GPTs 轉成 Skills，為什麼不能直接複製系統指令？
2026-10-29
佛卡夏
6
GPTs 轉成 Skills，只要複製系統指令、搬好參考檔案就完成了嗎？我在整理自己的 GPTs 時發現，AI 何時讀取資料、怎麼應用規則，都可能影響最後的生成結果。 這篇從我的遷移經驗出發，談談參考資料的讀取設定、需要留意的輸出偏差，以及如何用原本熟悉的任務，確認新的 Skill 是否延續既有的語氣、格式與工作方式。
ChatGPT 將於 12/11 停止 GPTs 服務，官方也提供了把 GPTs 轉成外掛程式的功能。
這陣子我在整理自己的 GPTs，請 AI 幫忙轉成 Skills 的同時，也重新檢視原本的系統提示與參考檔案。這一輪整理下來，最想提醒大家的是：搬移完成後，還是要檢查一下輸出有沒有走樣。
如果你的 GPTs 原本很依賴範例、語氣規則或固定格式，這點就更不能忽略。檔案是否已經搬過去，以及 AI 執行任務時有沒有照著使用，這兩件事需要分開確認。
我真正關心的其實是：那套原本已經用順的工作方式，換到另一個環境後，還能不能遵守原有的規則，繼續好好做事？
想搬移的，是原本已經用順的工作方式
對我來說，GPTs 就像一個身分清楚的入口。我知道自己要找的是哪個 AI，也清楚這個 GPT 放了什麼指示與參考資料，以及我希望它用什麼方式回答。
所以當我把 GPTs 當成「人格、指示、知識庫和專屬入口」一起使用時，這些東西其實已經融入平常的工作習慣。轉成 Plugin 和 Skill 後，使用方式就開始有些不同。
這裡先簡單區分一下：
- Plugin，也就是外掛程式，是整個套組；
- Skill 則在裡面扮演告訴 AI「這件事要怎麼做」的工作流程。
前者負責包裝與提供能力，後者負責交代任務的做法。
我會這樣描述兩者的差異：GPTs 比較像「我要跟這個特定 AI 對話」，Plugin／Skill 則比較接近「我仍在使用 ChatGPT，只是掛載了不同能力」。
這是我的使用感受，也正是我覺得兩者很難直接平替的地方。
同一套流程能透過 Skills 在 Chat、Work 與 Codex 使用，我認為這個方向確實有價值。
不過，對原本依賴 GPTs 的使用者而言，熟悉的入口與操作方式也同樣重要。能處理更多事情，和原本的體驗有沒有被接住，我會分開看。
資料搬過去了，也不表示每次都會被讀取
整理的時候，我特別留意 Skill 是怎麼讀取參考資料的。原本用在 GPTs 的範例和格式規範，轉進 Skill 之後，不能只看資料夾裡是不是有這些檔案。
Skills 是以逐步載入的方式運作：AI 會先看到技能的名稱與描述，等到決定使用這個 Skill，才讀入 SKILL.md 的完整指示。至於參考檔案，則是有需要才進一步讀取；即使已經放進 references 資料夾，也不會每次都自動完整載入。
這表示，除了檔案本身，主指令是否交代清楚「什麼情況要讀、讀哪份、讀完怎麼用」也會影響工作流程。
如果資料的用途只是補充背景，等需要時再讀很合理。但如果它決定了每次輸出的語氣、格式或判斷標準，我就不希望讓 AI 每次重新決定要不要看，最後有可能直接跳過。
這也是我在遷移時覺得需要重新整理的地方。原本的文字就算都保留下來，讀取時機與應用方式還是得交代清楚，不能指望只換個位置，一切就會自動接起來。
只交代「請參考附件」，可能還不夠
我的建議是，如果你的 Skill 裡有每次執行都必須參考的資料，就需要在 SKILL.md 裡明確寫出類似這樣的指示：
每次執行這項任務前，先讀取 references 裡的○○檔案，並依照其中的規則產出內容。
以上是一個寫法示意。實際設定時，仍要把檔名、需要遵守的內容與方式寫清楚。它可能是語氣規範，也可能是輸出格式或範例；不同的資料，對成品的作用不一樣。
只寫一句「請參考附件」，我自己會覺得有點不放心。因為這樣的說法沒有交代：是所有任務都要讀，還是只有特定任務才讀？讀完後，要拿來決定哪一部分的結果？
AI 沒照規則做，使用者未必能馬上察覺
其實我自己就碰過這種情況：兩天內有兩次，明明已經開啟 GPTs 對話，輸出卻沒照原先的指令走。當時我還發文問過，有沒有人也碰到相同的狀況。
這發生在原本的 GPTs 裡，原因我當時無法確認。讓我不放心的是，使用者已經習慣讓 GPTs 記住規則，做事時未必還會逐項重新確認。如果 AI 沒照原本的設定走，使用者卻沒有察覺，就很容易直接拿結果繼續使用。
後來開始整理 Skills，這個擔心也沒有消失。生成結果看起來像一份完成的回答，不代表它真的用了該用的資料、遵守了原本的格式。
尤其你的流程如果很依賴參考檔案，差異不一定只出現在明顯錯字或漏欄位，也可能是語氣、例子的用法，或某些原本不希望 AI 自行決定的地方。這些地方，都值得回到成品裡確認。
轉換完成後，還要讓它做原本的工作
所以，如果你也正在整理自己的 GPTs，可以先拿原本經常交給它的工作，請新的 Skill 再做一次。把同樣的需求和資料交給它，確認它有沒有依照原本的規則處理，以及生成結果是否出現偏差。
這也符合官方遷移指引的建議：用熟悉的任務和一個較困難的案例，檢查技能是否正確啟用、參考材料是否被使用，以及成品的內容與格式。至於原本有串接外部服務的流程，也得分開確認，因為 GPTs 的自訂動作並不會直接隨遷移轉過來。
我這陣子也就是這樣，一邊轉換，一邊重新檢視原先的系統提示與參考檔案。每次都要讀取的內容、只作補充的資料，還有輸出是否維持原本的處理方式，都得再檢查一次。
老實說，想到這套工作流又要重新整理，我還是有些不爽。整體給我的感覺就是「弊大於利」：Skills 雖然有可攜性與跨工具協作的優勢，GPTs 原本的人格感、專屬入口和編輯體驗，卻沒有被完整接住。已經建立起來的使用習慣，要重新調整就有成本。
光確認提示詞和檔案有沒有搬好，很容易低估這次遷移需要做的事情。這次整理讓我發現，更需要留意的是：原本交給它處理的工作，換到新的環境後，還能不能繼續放心交給它。
接下來又是工作流調整地獄了。願眾神保佑你我🙏