在 ChatGPT 网页版的侧边栏，你会看到一个名为 Projects 的入口。很多人把它当作新的文件夹功能，但这远远低估了它的价值。更准确的理解是：Projects 是一个面向长期目标的智能工作区，它把同一目标相关的聊天、文件、专属指令、记忆与工具聚合在一起，让 ChatGPT 能基于一致的上下文持续开展工作。官方的描述也强调了这一点：你可以把与一个长期任务相关的一切放进项目里，让 ChatGPT 记住重点并保持话题聚焦，适合写作、研究、规划等反复演进的工作流。(OpenAI Help Center)

从能力视角看，Projects 属于 ChatGPT 的核心特性谱系之一，和搜索、数据分析、Canvas 等工具并列；它让你为某个共同目标组织聊天、文件与上下文。(OpenAI Help Center) 更进一步，在 2025 年夏季之后，Projects 还新增了 project-only memory，也就是项目级记忆隔离：启用后，ChatGPT 只会在该项目内部跨聊参考历史，不会使用你在项目外的个人记忆，也不会把项目里的记忆带到别的对话中。对长期或敏感课题，这种自包含的记忆空间尤为关键。(OpenAI Help Center)

为了确定你是否应该投入使用，先把它的价值提炼成三句话：

• Projects 让上下文聚合且可复用：聊天、文件、项目指令同处一处，ChatGPT 的回答始终围绕项目目标。(OpenAI Help Center)
• Projects 对长时间、多轮、多人协作的工作尤为合适，现已支持分享项目与协作权限控制。(OpenAI Help Center)
• Projects 在免费与付费层级上提供不同的文件上限，且不断进化，例如新增项目分享与项目记忆隔离。(OpenAI Help Center)

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Projects 能具体做什么？

把一个目标的全部上下文装进一个容器

你可以在项目里集中管理聊天、上传参考文件、为该项目单独写 custom instructions，让 ChatGPT 明确该项目的角色、语气与产出风格；项目中的聊天默认共享这些文件与项目级指令。(OpenAI Help Center)

使用熟悉的 ChatGPT 工具，但与项目绑定

在项目里仍可使用 Canvas、图像生成、学习模式、语音模式与网页搜索等工具；付费计划还可能包含 agent mode 与深度研究等增强能力。(OpenAI Help Center)
这意味着诸如数据分析、可视化、图文生成与联网检索都可以在同一项目上下文中连续开展。

项目记忆 Project Memory 与 Project-only Memory

项目具有内建记忆，能够从同一项目的其他对话与文件中汲取上下文。若启用 project-only memory，这种引用被限制在项目之内，避免项目外的记忆干扰当前任务，也避免泄出到其他对话。(OpenAI Help Center)

项目分享与协作

如今项目可分享给团队成员，成员可在项目上下文中继续工作；可设置只给特定成员、或以链接邀请加入，并提供 chat 与 edit 两级权限。官方文档明确给出了协作人数与文件数量的限制。(OpenAI Help Center)

计划与配额

发布说明显示：免费用户每个项目可上传至多 5 个文件，Plus/Go/Edu 支持至多 25 个文件，Pro/Business/Enterprise 支持至多 40 个文件；同时引入了共享项目能力的协作人数限制。(OpenAI Help Center)

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真实世界的三种典型用法

用法一：产品发布研究 的长期推进

市场团队往往需要若干周内连续拉通竞品分析、素材生成、周报汇总。把 竞品白皮书 PDF、素材表格、品牌语气规范 放进一个项目，并在项目指令中写明 扮演资深品牌文案，保持专业克制语气，所有文案包含 CTA。此后每次新对话都自动继承这些约束与素材，输出更一致，减少来回解释成本。官方帮助文章也示例了用项目来做报告与研究的场景。(OpenAI Help Center)

用法二：团队周报与复盘 的固定节律

把图表、数据与上周总结放在项目中，每周直接在项目里开启新对话，让 ChatGPT 基于项目文件生成最新周报。这和文档所说的 重复性工作流 不谋而合。(OpenAI Help Center)

用法三：跨人协作内容生产

内容团队可共享项目，设置 edit 或 chat 权限，不同成员在同一上下文中编辑或产出，风格与事实基础保持一致。(OpenAI Help Center)

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和普通聊天相比，Projects 的关键差异

• 项目级文件与指令会为该项目的所有聊天提供一致上下文，而普通聊天只能依靠当次会话的历史。(OpenAI Help Center)
• 启用 project-only memory 时，跨聊引用被约束在项目内，避免在不同主题之间发生记忆串味。(OpenAI Help Center)
• 支持把既有聊天拖入项目，纳入项目上下文统一管理。(OpenAI Help Center)
• 支持分享项目进行多人协作，权限清晰可控。(OpenAI Help Center)

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上手路径与小贴士

在侧边栏点击 New project，命名并选图标与颜色；通过右上角的菜单为项目添加 project instructions；上传 PDF/Spreadsheet/Image 等作为参考材料；需要时把既有聊天移动进来。(OpenAI Help Center)
若需要协作，点击 Share 邀请同一工作区成员或生成链接，并为他们设置可见与编辑权限。(OpenAI Help Center)
关心文件与协作上限的同学，可直接参考发布说明中的档位与配额变动。(OpenAI Help Center)

