Claude推出「記憶轉移」功能!一鍵把你在ChatGPT、Gemini的AI偏好全搬走,2步驟搞定
Claude推出「記憶轉移」功能!一鍵把你在ChatGPT、Gemini的AI偏好全搬走,2步驟搞定

對長期使用AI的用戶來說,換平台最大的障礙,就是得重新調教新的AI,像是習慣、寫作風格、進行中的專案,全都要從頭來過。

Anthropic 近日推出「Switch to Claude」的記憶匯入功能,這項功能瞄準目前在多個 AI 平台之間游移的用戶,試圖降低轉換門檻,讓原本使用 ChatGPT、Google Gemini 或 Microsoft Copilot 的用戶,能夠透過單次複製貼上的動作,將過去累積的使用習慣與對話脈絡無痛轉移至 Claude,省去重新設定的繁瑣過程。

記憶轉移怎麼做?2步驟教你完成

首先,要使用記憶轉移功能前,須匯出舊平台資料,Anthropic 官方提供了匯入至Claude的專用提示詞,2個步驟就能完成轉移:

步驟1

在Chatgpt、Gemini等現有的 AI 平台對話中,輸入 Anthropic 提供的專用提示詞(下方表格),要求 AI 彙整出個人偏好與使用背景。

專用提示詞(中文) 專用提示詞(英文)
我要轉移到其他服務了,需要匯出我的資料。請列出你儲存的所有關於我的記憶,以及你從過去對話中學到關於我的任何背景資訊。請將所有內容輸出在單一個程式碼區塊(code block)中,以便我複製。
每個項目的格式請設定為:[儲存日期(如果有的話)] - 記憶內容。
請務必涵蓋以下所有內容——並盡可能一字不漏地保留我的原話:
- 我給過你關於如何回應的指示(語氣、格式、風格、「總是做 X」、「絕不做 Y」)。
- 個人詳細資訊:姓名、所在地、工作、家庭、興趣。
- 專案、目標與經常討論的話題。
- 我使用的工具、程式語言和框架。
- 我對你的行為所設定的偏好與糾正紀錄。
- 其他未包含在上述項目中,但已儲存的背景資訊。
請勿對任何項目進行總結、分類或省略。在程式碼區塊之後,請向我確認這是否為完整的資料,還是還有任何未列出的項目。
I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content. Make sure to cover all of the following — preserve my words verbatim where possible:
- Instructions I've given you about how to respond (tone, format, style, 'always do X', 'never do Y').
- Personal details: name, location, job, family, interests. Projects, goals, and recurring topics.
- Tools, languages, and frameworks I use.
- Preferences and corrections I've made to your behavior.
- Any other stored context not covered above.
Do not summarize, group, or omit any entries. After the code block, confirm whether that is the complete set or if any remain.

此時建議先將輸出內容貼入文字編輯器人工微調,刪去不想保留的條目,每筆記憶均以獨立文字段落儲存方便篩選,再將整理好的內容貼回Claude。

步驟2

進入Claude「設定 → 隱私權」,將生成的內容直接貼入「記憶設定」頁面(如下圖),系統便會自動解析並更新記憶,讓 Claude 能夠「從上次停下的地方繼續」。整個過程無需技術背景,一般用戶可自行完成。

要確認是否匯入成功,可開啟新對話詢問Claude「你對我有哪些了解?」即可驗證。

日後若想清除記憶,可至記憶設定頁面手動刪除,或直接在對話中告知Claude移除所有已儲存的記憶,AI會立即執行。

claude memory功能
圖/ claude

除了上述轉移方式,根據外媒Techcrunch報導,以 ChatGPT 為例,還有三種匯出舊數據方法可選擇,再貼到 Claude記憶設定中:

方法一

進入ChatGPT的「設定 → 個人化 → 記憶 → 管理」,檢視儲存的記憶並更新已儲存的偏好設定,確認無誤後複製需要保留的內容。

方法二

透過「設定 → 資料控管 → 匯出資料」匯出完整對話紀錄,ChatGPT會將聊天記錄整理成文字或JSON檔案並以電子郵件寄出,資料量龐大時可能需要等待較長時間。

方法三

以手動方式複製重要對話,或直接請ChatGPT摘要整理你的主要偏好、常討論的主題及自訂指令。

記憶轉移免費開放,打破生態鎖定

值得注意的是,「Switch to Claude」功能必須搭配 Claude 的記憶功能才可運作,過去僅限付費方案(Pro、Max、Team、Enterprise)使用,Anthropic則在3月2日宣布,記憶功能正式向免費方案用戶開放,所有人都能免費搬家。

此次免費解鎖,被外界解讀為Anthropic刻意降低「轉換成本」的策略,不需要花一毛錢,任何人都能帶著在ChatGPT或Gemini的使用偏好,直接無痛遷移至Claude。

資料來源:TechcrunchZDNET9to5Mac

關鍵字: #Claude
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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