關掉視窗後，AI 就失憶了，你下次得從頭再來。
這也是為什麼現在提示工程逐漸消失，大家開始研究新的一套概念：情境工程。
Anthropic 官方也力推這套邏輯。下面 5 個步驟，讓你打造一個「不必一直重新教」的 AI 戰隊：
建立永久系統指令別每次都輸入背景，建立三個簡單的文件（Markdown 格式）：
about-me：你是誰？目標是什麼？
brand-voice：你的語氣偏好、常用詞、地雷詞。
working-rules：你的品質標準、輸出的固定格式。
建立跨對話的記憶系統建立一個 project-state 檔案，讓 AI 在對話結束前寫下：「今天進度到哪、做了什麼決定」。下次開工叫它先讀這份檔案，無縫接軌！
給 AI 接上工具現在 AI 已經能連動 Gmail, Notion, Slack。
設定好後，你只要說：「幫我整理今天的會議並看信箱有沒有相關進度」，它會自己跨平台比對，不用你手動貼來貼去。
把你的資料接進去AI 懂的是網路大數據，它不懂你公司的內規。
建立一個 knowledge 資料夾，把過去成功的案例、數據表存進去。AI 出錯（幻覺）機率會大幅降低，因為它有你的「專屬百科全書」。
設計動態情境組裝寫程式時載入風格檔，寫文案時載入語氣檔。
你可以設定觸發條件，讓 AI 根據任務自動決定要動用哪些「技能」，這就是所謂的動態組裝。
使用注意事項
技術門檻不為零建立 CLAUDE.md、設定 MCP 工具串接、維護跨對話記憶檔案，需要一定的工具操作能力。非技術背景的使用者可從三個基礎 Markdown 檔案開始，跳過工具串接部分，仍可顯著改善 AI 輸出品質。
品質取決於輸入的內容brand-voice.md 寫得越精準，輸出就越像你。沒有認真描述自己的偏好，AI 也只能猜。
複利效應建立在重複性任務上單次、一次性的任務，直接打提示詞就好。你越常重複的工作，越值得投資架構。