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进阶：把 ChatGPT Projects 与 API 项目治理思路打通

严格来说，ChatGPT 里的 Projects 与 API Dashboard 的 Projects 属于不同入口与界面，但两者在资源隔离与成员权限方面的抽象相似：在 API 侧，项目提供了按项目维度管理访问、限额、预算与监控的能力，成员与服务账号的权限在项目内生效，API Key 也可按项目维度创建与限制。(OpenAI Help Center)
实操建议是：在 ChatGPT 中用项目承载人机协同的草拟与迭代，在 API 中用项目来承载自动化或应用侧推理调用，两边都以 项目 为治理单元，做到上下游一致的边界与配额管理。官方文档也明确，项目成员可以在自己的项目下创建受限的 API Keys，从而把调用范围限定在该项目资源内。(OpenAI Help Center)

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端到端示例一：市场发布研究 项目 × 本地脚本复用同一资料库

下面给出一套可运行的 Python 脚本，演示如何在 API 端创建项目内的向量库、上传文件，并基于文件检索来回答问题。脚本的理念与 ChatGPT Projects 的工作方式同构：把与某个目标相关的资料打包成一个稳定的知识底座。

运行前准备

1. 在 OpenAI API 控制台为某个 Project 创建一个项目级 API Key，并把它配置到环境变量 OPENAI_API_KEY。官方文档说明了项目与密钥的管理方式与权限边界。(OpenAI Help Center)
2. 准备两个示例文件：brief.pdf 与 competitor.csv 放在脚本同级目录。
3. 安装依赖：pip install openai。

# file: project_retrieval_demo.py
# 概念演示：为某个 Project 创建向量库，上传文件，执行基于文件的回答
import os
from openai import OpenAI

# 使用项目级 API Key，确保该 key 的权限被限制在对应 Project
client = OpenAI(api_key=os.environ.get('OPENAI_API_KEY'))

# 创建一个向量库以存放项目资料
vs = client.vector_stores.create(name='launch_research_kb')

# 上传本地文件到向量库（PDF 与 CSV 作为演示）
with open('brief.pdf', 'rb') as f1, open('competitor.csv', 'rb') as f2:
    client.vector_stores.files.upload_and_poll(
        vector_store_id=vs.id,
        files=[f1, f2],
    )

# 构建一次带文件检索工具的响应请求
# 提问基于同一项目资料库，体现与 ChatGPT Projects 同构的上下文复用
resp = client.responses.create(
    model='gpt-5',  # 选择合适可用模型
    input=[
        {'role': 'system', 'content': '你是资深市场研究顾问，回答要有数据与清晰步骤'},
        {'role': 'user', 'content': '结合我们资料库，概括竞品 3 个差异化卖点，并给一个发布会一分钟开场词'}
    ],
    tools=[{'type': 'file_search'}],
    tool_choice={'type': 'file_search'},
    # 把向量库挂入本次会话（不同 SDK 版本也可通过 attachments 传递）
    attachments=[{'vector_store_id': vs.id}],
)

print(resp.output_text)

这段代码把 PDF/CSV 素材送入向量检索，Responses API 在回答时可引用这些文件；其思路与 ChatGPT Projects 中把文件放进项目、在多次对话中反复引用的体验完全一致。关于文件检索与向量库的官方文档，可参考 File search、Retrieval 等指南。(platform.openai.com)

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端到端示例二：企业 HR 福利政策 项目 × Node.js 共享上下文问答

假设你在 ChatGPT Projects 里搭了一个 HR 项目，与同事共享了员工手册 PDF、报销流程 PNG 与各类 XLSX。下面用 Node.js 脚本模拟同样的上下文复用：把资料上传到向量库，并在多轮问答中保持一致的口径与术语。

运行前准备

1. Node 环境与依赖：npm i openai。
2. 环境变量：OPENAI_API_KEY。
3. 示例文件：handbook.pdf、reimbursement.xlsx。

// file: hr_policy_qa.js
// 演示：Node.js 下创建向量库、上传文件、基于文件检索问答
import OpenAI from 'openai';
import fs from 'fs';

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

// 创建或获取向量库
const vs = await client.vectorStores.create({ name: 'hr_policy_kb' });

// 上传文件
await client.vectorStores.files.uploadAndPoll({
  vector_store_id: vs.id,
  files: [
    fs.createReadStream('./handbook.pdf'),
    fs.createReadStream('./reimbursement.xlsx')
  ]
});

// 进行问答（带文件检索工具）
const resp = await client.responses.create({
  model: 'gpt-5',
  input: [
    { role: 'system', content: '你是公司 HRBP，请严格依据公司制度作答，重要词使用加粗标题' },
    { role: 'user', content: '新人入职体检报销的条件是什么？给出一段步骤式回答' }
  ],
  tools: [{ type: 'file_search' }],
  tool_choice: { type: 'file_search' },
  attachments: [{ vector_store_id: vs.id }]
});

console.log(resp.output_text);

