上下文與記憶
Preference 偏好設定是什麼？告訴 AI 你喜歡怎麼被幫助
Preference 偏好設定是什麼？告訴 AI 你喜歡怎麼被幫助
想像你在教一位很聰明但剛認識你的助理。他能力沒問題，但不知道你討厭官腔、習慣看條列、最後一定要有結論。
偏好設定就是把這些一次講清楚。講過之後，你會有感覺 AI 突然「懂你」了。
你將學到什麼
定義
事先設定的語氣、結構、禁忌與風格，AI 每次回答都會參考。
白話比喻
像跟新助理交代工作習慣。講過一次，之後不用每次重講。
四個面向
語氣偏好、結構偏好、禁忌設定、風格偏好。
設在哪裡
帳號層級的自訂指令、專案或資料夾層級、或對話中臨時指定。
定義
偏好設定是你告訴 AI「你喜歡怎麼被幫助」的一組長期設定。它不描述任務，而是描述你要的呈現方式。
AI 的處理順序是：讀取你的偏好、依偏好調整語氣結構與長度、生成符合期待的內容。明確的偏好能讓它少猜。
四個可以設定的面向
| 面向 | 在講什麼 | 寫法舉例 |
|---|---|---|
| 語氣偏好 | 你喜歡 AI 怎麼跟你說話 | 用自然口語，像朋友聊天，避免官腔與制式用語 |
| 結構偏好 | 你喜歡它怎麼組織內容 | 條列呈現，採背景、分析、建議三段式，最後要有結論 |
| 禁忌設定 | 你不希望它怎麼做 | 不要用「首先其次最後」開頭，避免過度冗長 |
| 風格偏好 | 你希望內容呈現的感覺 | 多用比喻與例子，像人說話，不要太生硬 |
設定前跟設定後差在哪
沒設定的時候，最常見的情況是語氣制式、段落很長、缺乏結構，開頭永遠是「首先、其次、最後」，內容冗長又講正確的廢話。
設定之後會變成自然口語、節奏流暢、條列清楚、直入重點，而且有畫面有例子。模型沒有變聰明，是你把標準講清楚了。
跟相近名詞的差別
| 名詞 | 指的是 | 差別 |
|---|---|---|
| Preference | 你要的語氣、結構、禁忌與風格 | 描述呈現方式 |
| Custom Instructions | 平台上填偏好的那個欄位 | 偏好的載體 |
| Personalization 個人化 | 系統依你的資料調整回應 | 包含偏好，但範圍更大 |
| Memory 記憶 | 系統自己記住的事實與習慣 | 偏好是你主動設，記憶多半是它被動記 |
實際用例
我的做法是先設大方向，再慢慢微調。核心的語氣與結構先寫進帳號層級，之後遇到不滿意的回答，當下就補一句「以後這類問題請怎樣怎樣」。
另一個有效的技巧是給正向範例。與其寫一長串不要什麼，不如貼一段你滿意的文字說「照這樣的感覺寫」，AI 抓得比抽象形容詞準。
最常見的誤解是把偏好設定當成一次性動作。你的需求會變，偏好也要跟著更新，定期回頭檢視那一欄是值得的。
第二個誤解是禁忌寫得越多越好。禁忌太多會擠掉正向描述，也可能互相衝突，實務上抓三到五條最在意的就夠。
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