為什麼你的 ChatGPT 輸出仍然不穩定？
如果你用 ChatGPT 已經一年，每次輸出品質仍然飄忽不定，問題不在你的提示。問題在於 ChatGPT 有兩套不同的組織系統，Projects 與 Custom GPTs，它們解決的是不同的問題。大多數用戶要麼選錯了系統，要麼兩者都沒用。一旦你搞清楚什麼任務該用哪一個，一週內就能擺脫這種不穩定。
本文逐一拆解這兩個系統實際做什麼、什麼時候該用哪個、以及如何把你現有的工作流程遷移到正確的系統。例子涵蓋寫作、研究、編程協助、內容生產，全部都是經過實測的實戰場景。
ChatGPT Project 是什麼？
ChatGPT Project 是一個專用工作區，把相關對話、檔案、自訂指令集中在同一個地方。在一個 Project 內，每段對話都繼承同一條 system prompt、能存取同一批已上傳檔案、並共用一份僅屬於該 Project 的記憶。Project 顯示在 ChatGPT 左側欄，你以 New Project 按鈕建立。
Project 比一般對話多做的關鍵事情是：跨會話的持續上下文。明天重開這個 Project、開新對話，ChatGPT 已經記得你的風格指南、客戶名單、上週上傳的 brief。你不再需要每開一個新對話就重貼一次背景。
Project 支援 GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-5、o1、o1 mini，因此你可以在不離開工作區的前提下，逐段對話切換最適合的模型。根據 OpenAI 產品文件，Project 還會在工作區範圍內解鎖 Deep Research、ChatGPT agent 模式以及 Study 模式。
Custom GPT 是什麼？
Custom GPT 是一個預設配置好的 ChatGPT 版本，每次開啟都使用同一條 system prompt、同一批已上傳的知識檔案、以及指定啟用的工具。任何拿到連結的人都能使用。你以 GPT Builder 建立，給它一個名字與描述、寫好指令、上傳參考檔案、選擇是否啟用網絡搜尋、canvas、圖像生成與 code interpreter。
Custom GPT 是為「重複」而生的。同樣的輸入模式、同樣的參考資料、同樣的工作流程。最適合的場景：一個內容 brief 撰寫員，永遠問同樣的五條問題、永遠引用你家的風格指南、永遠輸出你的團隊樣板格式的 brief。
Custom GPT 跑在 GPT-4 Turbo 上，配合你指定的設定。它在不同會話之間沒有記憶。每次對話都從零開始，唯一的上下文就是 system prompt 與知識檔案。
什麼時候應該用 Project 而非 Custom GPT？
當工作內容會演化時，用 Project。需要多段對話互相承接的長文寫作、跨週的研究調查、分階段策劃 campaign、產出內容系列、跨多個會話學習新技能。Project 的記憶與對話歷史之所以重要，是因為這類工作本質上是反覆迭代的。
一個簡單的判斷方式：如果你需要明天回來繼續今天開始的事，用 Project。如果你需要把已建好的東西分享給同事讓他們也能用，用 Custom GPT。
另一個 Project 勝出的場景，是當你需要 Deep Research 或 agent 模式。Custom GPT 沒有這些工具。任何研究密集型的工作流程都應該住在 Project 裡；任何重複可套用的工作流程都應該住在 Custom GPT 裡。
什麼時候應該用 Custom GPT 而非 Project？
當工作流程是可重複、可分享、且結構穩定時，用 Custom GPT。System prompt 與參考檔案不會經常改動，輸入模式一致，輸出格式有樣板。例如：給你團隊用的客服回覆草擬員、客戶 onboarding 問卷生成器、永遠按你工程標準審查的 code reviewer、內部 SOP 助手。
Custom GPT 另一個勝出的場景是分享。一個 Custom GPT 就是一條你整個團隊都能用的連結。Project 是專屬於你的，除非你升級到 ChatGPT Team 或 Enterprise 才能用 Shared Projects。
第三個 Custom GPT 勝出的場景，是替非進階用戶提供穩定品質。如果你的同事是中階用戶，常常貼一句生提示就期望好結果，一個寫得好的 Custom GPT 會把提示結構、角色、限制都內建好。他們不用寫專家級提示，也能拿到專家級輸出。
如何打造一個真正好用的 Custom GPT？
大多數 Custom GPT 表現不佳，原因是 system prompt 太短。ChatGPT 給你 1,500 至 8,000 字元的指令空間，建議用滿 4,000 至 6,000 字元。明確寫清楚角色、受眾、輸出格式、限制，並附上 3 至 5 個「好輸出」的範例。最後那部分（範例）正是區分「能穩定產出」與「會飄移」的 Custom GPT 的關鍵。
上傳的知識檔案要可被有效擷取，而不是把混合內容的整份 PDF 丟進去。Custom GPT 用 embedding lookup 從你的知識庫檢索，乾淨、結構化的檔案表現遠勝雜亂檔案。上傳前先把素材轉成乾淨的 markdown 或純文字。
試試這條 Custom GPT 的 system instruction：
You are a senior content strategist for a Hong Kong B2B SaaS company. Your role is to help users turn a rough idea into a publish-ready content brief. Always ask: 1) Who is the target reader (job title and seniority), 2) What is the one specific takeaway, 3) What action do we want them to take next, 4) What are 2 competitor pieces this needs to beat, 5) What is the desired tone (peer-to-peer, authoritative, conversational). After collecting answers, output a brief in this exact format: Title, Hook, Outline (5 to 7 sections), Key Stats Needed, CTA. Reference the uploaded style guide for tone calibration.
