如果你经常用 ChatGPT，肯定遇到过这种烦恼：每次新开对话，都要先交代一遍"我是做运营的"“回答请简洁"“别用太多术语”。说三遍还好，说三十遍就纯属浪费时间。
OpenAI 在 7 月 20 日推出的自定义指令，就是为了解决这个问题。设置一次，之后每次对话，ChatGPT 都会默认按你的偏好来回答，不用再重复交代。
两个输入框，分别填什么
自定义指令有两个框，很多人第一次用会把内容填反。
第一个框：关于你。 写你的身份、职业、常用场景。比如"小学语文老师，经常备课"“独立开发者，做效率工具"“跨境电商运营，主要做东南亚市场”。越具体，回答越贴合。
第二个框：希望它怎么回答。 写风格和格式要求。比如"回答控制在 200 字以内，多用列表"“先给结论再给理由"“涉及代码时用 Python 举例"“不要用营销腔”。
两个框分开写的好处是，模型能区分"背景信息"和"指令”，不会把你的职业当成回答内容复读出来。
几组好用的预设写法
写给职场人： “我是一名产品经理，工作中常写需求文档和周报。请用结构化方式回答，先讲结论，再列要点，避免空话。”
写给学生党： “我是大学生，正在自学编程。讲概念时请用生活类比，配一个小例子，不要直接给完整代码，先讲思路。”
写给内容创作者： “我运营一个科技公众号。回答请口语化，少用术语，多用短句，结尾给一个可直接用的标题建议。”
写给家长： “请用适合向小学生解释的语言回答问题，生动但不说教，遇到不确定的事直接说不知道。”
一个小技巧：偏好设置宜精不宜多。塞进十几条要求，模型反而会顾此失彼，挑三四条你最在意的写进去，效果最好。
指令和临时要求冲突时，听谁的
用久了自定义指令，会遇到一个问题：某次对话里你临时提了不同要求，模型该听全局的还是听这次的？
一般规律是，对话里的临时指令优先级更高。比如你全局写了"回答控制在 200 字以内”，某次你说"这次请详细展开”，模型通常会按这次的要求来。这是个好消息：全局偏好是默认值，不是紧箍咒。
但也有例外。如果全局指令和临时要求完全相反，模型可能会折中。遇到这种情况，在对话开头明确说"这次忽略之前的偏好设置”，执行起来更果断。
还有一个常见坑：全局指令写得太绝对。比如写了"永远不要用列表"，某次你想让它列个清单，它可能会别别扭扭地写成段落。所以全局指令尽量写"默认偏好"而不是"铁律"，留一点弹性。
不同场景的进阶写法
除了前面几组预设，再分享几个进阶思路。
编程场景： “我是 Python 初学者。请先讲思路再给代码，代码加注释，遇到我可能不懂的概念先解释一句。” 这样写，回答会从"直接甩代码"变成"带着你理解"，学习效果完全不同。
翻译场景： “翻译时保留原文语气，口语化表达不要直译，遇到文化梗请加一句简短说明。” 做跨境内容、外语学习的同学可以直接抄。
客服与邮件场景： “帮我写邮件时语气正式但不生硬，开头说明来意，结尾给出明确的下一步，控制在三段以内。” 每天要写邮件的人，省下的时间非常可观。
多语言学习： “回答我时中英文对照，重点词汇标出来。” 把自定义指令当成私人教练的固定课表，效果比每次临时描述好得多。
另外提醒一点：自定义指令在手机 App 和网页端同步，设置一次全端生效。
它适合用在哪，不适合用在哪
最适合的场景是高频、重复性对话：日常写作、查资料、学新东西、做规划。这类对话每次都要重复背景，自定义指令省下的时间立竿见影。
不太适合的场景是"一次性"的专业任务。比如让它扮演某个特定角色写小说、做某次性的深度分析，这种任务在对话里临时交代更灵活，写进全局偏好反而会干扰其他对话。
还有一点要注意：自定义指令不会让模型变聪明，它只是把"你是谁、你想要什么"提前告诉模型。想要好答案，问题本身还是得问清楚。之前我们聊过 ChatGPT 爆红之后的使用心得，里面提到的提问方法，和自定义指令是配合使用的关系。
设置完别忘了定期回看
人的偏好会变：换工作、换学习方向、换项目，之前写的指令可能就过时了。建议每个月打开设置看一眼，把不再适用的删掉，把新需求补上。自定义指令是个"活文档"，不是一劳永逸的开关。
另外，隐私方面留个心：第一个框里别写真实姓名、公司全名、身份证号这类敏感信息，写职业和场景就够用了。
一句话总结：自定义指令不是什么高级功能，它就是帮你把每次都要说的废话，提前一次性说完。设置花五分钟，之后每次对话都省事。
