ChatGPT 的：
Temporary Chat
以前很多人把它简单理解成：
「开一个不留在历史纪录里的聊天。」
现在又多了一个很重要的选择。
开始 Temporary Chat 时，
你可以决定：
要不要使用你原本的个人化 Context。
也就是像：
Memory。
Custom Instructions。
Plugins。
今天只学一个动作：
在 Temporary Chat 开始以前，
先问自己：
「这一题，需要 ChatGPT 知道原本的我吗？」
答案决定你选：
个人化
还是：
不个人化。
先记住最简单的两种模式
不个人化 Temporary Chat
比较像：
干净模式。
这次对话不使用：
Memory。
Custom Instructions。
Plugins。
也不会创建：
新的 Memory。
个人化 Temporary Chat
比较像：
带着原本设置进来。
它可以使用你已经存在的：
Memory。
Custom Instructions。
Plugins
来调整回答。
但是：
这段 Temporary Chat 本身
不会创建或更新新的 Memory。
所以 Temporary 不再等于「完全不知道你」
这是这次最容易搞混的地方。
以前看到：
Temporary，
你可能直接理解成：
ChatGPT 完全不会用以前知道的东西。
现在不一定。
如果开始 Temporary Chat 时：
选择个人化，
它仍然可以利用：
你原本已经存在的 Context。
所以要把两个概念分开：
这段聊天会不会成为新的记忆？
和：
这段聊天能不能读取原本的记忆？
不是同一件事。
今天只用一个判断问题
开始之前问：
如果 ChatGPT 完全不知道我的背景，
这题会不会反而比较好？
如果答案是：
会。
选：
不个人化。
如果答案是：
不会，
我希望它仍知道我的：
偏好。
工作方式。
常用设置。
工具
再回答，
就选：
个人化。
第一种情况：想测一个「干净答案」
例如你正在测：
一篇 Landing Page。
你想知道：
一个完全不知道品牌背景的人，
第一次看到文案时会怎么理解。
这时如果 ChatGPT 原本已经知道：
你的品牌定位。
产品。
目标客群。
它可能不自觉：
帮你补背景。
结果你看到的：
不是陌生读者体验。
而是：
了解你的 AI 的体验。
这时就适合：
不个人化 Temporary Chat。
例如可以这样测
把 Landing Page 文案贴进去，
只问：
假设你第一次看到这个品牌。
告诉我：
它卖什么、
对谁有用、
为什么值得相信、
还有哪里看不懂。
因为这段聊天没有使用你原本的 Memory 与 Custom Instructions，
结果比较接近：
Cold Start。
第二种情况：比较两份履历或文案，不希望 AI 因为知道你而偏心
例如你有：
A 版。
B 版。
你想知道：
哪一个比较容易理解。
如果 ChatGPT 已经知道：
你真正想走的方向，
可能会：
偏向那个方向。
这时也可以：
开不个人化 Temporary Chat。
不是因为一般 ChatGPT 一定会故意偏心，
而是你想降低：
既有 Context
对测试结果的影响。
第三种情况：想测 Prompt 本身好不好
这个非常实用。
假设你做了一个：
给别人使用的 Prompt。
但是你自己的 ChatGPT：
已经知道很多背景。
你直接测：
Prompt 看起来可能：
非常厉害。
真正交给别人：
效果却完全不同。
原因可能不是 Prompt 不好。
而是你测试时，
AI 偷偷得到：
额外 Context。
所以测「可以给别人用的 Prompt」时
可以刻意使用：
不个人化 Temporary Chat。
这样比较接近：
陌生用户第一次贴入 Prompt
的状态。
那什么情况适合个人化 Temporary Chat？
例如你只是想：
临时讨论一个点子。
但你不想让这次讨论：
创建新的 Memory。
同时你又希望 ChatGPT：
知道你平常的：
写作方式。
格式。
偏好。
工作背景。
这时个人化 Temporary Chat：
就很合理。
例如你想快速脑暴一篇文章
你希望 AI 已经知道：
你的内容风格。
读者层级。
输出习惯。
可是今天只是：
试一个还没决定的方向。
你不希望：
