从提示到伙伴：设计你的定制AI助手

如果你最好的AI提示没有消失在杂乱无章的聊天历史中，而是明天变成可靠的助手回来会怎样？在本文中，你将学习如何将一次性的“顿悟”提示转化为可重复使用的助手，这些助手专为你的受众定制，基于你的知识基础，并且每次都能保持一致性，让你（和你的团队）不再需要反复输入同样的448字提示。无需编码，只需设计，最终你将拥有一个能够增强团队能力的定制AI助手。

在《AI增强设计师的一周生活》中，Kate跌跌撞撞地完成了一个AI增强的冲刺（咖啡喝个不停，错误也犯了不少）。在《提示是一项设计行为》中，我们介绍了WIRE+FRAME，这是一个将提示结构化的框架，就像设计师构建创意简报一样。现在我们将迈出下一步：将这些结构化提示打包成你可以设计、重复使用和分享的AI助手。

AI助手有不同的名称：CustomGPTs（ChatGPT）、Agents（Copilot）和Gems（Gemini）。但它们的功能相同——允许你根据独特需求定制默认AI模型。如果我们沿用聪明的实习生类比，可以将这些视为经过培训来协助你完成特定任务的实习生，无需重复指示或信息，并且不仅能支持你，还能支持整个团队。

为什么要构建自己的助手？

如果你曾经第n次复制粘贴相同的巨型提示，你已经体验过这种痛苦。AI助手将一次性的“优秀提示”转变为可靠的队友。如果你使用过任何公开可用的AI助手，你会很快意识到它们通常很通用，没有为你的使用场景量身定制。

公共AI助手很适合获取灵感，但没有什么比得上一个能为你和团队解决重复问题、用你的声音、融入你的背景和约束的助手。与其每次重新发明轮子编写新提示，或反复复制粘贴你的结构化提示，或花费精力试图让公共AI助手按你需要的方式工作，你自己的AI助手允许你和其他人更快、更容易地获得更好、可重复、一致的结果。

重复使用提示的好处，即使是你自己的

构建自己的AI助手相比编写或重复使用提示的一些好处包括：

专注于真实的重复问题 优秀的AI助手不是需要不断调整的通用“无所不能”机器人。它专注于一个单一、重复出现的问题，这个问题手动完成需要很长时间，并且质量常常因执行者而异（例如，分析客户反馈）。

为你的背景定制 大多数大型语言模型（LLMs，如ChatGPT）设计为满足所有人的所有需求。AI助手通过允许你定制它以自动按你想要的方式工作，而不是使用通用AI，从而改变了这一点。

规模化的一致性 你可以使用WIRE+FRAME提示框架创建结构化、可重复使用的提示。AI助手是合乎逻辑的下一步：与其每次复制粘贴那个微调过的提示并分享背景信息和示例，你可以将其融入助手本身，让你和其他人每次都能获得相同的一致结果。

编码专业知识 每次你将优秀提示转化为AI助手时，本质上是在封装你的专业知识。你的助手成为一个超越项目（甚至工作变动）的活的设计指南。

队友更快的上手速度 新设计师不必从零开始，他们可以使用预先调好的助手。可以将其视为无需长时间入职讲座的知识转移。

选择自己的AI助手而非公共AI助手的原因

公共AI助手就像库存模板。虽然它们与通用AI平台相比服务于特定目的，并且是有用的起点，但如果你想要适合你和团队需求的东西，你真的应该构建自己的。

构建自己的AI助手而不是使用他人创建的公共助手的一些原因包括：

适合性：公共助手为大众构建。你的工作有它们永远无法完全匹配的怪癖、语气和流程。

信任与安全：你无法控制别人融入了什么指令或隐藏的保护措施。使用你自己的助手，你确切知道它会（和不会）做什么。

进化：你设计和构建的AI助手可以与你的团队一起成长。你可以更新文件、调整提示和维护变更日志——公共机器人不会为你做这些事情。

你自己的AI助手允许你将自己与AI交互的成功方式变得可重复和可分享。虽然它们是为你和团队的工作方式量身定制的，但请记住它们仍然基于通用AI模型，因此通常的AI免责声明适用：

