以行銷、財務分析與網站設計公司的實務落地為例
許多企業在導入 ChatGPT 時，第一個反應通常是：
「我們已經在用 GPT 了，還需要 Project 嗎？」
這個問題，只有在實際跑過專案、交付過內容、踩過雷之後，才會真正懂答案。
以下以一家同時提供行銷顧問、財務分析與網站設計服務的公司為例，說明兩者在實務中的差異。
一、如果只用 GPT，實務上會發生什麼事？
📍 情境一：行銷人員寫官網內容
行銷人員請 GPT：
「幫我寫一篇介紹服務的官網文章。」
第一次看起來不錯，
但第二次再問，會發現：
- 標題結構不同
- 文章長短不同
- CTA 放的位置不同
- 有時偏行銷，有時偏教學
👉 對個人來說沒差，
👉 對網站設計公司來說，這代表每一頁都要重修。
📍 情境二：財務分析師補數據說明
財務分析師請 GPT：
「幫我把這段 ROI 分析寫得比較白話。」
GPT 回得很順，
但問題是：
- 有時假設前提寫出來，有時沒有
- 有時風險提醒完整，有時過度樂觀
- 語氣會隨著問法改變
👉 對內部分析 OK，對外文件風險很高。
📍 情境三：網站設計團隊接手內容
當內容交到網站設計團隊時，常發生：
- 標題層級不一致
- HTML 結構亂
- 有的內容能貼、有的不能
最後結果是：
「大家都在用 GPT，但大家都在重做。」
二、Project 出現，是為了解決哪一類問題？
Project 不是為了「寫得更漂亮」，
而是為了解決 「能不能穩定交付」。
三、Project 怎麼改變同一件事？
✅ 同樣是行銷內容，改用 Project
在 Project 中，行銷人員不再問：
「幫我寫一篇文章」
而是：
「這是主題 / 初稿，請產出符合官網發佈規格的版本。」
差異在於：
- 標題層級固定
- 段落結構固定
- CTA 位置固定
👉 內容可直接交給網站設計團隊上線。
✅ 同樣是財務分析，改用 Project
Project 已經規定：
- 每段分析都要寫清楚前提
- 必須出現風險與限制說明
- 不得下保證式結論
財務分析師只需要關心：
「邏輯對不對？」
而不是：
「這段能不能拿出去用？」
✅ 同樣交給網站設計公司
網站設計團隊拿到的內容：
- 每篇都長得差不多
- 不需要猜怎麼排
- 不需要改 HTML
👉 專案交付速度明顯提升。
四、真正的差異不是「功能」，而是「責任」
這是最容易被忽略的一點。
GPT 的責任邊界
- 回答問題
- 提供想法
- 協助思考
Project 的責任邊界
- 確保格式
- 確保流程
- 確保可交付
換句話說：
GPT 負責「幫你想」
Project 負責「讓你交得出去」
五、什麼時候「一定」要用 Project？
以下任何一項成立，就該用 Project：
- 內容會被反覆產出
- 內容要對外使用
- 多人參與產出
- 有網站、簡報或正式文件交付
六、成熟團隊的實際用法（最重要）
在實務上，成熟的團隊通常這樣分工：
- 行銷企劃與財務分析師，用 GPT 思考策略與假設
- 初稿完成後，丟進 Project
- Project 依預定規格輸出可用版本
- 網站設計公司直接使用，不再重工費時
這樣做的效果是：
- 溝通成本下降
- 品質穩定
- 團隊角色更清楚
七、一句話總結
如果你只記得一句話：
GPT 是顧問，Project 是制度。
當你的工作開始牽涉「交付責任」，你就會知道為什麼兩者一定要分開用。
常見誤解 Q&A（給第一次接觸 ChatGPT Project 的人）
Q1：我們已經在用 GPT 了，為什麼還需要 Project？
這是最常見的誤解。
GPT 很適合用來：
- 想點子、創意發想
- 討論策略
- 分析問題
但當工作開始牽涉到：
- 對外發布
- 多人協作
- 需要反覆產出
單靠 GPT，規格一定會漂移。
Project 的存在，是為了把「一次次講清楚規則」這件事，變成「只定義一次」。
Q2：Project 會不會限制創意？
不會，前提是你分工正確。
創意與思考，應該發生在：
- GPT
- 討論階段
- 腦力激盪
Project 限制的不是創意，而是：
- 格式
- 結構
- 可交付標準
換句話說：
Project 限制的是混亂，不是想法。
Q3：我們只是小團隊，有需要用 Project 嗎？
只要以下任何一項成立，就值得用 Project：
- 內容會寫第二次、第三次
- 有不只一個人參與產出
- 內容要交給別人使用（例如設計、工程）
Project 不是為大團隊設計的，而是為「避免重工」而存在。
Q4：那是不是每一個 Project 都要設規則？
不用。
Project 應該只用在：
- 有固定輸出格式
- 有 SOP
- 有交付責任的工作
如果只是聊天、探索、嘗試想法，用 GPT 就好。
Q5：Project 跟建立一堆文件或 SOP 有什麼不同？
文件只會被「看過一次」。
Project 則是：
- 規則直接影響 AI 行為
- 每次產出都自動套用
文件是參考資料，Project 是執行環境。
Q6：如果有人不照 Project 規則操作，會怎樣？
實務上會發生兩件事：
- 產出內容不符合規格
- 內容會被退回重新產出
久了之後，團隊自然會知道：
「照規格走，反而最快。」
Q7：那 Project 會不會取代專業人員？
不會。
在實務中，Project 反而讓專業角色更清楚：
- 行銷與財務分析師，專注在判斷與決策
- 網站設計公司，專注在交付與實作
Project 做的是：
減少低價值溝通，不是取代專業。
Q8：一句話怎麼跟別人解釋 GPT 跟 Project 的差別？
如果你只能說一句話：
GPT 是用來思考的，Project 是用來交付的。
這句話，幾乎可以解釋 90% 的情境。
Q9：什麼時候導入 Project，最划算？
最划算的時機不是「團隊變大」。
而是：
- 已經開始覺得一直在重做
- 覺得規格講不清楚
- 覺得 AI 有用，但不好管
這時導入 Project，效果最明顯。
Q10：如果我們什麼都不分，會怎樣？
短期看起來沒問題，長期會發生：
- 每篇內容品質不穩
- 團隊各做各的版本
- 設計與工程一直重排
這也是為什麼成熟團隊一定會把：
「發想」跟「交付」分開處理。
