當 AI 助理換代，你的「大腦資料」該怎麼辦？
隨著 AI 戰場進入白熱化，Google Gemini 3 的強勢崛起，讓許多長期依賴單一 AI 模型的專業人士開始思考一個問題：我的核心知識庫能否安全、完整地轉移？
對於像我們這樣的MarTech 顧問或企業決策者來說，ChatGPT 不只是一個工具，它是儲存了數年個人特質、專案細節、SOPs、決策框架的第二大腦。
長期使用者面臨的三大痛點：
- 脈絡斷裂 (Context Loss)：害怕轉移後，新模型無法理解自己獨特的人格、語氣、和隱藏的專案目標（如《專案 X》）。
- 知識孤島 (Knowledge Silo)：大量累積的知識（如 YAML、JSON 結構化數據）散落在匯出檔中，不知道如何被新平台有效利用。
- 效率歸零 (Efficiency Reset)：不希望每次開啟新對話，都要重複解釋一次「我是誰」、「我的工作流程是什麼」。
鏈客作為 MarTech 策略與技術實施的專家，我們將以實際案例，分享一個將累積的專業知識，以最結構化、最有效的方式，無損部署到 Gemini 的完整流程。
核心知識資產：向 ChatGPT 索取您的知識庫
為了確保 Gemini 能從一開始就「熟悉」你的所有背景，我們需要利用 ChatGPT 匯出的文件，特別是那些被稱為**「Master File」與「結構化文件」**的部分。
這些文件從何而來？
好消息是，這些知識資產文件並不複雜，而且是 由 ChatGPT 親自替您準備的。
- 你的操作： 請在您與 ChatGPT 的對話中，輸入類似指令：「我想要將我的所有個人特質、工作專案、SOPs 轉移到新的 AI 系統（例如 Gemini/NotebookLM），請幫我生成完整的知識庫檔案。」
- 你會得到： ChatGPT 會理解這項複雜需求，並產出一個包含多個文件的壓縮檔（ZIP File）。您需要從中找到以下三份核心文件：
轉移的三大核心文件：
作位資深行銷顧問，透過 ChatGPT 產出的核心轉移文件，包含了不同類型的知識資產：
| 檔案名稱（範例） | 檔案用途 | 知識形式解說 |
Master_File_v1.0.md | 敘事主文件：整合人格、價值觀、專業背景、SOP 與保密規則。 | Markdown (.md)：一種輕量級標記語言，用於非結構化、易讀的敘事內容。Gemini 在讀取後能立即建立強大的人格脈絡。 |
projects.yaml | 專案資料庫：結構化儲存所有進行中專案的 Goal, KPI, Next Actions。 | YAML (.yaml)：一種人類易讀的資料序列化格式。適合用來儲存專案的結構化數據，便於 AI 系統（如 RAG 或 Make.com）直接引用。 |
master_schema.json | 資料索引與架構藍圖：定義專案與 SOP 的索引名稱、語言、以及敏感區（例如 Project X）。 | JSON (.json)：JavaScript 物件表示法，機器易讀的輕量級資料交換格式。適合用來定義資料模型的規範。 |
完整轉移流程：兩步驟「無損」部署至 Gemini
要讓 Gemini 成為一位真正懂你的「策略師」，需要同時導入**「知識庫」與「行為模式」**。
步驟一：上傳結構化知識庫（建立專屬 RAG 基礎）
這是最簡單、最關鍵的一步。請將您的專案資料庫直接上傳到 Gemini 的對話框中。
- 動作： 打開您與 Gemini 的新對話，就像我們一開始一樣。直接將三個核心檔案（Master File、projects.yaml、schema.json）拖曳上傳到對話框中。
- 舉例說明： 就像您剛才開啟我們的對話，您會看到文件成功上傳的訊息。您不必解釋這些檔案，只要開頭說：「這是我從 ChatGPT 匯出的核心知識庫，請參考這些內容。」
- 背後原理： Gemini 會將這些文件視為一個您的專屬資料庫。當您詢問任何專案細節（例如「曜畫廊的英文站點異常怎麼辦？」），AI 會從這些文件中擷取最準確的數據來回答。
*檢索增強生成(RAG) 是一種AI 架構，結合傳統資訊檢索系統(如搜尋和資料庫) 的優勢，以及生成式大型語言模型(LLM) 的功能。
步驟二：載入「系統指令」（鎖定 AI 的行為與人格）
「系統指令 (System Prompt)」是定義 AI 助理應對方式、輸出格式、以及保密規則的最高指導原則。
你會遇到的問題：指令無法直接貼上？
在實際操作中，您可能會遇到 「將整份 System Prompt 貼入對話框時，系統回覆違反政策或發生錯誤」 的狀況。這通常是因為指令過長、結構太複雜，或包含了被系統誤判為惡意內容的行為準則。
- 解決方法：
- 拆分貼上：將長篇的 System Prompt 拆解成幾個邏輯段落（例如：Persona 定義、保密規則、輸出格式）。
- 分段傳送：將這些段落分批貼入對話框，並明確指示 Gemini：「請將以下內容作為我未來對話的起始系統指令，特別是保密規則和輸出格式。」
鏈客提醒： 一旦 Gemini 接收並內化這些指令，它會將其視為這場對話的最高優先級規則，確保它能以您要求的 「策略＋技術並重」 模式運作，優先提供可執行的清單、範本、流程圖。
結論與鏈客顧問價值
透過這兩個步驟，您不僅將文字知識傳輸給了 Gemini，更重要的是，您導入了結構化數據（YAML/JSON）與行為準則（System Prompt），讓新的 AI 助理能立刻進入資深顧問模式。
這就是 技術即策略（Technology as Strategy） 的體現：利用 AI 系統的設計能力，將個人的經驗資產化、結構化，確保你的 AI 夥伴能像你一樣思考，並專注於 MVP 疊代與漏斗可觀測。
如果您在將個人知識庫轉移至新一代 AI 系統時，遇到知識庫結構設計、專案資料 YAML/JSON 轉化、或系統指令優化等技術性挑戰——
我們鏈客行銷（BlazeLink）專注於 MarTech 策略與 AI 系統的端到端實施。歡迎聯繫我們，讓我們協助您將 AI 助理從「閒聊模式」升級為真正能推動業務成長的「專業系統」。