「我今天随口想做某件事」
之后被当成：
长期偏好。
这时就可以：
保留个人化，
但让对话：
维持 Temporary。
这就是个人化 Temporary Chat 最有意思的地方
它可以：
读旧 Context。
但是不从这段对话：
创建新 Memory。
可以把它想成：
AI 带着：
原本的笔记
进来。
但是谈完以后：
不把今天的新内容
写回笔记。
这和普通聊天不同在哪里？
普通聊天如果你的 Memory 功能打开，
符合条件的信息：
可能被用于未来个人化。
Temporary Chat：
在维持 Temporary 状态时，
不会：
创建或更新 Memory。
但是不要把 Temporary Chat 理解成「完全没有数据保存」
这是另一个很重要的界线。
OpenAI 说明，
未保存的 Temporary Chat：
不会出现在一般 Chat History，
也不会拿来改善模型。
但基于：
安全目的，
系统仍可能保留副本：
最长 30 天。
所以：
Temporary
不是：
「数据瞬间不存在。」
也不要把它理解成「匿名模式」
Temporary Chat 解决的是：
Chat History。
Memory。
Model Improvement
等特定数据处理问题。
不是说：
只要打开 Temporary，
你就可以把：
任何敏感数据
全部放心贴进去。
这两件事情：
完全不同。
尤其个人化 Temporary Chat 还可能使用 Plugins
如果你选：
个人化，
Plugins 可以：
使用。
这代表如果某个 Plugin：
把数据送到第三方服务，
那部分数据：
还会受第三方自己的：
Privacy Policy
约束。
所以：
Temporary Chat
不能替：
第三方工具
创建一个神奇的隐私保护罩。
一个非常简单的例子
假设你只是问：
帮我想五个产品名称。
根本不需要：
任何你的过去 Context。
那就选：
不个人化。
但如果你问：
帮我替我现在经营的品牌想五个产品名称，
而且要延续我平常的品牌语气。
如果 ChatGPT 已经记得：
品牌 Context，
个人化：
可能比较有用。
再看一个工作例子
你想测：
一个陌生客户看到这份服务介绍，
会不会知道我要卖什么？
不个人化：
比较适合。
如果你是要问：
根据我一直使用的服务定位，
帮我检查这份新版介绍有没有偏掉。
这时需要：
旧 Context。
个人化：
比较合理。
所以不是「哪个比较安全」这么简单
两个模式首先解决的是：
Context 要不要进来。
不个人化不是：
所有情况都比较好。
因为有些工作如果没有 Context，
你每次都要：
重新解释自己。
效率反而很差。
但个人化也不是愈多 Context 愈好
有些任务真正需要的：
就是一双：
新眼睛。
例如：
第一次阅读测试。
盲测。
A/B 评估。
Prompt 测试。
陌生用户理解。
这些情况，
旧 Memory 有时候反而：
是干扰。
可以直接记一个两格判断
我要测「不知道我的人会怎么看」
选：
不个人化。
我要 Temporary，但仍希望 AI 知道我的工作背景
选：
个人化。
就这么简单。
还有一件事一定要在「开始前」决定
OpenAI 目前的设计是：
Personalization
必须在：
Temporary Chat 开始时
选好。
对话已经开始后：
不能中途切换。
所以不要聊了 20 分钟才突然想：
等一下，
我其实不希望这段使用我的 Memory。
已经来不及：
把同一段 Temporary Chat
切成另一个模式。
比较干净的做法是：
重新开：
一个 Temporary Chat。
再选：
正确模式。
反过来也一样
如果一开始选：
不个人化。
讲了十分钟后发现：
没有我的工作背景，
回答实在太泛了。
不要一直补：
十段背景。
如果这个任务本来就需要：
你的既有 Context，
可以直接：
重新开一个个人化 Temporary Chat。
所以这个新功能真正教我们的是「Context 也是设置」
很多人使用 AI 的习惯是：
先进聊天室。
想到什么：
就问。
但 AI 愈来愈有：
Memory。
Projects。
Plugins。
Connected Apps。
Custom Instructions。