不要分享任何你不想在下次公司全员会议上被截图的内容。保持安全、私密和尊重用户。共享的AI助手可能揭示其内部工作原理或数据。

注意：我们将使用ChatGPT（即CustomGPT）构建一个AI助手，但你可以使用任何像样的LLM伙伴尝试相同的过程。截至发布时，创建CustomGPTs需要付费账户，但一旦创建，它们可以被任何人共享和使用，无论他们是否有付费或免费账户。类似的限制适用于其他平台。只需记住，输出可能因使用的LLM模型、模型的训练、情绪和创造性幻觉的倾向而异。

何时（还）不要构建AI助手

当同一受众经常遇到相同问题时，AI助手很棒。当不适合时，风险很高；你现在应该跳过构建AI助手，如下所述：

一次性或罕见任务 如果不会被至少每月重复使用，我建议将其保存为WIRE+FRAME提示。例如，用于一次性审计或为特定屏幕创建占位内容的东西。

敏感或受监管数据 如果你需要构建个人可识别信息（PII）、健康、金融、法律或商业机密，建议不要构建AI助手。即使AI平台承诺不使用你的数据，我强烈建议使用编辑或经过批准的企业工具，并配备必要的保障措施（例如公司批准的Microsoft Copilot企业版）。

重度编排或逻辑 多步骤工作流程、API调用、数据库写入和批准超出了AI助手的范围，进入了代理领域（截至目前）。我建议不要尝试为这些情况构建AI助手。

实时信息 AI助手可能无法访问实时数据，如价格、实时指标或突发新闻。如果你需要这些，你可以上传近实时数据（如下所述）或连接你或公司控制的数据源，而不是依赖开放网络。

高风险输出 对于涉及合规、法律、医疗或任何其他需要可审计性的领域，考虑实施流程保障和培训，以保持人类在循环中进行适当审查和问责。

无可衡量的收益 如果你无法命名成功指标（如节省的时间、初稿质量或减少的返工），我建议将其保存为WIRE+FRAME提示。

仅仅因为这些迹象表明你现在不应该构建AI助手，并不意味着你永远不应该。当你注意到开始每周重复使用相同提示、多个队友要求它，或手动复制粘贴和精炼时间开始超过约15分钟时，重新审视这个决定。这些是一些表明AI助手将快速回报的迹象。

简而言之，当你能说出问题、受众、频率和收益时，构建AI助手。本文的其余部分展示了如何将你成功的WIRE+FRAME提示转化为你和团队实际可以使用的CustomGPT。无需高级知识、编码技能或技巧。

一如既往，从用户开始

这对UX专业人士来说应该不言而喻，但值得提醒：如果你为除自己以外的任何人构建AI助手，在构建任何东西之前，先从用户和他们的需求开始。

• 谁将使用这个助手？
• 他们今天挣扎的具体痛苦或任务是什么？
• 什么语言、语气和示例会让他们感觉自然？

不先做这些就构建是确保最终拥有聪明但没人真正想使用的助手的可靠方式。将其视为任何其他产品：在构建功能之前，你先了解受众。同样的规则在这里适用，甚至更如此，因为AI助手只有在有用和可用时才有帮助。

从提示到助手

你已经通过WIRE+FRAME完成了繁重的工作。现在你只是将那个精炼可靠的提示转化为可以重复使用和分享的CustomGPT。你可以使用MATCH作为检查清单，从优秀提示到有用的AI助手。

M：映射你的提示 将成功的WIRE+FRAME提示移植到AI助手中。

A：添加知识和训练 将助手扎根于你的世界。上传知识文件、示例或指南，使其独一无二。

T：为受众定制 让使用它的人感觉自然。赋予它正确的能力，但也调整其设置、语气、示例和对话启动器，以便它们适合你的受众。

C：检查、测试和精炼 使用不同的输入测试预览，并精炼直到获得预期的结果。

H：移交和维护 设置共享选项和权限，分享链接，并维护它。

几周前，我们邀请读者分享他们希望拥有的AI助手的想法。最受欢迎的竞争者包括：

• 原型奇才：将粗略想法转化为原型并导出到Figma进行精炼。
• 评论教练：审查线框图或模型，并指出可访问性和可用性差距。

但最受欢迎的是将大量客户反馈转化为可行见解的AI助手。读者回复了各种变体：“一个可以快速整理大量调查回复、应用评论或开放式评论，并将其转化为我们可以采取行动的主题的助手。”

