.txt) 格式。PDF 雖然方便，但解析時容易出現亂碼或排版錯誤。
2. 建立索引：如果文件很多，建議建立一個 index.md 索引檔，告訴 GPT 每個檔案的內容大綱，讓它能快速檢索。
3. 切分長文：雖然模型視窗變大了，但將超長文件切分為多個主題明確的小文件，仍能顯著提升檢索準確度。

【索引檔範例】

# 知識庫索引
- product_specs.md: 產品詳細規格表、尺寸與材質。
- faq_customer.md: 客戶常見問題與標準回答話術。
- brand_voice.md: 品牌語氣指南與禁語列表。

20. 進階實戰：Gemini Gems 長窗口記憶管理

Gemini 的長窗口 (Long Context) 是雙面刃，既能記住很多事，也容易被舊資訊干擾。

記憶管理技巧

• 定期重置：當對話主題轉換時，建議開啟新的對話視窗 (New Chat)，避免舊語境干擾新任務。
• 明確分隔：在同一對話中切換任務時，使用分隔線或明確指令：=== 任務切換 === 請忽略上述內容，現在開始新任務：...。
• 摘要記憶：對於超長對話，可以請 Gemini 先進行摘要：請總結我們目前的進度與結論，作為接下來討論的基礎。 然後基於這個摘要開啟新對話。