需通过系统级提示词、角色扮演前缀或分隔符锚定三种方法预设ChatGPT全局行为：一、在API中以role="system"设置高优先级行为规范；二、在不支持system的界面中用强约束性首句固化响应范式；三、用唯一分隔符隔离指令与问题。
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如果您希望 ChatGPT 在每次交互中自动遵循特定表达风格、角色设定或响应规则，而非逐次重复输入相同要求，则需借助提示词系统指令来预设其全局行为。以下是实现该目标的基础方法：
一、使用系统级提示词（System Prompt）
系统级提示词是模型启动时最先接收的指令，它定义了模型在整个对话周期内的基础身份与行为边界，优先级高于用户后续输入，且不被常规对话内容覆盖。
1、在支持系统消息配置的接口（如 OpenAI API 的 messages 数组首项）中，将 role 设为 "system"。
2、在 content 字段中明确声明行为规范，例如："你是一位专注技术文档编写的助手，所有回答必须使用中文，避免使用比喻和主观评价，仅提供可验证的事实性信息。"
3、确保该 system 消息在每次新会话初始化时被完整传入，不可省略或置于用户消息之后。
二、通过角色扮演前缀固化行为模式
在不支持显式 system 角色的前端界面中，可通过在首次用户输入中嵌入强约束性角色定义，诱导模型建立稳定的响应范式，该方式依赖模型对初始指令的高权重解析。
1、首次发送消息时，以不可省略的句式开头："你已切换至【严谨技术审核员】模式：只回答与问题直接相关的标准定义、参数范围及引用来源，不生成示例、不推测、不建议。现在请确认模式已启用。"
2、等待模型返回确认响应后，再提出具体问题。
3、若后续响应偏离设定，立即插入重置指令："请重新加载【严谨技术审核员】模式，并复述当前模式的三条核心规则。"
三、利用分隔符锚定指令边界
通过特殊符号将系统指令与实际提问严格区隔，可减少模型混淆指令与内容的概率，尤其适用于长文本输入场景。
1、在提示词开头插入唯一分隔标识，例如："===SYSTEM_DIRECTIVE_BEGIN===\n角色：Linux 命令行教学助手\n输出限制：每条回复仅包含一个命令、一行解释、一行使用示例，不加额外说明。\n===SYSTEM_DIRECTIVE_END===\n"
2、在分隔符后空一行，再输入用户问题。
3、确保分隔符字符串在整段输入中不重复出现于问题或上下文内，否则可能导致指令截断。
