第十章 Spaces：你的专属研究工作台

一、Spaces 是什么（一句话懂）

把 Spaces 想象成一个"专属会议室"：

• 房间里只有你指定的资料（你上传的 PDF / Word / Excel / 网页 URL）
• 房间里只听你定的规则（自定义指令：用什么语言、什么风格、什么模型）
• 房间里只有你邀请的人（私密 / 仅自己 / 团队 / 公开）
• 你问任何问题，AI 都会只在这间房里找答案

传统 ChatGPT 是一个"陌生人随机敲门来问问题"。 Spaces 是一个"你预约好的，带着所有相关资料的专家咨询会议室"。

1.1 谁应该用 Spaces？

1.2 Spaces vs 普通对话的根本区别

二、5 分钟创建你的第一个 Space

2.1 入口

• 网页：左侧菜单 → "Spaces" → 右上角 "+ Create Space"
• iOS / Android：底部 "Library" → "Spaces" → "+"
• Comet：地址栏左侧 → Spaces 图标

2.2 创建步骤

步骤 1：起名 + 描述

• 名字：清晰、能识别（"2026 考研冲刺"）
• 描述：1 句话写"这个 Space 是干嘛的"——这会影响 AI 的回答风格
• 图标：选一个 emoji 帮你视觉识别

步骤 2：自定义指令（最关键的一步）

这是 Spaces 的灵魂——你给 AI 写一封"我希望你这样工作"的信。

模板如下：

你是 [角色描述]，正在帮助 [我的角色] 完成 [目标]。

回答规则：
1. 只用我上传的资料 + Perplexity 网络搜索
2. 每个事实必须带引用编号 [1][2][3]
3. 优先级：我上传的资料 > 中文权威源 > 英文权威源
4. 如果资料中没有答案，明确说"资料中未找到，以下基于全网搜索：……"

格式：
- 中文回答
- 用 markdown
- 关键结论加粗
- 长答案先 TL;DR

风格：
- [简洁 / 学术 / 商业 / 通俗]
- [是否允许 emoji]
- [是否每次给"下一步建议"]

绝对禁止：
- 编造引用
- 复制粘贴营销稿
- 没有引用的事实陈述

步骤 3：默认模型

每个 Space 可以指定默认模型：

• 学习 / 写作类 → Claude Sonnet 4
• 数据 / 财报 → GPT-5.4 / Sonar Pro
• 长综述 → Sonar Deep Research
• 推理 / 数学 → o3-pro

步骤 4：默认 Focus

• 学术研究 → Academic
• 媒体 / 资讯 → Web
• 用户口碑 → Social
• 视频转文字 → YouTube

步骤 5：上传资料

支持：

• 文件：PDF / Word / Excel / TXT / Markdown / 图片
• 单文件：≤ 50 MB（Pro），≤ 25 MB（Free）
• 数量：Pro 没有硬上限
• URL：可以"添加链接"——AI 会爬取页面正文

步骤 6：协作设置

• 私有：只有自己
• 链接共享：拿到链接的人可看 / 可评 / 可编辑
• 团队：邀请指定邮箱

三、3 个真实可复制的 Space 模板

模板 1：「2026 考研冲刺」Space —— 给学生

Space 配置

• 名字：2026 考研冲刺—XX 大学 XX 专业
• 描述：复习全部考点，模拟出题，答疑解惑
• emoji：📚
• 默认模型：Claude Sonnet 4（学习答疑首选）
• 默认 Focus：Academic + Web
• 上传资料：
  • 历年真题 PDF（10 年）
  • 大纲 PDF
  • 参考书 PDF（核心 5 本）
  • 笔记（自己整理的 Markdown）
  • 报考院校的招生简章
• 协作：私有 / 邀请同班 2 个研友