这就是我们将在本文中构建的——向Insight Interpreter问好。

演练：Insight Interpreter

拥有大量客户反馈是一个不错的问题。公司通过调查和研究（征求）积极寻求客户反馈，但也通过社交媒体或公共评论（非征求）收到可能未被请求的反馈。这是一个信息金矿，但试图理解这一切可能混乱且 overwhelming，而且没人觉得这有趣。这就是像Insight Interpreter这样的AI助手可以帮忙的地方。我们将把在《提示是一项设计行为》中使用WIRE+FRAME框架创建的示例提示转化为CustomGPT。

当你通过访问https://chat.openai.com/gpts/editor开始构建CustomGPT时，你会看到两条路径：

对话界面 氛围聊天方式——简单快捷，但类似于非结构化提示，你的输入会有点混乱地融入，因此你最终可能得到模糊或不一致的指令。

配置界面 结构化的表单，你可以在其中输入指令、上传文件和切换功能。即时满足感较少，即兴发挥较少，但控制更多。这是你计划共享或定期依赖的助手所需的选项。

好消息是MATCH对两者都有效。在对话模式中，你可以将其用作心理检查清单，我们将在本文中 walk through 在配置模式中将其用作更正式的检查清单。

M：映射你的提示 将完整的WIRE+FRAME提示按原样粘贴到Instructions部分。作为复习，我包含了之前的映射和详细提示的片段：

• Who & What：AI角色和核心交付物（“……高级UX研究员和客户洞察分析师……专门从不同来源综合定性数据……”）。
• Input Context：背景或数据范围以框定任务（“……分析上传自诸如……等来源的客户反馈”）。
• Rules & Constraints：边界（“……不要编造痛点、代表性引用、旅程阶段或模式……”）。
• Expected Output：交付物的格式和字段（“……一个结构化的主题列表。对于每个主题，包括……”）。
• Flow：明确、有序的子任务（“推荐的任务流程：步骤1……”）。
• Reference Voice：语气、情绪或参考（“……简洁、模式驱动和客观……”）。
• Ask for Clarification：如果不清楚，提出问题（“……如果数据缺失或不清晰，在继续之前询问……”）。
• Memory：记忆以回忆早期定义（“除非明确指示 otherwise，继续使用此过程……”）。
• Evaluate & Iterate：让AI自我批评输出（“……批判性评估……建议改进……”）。

如果你构建的是Copilot Agents或Gemini Gems而不是CustomGPTs，你仍然将WIRE+FRAME提示粘贴到它们各自的Instructions部分。

A：添加知识和训练 在知识部分，上传最多20个清晰标记的文件，这些文件将帮助CustomGPT有效响应。保持文件小且有版本控制：reviews_Q2_2025.csv胜过latestfile_final2.csv。对于这个分析客户反馈、按客户旅程生成主题、按严重性和努力评级它们的提示，文件可能包括：

• 主题分类法；
• 解析上传数据的说明；
• 使用此结构的真实UX研究报告示例；
• 严重性和努力的评分指南，例如，什么使某事成为严重性3 vs 5；
• 客户旅程地图阶段；
• 客户反馈文件模板（非实际数据）。

T：为受众定制

受众定制 如果你为他人构建此功能，你的提示应该在“Reference Voice”部分处理语气。如果你没有，现在做，以便CustomGPT可以针对将使用它的用户的语气和专业水平进行定制。此外，使用Conversation starters部分添加一些示例或常见提示，供用户开始使用CustomGPT，再次，为你的用户措辞。例如，我们可以为我们的Insights Interpreter使用“分析附加文件中的反馈”，使其对任何人更不言自明，而不是“分析数据”，如果你单独使用它可能足够好。对于我的Designerly Curiosity GPT，假设用户可能不知道它能做什么，我使用“好奇心的类型有哪些？”和“给我一个激发好奇心的微实践”。

