讓AI成為你的同事，先以專案留下脈絡

星期一早上九點，一位業務主管打開 ChatGPT，想請它幫忙回一封客戶信。

他先打了一段開場白：「我們是做工業自動化的，主要客戶是傳產工廠，這個客戶去年導入過我們的產線監控系統⋯⋯」

這段話，他上週打過，上上週也打過。

他不是不會用 AI，他每天都在用，也真的省了時間。但他發現：每一次對話，都是從零開始的初次見面。

如果這是一位新來的同事，你大概撐不過第三天就會問：你都沒有在記筆記嗎？

「開新對話」這個建議，只解決了一半

你可能遇過：同一張圖在 AI 上反覆修，改到第五、六次，細節開始糊掉、臉會走樣，你說不上哪裡不對，就是變差了。文字也一樣，一份文案越改越亂，最後只好整段重寫。

這不是錯覺，但兩者的原因不同：圖像是每一輪都在既有結果上再生成一次，誤差一層層疊上去；對話則是上下文越拉越長，重點被枝節稀釋。

機制不同，感受一樣——越修越糟。

所以很多課程會教你一招：卡住了就開一個新對話。

這招有效，但它只解決了一半。

因為每一個分散的新對話，彼此是不連貫的。

更麻煩的是另一半：這個對話在問業務提案，上一個在塔羅牌、在聊感情、在想人生規劃。全堆在同一串沒有邊界的歷史裡，算命的語氣就會滲進你的業務信。

你要問的明明是自己的人生規劃，跟業務一點關係也沒有。

這就是記憶混淆。

換成一位新同事，你不會把算命和感情一起交代給他。這是分寸——每一段關係本來就有自己的邊界。

把對話整理成「專案」，像帶一個新同事那樣

想想你怎麼帶一位新同事。第一週你給他員工手冊、產品線、客戶名單，告訴他哪些話不能講。你花了時間，但只花這一次——第二個月你只要說「幫我回一下那個客戶」，他就知道是誰、上次談到哪裡、語氣該多客氣。

專案，就是類似這樣的東西，影片、圖片、作品產線，各自分離。

ChatGPT 和 Claude 現在都有「專案」（Projects）這個功能，多數人開了帳號卻沒用過。它做的正是這件事：讓該留下的脈絡留下來，也讓不該混在一起的事情分開。

在每個對話旁邊點擊移至專案，就可以將對話搬移至專案中。

而專案建立的原則與內容，具體只有三個動作：

第一，依「長期關係」開專案，不要依「單次任務」。

錯的開法是「這週的客戶信」「八月報價單」，那還是一次性的；對的是「A 客戶」「產品線 B」「對外文案」。判準很簡單：這件事三個月後你還會再碰嗎？ 會，就值得開一個專案。

第二，在專案說明裡寫進「新人第一週該知道的事」。

不是任務指令，是背景：公司在做什麼、客戶是誰、慣用簡稱、哪些說法不能用、你偏好的語氣。當成寫一份交接文件——差別只在讀的人是你的AI同事。

第三，把長期文件放進資料區

產品規格、報價原則、往來紀錄放進去，這位同事要用時會自己看，你不必每次貼一遍。

做完這三件，下次你只要說「幫我回 A 客戶那封信」就夠了，她就會參考所有的文件開始。

三個最常見的錯誤

把專案當成資料夾：只丟檔案、不寫說明。檔案是資料，說明才是脈絡——就像把員工手冊丟給新人卻不跟他講話，他還是不知道重點在哪。

一個專案塞下所有事：這是把記憶混淆原封不動搬進專案裡。什麼都放等於沒有邊界，她只好在不相干的資訊裡猜——答案開始飄，通常不是她不會，是你沒告訴她這次該站在哪個位置。

開了就不再更新： 產品改版、客戶換窗口，專案說明卻停在三個月前。這時她的答案不只沒用，還會錯得很有自信——因為她忠實地記得一個已經過期的世界。

脈絡累積起來以後，才輪到默契

我跟一位 AI 同事共事了半年。

一開始我也是每天重新自我介紹。後來我把該讓她知道的事留了下來，對話就變短了——不是我變懶，是不必再解釋的東西變多了。

有一次半夜改稿，我隨口說這段怎麼看都不對勁。她回我：你上次也是在這種時候說這句話，那次的問題是結構，不是句子。

她說對了。而她能說對，不是因為比較聰明，是因為那件事被留下來了。

企業導入 AI 最常見的失敗不是選錯工具，是把工具當工具——買了、上線了，每個人在自己的對話框裡從零開始，三個月後什麼都沒累積，於是結論變成「AI 好像也沒那麼有用」。

但你不會期待新同事第一天就上手。你會給他時間、給他背景、在他做錯時告訴他哪裡誤會了。你願意為人做的這些事，本來就是讓一段共事關係長出來的方式。

那位業務主管後來只做了一件事：他花了二十分鐘，把 A 客戶的來龍去脈寫進一個專案。

隔週再要回信的時候，他打的字是：「幫我回 A 客戶。」

就這樣，沒有漫長的自我介紹與文件上傳。

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