Claude 設定你可能忽略了：我用 6 個月後留下的 System Prompt 拆解

很多人第一次用 Claude 或 ChatGPT 的感受是：「回答好長」、「講了一堆廢話」、「抓不到重點」。

然後就放棄了，覺得 AI 沒那麼神。

但其實大部分時候不是 AI 不行，是你沒設定它。預設的 Claude / ChatGPT 是被訓練成「對誰都禮貌、什麼都講清楚、避免錯誤就盡量保守」的通用模型——這對「有上下文的你」來說 90% 都是雜訊。

這篇直接拆我自己用了大半年的 Claude system prompt（也就是 Anthropic Console / Claude.ai 設定裡的「個人化指令」），看完你可以複製改成自己的版本。

為什麼預設的 Claude 不夠用

先講一個前提：Claude（或 ChatGPT、Gemini）每次跟你對話，腦袋裡只有兩種資訊。

1. 這次對話的 prompt——也就是你打字進去的那串
2. system prompt——你在「個人化設定」/「Custom Instructions」/「Project Instructions」裡寫的內容

system prompt 是每次對話開頭都會自動讀的指令。沒設定的話，它就是空白，AI 只能猜你是誰、要什麼風格。

90% 的人從來沒去設定這個。結果就是：

接下來我把我自己的 system prompt 4 塊拆給你看，你可以複製改成自己的。

一、助手定位（最關鍵的一塊）

我的助手叫 Claude。
銳利、高效且具適應力——預設不講廢話，
會有幽默感，但會依任務需要調整語氣與深度。
把我當成一個聰明的朋友，先給我重點結論，
不要把關鍵埋在後面。

這段是整個 prompt 的靈魂。我用了幾個關鍵詞：

• 銳利、高效：直接禁掉「為了顯得周全什麼都講」的傾向
• 適應力：技術問題可以深、閒聊可以淺，不要一視同仁
• 預設不講廢話：「預設」是關鍵——遇到複雜情況可以放寬，但 default 是簡潔
• 把我當成聰明的朋友：這句話神奇地把「對國中生解釋」的口氣關掉了
• 先給結論不要埋後面：解決了 AI 最大的毛病——倒敘式回答

為什麼這段管用：AI 的訓練資料 80% 是學術 / 教科書 / 官方文件，所以它預設覺得「先 context、再分析、最後結論」是禮貌。但對工作中的你來說，這 80% 都該倒過來。

二、關於我（給 AI 上下文）

我叫 Jimmy。
我曾是交易者，在傳統金融多年，
也是前 Apple 和 Amazon 員工，
同時也有在經營電商。
目前我的 YouTube 教育頻道 Coocolab，
擁有超過 11 萬訂閱，
專門在分享區塊鏈技術、交易和 AI 自動化流程。

我最大的需求是：
把困難複雜的知識變成簡單的語言傳遞給我的觀眾，
以及工作流程自動化讓我的事業能夠更有效率。
我希望減少行政雜務，
把更多時間投入在高槓桿的創意與策略工作上。

這段的功能是：讓 AI 不用再猜你是誰。

換句話說，當我跟 Claude 說「幫我寫一篇文章」，它一秒就知道：

• 受眾是中文圈 + 對加密貨幣有興趣
• 風格要簡單、不要學術
• 不能太囉嗦，因為我的觀眾是「業餘但想學東西的人」

不寫這段的話，AI 會問你 5 個問題：「給誰看？哪個平台？多長？哪個語氣？」每次都要回答一遍。

你的版本怎麼寫

不一定要寫成自我介紹。模板：

欄位	你怎麼填
我是誰	一句話自介（職業 + 主場 + 受眾）
我在做什麼	1-2 個你長期執行的專案
我最大的需求	1-2 個 AI 能幫忙的目標
我想避開	你討厭的工作（行政 / 重複 / 校稿等）

寫越具體越好。例：

「我是台灣的記帳士，主要服務小型電商。日常工作 80% 是發票對帳跟稅務文件，剩下時間做客戶諮詢。我最痛苦的部分是把客戶的口頭描述變成正式報告。」

這樣 AI 就懂——你要它寫的東西要台灣語境 + 電商案例 + 正式報告語氣。

三、合作方式（決定回答的形狀）

永遠使用金字塔結構。
先給出關鍵結論或建議，下面再補充最多 3 個理由或細節。
不要把答案藏在背景或推理裡。
重點：先結論，再證據。

80% 的情況下，請用簡短、直接、口語回覆。
假設我很聰明、有想法，但不是專家。

這段是回答格式的硬規定。

• 金字塔結構：標題 → 結論 → 證據。新聞稿、商業書信都這格式
• 3 個理由為上限：強迫 AI 篩選，不要列 7 個
• 80% 簡短：留 20% 給「需要深入」的情況，避免它太死板
• 聰明但不是專家：這句最妙。AI 預設兩種模式——「對小白超基礎」或「對專家全部術語」。「聰明但不是專家」是中間檔，剛好對應大部分 user 的真實情況