这类脚本为你在应用端自动化复用同一资料库创造了条件：前期在 ChatGPT 的项目里探索出一套措辞、结构与文档依赖，后续在 API 端按项目维度固化与调用，人与自动化的上下游边界一致、知识来源一致，口径自然就一致。关于 API 侧项目的权限与预算管理、API Key 的创建与限制，可参考 Managing projects in the API platform。(OpenAI Help Center)

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真实案例拆解：从零搭建一个 周度市场情报 项目

为了把 Projects 的价值说透，我们以一个跨月的研究项目为例，分阶段说明如何在 ChatGPT 与 API 两端协同：

• 立项与约束：新建项目 Weekly Market Intel，在项目指令里写入 角色=资深行业分析师、语气=专业克制、输出=带标题的要点列表与来源链接。官方文档提到项目指令会覆盖你的全局指令，并仅在该项目内生效，这能强制风格一致。(OpenAI Help Center)
• 资料沉淀：上传本周 PDF 报告、上一周 CSV 数据、内部调研 DOCX。把上周的两条关键聊天移动到项目，以便跨对话引用。(OpenAI Help Center)
• 工具选型：在项目下开启 搜索 与 数据分析，必要时用 Canvas 输出周报草稿。(OpenAI Help Center)
• 记忆策略：启用 project-only memory，确保本项目积累的术语与结论不会污染其他主题，且外部记忆也不会影响报告口径。(OpenAI Help Center)
• 协作治理：点击 Share，对编辑者授予 edit 权限，对评审者授予 chat 权限；注意协作人数与文件数量上限。(OpenAI Help Center)
• 自动化延伸：在 API 侧用该项目的 API Key 创建向量库并上传每周数据，脚本定时生成 TL;DR 与 要点提要，人手在 ChatGPT 的项目里做最后润色。(OpenAI Help Center)

这套做法把人机协作从探索期的高变动聊天，逐步沉淀为稳定的知识组件与脚本能力，而项目这个容器恰好提供了上下文与权限的自然边界。

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常见问题与坑位提示

• 项目指令 与 全局自定义指令 的关系：项目指令只在项目内生效，会覆盖你的全局指令设置。(OpenAI Help Center)
• 项目记忆 的可见性：项目记忆不会像个人记忆那样列出条目清单，但会在同一项目内部跨对话生效；若要避免引用某段历史，可删除那段对话或把它移出项目。(OpenAI Help Center)
• 项目分享 的权限层级与上限：可邀请同一工作区成员并设定 chat 或 edit，并有明确的协作人数与文件上限，具体以官方配额说明为准。(OpenAI Help Center)
• 删除与拷贝：删除项目是不可逆的，会移除该项目的所有文件、聊天与指令；离开共享项目时，可在离开前为自己的聊天生成拷贝副本。(OpenAI Help Center)
• API 端项目治理：组织与项目层有不同角色与权限；项目成员可以在其项目内创建密钥并限定可访问的资源与端点，还能为项目设置预算与限额，这有助于成本与安全隔离。(OpenAI Help Center)

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给技术同学的架构建议

对 研发/数据/产品 团队，一个行之有效的落地姿势是：把 ChatGPT Projects 作为 人机共创与知识沉淀 的前台，把 API Projects 作为 自动化与应用调用 的后台。前台保证产出的一致性与可协作，后台保证权限、预算与可靠性。如此一来，从探索到上线的过渡就变成了把项目中的资料、口径与风格迁移到一套脚本与服务之中，边界天然清晰，审计与治理也更易落地。官方文档关于 Projects 的角色、密钥、预算与上限有完整说明，推荐配合企业级 RBAC 与合规接口使用。(OpenAI Help Center)

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小结

ChatGPT Projects 的意义，不在于多了一个文件夹，而在于多了一个面向目标的 上下文容器。它把 长期演进、多人协作、跨对话记忆、文件知识库 与 内置工具 聚拢到同一个场域，让 ChatGPT 的回答始终锚定你的目标与资料。配合项目级记忆隔离与协作功能，你可以把研究、写作、规划、报告等工作流稳定地落在项目里，并在 API 侧复用同一套知识底座实现自动化。关于 Projects 的官方能力、文件与协作上限、项目分享与记忆细节，都可以在发布说明与帮助文档中核验。(OpenAI Help Center)

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参考与延伸阅读

• Projects in ChatGPT：项目的定位、创建、指令、文件、分享与记忆等说明。(OpenAI Help Center)
• ChatGPT — Release Notes：Projects 进入免费层、分享与 project-only memory 等里程碑与配额变化。(OpenAI Help Center)
• ChatGPT Capabilities Overview：Projects 在整体能力谱系中的位置。(OpenAI Help Center)
• Managing your work in the API platform with projects：API 侧的项目、角色、密钥、预算与限额。(OpenAI Help Center)
• File search/Retrieval：向量库与文件检索的官方指南，用于把项目资料变成可问答的知识底座。(platform.openai.com)

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文章标题

把长期目标装入同一个上下文容器：深度解读 ChatGPT Projects 的价值、场景与可运行范例