不少人用AI一段時間後，都可能遇到一個奇怪情況：明明以前已經交代過自己的要求，但AI之後的回答卻愈來愈不一致。有時你要求它寫得簡潔，下一次它又突然變得很長；你早前說想用正式語氣，之後改成自然口吻，它卻不時又「變回以前」。
問題未必是AI突然變差，而可能是Memory累積太多舊資料，當中甚至出現互相矛盾的指示。與其每次重新解釋，不如先做一次「Memory大掃除」，找出哪些內容已過時、重複或互相衝突。

AI記得愈多　不代表回答一定愈準

Memory的原意，是讓AI記住一些長期有效的資料，例如你偏好的寫作方式、工作背景或經常使用的格式，減少每次開新對話都要重新交代。

不過，用得愈耐，儲下來的內容亦可能愈多。假設半年前你曾要求「所有文章都要正式、詳細」，後來又改口表示「想寫得簡潔、自然一點」，如果兩項偏好同時存在，AI便可能在不同對話中採用不同指示。

另一種常見情況，是工作內容已經改變，但Memory仍保留舊資料。例如以前經常處理某類工作，後來已經不再需要，但AI仍可能因為記得過往習慣而把答案帶向舊方向。這類問題最麻煩之處，在於用戶往往不知道AI目前到底記住了甚麼，因此只會不斷加入更多新要求，結果反而令指示愈疊愈多。

一個Prompt先找出互相衝突的Memory

遇到這種情況，不一定要立即逐項手動查看。可以先要求AI整理它目前掌握的長期偏好，再找出其中可能互相矛盾或已經過時的部分。

可以直接輸入以下Prompt：

請整理你目前記得關於我的長期偏好、工作方式、寫作風格和常用要求，並找出當中可能互相矛盾、重複、已過時或不確定的內容。
請把問題逐項指出，解釋為甚麼它們可能互相衝突，但不要自行修改、刪除或新增任何Memory。最後請告訴我，哪些內容值得保留，哪些應該更新，哪些可以刪除。

這個Prompt的重點，是先叫AI「檢查」，而不是直接替你修改。因為部分看似重複的要求，其實可能適用於不同情境，例如工作Email需要正式語氣，但社交平台帖文則想自然一點，如果直接刪除其中一項，反而可能失去原本有用的設定。

不要不停加新Prompt蓋過舊指示

當AI回答不符合預期時，很多人的第一反應是再補一句：「之後記住一定要這樣做。」短期可能有效，但長遠就可能變成另一個問題。新的要求未必會完全取代舊內容，如果兩者同時存在，AI仍然要自行判斷。因此，如果發現同一個問題重複出現，較好的做法不是再加第三、第四條指示，而是先找出舊要求，將它們合併成一條更清晰的規則。

例如把「回答詳細」、「不要太長」、「不要廢話」三項，重新整理成「回答以直接解決問題為主，需要分析時提供足夠細節，但不要加入與問題無關的延伸內容」。一條明確規則，通常比多條零散偏好更穩定。

有些資料根本不需要放入Memory

另一個容易忽略的問題，是把一次性需要當成長期偏好保存。例如今次旅行想去日本、這星期正在寫履歷、今天想減少碳水化合物，這類資料都有明顯時效。如果長期保留，日後反而可能令AI錯誤套用。

如果只是一次性的工作，直接在當前對話說明通常已經足夠。希望完全避免舊Memory影響答案時，亦可以使用Temporary Chat處理，讓該次對話與長期記憶分開。Memory真正適合保存的，應該是「幾個月甚至更長時間都大致不會改變」的資訊，而不是每一次臨時任務。

清理後最好重新建立一套簡單規則

完成檢查後，不需要追求Memory愈少愈好，而是要保留真正有用的內容。最理想的狀態，是每一項偏好都清楚、穩定，而且沒有互相重疊。例如寫作語言、文章格式、答案詳細程度及工作用途各有一條明確規則，已經比十多項零散要求更容易讓AI跟隨。

如果最近發現AI愈來愈「唔似以前咁啱用」，與其立即轉模型或重新開帳戶，不妨先檢查Memory。很多時候，問題不是AI忘記你，而是它記得太多不同版本的你。