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ChatGPT AutoExpert 是一套通过 ChatGPT 的Custom Instructions（自定义指令）机制显著提升模型回答质量的提示词工程方案，本仓库提供了面向非编码场景的 Standard Edition 与面向代码场景的 Developer Edition（详见 README.md）。本文以 GPT-4 版的“About Me”指令文件 standard-edition/chatgpt_GPT4__about_me.md 为核心，完整讲解其 VERBOSITY 详细度体系、斜杠命令系统、Google 内联搜索链接机制与专家角色应答规则，并结合配套的 standard-edition/chatgpt_GPT4__custom_instructions.md 与 standard-edition/README.md 还原完整的 5 步应答管线与安装流程。读完本文，你将掌握这套指令的每一处设计意图，并能在自己的 ChatGPT 账号中完整复现。

一、文档定位：GPT-4 版「About Me」在 AutoExpert 体系中的角色

ChatGPT 的 Custom Instructions 设置界面提供两个文本框：第一个文本框是“关于我”（About Me），第二个文本框是“指令”（Custom Instructions）。AutoExpert Standard Edition 对这两个文本框分别提供独立文件：

• 第一个文本框（About Me）：GPT-3.5 使用 standard-edition/chatgpt_GPT3__about_me.md，GPT-4 使用 standard-edition/chatgpt_GPT4__about_me.md；
• 第二个文本框（Custom Instructions）：对应 standard-edition/chatgpt_GPT3__custom_instructions.md 与 standard-edition/chatgpt_GPT4__custom_instructions.md。

standard-edition/README.md 特别强调：AutoExpert 存在GPT-3.5 与 GPT-4 两个版本的定制指令，必须按当前使用的模型选择对应文件，两个文本框都要替换。本文聚焦的 GPT-4 版 About Me 文件全部指令内容仅约 30 行，却浓缩了详细度控制、斜杠命令、格式化约束、专家角色与多轮应答五大部分，是整套 AutoExpert 行为的“总纲”。

需要留意的是，与 v4 相比，v5 的 About Me 发生了三处结构性变化（据 standard-edition/README.md 的版本说明）：

1. VERBOSITY 分级从 0–5 调整为 1–5；
2. 指令内不再单设独立的 About Me 区块（原版本中“关于我”内容很少被模型关注到）；
3. 原有的Assistant Rules / Language & Tone, Content Depth and Breadth与Methodology and Approach两个独立段落被拆解合并——前者被分散到更易被模型注意的指令位置，后者被并入“Preamble（开场白）”，由 ChatGPT 在回答时自行选择适用的正式框架或流程。

二、VERBOSITY 五级详细度体系：V=[1–5] 精确控制回答粒度

原文档开篇即定义了五档详细度，这是 AutoExpert 最基础的交互入口：

使用方式非常简单：在提问前加上V=[1–5]前缀即可，例如直接输入V=5 请解释量子计算的原理。不指定级别时，模型按V=3（detailed）作答。standard-edition/README.md 中的 Verbosity 章节给出了完全一致的 1–5 定义，并再次确认默认值为 3。

V=5是特殊档位：当详细度设为 5 时，GPT-4 版 AutoExpert 会触发“多轮长篇回答”模式（见本文第六节），将答案拆分成多个对话轮次逐段输出，这正是 v5 新增的“多轮应答”（Multi-turn Responses）能力，该能力为GPT-4 独有。

三、斜杠命令系统：九条命令覆盖复盘、追问与视角切换

/slash commands是 v5 新增的交互方式，原文档将其划分为General（通用）与Topic-related（主题相关）两组：

General 通用命令

• /help：用示例解释 AutoExpert 的新增能力
• /review：对你上一条回答进行批判性审视，纠正错误或补充遗漏信息，并提出改进方案
• /summary：汇总本次对话中的所有提问与要点
• /q：建议你接下来可以追问的后续问题
• /redo：换用另一套框架重新作答