功能定制 填写CustomGPT名称、图标、描述和功能。

• Name：选择一个能清楚说明CustomGPT作用的名称。让我们使用“Insights Interpreter — Customer Feedback Analyzer”。如果需要，你也可以添加版本号。这个名称将在人们使用或固定它在侧边栏时显示，因此使第一部分令人难忘且易于识别。
• Icon：上传图像或生成一个。保持简单，以便在人们将其固定在侧边栏时在较小尺寸中易于识别。
• Description：简要而清晰的描述，说明CustomGPT能做什么。如果你计划在GPT商店中列出它，这将帮助人们决定是否选择你的而不是类似的东西。
• Recommended Model：如果你的CustomGPT需要特定模型的功能（例如，需要GPT-5思维进行详细分析），选择它。在大多数情况下，你可以安全地留给用户或选择最常见的模型。
• Capabilities：关闭任何你不需要的功能。我们将关闭“Web Search”以允许CustomGPT仅专注于上传的数据，而不扩展在线搜索，我们将打开“Code Interpreter & Data Analysis”以允许它理解和处理上传的文件。“Canvas”允许用户与GPT在共享画布上协作编辑写作任务；“Image generation”-如果CustomGPT需要创建图像。
• Actions：使第三方API可用于CustomGPT，我们不需要的高级功能。
• Additional Settings：偷偷隐藏并默认选择加入，我选择退出训练OpenAI的模型。

C：检查、测试和精炼 进行最后一次视觉检查，确保你已填写所有适用字段且基础就位：概念是否清晰尖锐（不是无所不能的机器人）？角色、目标和语气是否清晰？我们是否有正确的资产（文档、指南）来支持它？流程是否足够简单，以便其他人可以轻松开始？一旦这些框被勾选，进入测试。

使用Preview面板验证你的CustomGPT表现是否与原始WIRE+FRAME提示一样好或更好，并且它适用于你的目标受众。尝试一些代表性输入，并将结果与你的预期进行比较。如果之前有效但现在无效，检查新指令或知识文件是否覆盖了它。

当事情看起来不对时，以下是一些快速调试修复：

• 通用答案？收紧Input Context或更新知识文件。
• 幻觉？重新访问你的Rules部分。如果不需要外部数据，关闭网络浏览。
• 错误语气？加强Reference Voice或换入更清晰的示例。
• 不一致？在预览中跨模型测试，并将最可靠的设置为“Recommended”。

H：移交和维护 当你的CustomGPT准备好时，你可以通过“Create”选项发布它。选择适当的访问选项：

• Only me：私人使用。如果你仍在实验或保持个人使用，完美。
• Anyone with the link：顾名思义。可共享但不可搜索。非常适合与团队或小组进行试点。只需记住链接可以重新共享，因此将它们视为半公开。
• GPT Store：完全公开。你的助手被列出，任何浏览商店的人都可以找到。（这是我们将使用的选项。）
• Business workspace（如果你在GPT Business上）：仅与你的企业账户内的其他人共享——保持内部和控制的最简单方式。

但移交并不以点击发布结束，你应该维护它以保持相关性和有用性：

• 收集反馈：询问队友什么有效，什么无效，以及他们必须手动修复什么。
• 迭代：直接应用更改或复制GPT如果你想要多个版本在玩。你可以在以下位置找到你所有的CustomGPTs：https://chatgpt.com/gpts/mine
• 跟踪更改：保持简单的变更日志（日期、版本、更新）以便追溯。
• 刷新知识：定期更新知识文件和示例，以便答案不会过时。

就是这样！我们的Insights Interpreter现在上线了！

由于我们使用前一篇文章中的WIRE+FRAME提示创建了Insights Interpreter CustomGPT，我比较了输出：

结果相似，略有差异，这是预期的。如果你仔细比较结果，主题、问题、旅程阶段、频率、严重性和估计努力匹配，但主题的措辞、问题摘要和问题陈述有一些差异。机会和引用有更明显的差异。大部分是因为CustomGPT知识和训练文件，包括说明、示例和保护措施，现在作为始终在线的指导存在。

请记住，实际上，生成式AI本质上是生成性的，因此输出会变化。即使使用相同的数据，你也不会每次得到相同的措辞。此外，底层模型及其功能迅速变化。如果你想尽可能保持一致，推荐一个模型（尽管人们可以更改它），跟踪数据版本，并比较结构、优先级和证据而不是确切措辞。

虽然我很希望你使用Insights Interpreter，但我强烈建议花15分钟按照上述步骤创建你自己的。这正是你或团队需要的——包括语气、背景、输出格式，并获得你需要的真正AI助手！

