要让Gemini严格按你的规则办事，必须亲手创建专属智能体：先清空旧记忆、反向调研生成30问用户档案、新建Gem并命名明确、在指令栏粘贴Markdown格式SOP、注入知识库与风格样本，最后测试验证并固定首页。
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想让gemini真正听你指挥、只按你的规则办事，就得亲手给它“定做”一个专属智能体，而不是用网页版里千人一面的通用对话框。先清空旧记忆，建立新关系
打开Gemini网页版，确保右上角模型选的是【Gemini 1.5 Pro】或【Gemini 2.5 Pro】（旧版Gemini 1.0无法稳定支持智能体指令固化）。
直接输入：“请忘记之前对我的所有了解。现在，我们需要重新建立协作关系。”
这一步必须做——否则AI会混用你过去零散提问留下的模糊印象，导致后续智能体行为飘忽、指令响应错位。
反向调研：让AI主动问你30个问题
发送指令：“为了让你真正成为我的高效助理，你需要深度了解我。请你设计30个关于我的职业、工作流、内容风格、决策偏好、受众画像等方面的选择题或简答题。请注意：不要一次性把问题全列出来。请一个一个地问我，我回答完一个，你再问下一个。”
这个过程不能跳过，也不能替AI代答。它靠你的真实反馈构建用户画像，比如你答“我写跨境电商文案，受众是美国中小卖家”，AI就会自动过滤掉面向国内淘宝店主的表达逻辑。
等第30个问题答完，立刻发下一句：“基于以上所有对话，请总结一份我的《核心用户档案》，并将其存入你的记忆库。在未来的所有对话中，请默认基于这份档案来思考。”
创建专属Gem（智能体）
点击左侧导航栏的【探索Gem】→【管理Gem】→【新建Gem】。
名称填“AMZ文案专家”或“小红书爆款生成器”这类一眼能识别用途的名字，别写“我的AI助手”这种无效命名。
说明栏写清楚你要喂什么数据，例如：“请上传【竞品Listing.txt】和【产品参数表.xlsx】，我将严格按亚马逊A9算法+Rufus推荐逻辑生成标题、五点、描述。”
使用固定的 Next.js/Tailwind/Prisma 技术栈构建并记录独立 SaaS 项目，仅将 FastAPI 用于 Python 工作负载，并遵循严格的架构规范。
【指令（Instructions）栏是核心，必须粘贴Markdown格式的完整SOP】：比如“第一步：提取上传文件中的全部参数值，核对单位是否为美标（inch/lb/oz）；第二步：扫描竞品标题中出现频次≥3次的名词短语，仅保留符合FTC广告合规词库的词汇……”
注入知识库与风格样本
方法一：直接关联Google Drive文件夹
在Gem设置页找到“知识库”选项，点击“添加文件夹”，选择你存有高转化Listing原文、违禁词清单PDF、过往爆款封面图的Drive目录。AI会实时读取这些材料，不是只看一遍就忘。
方法二：手动上传关键文档
上传不超过5个核心文件，如《亚马逊政策红线2026Q2.pdf》《本类目TOP10标题结构分析.csv》。注意：【单个文件不能超过20MB，且不支持压缩包解压】。
方法三：嵌入风格锚点
在指令末尾追加一句：“所有输出必须模仿以下示例语气：‘Sturdy, not flimsy — built with 16oz canvas and double-stitched seams.’ 不得使用‘非常’‘超级’‘极致’等中文夸张副词，全部替换为具象材质/工艺/数据描述。”
测试与交付
保存Gem后，立即上传一份真实竞品文本和参数表，发送一句：“按你设定的规则，重写这个Listing。”
观察首句输出是否带编号步骤、是否主动校验单位制、是否跳过违禁词——只要有一项没做到，就返回指令栏，把对应条款用【】加粗并补上“必须严格执行，不可省略或推测”。
确认无误后，把这个Gem固定到Gemini首页快捷栏，以后点一下就能调用，不用再重复配置。
