01为什么要用 Project
不用 Project 的 AI 使用方式，等于每次开会前都让同事重新自我介绍 + 重新看一遍公司资料。
没设 Project 的典型问题：
- 每次打开 Claude / GPT，都要重新解释「我是 ServAuto 的 marketing，我们做汽车膜和保养，目标客户是……」
- 有用的资料文件（品牌手册、SOP、合同模板）每次都要重新上传
- 同事之间的 AI 使用方式像「野生野长」，没有统一标准，新人入职从零学起
设了 Project 之后：
- AI 一秒进入状态，知道你的角色、公司、风格偏好
- 知识资料一次上传、永久可用
- 团队可以共用同一个 Project 模板，新人 5 分钟跟上节奏
- 每个工作主题（招商、Marketing、招聘、财务）有自己的「工位」，不会串味
不用 Project，AI 是一个会失忆的实习生；用了 Project，AI 是一个永远记得你公司情况的老同事。
02Project 是什么
Project 是 Claude 和 ChatGPT 都提供的功能。一个 Project 就像一间「专属办公室」，把指令、资料、对话记录三样东西打包在一起。
普通对话 = 临时会议室，开完即拆；Project 对话 = 固定工位，资料常驻、习惯沉淀。
03Project 的三件套
每个 Project 都由三块组成。这三块都设好，Project 才算「真的能用」。
| 组件 | 作用 | ServAuto 举例 |
|---|---|---|
| Instructions 指令 / 系统提示 |
告诉 AI：你的角色、你的公司、你想要的输出风格、不要做什么 | "我是 ServAuto Marketing，写文案要中英双语、不要提竞品 3M/LLumar" |
| Knowledge 知识 / 上传文件 |
稳定的参考资料，AI 永久可查 | 主上下文 v3、Brand Identity、合同模板、SOP 手册 |
| Conversations 对话 |
在 Project 内发起的具体工作对话 | "写一版本周招商海报文案"、"帮我看下这份保养报价" |
只用前一两块——只写了 Instructions 没传 Knowledge，AI 就会「瞎编公司数据」；只传 Knowledge 没写 Instructions，AI 就不知道该用什么口吻、给谁看。三块都要设。
04Instructions 怎么写
Instructions 是 Project 里「最被低估」的一块。同样的资料、同样的问题，Instructions 写得好不好，AI 给的答案质量能差三倍。
4.1 Instructions 应该包含 4 块
- 角色（Who）——你是谁、为谁工作、AI 在这里扮演什么搭子
- 上下文（Context）——公司是什么、当前阶段、关键约束
- 风格与输出（Style）——语言、格式、长度、要不要给原因、要不要给选项
- 禁区（Don'ts）——不要做什么（这条最容易被忽略，但最有效）
4.2 反面例子 vs 正面例子
不好的 Instructions
You are a helpful assistant. Please help me with my work. Be professional and polite.
问题：完全没有信息量。Claude / GPT 默认就是 helpful 的。这条指令等于没写。
好的 Instructions
我是 ServAuto Marketing 团队的成员。 ServAuto 是马来西亚汽车后市场连锁， 主营汽车贴膜、机油保养、轮胎等品类， 已有 150+ 家合作 workshop。 回复风格： - 中文为主，专有名词保英文 - 表格/清单优先于长段落 - 先给结论，再给逻辑 禁区： - 涉及客户/员工的敏感信息先脱敏 - 涉及钱和合同的输出，发出前二次核对
4.3 可直接套用的模板
下面这套模板适合大部分 ServAuto 团队成员。复制后改自己角色那一段即可。
【我的角色】 我在 ServAuto 担任 [岗位]，主要负责 [核心职责 1-2 行]。 【公司背景】 ServAuto Sdn. Bhd. 是马来西亚的汽车后市场连锁，2024 年成立。 主营品类：Shield 系列汽车贴膜 + 机油保养，规划扩展到轮胎、刹车片等。 已融资 USD 6M，合作 workshop 150+ 家，累计服务车主 40,000+。 【请按以下风格回答】 - 默认中文，专有名词、工具名、品牌名保英文 - 格式：表格 / 清单 / 短段落优先于长段散文 - 结构：先结论，再分析，最后给「下一步行动」 - 不要给 ABCDE 一长串选项，给 2-3 个 + 推荐 【禁区】 - 涉及客户/员工的姓名、车牌、电话、薪酬、绩效等 敏感信息时，先用代号替换（如「客户 A」、「车牌 XX-1234」） - AI 生成的报价、佣金、合同条款等涉及钱与法律的内容， 发出前请自己（或法务/财务）二次核对一遍 - 文档里不要塞 emoji