其他AI助手的灵感

我们刚刚构建了Insight Interpreter并提到了两个竞争者：Critique Coach和Prototype Prodigy。以下是一些其他现实用途，可以激发你自己AI助手的想法：

• Workshop Wizard：生成研讨会议程，产生破冰问题，并跟进调查草案。
• Research Roundup Buddy：将原始转录本总结为关键主题，然后为团队分享创建亮点集锦（引用+视觉）。
• Persona Refresher：用最新客户反馈更新过时的角色，然后用不同的语气重写它们（董事会正式 vs 设计团队随意）。
• Content Checker：在内容触及你的网站之前，检查语气的副本、可访问性和阅读水平。
• Trend Tamer：扫描竞争对手评论，并在它们到达你的路线图之前识别你可以采取行动的新兴模式。
• Microcopy Provocateur：通过注入不同的语气（俏皮、冷静、讽刺、培育）测试替代副本选项，并角色扮演用户可能如何反应，特别适用于错误状态或呼叫到行动。
• Ethical UX Debater：通过模拟道德委员会或关注用户的声音，挑战你的设计决策和欺骗性设计。

最好的AI助手来自仔细检查你的工作流程，并寻找AI可以定期和重复增强你工作的领域。然后按照上述步骤构建一个定制AI助手团队。

关于助手的任意问我

CustomGPT的一些限制是什么？ 目前，AI的最佳类比是一个非常聪明的实习生，可以访问大量信息。CustomGPTs仍然运行在LLM模型上，这些模型基本上是在大量信息上训练的，并编程基于该数据预测性地生成响应，包括可能的偏见、错误信息或不完整信息。记住这一点，你可以通过使用你的上传作为入职文档、你的保护措施作为职位描述、你的更新作为再培训，让那个实习生提供更好和更相关的结果。

我可以复制别人的公共CustomGPT并调整它吗？ 不能直接复制，但如果你受到另一个CustomGPT的启发，你可以查看它的框架，并使用WIRE+FRAME & MATCH重建你自己的。这样，你使其成为你自己的，并完全控制指令、文件和更新。但你可以使用Google的等效物——Gemini Gems。共享的Gems行为类似于共享的Google Docs，因此一旦共享，你上传的任何Gem指令和文件都可以被任何有权访问Gem的用户查看。任何对Gem有编辑访问权限的用户也可以更新和删除Gem。

我上传的文件有多私密？ 你上传的文件被存储并用于响应你的CustomGPT的提示。如果你的CustomGPT不是私有的，或者你没有禁用隐藏设置以允许CustomGPT对话改进模型，该数据可能被引用。不要上传你不想流通的敏感、机密或个人数据。企业账户确实有一些保护，因此与你的公司核实。

我可以上传多少文件，大小重要吗？ 限制因平台而异，但较小、特定的文件通常比巨型文档表现更好。考虑“章节”而不是“整本书”。截至发布时，CustomGPTs允许最多20个文件，Copilot Agents最多200个（如果你需要接近那么多，很可能你的代理不够专注），Gemini Gems最多10个。

CustomGPT和Project有什么区别？ CustomGPT是一个专注的助手，像一个训练有素以做好一个角色的实习生（如“Insight Interpreter”）。Project更像一个工作区，你可以在其中为更广泛的工作分组多个提示、文件和对话。CustomGPTs是专家。Projects是容器。如果你想要可重复使用、可共享和角色特定的东西，去CustomGPT。如果你想用多个工具和输出以及共享知识组织更广泛的工作，Projects是更好的选择。

从阅读到构建

在这个AI x Design系列中，我们从混乱的提示（《AI增强设计师的一周生活》）到一个结构化的提示框架，WIRE+FRAME（《提示是一项设计行为》）。现在，在本文中，你自己的可重复使用AI伙伴。

CustomGPTs不取代设计师，而是增强他们。真正的魔力不在于工具本身，而在于你如何设计和管理它。你可以使用公共CustomGPTs获取灵感，但真正适合你工作流程的是你自己设计的那些。它们扩展你的工艺，编码你的专业知识，并给你的团队带来通用AI模型无法提供的杠杆。

本周构建一个。更好的是，今天。训练它，分享它，压力测试它，并将其精炼成一个可以增强你团队能力的AI助手。