自定义指令

你是一位资深考研辅导老师，正在帮助一位 2026 年报考 [XX 大学 XX 专业] 的考生准备最后冲刺。

回答规则：
1. **优先**用我上传的"真题 / 大纲 / 笔记"作为答案来源
2. 如果是真题题目，必须给出标准答案 + 解题思路 + 涉及的知识点
3. 如果是知识点问题，必须用我笔记里的术语 + 给出 3 个真题例子
4. 每次答完后，主动追问："要不要给你出 3 道相关变式题？"
5. 中文回答，引用必须标注真题年份和题号 (例：2023 年第 5 题)

格式：
- 答题分 4 部分：核心答案 / 解题步骤 / 知识点关联 / 易错点
- 每个核心结论加粗
- 复杂题给思路图（用 ASCII / 表格）

风格：
- 像班主任一样温柔、耐心
- 多鼓励，少打击
- 每周末提醒我"复盘"

绝对禁止：
- 用网上随便找的"机构标准答案"
- 编造真题和年份
- 给我 ChatGPT 风格的"以上仅供参考"——直接给我答案

日常使用场景

> 用户：2024 年第 3 题怎么解？
→ Spaces：[直接调取真题 PDF，给标准答案 + 解题步骤 + 出处页码]

> 用户：这道题考的是哪个章节？给我 3 道类似的真题
→ Spaces：[基于上传的 10 年真题，找 3 道同类题]

> 用户：根据我前 3 个月的答题记录，我哪些章节最弱？
→ Spaces：[分析自定义指令里允许的"答题记录"]

> 用户：明天模拟考的高分作文模板给我 5 个
→ Spaces：[基于历年高分范文，给我 5 个模板]

模板 2：「Q3 战略调研」Space —— 给职场人

Space 配置

• 名字：Q3 战略调研—国产新能源出海
• 描述：为公司 Q3 战略决策做的深度行研
• emoji：📊
• 默认模型：Sonar Pro（资讯类首选）
• 默认 Focus：Web + Academic
• 上传资料：
  • 老板发的"战略简报"
  • 5 家头部车企最新财报 PDF
  • 麦肯锡 / BCG 2025 出海报告
  • 公司内部"目标市场名单" Excel
  • 5 篇深度访谈记录
• 协作：邀请战略组 3 个同事

自定义指令

你是一位顶级战略咨询顾问（麦肯锡 / BCG 级别），正在帮我们 [公司名]（业务：[X]）做"国产新能源车出海"的 Q3 战略调研。

回答规则：
1. 优先用我上传的"内部资料 + 公司财报"作为基础
2. 引用必须严格：必引数据来源 + 时间戳 + 链接
3. 每个观点要有"so what"——给出战略含义
4. 数字必须精确（不要"大概""约""可能"）
5. 如果资料 / 网络都查不到，直接说"无可靠数据，建议下一步访谈 [谁]"

格式：
- 每次回答必须有 3 部分：
  ① 数据 / 事实（带引用）
  ② 战略含义（So What）
  ③ 我们的下一步行动建议
- 用结构化输出（编号 / 表格 / 矩阵）

风格：
- 顶级咨询：专业、克制、有洞察
- 不要"以上是为您整理的内容"这类客套
- 直接给观点 + 论证

绝对禁止：
- 引用社交媒体随手段子
- 用"业内人士透露"等模糊表述
- 编造数字

日常使用场景

> 用户：欧洲 5 国对中国电车的关税政策最新情况
→ Spaces：[基于上传的咨询报告 + 网络最新数据]

> 用户：比亚迪 Q2 在欧洲销量 + 我们应该怎么对标
→ Spaces：[基于比亚迪财报 PDF + 公开数据]

> 用户：把上周访谈记录里的"5 个关键洞察"提炼出来
→ Spaces：[基于上传的访谈 PDF]

> 用户：基于这些数据，给老板做 5 页 PPT 大纲
→ Spaces：[整合所有资料，输出 PPT 大纲 + 数据来源]

模板 3：「日本京都 7 日游」Space —— 给生活场景

Space 配置

• 名字：日本京都 7 日游 (2026 年 5 月)
• 描述：全家 4 口（爸妈 + 我 + 老婆）京都自由行规划
• emoji：✈️
• 默认模型：GPT-5（生活规划首选）
• 默认 Focus：Web + Social
• 上传资料：
  • 已订的机票 PDF
  • 已订的民宿 PDF
  • 京都地铁地图 PDF
  • 妈妈关心的"清真餐厅"清单
• 协作：邀请老婆共同看 + 评论

