2025 年即將結束，最近應該不少人都被社群上的「年度回顧」洗版了。像是 Spotify 或 Duolingo，都會把用戶長期累積的數據重新整理，加入統計資料與排行。每次點開這些精美的圖文，除了會心一笑，也會發覺自己跟這些產品已經產生了很深的連結與認同感。
我不禁想到，Spotify 讓我們看見這一年聽歌的喜好與情緒，Duolingo 讓我們看見學習進展；那麼，我們最常用的對話式 AI 呢？
畢竟平時跟 AI 幾乎是談天說地，從生活方面的提問，像是義大利麵怎麼煮，還有協助加速工作產出，我們都習慣找它幫忙。如果能跟這些朝夕相處的 AI 工具一起做個 2025 年度回顧，或許能從中發現一些連自己都沒察覺到的啟發吧？
Prompt: 深度提問單，挖掘個人生活軌跡
請打開你今年最常使用的 AI 帳號，將以下這段 Prompt 直接貼給它。這份清單設計了十個不同維度的提問，能幫你從日常對話中提煉出這一年的行為規律與核心價值：
請擔任我的年度職涯與生活教練，分析以下對話紀錄，並針對這 10 個問題提供洞察。1. 代表性情境： 請列出 3–5 個最能代表我 2025 的具體問題或情境。
2. 面向分布： 這些問題主要分布在生活、工作還是自我確認？
3. 重複迴圈： 我今年哪一個問題，用不同說法反覆問了最多次？
4. 安心 vs. 答案： 哪一個問題現在回頭看，其實是在找安心，而不是找答案？
5. 成長指標： 哪一類事情，是我後來才慢慢比較敢自己決定的？
6. 壓力來源： 哪方面的問題顯示我今年承擔了較大的責任或壓力？
7. AI 的吐槽： 如果你要吐槽我今年的一件事，你會選哪個？請寫一句話。
8. 隱藏動機： 有沒有一個我始終沒直接問出口，但很多問題其實都在繞它？
9. 內在核心： 我今年在做決定前，最常先問自己的那一句話是什麼？
10. 年度總結： 如果用一句話替我的 2025 提問習慣下標題，會是什麼？
💡 AI 小提示： 在 Prompt 開頭加上：「請擔任我的年度職涯與生活教練，分析以下對話紀錄，並針對這 10 個問題提供洞察。」會讓 AI 的語氣從「客服」轉變為「導師」。
示範產出結果
🌱 代表性情境： 請列出 3–5 個最能代表我 2025 的具體問題或情境。
最能代表你 2025 的 3–5 個具體問題或情境
- 「這樣做合理嗎？會不會哪裡沒想清楚？」
出現在產品規格、AI 流程、甚至買東西與生活安排。 - 「我這樣是不是太在意細節？」
常在你已經做得很完整之後才出現。 - 「如果不照慣例，而照我的判斷，會不會出事？」
多半發生在你其實已經有答案的時候。 - 「這個決定，是我真的想要，還是只是比較安全？」
出現在工作選擇、生活節奏、長期規劃上。 - 「我可以不要把事情做到 120 分嗎？」
通常發生在你已經很累的時候。
🌱 重複迴圈：哪一個問題反覆問了最多次？
「這件事的邏輯/脈絡是什麼？」
你今年不斷以各種形式（產品設計、職涯規劃、系統架構）確認事情的「本質」與「結構」 。你最受不了沒有好好思考就開始執行，這種對「脈絡」的堅持是你全年的主旋律 。
為什麼 AI 的回答有點「模糊」？
當你測試完看到產出結果可能會發現：AI 雖然能講出大概，但有些細節似乎對不起來。這是因為：
- 記憶的侷限： AI 的「記憶功能」通常只會擷取你的偏好或重大事實，它並不會真的逐字去翻閱你半年前的某一段對話。
- 孤島效應： 為了節省運算資源與保護隱私，AI 每次開啟新對話都是一張白紙。雖然現在有「記憶」功能，但那僅限於記住一些零散的標籤（如：你討厭吃青椒），而無法自動跨視窗去整合數千行的對話細節。
不同工具的表現差異：
- ChatGPT： 具備「記憶」功能，會主動記下你的一些特質（例如：你很在意工作效率、你有養貓），所以它的回答會比較有「人設感」。
- Gemini： 擅長整合 Google 生態系資訊，在處理跨 App 的資訊整合上較有優勢，但對於「過去對話細節」的檢索依然有其天花板。如果你直接在 Gemini 對話框輸入上述 Prompt，可能會覺得產出比 ChatGPT 更「不真實」。
進階補充：追求精準，需要匯出資料包
如果你希望能讓 AI 「逐字讀完」你的一整年，而不僅僅是憑印象回答，那麼你需要進行資料匯出。這就像是把散落在各處的筆記集結成書，直接餵給 AI 讀取。
- 操作方式
- ChatGPT 用戶： 進入「設定」>「資料控制」>「匯出資料」。你會收到一封包含所有對話紀錄的 Email。
- Gemini 用戶： 前往 Google Takeout，僅勾選「Gemini」並下載你的活動紀錄。
💡 AI 小提示：
- 下載後的檔案若太大，建議將主要的
.json或.html檔案轉存成一個簡單的.txt或.pdf，這樣 AI 讀取的速度會更快且更穩定。 - 由於一年份的對話內容非常龐大，只有像 Gemini 這種具備百萬級 Token 處理能力的模型，才能真正一口吞下整年份的資料、進行解析而不出錯。
💡以 ChatGPT 為例：
- 當你打開下載匯出的 zip 檔案，會看到裡面有各種檔案，例如存有影音檔案的資料夾、圖片、對話紀錄等，請你找到 「
chat.html」並用瀏覽器打開，然後使用快捷鍵一次複製所有文字，再打開電腦的文字編輯工具貼上，然後另存新檔為 txt，才能有效地減少檔案大小，否則直接上傳會導致電腦當機或 AI 拒收。
上面的 10 個提問是我個人喜歡的回顧方向，大家可以改成更符合自己需求的版本，可以想想平常多半跟 AI 聊什麼主題，假設只用來討論工作、不涉及日常生活，可以嘗試多加入回顧 2025 年工作遇到的經典困難、成就，或學到什麼經驗等。如果你主要是用來談心解憂，就可以嘗試多探討平時糾結什麼，或者加入有趣的提問，像是自己問過那些最搞笑的事。
我覺得跟 AI 一起回顧 2025 年，有點類似看自己寫的日記，都是了解自己過去一段時間主要發生什麼事、當下有什麼反應，只是後者是你主動想要「紀念」某些事件、情緒等，但是前者就像是一面客觀的數位鏡子，有機會挖掘出你沒有察覺到的思考慣性和需求，因為是基於對話內容分析。