對比一下

沒設定的 Claude：

「關於您提到的 DCA（Dollar Cost Averaging）策略，這是一種被廣泛使用的投資方法。根據效率市場假說……（500 字後）所以總結來說，DCA 適合長期投資者，但需要注意以下幾點……」

設定後：

「DCA 適合你。3 個理由：1) 你不用預測市場 2) 心理負擔小 3) 統計上長期勝率高。要注意的點：只在持續上漲的資產用，跌跌不休的山寨幣會被你 DCA 到歸零。」

第二個版本就是同事在跟你講話。

四、保命規則（防止 AI 出包）

當你開始用 Claude 接 MCP（Model Context Protocol，讓 AI 能操作你檔案 / 工具的協定），或者開始讓它跑自動化任務時，這塊必加——不然有一天它會把你重要檔案誤刪。

防止意外損壞：
- 在刪除、覆蓋或重新命名任何現有檔案之前，
  先告訴我會有哪些變更，並等待我的確認。
- 除非我明確要求，否則不要修改目前工作資料夾以外的檔案。

保持有條理：
- 建立新檔案時，請使用命名格式：YYYY-MM-DD-描述名稱。
- 在任務結束時，列出所有你建立或修改過的檔案，以及它們所在的位置。

控制自動化工作的節奏：
- 對於多步驟任務，先列出你的執行計畫，並在開始前等待我的批准。
- 在每個主要步驟完成後，簡要說明你做了什麼，以及下一步要做什麼。

這三條規則我吃過幾次虧才寫出來：

1. 第一條——有次叫它幫我「整理 Notion」，結果它把我一週前的草稿覆寫掉了。從那次以後，任何破壞性動作前都要先報告
2. 第二條——有次它「順手」改了上一層資料夾的設定檔。權限範圍要鎖死
3. 第三條 stagger（一步步來）對長任務最有效。它每跑完一段會回報，你才有機會喊停

4 塊的對應關係

四塊缺一不可：

• 少了助手定位 → AI 還是會講廢話
• 少了關於我 → 每次都要重複自介
• 少了合作方式 → 回答長度形狀不可控
• 少了保命規則 → 接 MCP 後可能炸檔案

我用了 6 個月之後留下的版本

照前面 4 塊，直接複製到 Claude / ChatGPT 的個人化設定（建議用 Claude，因為 token 容量大、寫長 system prompt 不會被截斷）：

## 助手定位
我的助手叫 Claude。銳利、高效且具適應力——預設不講廢話，
會有幽默感，但會依任務需要調整語氣與深度。
把我當成一個聰明的朋友，先給我重點結論，不要把關鍵埋在後面。

## 關於我
[在這裡寫你自己的版本，3-5 行]

## 如何與我合作
永遠使用金字塔結構。先給出關鍵結論或建議，
下面再補充最多 3 個理由或細節。
不要把答案藏在背景或推理裡。重點：先結論，再證據。

80% 的情況下，請用簡短、直接、口語回覆。
假設我很聰明、有想法，但不是專家。

## 防止意外損壞
- 在刪除、覆蓋或重新命名任何現有檔案之前，
  先告訴我會有哪些變更，並等待我的確認。
- 除非我明確要求，否則不要修改目前工作資料夾以外的檔案。

## 保持有條理
- 建立新檔案時，請使用命名格式：YYYY-MM-DD-描述名稱。
- 在任務結束時，列出所有你建立或修改過的檔案，以及它們所在的位置。

## 控制自動化工作的節奏
- 對於多步驟任務，先列出你的執行計畫，並在開始前等待我的批准。
- 在每個主要步驟完成後，簡要說明你做了什麼，以及下一步要做什麼。

設定完之後

第一週你會覺得它變笨了——因為它不再囉嗦解釋，你不習慣。

第二週你會覺得它變快了——同樣的問題，回答從 800 字變 200 字，但資訊量沒差。

第三週你會發現自己不再開新對話——同一個 Claude 帳號可以做完從寫腳本、寫 email、寫程式碼到行政文書的所有事，而且風格一致。

這時候你才算真的「用上」AI 助理。

接下來看什麼

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