如果你正在考慮設計一個 客製化的 MyGPT，你可能會好奇：
• MyGPT 能做到什麼程度？
• 如何確保它符合你的需求？
• 設計、測試與部署的關鍵步驟是什麼？
無論你是企業或個人，MyGPT 的建置都涉及提示工程、模組化設計、個性化設定 等核心概念。除了講課之外，我也專門協助企業與個人設計專屬的 MyGPT，確保它真正能發揮價值。
近期輔導工作之一，就是協助一家公司設計 MyGPT。在這樣的專案中，我將專案分成四個主要輔導階段，確保 MyGPT 能夠順利從構想到落地。
第 1 階段：MyGPT 的定位與功能規劃
你是否對 MyGPT 能做什麼還沒有清晰的概念？ 這很正常，因為許多企業或個人客戶一開始對於 MyGPT 的邊界感不夠清楚，可能不知道它的應用範圍與最佳實踐。
讓你快速理解 MyGPT 的可能性
為了解決這個問題，我會提供我過去設計的 MyGPT 作為參考。你可以直接在 MyGPT 商店 搜尋 「劉基欽」，就能找到我製作的各種MyGPT，幫助你形成初步的想法。
找出你的 MyGPT 目標
在你有了基本概念後，我會進一步引導你進行 功能定位與規劃，確保你的 MyGPT 能夠貼合你的實際需求。例如：
• 企業應用：內部知識管理、客戶服務自動化、決策支援
• 個人應用：寫作輔助、學習助手、個人生產力提升
這個階段的目標，是讓你清楚你的MyGPT需要做什麼，以及它的核心功能應該如何設計。
第 2 階段：MyGPT 設計
當你的MyGPT定位清晰 後，我會進一步協助你進行詳細設計。影響 MyGPT 成效的關鍵有三個：
1. 指令（Prompts）
2. 知識庫（Knowledge Base）
3. 動作（Actions）
指令設計
MyGPT的回應取決於它的指令如何設計，這通常包含四個關鍵元素：
• 角色（MyGPT 是誰？如：行銷顧問、技術專家、客服助手）
• 任務（MyGPT 需要完成什麼？）
• 執行步驟（MyGPT 具體如何操作？）
• 回應原則（MyGPT 如何表達，風格與語氣如何？）
不同的角色與使用場景，會影響MyGPT的設計。例如，一個客服AI需要「溫暖、耐心、解決問題」，而一個數據分析AI可能更需要「精確、簡潔、重點清晰」。
知識庫與內容優化
若你的 MyGPT 需要提供專業知識，則需要準備一個「知識庫」，讓它可以調用你的內部資料、FAQ、產品手冊、公司政策等資訊，確保回應的準確性。
動作設定
如果你的 MyGPT 需要與其他系統整合，例如：
• 自動回覆 Email
• 根據資料生成報表
• 調用 API 進行數據查詢
那麼在設計時，這些「動作」都需要被納入考量。
第 3 階段：MyGPT 測試與調整
MyGPT 在設計好後，並不是直接上線，而是要經過反覆測試與優化，以確保它的回答準確度、流暢度以及用戶體驗。
這個階段的關鍵是：
1. 測試不同場景下的回應
• 確保 MyGPT 在各種提問下，都能夠給出符合預期的回覆
2. 優化指令與知識庫
• 發現哪些地方的回應還不夠準確，是否需要補充知識或調整指令
3. 收集反饋，迭代更新
• 讓實際用戶試用，收集反饋，進行進一步調整與修正
每次測試都是一次 學習與優化的機會，確保最終的MyGPT可以真正發揮價值。
由於字數有所受限，無法分享第四階段，及再清楚說明各階段細節，所以如果你有興趣打造專屬於你的MyGPT，或希望深入了解如何讓MyGPT更貼近你的需求，歡迎加入勉覺學堂的官方line，隨時與我交流！
勉學學堂Line帳號：https://lin.ee/NtBtfGe