如何為長期工作流程結構化你的 Project？
第一天就把 Project 設置好這三件事。第一，寫一段 custom instruction，解釋這個 Project 的目的、你在其中的角色、以及你對工作的標準。第二，上傳參考資料：品牌指南、過往好輸出、競品例子、目標 persona 文件。第三，開一個「scratch chat」用來記錄過程中浮現的決策、命名規則、規範。ChatGPT 會在這個 Project 的每段對話中引用這三項。
在 Project 內，依「階段」或「交付物」組織對話，而不是依日期。一個內容 campaign 的 Project 可能會有獨立的對話：「受眾研究」、「主文起草」、「標題測試」、「分發規劃」。Project 記憶代表 ChatGPT 即使在「分發規劃」對話中也記得研究對話的限制條件。
任何需要外部資料的對話用 Deep Research；分析型或策略型的對話用 o1 或 GPT-5；快速起草用 GPT-4o。Project 讓你逐段對話切換模型，不用離開工作區。
兩個系統大家都常犯哪些錯誤？
Project 最常見的錯誤是把每個 Project 當成「資料夾」。Project 應該存放那些「上下文承接」會帶來價值的相關工作。每個客戶開一個 Project，這合理。但開一個叫「我所有的對話」的 Project，那就只是個資料夾，你並沒有在使用這個系統。Project 範圍要夠收斂，這樣記憶才會是信號而不是雜訊。
Custom GPT 最常見的錯誤是把太多任務塞進同一個 GPT。一個既要寫 brief、又要編輯文案、又要產出 SEO meta tag 的 Custom GPT，三件事都會做得很差。一個 GPT 對應一個具體可重複的任務。5 個各司其職的 Custom GPT，永遠勝過 1 個萬能 GPT。
第三個錯誤是兩個系統共通的：忘了更新 system prompt 與知識檔案。你的風格指南會變，你的團隊標準會演進。設個 60 至 90 天提醒，定期回顧並更新。六個月前完美的那個 Custom GPT 或 Project，今天大概已經偏離當前標準了。
本週應該如何遷移你現有的工作流程？
花一小時審視你實際在 ChatGPT 上做的事。列出每個重複的任務。為每一項決定：這是會演化的迭代工作（Project），還是會用相似輸入跑很多遍的樣板（Custom GPT）？大多數用戶最後會落在 2 至 4 個 Project（用於進行中的工作）加 3 至 7 個 Custom GPT（用於重複任務）。
一次只遷移一個工作流程。把你最常用的 ChatGPT 場景挑出來、放進正確的系統、實戰用一個星期，然後再處理下一個。一次想搬完全部會失敗，因為你在真實工作中用過之前根本判斷不到什麼可行。
這個習慣的紅利會複利。當你跑著 3 個 Project 加 5 個 Custom GPT 時，每次 ChatGPT 開啟都已經載入正確的上下文、預設好正確的角色、備好正確的檔案。這就是「會用 AI 的人」與「永遠對著空白對話框打字的人」的差距。懂AI的冷，更懂你的難 — UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
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