GPT-6 Astra 值得升級嗎？AI 工具比較：大叔用 ChatGPT、Claude 後最有感的是速度
2026 年 9 月 8 日
我最近做了一件原本以為很簡單，做下去才發現事情比想像中大很多的事。
我想把自己散落在不同 AI 裡面的「工作經驗」整理回來。
這幾年，我不是只用 ChatGPT。
Claude、Gemini、NotebookLM，加上不同的 AI 工具，我都會依照工作的需求交叉使用。
問題也就慢慢出現了。
我在 ChatGPT 教過一套工作方式。
Claude 跟我磨出了另一套寫作邏輯。
Gemini 又知道一些不同的專案背景。
有些 Prompt 我記得。
有些 SOP 我已經用到變成習慣。
更麻煩的是，有些東西我根本沒有正式寫下來。
它們藏在一次又一次：
「這個不對。」
「太像 AI 寫的。」
「這裡不要這樣講。」
「這個版本比較好。」
「以後碰到這種情況，就照這個邏輯。」
這些對話裡。
直到我開始想把工作系統重新整理，才突然發現一個很大的問題：
如果有一天我換 AI，我到底能帶走什麼？
聊天紀錄可以匯出。
檔案可以下載。
Prompt 可以複製。
但我真正花時間累積的那些「怎麼跟我工作」，要怎麼帶走？
這才是最麻煩的地方。
真正值得搬走的，不是聊天紀錄，而是你花時間教會 AI 怎麼跟你工作。
我不是缺 Prompt，而是我的 AI 工作經驗已經碎片化了
長期使用多個 AI 之後，我發現我們很容易有一個錯覺：
「反正資料都還在 AI 裡面。」
但「存在」跟「可以重新使用」，完全是兩回事。
例如，我長期做 SEO、品牌行銷、製造業 B2B 文案、社群內容，也會拿 AI 做一些 Vibe Coding。
不同工作，我會慢慢建立不同規則。
有些是明確的：
SEO 文章要考慮 E-E-A-T。
新聞稿有時使用倒金字塔結構。
技術資料不能為了文案漂亮就亂補。
有些卻不是一條 Prompt，而是長期合作形成的「判斷方式」。
例如：
什麼情況我會覺得文案太抽象？
專業和易讀性衝突時，我通常選哪一邊？
創意做到什麼程度，我會覺得「太硬湊」？
哪些資料 AI 不確定時，應該停下來，而不是自行腦補？
這些東西，很難靠一個「匯出聊天紀錄」解決。
因為真正有價值的不是：
我跟 AI 說過什麼。
而是：
經過這麼多次合作之後，AI 到底學會了哪些跟我一起工作的規則？
把聊天記錄搬走，和把你訓練 AI 的能力搬走，是兩件完全不同的事。
最大的難題：怎麼讓 AI 把「隱形經驗」吐出來？
一開始很直覺。
那我就問 AI：
「請整理你知道關於我的事情。」
但這種問法的價值其實有限。
因為它很容易整理出：
我的工作是什麼。
我喜歡什麼。
我常做哪些事情。
我用哪些工具。
這些比較像「人物簡介」。
但我真正想帶走的不是人物簡介。
我想帶走的是：
Decision Rules。
也就是，我怎麼判斷一個東西好不好。
這時 ChatGPT 幫我把問題重新拆了一次。
不要只問：
「你知道我什麼？」
而要問：
「我們長期合作之後，你能從我的修改、否決、選擇與最終採用結果中，觀察出哪些可以重複使用的工作規則？」
這一改，整件事情開始不一樣了。
真正有價值的，不只是 AI 記得你什麼，而是它能不能說出你怎麼判斷。
ChatGPT 的解法：不要匯出記憶，要建立 Migration Package
我們最後設計的不是一支普通 Prompt。
而是一套「AI 工作系統移轉」方法。
我要 AI 盤點的不只是聊天內容，而是把長期合作拆成不同層次。
例如：
- Decision Rules：我在什麼情況下，通常會做什麼選擇？
- Quality Criteria：我怎麼判斷成果好不好？
- Rejection Patterns：什麼東西最容易被我退件？
- Revision Patterns：我通常會要求 AI 怎麼修改？
- Trade-offs：創意、準確、SEO、可讀性、速度互相衝突時，我怎麼取捨？
- Domain Heuristics：有哪些判斷不是教科書寫的，而是工作現場累積出來的？
- Skills：我們已經建立哪些可以重複使用的方法？
- Workflows：哪些工作其實已經形成固定流程？
- Tacit Knowledge：有哪些東西我沒有正式寫成規則，但從長期修改可以觀察出來？
這才開始接近我要的東西。
因為它問的已經不是「AI 記得什麼」。
而是：
「我們一起工作這麼久，到底累積出了什麼？」
原始 Migration Prompt 甚至要求每個 Skill 都要整理 Purpose、使用與不使用時機、Inputs、Procedure、Decision Rules、Output Format、Quality Criteria、Failure Conditions，甚至還要建立跨平台可使用的 Portable Version。
這個差別非常大。
不要只備份你跟 AI 說過什麼，要備份你花時間教會 AI 怎麼跟你工作。
還有一個坑：AI 說它了解你，不代表那真的是你
做到這裡，我又發現第二層問題。
假設我分別問：
ChatGPT：「你認為我的工作方式是什麼？」
Claude 也回答一次。
Gemini 也回答一次。
三個答案可能不一樣。
那誰才是對的？
更麻煩的是，AI 有可能把自己的習慣誤認成我的習慣。
例如某個 AI 特別喜歡某種文章結構。
