System Prompt 跟一般 Prompt 差在哪？

一般 prompt 是你每次輸入的內容，只影響當下這一輪的回答。System prompt 是在對話一開始就設定好的規則，之後每一輪回答都要遵守，除非你中途改掉它。可以把它想成「整場對話的預設角色設定」，而一般 prompt 是「這一次要它做的事」。

一般使用者也能設定 System Prompt 嗎？

可以。多數主流聊天式 AI 都有「自訂指令」「Custom Instructions」這類設定，本質上就是讓使用者自己寫一段 system prompt，例如「回答一律用繁體中文」「不要用條列式，用完整段落」。設定一次之後，之後每次新對話都會套用，不用每次重講一遍。

不能保證百分之百。System prompt 會大幅提高模型遵守規則的機率，但不是寫死的程式邏輯——遇到夠刻意的追問，模型仍可能被引導說出違反設定的內容。真正需要強制把關的規則（例如絕不能洩漏的資訊），不該只靠 system prompt，還要搭配系統層面的檢查。

如果沒有 system prompt，每次開新對話都要重講一次「你是誰、要用什麼語氣回答、有哪些規則」。System prompt 把這些設定固定下來，放在對話最前面，模型看得到但你通常不會直接看到——它像是一份「使用說明書」，先讀過再開始回答你的問題。

這也是為什麼同一個模型，在不同產品裡表現得不太一樣：底層模型可能相同，但每個產品給它的 system prompt 不同，設定的角色、語氣、能做與不能做的事也就不同。

大部分人不會自己寫完整的 system prompt，但常常在用它的簡化版本：

自訂指令 / Custom Instructions：多數主流聊天式 AI 都有這個設定，讓你寫下「我是誰、我希望你怎麼回答」，之後每次新對話自動套用。
專案或工作區設定：把一組規則固定給某個資料夾或專案使用，例如「這個專案的所有回答都要引用內部文件」。
AI Agent 的角色設定：打造客服機器人或內部工具時，開發者會寫一段 system prompt，規定它只能回答特定範圍的問題、遇到不確定的情況要怎麼處理。

以為設定一次就萬無一失。 System prompt 會提高模型遵守規則的機率，不是寫死的程式邏輯。對話拉長、或使用者刻意引導，模型仍可能偏離設定，這也是為什麼真正重要的把關（例如不能外流的資訊）不該只靠它。

塞進太多規則。 規則一多，彼此容易互相牽制，模型反而抓不到重點。與其列二十條規則，不如挑出最重要的五條，寫得具體。

忘記它也佔用 context window 的額度。 System prompt 跟一般對話內容一樣會被算進模型能看到的範圍，寫得太長反而擠壓掉留給實際對話的空間。