在前面几篇我分别讲解了 GPT 的基本使用、高阶技巧和 GPTs 的创建。GPTs 确实很好用，当我们预设好 prompt，可以创建一个个专属的、定向输出的 GPT 助手。然而，我在使用 GPTs 的过程中遇到了一个问题：每次使用自己创建的 GPTs 时，输出的结果仍存在随机性，难以保证一致的格式和风格。这增加了我对预设 Prompt 的顾虑，我开始的时候怀疑是因为我的 Prompt 定义的不够清楚，开始反复调试，并针对输出格式做三令五申般的限制，但在测试中仍然发现 GPT 的输出具有不稳定性。
为了应对这一问题，
在前面几篇我分别讲解了 GPT 的基本使用、高阶技巧和 GPTs 的创建。
GPTs 确实很好用，当我们预设好 prompt，可以创建一个个专属的、定向输出的 GPT 助手。然而，我在使用 GPTs 的过程中遇到了一个问题：每次使用自己创建的 GPTs 时，输出的结果仍存在随机性，难以保证一致的格式和风格。这增加了我对预设 Prompt 的顾虑，我开始的时候怀疑是因为我的 Prompt 定义的不够清楚，开始反复调试，并针对输出格式做三令五申般的限制，但在测试中仍然发现 GPT 的输出具有不稳定性。
为了应对这一问题，我琢磨出了一种名为“窗口定向策略”的方法。哈哈，这个名字一听就很专业，或许其实已经有人发现了这点，但我在大量的翻阅关于国内外的网站并未找到相关的说法，我便自己给它起了个名字。其实原理很简单，通过在一个 GPTs 窗口内确定完美输出格式并作为样本窗口，持续测试并逐步完善它输出，你会发现这样可以显著提升文本生成的稳定性和一致性，从而优化使用体验。本文将详细介绍 GPTs 的基础概念、使用过程中遇到的问题、窗口定向策略的定义和操作步骤，以及该策略的具体优势和实操案例。
一、GPTs 的工作原理
GPTs 是 OpenAI 推出的一项功能，说白了就是让用户可以创建和定制自己的 AI 助手，帮助解决各种具体的问题。就像有一个专家团队随时待命，帮你处理不同领域的棘手事情。这功能的核心其实就是预设 Prompt，类似于你定义助手：“今天你是我的客服助手，需要帮助我回答客户的常见问题。”然后这个助手就会根据你的要求，以定义的客服角色做定向输出。