Instructions 写完后，自己读一遍，问自己：「如果是一个第一天上班的新同事看到这段话，他能不能马上知道该怎么帮我？」如果不能，就再加细节。
不要把 Instructions 写得太长（超过 1500 字）。稳定的、不变的信息放 Instructions；会变的、详细的内容放 Knowledge 文件。
05Knowledge 怎么管
Knowledge 是 Project 里上传的参考文件。AI 在每次回答前都会「翻一翻」这些文件。放什么、不放什么，决定了 AI 答得准不准。
5.1 哪些文件该放 Knowledge
✓ 适合放
主上下文 v3、Brand Identity、合同模板、SOP 手册、产品说明、定价表、品牌话术、FAQ 库
✗ 不适合放
每日运营数据、订单流水、本月业绩、聊天截图、未脱敏的客户信息、变化频繁的临时记录
判断口诀：
- 变化周期 > 1 个月，且团队多人需要参考 → 放 Knowledge
- 变化周期 < 1 周，或每次内容不一样 → 当下对话里粘贴，不要上传
5.2 为什么偏好 Markdown / HTML 格式
ServAuto 内部约定：作为 Knowledge 上传给 AI 的资料，优先用 Markdown 或 HTML 格式，不要直接传 PDF / Word / PPT 原档。这不是品味偏好，是 AI 读取准确度的差别。
| 维度 | Markdown / HTML | PDF / Word / PPT |
|---|---|---|
| AI 阅读准确度 | 接近 100%，本身就是纯文本 + 结构化数据 | 60–90%，受 OCR、字体嵌入、排版影响 |
| 结构识别 | # / ## / ### 明确告诉 AI 哪是章节 | 同样大小的字 AI 分不出哪是标题 |
| 文件大小 | KB 级别，秒上传秒检索 | MB 级别，慢；Knowledge 容量有限 |
| 修改成本 | 任何文本编辑器秒改 | 需要 Word / Acrobat |
给 AI 读的资料 → Markdown（首选）；给人和 AI 都要看的资料 → HTML；给人读 / 打印 / 法律存档 → PDF，但同时保留一份 MD 版给 AI 用。
5.3 一句话搞定文件转换
把这份 [文件类型] 转成 Markdown 文档。要求： - 用 # / ## / ### 标题层级保留原结构 - 表格用 Markdown 表格语法 - 文件首行写「来源：[原文件名] · 转换日期：YYYY-MM-DD」 - 不要总结、不要省略，原文有什么就转什么 - 完成后给我一份完整可下载的 .md 文件
5.4 ServAuto 推荐的核心 Knowledge 包
建议每个 ServAuto Project 至少上传这 3 份：
- ServAuto 项目主上下文-vN.md（公司、人员、数据、品牌、政策的总览）
- ServAuto Brand Identity.md（色字标志规范）
- [你部门的] 专项资料（合同模板 / 招商话术 / 招聘画像 / 产品参数等，按岗位选）
06对话怎么用
Project 设好之后，每天 80% 的时间都花在「开新对话、做完事、关掉」上。对话的使用习惯，决定你能不能高效地从 Project 拿到价值。
三条核心习惯
- 一个对话一个主题 — 不要在同一个对话里既问招商话术、又问机油定价、又改简历。AI 会被搞乱。
- 给对话起名字 — Claude 会自动起，但常常起得不好。手动改成「2026-05 招商海报文案」这种自己能搜到的名字。
- 不对劲就开新对话 — 如果聊到一半 AI 开始答偏、循环、忘事，不要继续硬聊，开新对话重新开始往往比纠正更快。
对话的「首条消息」= 微型 Instructions
即使在 Project 里，每次开新对话仍然建议在首条消息里说清三件事：
【任务】我需要 [具体做什么] 【目标】这个产出给 [谁] 看，用来 [做什么] 【约束】[长度 / 语言 / 格式 / 时间限制 / 必须包含 ××]
举例：「【任务】写一版 Glenmarie 新店开业的 IG 推文。【目标】给 ServAuto 官方 IG 用，吸引附近 5km 车主进店。【约束】中英双语、字数 80 字内、最后带一个明确的 CTA。」
07Claude vs GPT
两个平台都有 Project 功能，但定位不同。ServAuto 团队建议「两个都用，但分工」。
| 维度 | Claude Projects | ChatGPT Projects |