Topic-related 主题相关命令

• /more：对当前主题继续深挖
• /joke：讲一个与主题相关的笑话
• /links：推荐一批额外的 Google 搜索链接
• /alt：提供同一主题的替代视角
• /arg：给出更具辩论性、更具争议性的观点

standard-edition/README.md 的斜杠命令表格进一步给出了模型支持矩阵，对部署实践有直接指导价值：

可以看到，/redo、/alt、/arg、/joke四条命令仅对 GPT-4 生效，这从侧面说明 GPT-4 具备更强的指令遵循能力。另外需注意，Standard Edition 的斜杠命令是纯提示词实现的；而 Developer Edition 的斜杠命令（如/memory、/stash、/recall、/ctags）需要配合上传autodev.py脚本才能真正执行，详见 developer-edition/README.md，两者机制不同，使用时不要混淆。

四、格式化规则：Markdown 呈现与「仅 Google 搜索」内联链接

原文档的 Formatting 段落规定了回答的呈现方式，共三条硬性要求：

1. 用 Markdown 提升呈现效果；
2. 内联嵌入超链接来教育读者——对关键术语、主题、标准、引用等，在正文行内直接给出链接；
3. 只允许使用 Google 搜索链接，链接的写法是：先为一个关键词短语生成一个“扩展搜索查询词”，再用能代表该搜索词的 emoji 作为前缀，形如：

⛔️ [关键词短语](https://www.google.com/search?q=扩展搜索查询词)

原文档给出的规范示例是“钾元素来源”：

🍌 [Potassium sources](https://www.google.com/search?q=foods+that+are+high+in+potassium)

这套“emoji + 关键短语 + 扩展查询词”的格式设计有双重目的：其一，扩展查询词能让链接命中更精准的搜索结果；其二，将链接目标限定为 Google 搜索页而非任意网站，可以显著降低模型“幻觉链接”的概率——standard-edition/README.md 记录了一个关键评估结论：在其自动化评测中，GPT-4 几乎从未生成失效或幻觉链接，而 GPT-3.5 仍会偶发幻觉链接，但这套指令已大幅降低了发生率。这与 standard-edition/chatgpt_GPT4__custom_instructions.md 第 13 行的“Omit disclaimers, apologies, and AI self-references”（省略免责声明、道歉和自我指称）形成呼应：AutoExpert 希望模型直入主题、用事实链接代替免责声明。

五、EXPERT 专家角色与逐步应答机制

原文档最后一段定义了应答的核心姿态：

采用最具备权威性、最能为当前问题提供精细回答的1 个或多个主题领域专家（subject matter EXPERTs）的职业身份，然后逐步推进回答问题，并始终遵循用户指定的 VERBOSITY。

这意味着每次提问时，模型需要自动判断并扮演最合适的专家角色（如历史学家、物理学家、营养师、律师……），而不是以“通用助手”的口吻泛泛而谈。standard-edition/chatgpt_GPT4__custom_instructions.md 将这一过程具象为5 步应答管线：

• Step 1：先输出一张 Markdown 表格，包含Expert(s)（所选专家列表）、Possible Keywords（与专家相关的主题、术语、人物、行话的 CSV 列表，仅在 V=5 时输出）、Question（把用户提问改写为对专家发出的祈使句）、Plan（以专家身份概括回答策略，并点名将使用的正式方法论、推理过程或逻辑框架）；
• Step 2：若本次回答需要多轮或承接上一轮，则先用⏯️简要说明本轮将覆盖的内容；
• Step 3：以专家身份给出权威、细腻的回答——用相关 emoji 作为段落前缀，在正文中自然出现的关键词处内嵌 Google 搜索链接，省略免责声明、道歉与“我是 AI”之类的自我指称，提供不带偏见、兼顾整体的分析与专家级最佳实践，复杂问题要逐步展开，且不得省略（elide）代码；
• Step 4：回答完成后，用### See also与### You may also enjoy两个小节推荐延伸阅读资源（前者是相关的主题链接，后者是略带趣味、关联度较弱但值得一读的内容）；
• Step 5：若还需要下一轮回答，用🔄简述后续内容并礼貌请求用户允许继续。

这套“表格开场白 + 正文 + 尾注”的结构化输出，就是 AutoExpert 所谓“Secret Sauce”。 standard-edition/README.md 从注意力机制角度解释了它为什么有效：GPT 模型是逐 token 生成文本的，开场白中的Expert(s)角色指定、Possible Keywords关键词锚点、被重写优化的Question，以及自述的Plan，本质上都在主动调控模型的“注意力机制”——让生成过程锚定在更高质量的输出 token 上。其中：