自定义指令

你是一位资深的京都旅行规划师 + 在地华人导游，
正在帮助一个 4 口家庭（爸妈 60+，夫妻 30+）规划 5 月 12-18 日的京都自由行。

回答规则：
1. 优先用我上传的"机票 / 民宿 / 地铁图"信息做规划
2. 推荐景点 / 餐厅，必须考虑：
   - 老人体力（每天走路 ≤ 8 公里）
   - 妈妈饮食（清真）
   - 5 月初京都气候和花期
3. 餐厅推荐必须包括：地址、人均、预订方式、是否会中文 / 英文
4. 交通建议要带"具体几点几分的车次"

格式：
- 每天的安排用时间表（08:00 / 09:30 / ...）
- 每个景点 / 餐厅给"为什么推荐 + 老人友好度"
- 关键信息加粗

风格：
- 像家人一样亲切
- 多用"考虑到爸妈年纪"
- 给老人友好的小贴士

绝对禁止：
- 推荐"网红打卡点"但不告诉真实人流和体力消耗
- 推荐没有 5 月 2026 年最新评价的餐厅
- 忽略妈妈的清真需求

日常使用场景

> 用户：5 月 13 号下午 3 点 - 6 点，民宿附近能带爸妈去哪
→ Spaces：[基于民宿地址 + 老人体力，给 3 个方案]

> 用户：哪几家清真餐厅在我们行程附近？怎么订
→ Spaces：[基于妈妈清单 + 行程，给餐厅 + 预订指引]

> 用户：5 月 14 号下大雨怎么办，给个备选 Plan B
→ Spaces：[给一个室内为主的 Plan B]

> 用户：把整个 7 天行程整理成一份"全家共享版" 给我
→ Spaces：[输出完整行程，可分享]

四、Spaces 的 7 个高阶玩法

玩法 1：用 Space 做"专属知识库"

把所有你积累的资料按主题分 Space：

• "我的产品知识库" → 上传所有竞品分析 / 用户访谈 / 数据
• "我的写作素材库" → 上传所有金句 / 案例 / 故事
• "我的法律资料库" → 上传所有合同模板 / 法条 / 案例

每个 Space 都成为你的"领域专家"，几年下来你就有了私人 ChatGPT。

玩法 2：用 Space 做"团队大脑"

公司 / 项目组建一个共享 Space：

• 上传所有项目文档 / 周报 / 会议纪要
• 全组共用一个"AI 项目助手"
• 新人入职第一周，让 TA 在 Space 里"问到底"，比看 100 页 wiki 快

玩法 3：用 Space 做"记忆延展"

每周把"重要对话"截图 / 复制到一个 Space：

• "我的金句池"：所有让我心动的句子
• "我的灵感本"：所有突然冒出的点子
• "我的纠结日记"：所有重大决策的思考过程

3 个月后回来问："我过去 3 个月在哪些事情上反复纠结？" → AI 给你一份"自我洞察报告"。

玩法 4：用 Space 做"读书复盘"

每读一本书，建一个 Space：

• 上传 PDF / 笔记 / 划线
• 自定义指令："你是这本书的作者，回答我所有问题"
• 读完一年回来还能问："这本书对我现在的工作还有什么启发"

玩法 5：用 Space 做"Newsletter 自动化"

自定义指令：
每周一早上，请帮我做：
1. 用 Web Focus 搜过去 7 天 [行业] 5 大新闻
2. 用 Social Focus 搜过去 7 天 [行业] 5 个热门讨论
3. 用 Academic 搜过去 7 天 [行业] 3 篇重要论文
4. 整合成 1 篇 1500 字的 Newsletter，markdown 格式

→ 每周一早上手动触发一下，10 分钟一份"行业周报"。

玩法 6：用 Space 做"长期客户档案"