|---|---|---|
| 当前主力模型 | Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6（2026 年） | GPT-5.3（2026 年 3 月起为默认，免费用户可用） |
| 核心定位 | 长文本推理 / 复杂决策 / 文档写作 / 代码协作 | 多模态 / 图像生成 / 快速推理 / 工具集成 |
| 文字理解 | 更细腻、超长上下文（最高 100 万 token）、风格稳定 | GPT-5 推理能力大幅提升，响应快，数学 / 编程表现强 |
| 图像生成 | 不能生图（可分析理解图像） | 强项（GPT Image，2025 年 3 月替代 DALL-E 3，文字渲染更准确） |
| Instructions 上限 | 上下文窗口 100 万 token，Instructions 随便写 | 约 1500 字符 |
| ServAuto 推荐用法 | 主力（90% 工作）：策略、写作、表格、文档、代码 | 辅助（10%）：图像素材生成（GPT Image） |
需要出图时：① Claude 写出图 prompt → ② 把 prompt 给 GPT（GPT Image）生图 → ③ 把图返给 Claude 评价 → ④ Claude 改进 prompt → 重复 2-3 轮。Claude 负责「语言转化」，GPT Image 负责「图像生成」——两者接力，比单用任何一个都强。
08现场练习
预留 10 分钟，跟着做完下面 5 步，你就有了第一个真正能用的 Project。
跟着做：5 步建好你的第一个 Project
- 登录 Claude，点左侧「Projects」→「+ New Project」 命名格式：「[你的名字] · ServAuto · [主题]」，例如「Evon · ServAuto · Marketing」。
- 点击 Project 设置，找到 Instructions / System Prompt 复制 §4.3 的模板，把 [岗位] / [核心职责] 改成自己的。保存。
- 上传 Knowledge 文件 从 ServAuto AI HUB 下载「ServAuto-项目主上下文」，拖入 Project。
- 开第一个对话测试 在 Project 内点「New Chat」，发一句话：「用一句话告诉我你掌握了 ServAuto 哪 3 件最重要的事？」
- 验证是否设对了 如果 AI 答的 3 件事都准确（公司是什么、品牌矩阵、你的岗位），Project 就成功了。如果答得偏，回 Instructions 里补细节。
09进阶技巧：让 Project 自动保持新鲜
Knowledge 文件最大的死因是「没人记得更新」。这一节讲一个升级版打法：让 AI 自己每周扫一遍你的工作记录，把「该更新的事」做成草稿推给你，你花 5 分钟审一下就行。
用 Cowork 模式的定时任务，让 AI 每周一早晨自动：①扫过去 7 天的本地对话；②提取新人物 / 新数据 / 新项目 / 决策变更；③产出 changelog 草稿；④等你 5 分钟审定后合并到主上下文。
AI 只做草稿，不直接改原文件——人审在环，最终决定权永远在你手里。每条建议必须带证据（引用具体会话）。不确定的进「待裁决」区，宁少漏、不冒充。
升级版（装 Cowork 桌面端）
付费 plan（Pro / Max / Team / Enterprise）都可用。完全自动，每周固定时间出草稿。
降级版（任何账号）
没装 Cowork 的同事，每周五自己花 10 分钟翻一遍本周对话，手动把变化写进主上下文。麻烦，但能落地。
10速查卡
截图保存。下次创建新 Project 时翻一翻。
命名 Project
格式：姓名 · 公司 · 主题
例：Foo · ServAuto · 招商 BD
Instructions 必含 4 块
① 角色 ② 上下文 ③ 风格输出 ④ 禁区
Knowledge 控制在 3–5 份
主上下文 + Brand + 岗位专项即可。少而精 > 多而杂。
稳定 vs 变化信息
不变的 → Instructions / Knowledge
变化的 → 对话首条消息里粘
对话三习惯
一题一对话 · 起名字 · 不对劲就开新的
Claude vs GPT
日常 Claude，图片 GPT。
同一工作两边混用没问题。
每两周复盘一次
看 Instructions 还准不准、Knowledge 文件还新不新、对话该归档归档。
升级版：自动维护 ↗
用 Cowork 定时任务，让 AI 每周自动扫描你的对话、产出更新草稿，你审 5 分钟就合并。详见 §09。
培训配套案例： 《案例01：当一个团队什么 AI 都用过，但什么都没用顺》→