真正成熟的使用方式会多一个动作：
先决定这次 AI 应该知道多少。
Context 不是愈多愈好
有时候：
知道更多
会更准。
有时候：
知道更多
反而让测试失真。
例如：
你问：
这份商业模式有没有问题？
如果 AI 很熟悉你，
可能会不自觉：
沿用之前已经讨论过的假设。
但你今天真正想要的是：
重新从零挑毛病。
那干净 Context：
就很有价值。
同一题甚至可以跑两次
这是一个很好用的方法。
第一轮：
不个人化 Temporary Chat。
问：
第一次看到这个计划，
最大三个问题是什么？
第二轮：
个人化 Temporary Chat。
问：
根据你已经知道的背景，
哪三个问题最值得我现在先处理？
你会得到：
两种视角。
一个是外部视角
它不知道：
你以前怎么想。
所以比较容易看到：
新用户的问题。
一个是内部视角
它理解：
你的长期 Context。
所以比较知道：
什么问题对你真正重要。
两个答案：
不一定谁比较正确。
用途不同。
那如果 Temporary Chat 最后非常有用怎么办？
OpenAI 这次也加入：
Save。
也就是：
Temporary Chat 如果后来变成：
真的值得留下的工作，
可以：
保存。
保存后，
它就会转成：
一般聊天。
这里又要注意一个状态改变
一旦 Save，
它就不再维持：
Temporary 状态。
之后会按照：
你的帐号设置
处理：
History。
Personalization。
Model Improvement。
所以：
「Save」
不是单纯：
多放一个 Bookmark。
而是：
把这个对话转成普通聊天。
这很适合「先试，再决定要不要留」
例如：
你突然想到：
一个新产品方向。
一开始只是：
试试看。
开：
Temporary Chat。
聊到后面发现：
真的很有价值。
那再：
Save。
不用一开始就决定：
这一定是长期项目。
但如果你一开始的目的就是「不要让这段成为后续 Context」
那么聊天结束后：
就不要因为：
「这段回答写得很好」
随手 Save。
因为 Save 之后：
数据状态：
已经不同。
今天的一分钟操作可以浓缩成三步
第一步
开新的：
Temporary Chat。
第二步
问自己：
这题要不要使用 ChatGPT 已经知道的我？
需要：
选个人化。
不需要：
选不个人化。
第三步
再开始输入：
真正问题。
不要：
先聊再想模式。
一个可以直接收藏的判断表
不个人化
适合：
陌生读者测试。
Prompt 盲测。
A/B 评估。
一次性问题。
想从零重新看问题。
不希望 Memory／Custom Instructions 干扰。
个人化
适合：
需要既有品牌背景。
需要你的长期偏好。
需要 Custom Instructions。
需要 Plugins。
但又不希望：
这次 Temporary Chat
添加 Memory。
另外再记住三个「不要误会」
Temporary 不等于完全不知道你
因为：
个人化模式
可以使用既有 Memory。
Temporary 不等于立刻删除
OpenAI 仍可能为安全目的：
保留副本最长 30 天。
Temporary 不等于第三方工具也一起 Temporary
如果使用 Plugin，
数据送到第三方后：
要看第三方自己的政策。
今天真正要记住的一句话
以前我们开 AI 聊天：
第一个问题通常是：
「我要问什么？」
现在还要多一个：
「这次 AI 应该知道多少关于我的事情？」
ChatGPT Temporary Chat 添加个人化控制后，
最实用的使用方法不是：
永远选最隐私，
也不是：
永远把所有 Context 带进来。
而是根据任务：
刻意选。
想测：
陌生人视角，
就干净一点。
需要：
既有工作背景，
就带 Context。
只要在开始前做这个判断，
同一个 ChatGPT：
就能同时变成：
一个了解你的长期助理，
也能变成：
一个第一次见到你的陌生测试者。
真正的技巧不是：
Prompt 写更长。
而是：
先把这次对话应该知道的世界，选对。
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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