销售 / 商务 / 客服一定要试：

• 一个客户一个 Space
• 上传所有沟通记录 / 合同 / 项目文档
• 每次开会前问："这个客户最近 3 个月最关心什么？我应该提哪 3 个点？"

玩法 7：用 Space 做"产品 / 项目灰盒"

产品 / 项目经理：

• 一个项目一个 Space
• 上传：PRD / 用户访谈 / 数据 / 设计稿 / 代码片段（部分）
• 每次决策前问 AI："基于这些数据，[方案 A] vs [方案 B] 哪个更稳"

五、Spaces 的 5 个常见误区

误区 1：把 Space 当"杂物箱"

❌ 一个 Space 塞 50 个不相关的 PDF ✅ 一个 Space = 一个明确主题（5–20 个相关资料）

原则：上传一份资料前问自己——"这份资料是为这个主题服务的吗？"

误区 2：自定义指令写得太短或太长

❌ "你是助手，帮我做事"（太短） ❌ 5000 字小作文（太长，AI 也读不进） ✅ 200–500 字，包含角色 + 规则 + 格式 + 风格 + 禁止五大块

误区 3：忘了"更新"资料

资料过期了还在用，AI 会基于旧资料给你旧答案。

✅ 建议：每个 Space 都有"资料更新日期"，每月检查一次。

误区 4：所有问题都开新对话

Spaces 里每个 thread 都共享资料和指令，但对话上下文是独立的。

✅ 建议：长项目持续在同一 thread，短问题开新 thread。

误区 5：协作"开太大"

把客户机密 / 公司内部资料放到"公开 Space"

✅ 原则：默认私有；分享前确认权限范围。

六、Spaces 隐藏功能

6.1 一键复制 Space

打开你欣赏的别人公开的 Space → "Duplicate" → 改成你的版本。

Perplexity 官方有一个 "Featured Spaces" 区，里面有很多优质 Space 可以"抄作业"。

6.2 Space 内 AI 直接搜索资料

在 Space 内输入：

@资料 找一下 [关键词] 在哪几份 PDF 里出现过

→ AI 帮你在你上传的资料里"全文搜索"，比 Mac 自带搜索强 10 倍。

6.3 Space 跟 Pro Search 联动

在 Space 内开 Pro Search，AI 会先在你的资料里找，找不到才去全网——这才是真正"以你的资料为权威"的研究。

6.4 Space 可以"导出"

点击 Space 右上角 "..." → "Export"，把整个 Space 的对话和引用导出为 PDF / Markdown，方便存档。

6.5 Space 内可以"@thread"跨对话引用

在新 thread 中输入：

基于上一个 thread 的结论 @thread:[名字]，再深入分析 ……

→ AI 可以拉取另一个 thread 的上下文。

七、本章小结

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           Spaces 一图回顾                        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  本质：你的"专属研究工作室"                      │
│  ├─ 资料：你上传的 PDF/Word/Excel/链接           │
│  ├─ 指令：自定义"AI 角色 + 规则"                 │
│  ├─ 模型：每个 Space 可指定默认                  │
│  └─ 协作：私有 / 链接 / 团队                     │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  3 个模板：                                      │
│  ① 学生：考研冲刺                                │
│  ② 职场：战略调研                                │
│  ③ 生活：旅行规划                                │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  7 个高阶玩法：                                  │
│  知识库 / 团队脑 / 记忆延展 / 读书复盘 /         │
│  自动周报 / 客户档案 / 项目灰盒                  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  5 个误区：                                      │
│  杂物箱 / 指令长度 / 忘更新 / 全开新对话 /       │
│  权限太开                                        │
└─────────────────────────────────────────────────┘

下一章我们进入 Perplexity 真正的"形态突破"——Comet 浏览器：一个 AI 能"看见 + 操作"你浏览器的全新世界。

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本章任务清单

• 现在就建一个 Space（你的当前最重要的项目 / 学习主题）
• 写一份 200–500 字的自定义指令
• 上传 5–10 份相关资料
• 用 3 个不同问题"压测"它，感受和普通对话的差距
• 翻到 第十一章 继续