用久之後，它可能會寫成：
「Darren 偏好這種結構。」
問題是：
到底是我偏好，還是這個 AI 自己特別愛這樣寫？
這就是我後來覺得最有意思的一層。
不能只做 Migration。
還需要做：
Cross-model reconciliation
簡單說，就是讓不同 AI 的「口供」互相比對。
我後來的流程變成：
Claude Migration Package
＋ Gemini Migration Package
＋ ChatGPT 長期工作脈絡
↓
Cross-model reconciliation
↓
去重
↓
衝突分析
↓
找共同模式
↓
找平台特有污染
↓
Master Working Model
這才不是單純搬資料。
比較像在做一場 AI 工作經驗的考古。
我不是在搬資料，我是在搬能力。
三個 AI 都這樣說，可信度才開始提高
這裡有一個很重要的邏輯。
假設 Claude 從我的歷史修改中發現：
「準確性與文案流暢度衝突時，他會優先選準確。」
Gemini 也獨立整理出類似規則。
ChatGPT 的長期對話又找到很多相同證據。
那這條規則的可信度就很高。
反過來，如果只有某一個 AI 說：
「使用者永遠偏好某種寫法。」
另外兩邊找不到證據。
那我就不應該直接把它寫進 Master Working Model。
所以我們又把資訊分成：
Explicit
我真的明確講過。
Observed
雖然我沒正式寫成規則，但可以從多次修改中觀察出來。
Hypothesis
AI 覺得可能如此，但證據不足，需要我確認。
這個分類其實非常重要。
因為沒有它，所謂的「AI 記憶移轉」，最後可能只是把舊 AI 對你的誤解，一起搬到新 AI。
那就不是搬家。
那是把舊房子的白蟻也打包帶走。
實際轉出來後，我才知道自己累積了這麼多東西
真正跑完一次之後，結果比我原本想像的大很多。
它不是吐給我一份「Darren 使用 AI 的習慣摘要」。
而是拆出了完整的工作資產。
包括：
USER_WORKING_MODEL
DECISION_RULES
WORKFLOWS
SKILLS
QUALITY_AND_REJECTION_RULES
TACIT_KNOWLEDGE
REPRESENTATIVE_EXAMPLES
KNOWLEDGE_INDEX
PLATFORM_DEPENDENCIES
UNCERTAINTIES
以及最後的 MIGRATION_README。
實際產出的 Migration Package 確實包含上述工作模型、決策規則、Workflow、Skills、品質與退件規則、隱性知識與代表案例等檔案。
其中我覺得很有意思的是，它真的挖出了以前散落在不同工作的「技能」。
例如我曾經建立的「KTV 包廂理論」社群矩陣，被整理成一個可以重新使用的 Skill，包含使用目的、操作流程與輸出格式。另一個過去做產品行銷使用的 SNL 式反差廣告，也被整理成可攜式 Skill。
這時候我才真正看到差異。
以前這些東西是：
「我記得以前好像跟 AI 做過。」
整理之後，它變成：
可以被下一個 AI 重新讀取、理解與執行的工作資產。
最讓我意外的，不是 AI 記得多少，而是它知道我「不要什麼」
一般人在建立 AI Prompt 時，很容易一直告訴 AI：
我要什麼。
但合作久了，我反而覺得另一種資料更值錢：
我不要什麼。
哪些文案我會退。
哪些詞我覺得太像行銷黑話。
什麼情況下創意已經超過合理範圍。
什麼時候 AI 應該承認資料不足。
哪些錯誤我曾經糾正不只一次。
Migration Package 甚至會把這些整理成：
Rejection Patterns
和
Revision Patterns
這很重要。
因為一個真正了解你工作的 AI，不只是知道怎麼得到 80 分。
它還應該知道：
那 20 分通常死在哪裡。
所以，我現在對「AI 資產」的看法改變了
以前我會把 Prompt 當成資產。
現在我覺得 Prompt 只是一部分。
真正的 AI 工作資產，至少有四層。
第一層是 Knowledge。
AI 要知道哪些事情。
第二層是 Prompt / SOP。
事情怎麼做。
第三層是 Decision Rules。
遇到不同情況時，怎麼判斷。
第四層則是 Tacit Knowledge。
那些你甚至沒有正式寫下來，卻已經透過幾十次、幾百次合作慢慢形成的默契。
而第四層，可能才是最容易在換 AI 時消失的東西。
不要只備份你的 AI 對話，開始備份「你教會 AI 的自己」
如果你只偶爾問 AI：
「台北明天天氣如何？」
這件事情可能沒那麼重要。
但如果你已經用 AI 工作一兩年。
你拿它寫企劃、做簡報、分析資料、寫程式、做行銷、研究市場，甚至慢慢建立自己的工作流程。
那麼我很建議你問自己一個問題：
如果明天這個 AI 完全不能用了，我現在跟它建立的工作默契，有多少帶得走？
如果答案是：
「我不知道。」
那你可能也該開始做一次 AI 工作資產盤點了。
因為我們真正需要避免的，不只是資料遺失。
而是：
能力遺失。
你花了一兩年教 AI 怎麼跟你合作。
下一次換平台，不應該全部從：
「你好，請問你希望我如何協助？」
重新開始。
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