我每个工作日在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 上花费 4-6 小时使用 AI 工具。这套系统相比手动完成相同工作每天大约能节省 2.5 小时。以下是它的确切结构。

系统化之前我的工作流程是什么样的？

六个月前：打开 ChatGPT，提问，关闭标签页。不断地重写相同的提示词。300 多个对话都命名为"New Chat"。转折点是花了 25 分钟搜索一个我写过的精彩数据分析提示词。最后没找到。重写了一遍。第二个版本没有第一个好。

就在那时，我停止了"使用 AI"，开始构建一套系统。

我如何决定为每项任务使用哪个 AI？

关键要点

根据输出目的地来选择模型：代码和表格 → ChatGPT；长文档和细节推理 → Claude；Gmail、Drive、Sheets → Gemini。

ChatGPT：代码生成、调试、结构化数据分析。代码解释器在内联 Python 方面无与伦比。

Claude：长篇写作、文档分析、细致推理。支持 200K+ token 上下文。

Gemini：Google Workspace 集成 — 总结 Gmail、分析 Sheets、搜索 Drive。

我的规则：输出需要在哪里结束？代码 → ChatGPT。文档 → Claude。Google 生态系统 → Gemini。

我如何结构化提示词以保持一致性？

我保留了约 40 个按任务类型组织的提示词模板。每个都包含：角色说明、具体的输出格式要求和内容占位符。将可重用的模板与可变内容分离意味着我永远不需要重写相同的指令。输出质量保持一致，因为指令保持一致。

专业提示

在每个保存的模板文件名前加上输出类型前缀（CODE-、MEMO-、SLIDE-），这样你可以在五秒内找到正确的框架。

我如何在三个平台间保持一切有序？

这是大多数工作流破裂的地方。三个平台，三个历史记录，彼此之间没有联系。我的解决方案：一个镜像实际项目的文件夹结构，加上所有平台的全文搜索。

1
镜像顶级分类
在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 中使用相同的五个文件夹名称，这样切换工具时你无需重建心理模型。
2
隔离模板
将可重用提示词保留在专用 Templates 树中，这样你永远不会意外归档每天依赖的指令。
3
归档已完成的工作
每周移动已完成的项目线程，这样搜索保持快速，侧边栏准确反映有哪些活跃工作。

顶级项目文件夹、可重用提示词的"Templates"文件夹、保留备用资料的"Reference"文件夹和已完成工作的"Archive"。三个平台间相同的结构。

关键要点

一致性胜过聪明花样 — 每个工具中使用相同的五个文件夹名称，意味着你永远无需从零重建心理模型。

一个值得了解的扩展程序用于在工具间保持该结构的一致性，就是我们在同一天在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 之间切换时仍然使用的那个 — 主要用于共享文件夹和搜索，而不是花哨的附加功能。

我们使用的工具

TresPrompt — 为所有三个 AI 平台添加文件夹和组织功能。

底线

你的行动步骤：确定 3-5 个文件夹类别，覆盖你 80% 的 AI 使用。把它们写下来。这个心理模型是基础 — 工具只是让它持久化。

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