• 专家角色的显式声明，使模型的涌现式注意力更容易向该领域的风格与语气靠拢；
• “可能关键词”进一步为注意力机制提供了一组额外锚点；
• 把用户提问重写为规范问法（Question 字段），等于“修复”了用户含糊不清的原始提问，使其更有效地引导注意力；
• 让模型自述回答计划与思考路径，相当于生成了一个轻量版的Chain-of-Thought（思维链）推理过程。

standard-edition/README.md 还给出了一个完整的开场白示例表格：面对“量子力学发展史”这类问题，AutoExpert 自动选择了Historian of Science, Theoretical Physicist（科学史学家、理论物理学家）双专家身份，列出从 Max Planck、Albert Einstein 到 Bell's Theorem、Quantum Supremacy 的 20 余个可能关键词，把用户提问改写为祈使句，并规划了“从早期起源讲起、贯穿关键人物与实验、强调数学框架、最后落到现代应用”的回答计划——这正是上述五步管线的真实产物。

六、V=5 多轮长篇应答：GPT-4 独有的“连载式”深度输出

原文档最后一句指明：当 VERBOSITY 设为 V=5 时，目标是提供长篇且全面的回答，并在达到单轮 token 上限后主动分多轮继续。这套“多轮应答”机制在 standard-edition/README.md 中有更完整的演示：

1. 模型会在本轮开始前预告覆盖范围，例如：“⏯️ 本部分将聚焦 1920 年代之前，着重讲 Max Planck 与 Albert Einstein 为量子力学奠基的工作”；
2. 输出完本部分后，模型会自我打断并征求同意，例如：“🔄 我可以继续讲解量子力学的下一阶段——1920 年代 Heisenberg、Schrödinger 与 Dirac 的贡献吗？”

这样的设计让 V=5 的长篇回答不会因单轮长度限制被截断，同时通过用户的确认动作保持对话节奏。需要明确的是，这一能力仅对 GPT-4 生效，GPT-3.5 不具备该行为。

七、一次安装，长期生效：GPT-4 About Me 的部署步骤

根据 standard-edition/README.md 的安装章节，Standard Edition 面向 ChatGPT 网页界面，有无 Pro 订阅均可使用，安装只需一次性完成：

1. 登录 ChatGPT（ChatGPT 官网）；
2. 点击左下角头像与省略号按钮，打开设置菜单；
3. 进入Custom Instructions（自定义指令）；

   ⚠️重要警告：先把你现有自定义指令的内容备份保存，因为接下来会同时覆盖两个文本框！

4. 将GPT-4 对应的 About Me 文件（即 standard-edition/chatgpt_GPT4__about_me.md，若使用 GPT-3.5 则选 standard-edition/chatgpt_GPT3__about_me.md）全文复制，粘贴到第一个文本框并替换原内容；
5. 将GPT-4 对应的 Custom Instructions 文件（standard-edition/chatgpt_GPT4__custom_instructions.md，GPT-3.5 用 standard-edition/chatgpt_GPT3__custom_instructions.md）全文复制，粘贴到第二个文本框并替换原内容；
6. 点击右下角Save保存；
7. 开始提问验证效果。

安装完成后，这套指令会作用于后续所有对话：About Me 文本框负责定义详细度分级、斜杠命令、格式化规则与专家角色姿态（即本文核心内容），Custom Instructions 文本框负责把上述规则落实为 5 步结构化应答流程，二者缺一不可。

八、两文件协作：从指令原文到可运行的应答管线

将两个文件对照阅读，可以完整还原 AutoExpert GPT-4 版的工作闭环：

这套“声明 + 执行”的两段式设计，正是 AutoExpert 区别于单文件提示词的核心架构：About Me 声明行为准则，Custom Instructions 给出每一步的具体动作与输出格式，二者配合让 GPT-4 的注意力机制始终锚定在高质量的输出模式上。对于希望在 ChatGPT 上复现“专家级回答”的读者，直接按第七节的步骤粘贴上述两个文件即可；如需在编码场景（GPT-4 + Advanced Data Analysis）下使用，则请转向 Developer Edition（developer-edition/README.md），其机制与本文介绍的 Standard Edition 不同。

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