保持内容结构对大模型的友好度，指通过清晰的逻辑框架和规范的组织方式，帮助大语言模型准确识别、理解和提取内容中的关键信息。这不同于传统内容结构仅关注人类阅读体验，需兼顾机器的语义解析能力，核心是采用层级化、模块化的布局，如使用标题层级、列表、问答对，避免冗长段落和模糊指代。
例如，电商产品页可采用“核心参数（表格）+ 使用场景（分点）+ 常见问题（Q&A）”结构，让模型快速抓取规格和用户关切；技术文档则通过“功能概述-操作步骤-故障排除”的线性逻辑，提升模型回答使用问题的准确率。常见工具如Notion的块编辑、Markdown的标题语法，均支持构建模型友好的结构。
优势在于提升内容被大模型准确引用的概率，增强信息传播效率；但过度结构化可能限制创作灵活性。未来随着多模态模型发展，图文、视频的结构化标注或将成为新方向，平衡机器可读性与人类体验仍是关键。
品牌一致性指在所有内容渠道中保持品牌核心元素（如语气、视觉风格、价值观）的统一呈现。它通过建立清晰的品牌指南确保受众获得连贯认知，区别于单纯的内容标准化，更强调情感与价值的一致性传递。 例如，科技公司可制定“简洁专业”的内容基调，要求产品说明与社交媒体文案均使用短句和数据支撑；餐饮品牌则通过统一的“温暖亲切”语气，在菜单描述、客服回复中保持一致。常用工具包括品牌手册、内容模板和审核流程。 优势
上下文记忆是指大语言模型在对话或文本处理过程中，保留并利用先前交互信息的能力。它使模型能理解对话的连贯性，就像人类交流时会记住之前说过的话一样。与传统程序“一问一答即忘”的模式不同，上下文记忆让模型能基于历史对话生成相关回应，避免重复提问或答非所问。 在实际应用中，客服聊天机器人通过上下文记忆记住用户已提供的信息，无需反复询问姓名、订单号等；智能助手如ChatGPT在多轮对话中，能根据前文讨论调
创建自己的GPTs指通过OpenAI的GPT Builder工具或API，基于基础GPT模型定制具有特定功能、知识或交互风格的专属AI助手。它不同于直接使用通用GPT，核心是通过上传知识库、设置指令、配置交互规则来限定模型行为，让AI更贴合个性化或场景化需求，无需编写复杂代码，适合非技术用户操作。 例如，教育工作者可上传学科讲义，设置“作为初中数学家教”的指令，创建能针对性解答学生问题的GPT；