作者｜太公笔调
专注ChatGPT指令定制与内容系统化
你有没有过这种感觉：
明明大家用的都是ChatGPT，别人随手一问就是结构清晰、逻辑在线，到你这儿，却总像在“抽盲盒”。
不是完全不能用，但就是——始终差一口气。
很多人会下意识得出一个结论：“可能是我不太会用。”但真相往往比这残酷一点。
差距不在工具，在“用法层级”：
ChatGPT 这类工具，真正拉开人与人差距的，从来不是“会不会用”，而是用到了第几层。大多数人，其实只停留在第一层。
一、三种常见用法层级，你在哪一层？
第一层：把ChatGPT当“高级搜索框”。
典型表现是：问一句、看一眼，用不用随缘。
这种用法的特点是：完全不指望稳定结果。能用就用，不能用就当参考。这一层，几乎没有优势可言。
第二层：把ChatGPT当“写作助手”。
这一层的人，会开始学prompt、找模板、调语气，输出质量明显提升，但问题也很快出现：
> 同一个需求，结果时好时坏。
原因在于：
你开始“引导”它了，
但并没有真正控制它。
第三层：把ChatGPT当“执行系统”。
真正效果明显的人，往往已经进入第三层。
他们并不是问得更聪明，而是——指令给得更明确、更系统、更稳定。
而这，几乎都离不开一件事：ChatGPT 指令定制。
二、为什么别人“看起来随便一问就很准”？
你看到的“随便”，背后通常有你没看到的东西。
比如：
固定的角色设定、明确的输出结构、清晰的边界条件、已经反复验证过的指令逻辑。
也就是说，别人并不是现场即兴发挥，而是在调用一套早就调好的系统。
而你看到的那一句提问，只是冰山一角。
三、90% 的人，卡在了一个致命误区
这个误区就是：
> 以为“问得好”，
> 就能得到“好结果”。
但现实是：ChatGPT不怕你问得笨，最怕你问得模糊。模糊的问题，一定对应不稳定的答案。
而别人之所以效果更好，并不是语言更漂亮，而是把该说清楚的，提前说清楚了。
四、ChatGPT指令定制，到底解决了什么？
在我看来，ChatGPT指令定制解决的不是“怎么问”，而是“怎么让它长期按同一套逻辑工作”。
具体来说，就是三点：
第一固定“它是谁”。
不是临时告诉它“你是专家”，而是明确角色边界和职责。
第二固定“它怎么做”。
步骤、方法、判断逻辑，全部提前写清楚。
第三固定“什么不能做”。
限制比引导更重要。
当这些东西被定下来，ChatGPT的输出才会真正开始稳定。
最后你可以用一个很现实的问题来判断：如果把你现在用的ChatGPT，交给团队里的另一个人，效果会不会立刻下滑？
如果会，说明你现在用的是“个人感觉”，而不是“可复制系统”。而系统，才是别人效果更好的真正原因。
同样用ChatGPT，效果不一样，从来不是因为谁更聪明。
而是因为有人已经意识到ChatGPT不是聊天工具，而是一个需要被“管理”的执行者。
而管理它的方式，不是多学几个prompt技巧，而是通过ChatGPT指令定制，把目标、逻辑和边界一次性定清楚。
当ChatGPT不再需要猜，你看到的“差距”，就会迅速被拉平甚至反超。工具从来不偏心，它只服从更清晰的指令。
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