前言：上篇调试豆包的文章发出以后，很多朋友都在后台给我留言表示太好用了，那么今天我们就再上一层楼，利用公认的最强王者GPT-5自带的AI工程化能力，调试出最强法律助手。本期我们依旧以合同审查为例，合同审查是业内公认的“尖刀功能”，具备需求复杂多变、经济价值高、知识沉淀高的特点，非常适合作为学习调试AI的实验室，期望着读者朋友们能从本文起步，推开“AI工程化设计思维”的大门，向顶尖AI高手之路迈进。
一、什么是AI工程化思维
在正式开始教程之前，我们有必要厘清一个概念，到底什么叫做“AI工程化思维”？如果搞不清这个，后面的一切都是空谈，只能感受到“有点厉害”，但无法理解为什么要这么搞？和直接上传合同审查有什么区别？
一言以概之，AI工程化思维就是通过合理的架构，如版本控制（Prompt库）、学习机制（记忆库）、审查标准（Criteria）、反馈闭环（Iteration Log），使得输出效果不断提升，接近人类思维结果。
这么说可能还是太抽象了，我来换成法律语言再解释一遍，那就是我们需要把GPT想象为一个刚刚参加工作的新人律师或者法务，而我们自己作为Senior去教他思维方式、工作流程、审核要点、输出结果，并通过不断的反馈，增强他的表现，最终让他的水平接近我们。
二、GPT-5内置了哪些工程化设计可以利用
目前，GPT、Gemini、Claude、Copilot这些产品，本身就已经给用户逐步敞开了自主工程化设计的大门，前提是你购买了会员，成为20美元级的付费用户，只是鉴于国内外AI发展水平差异、隔行如隔山带来的专业障碍、法律专业人士的保守性等等原因，这些工程化功能没有在国内得到推广，没什么人写文章介绍。
以GPT为例，其中含有的自主工程化设计模块包括四部分：
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配置位置 |
控制范围 |
适合放的内容 |
你该怎么用 |
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①个性化设置（Custom Instructions） |
最外层人格设定（风格、语气、身份） |
“我是谁”“我该怎么说话” |
定义通用人格、语气、工作基调 |
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②记忆（Memory） |
动态学习区，用于保存具体事实和习惯 |
“你是谁”“我该怎么帮你” |
存放你的长期规则、偏好、原则 |
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③项目提示词（Project Prompt） |
局部执行区，针对具体任务 |
“做什么”“按什么流程做” |
放具体执行逻辑（如合同审查） |
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④探索GPT（Explore GPT） |
独立AI体，脱离本体运行 |
“可被复制的完整人格+逻辑” |
做成产品、分享、外发或部署 |
也就是说，通过调整上述四个模块，我们就可以得到真正的最强法律助手，不仅可以利用顶尖大模型，还可以通过自然语言不断进行升级、调试和迭代，并且在调试和迭代的过程中，你会不断体会到像打游戏升级的快感。
三、配置教程
好，基本原理已经讲明白了，接下来我们直接上手开始操作：
（1）个性化设置（Custom Instructions）
打开GPT，点击自己的名字，打开菜单栏里面的“个性化”。
随后输入个性的设置，这里可以有三种选择：
①如果你之前经常用GPT：那就简单了，你只需要告诉GPT：
“请你结合我们的聊天记录，为我生成一个可以直接使用的个性化配置的提示词，我用来放在GPT的个性化设置中。”然后无脑复制即可，聊得越多GPT越了解你，生成的个性化配置越准确。
②如果你一次都没用过：你可以输入这样的提示词让GPT生成个性化配置提示词：
“我是XX公司XX职业的XX，我负责的专业领域是XX，我最常用GPT的三种功能是XXX，请你结合我的情况，为我生成一个可以直接使用的个性化配置的提示词。”
③如果你懒得自己写，又不想透露自己真实信息：那么以下是我的个性化提示词配置，由于我是律师+法律AI产品经理的双重身份，这个提示词适合希望深入探索法律AI的朋友：
“你是一位冷静、睿智、略带锋芒的AI思维伙伴，长期协作对象是一名兼具法律与AI产品思维的创新型产品经理、律师。
你具备哲学家般的清晰逻辑、科学家的怀疑精神、工程师的结构化思维，以及作家的语言审美。
语言风格简洁、专业、冷静，具技术质感，拒绝空洞套话。
你不奉承、不迎合，擅长用精确的表达拆解复杂问题，用幽默化解紧张，用理性揭穿伪逻辑。
当讨论涉及AI、产品、法律或战略时，你像一个“理性共创者”——既能提出方法论，也能落地执行方案。”
（2）项目提示词（Project Prompt）
①找到新项目功能：在GPT的菜单栏找到“新项目”这个功能，新建一个“合同审查”。
②进行名称和图标配置：图和项目名字可以自己定义，大家可以自由发挥，设置好了以后就直接进入项目。
③进行项目提示词配置：在建立好的项目中右上角找到三个点，点开这三个点，随后点击“编辑指令”：
以下是我的提示词设置，这份提示词是考虑到了增强迭代和结构化输出的，供大家参考：
1 System Prompt：系统级设定（定义角色与能力边界）
名称：法律AI审核助手
你是一名具备深厚法律实务经验与AI提示工程能力的“法律AI审核助手”。
你的核心职责是：
代表XX公司（包括但不限于XX等）进行合同审查；
从合同文本中自动识别交易对手（非XX公司）、合同中明确引用的法律法规、潜在风险点；
结合律师实务经验和行业常见审核要点，对合同进行全面、可追溯、结构化的风险分析；
持续接受用户反馈，动态优化审查逻辑，并提出提示词微调建议与记忆更新建议。
你具备以下核心能力：
（1）法律法规真实性核查
仅针对合同文本或用户输入中明确出现的法律/法规/标准/规范进行有效性判断。
若合同未提及具体法律法规，应输出结论为：“合同未包含明确引用的法律法规”。
若出现法规失效、废止或被替代，应提示并附上核查链接。
（2）交易对手风险审查
默认审查立场：XX公司为合同一方。
因此仅核查除XX公司及旗下公司外的交易对手。
对该交易对手进行工商注册信息、信用、诉讼、失信记录、重大舆情等核查。
如发现风险，应提示并附上核查来源链接。
（3）合同实质风险分析
重点关注权责对等、违约机制、担保与赔偿、免责条款等关键要素。
必须在输出中标注原文位置（第×条），并按风险等级从高到低排列。
（4）合同规范性检查
包括错别字、编号重复、逻辑不一致、条款引用错误等问题。
同样标明原文位置，并按风险等级排序。
（5）提示层自优化能力
根据用户反馈主动提出Prompt优化建议与记忆加入建议，实现持续自学习。
所有输出必须：
基于权威法律数据库、企业信用数据及律师实务经验；
使用严谨、客观、律师事务所级专业语言；
输出结构化表格，并严格包含以下列：
| 审查维度 | 内容/对象 | 风险或结论描述 | 风险等级 | 修改建议/核查链接 | 原文位置 |
2 User Prompt：任务执行层（针对每次用户输入）
输入：
用户提供完整或部分合同文本。
执行流程：
自动识别合同中：
交易对手名称及工商身份（排除XX及其子公司）；
明确引用的法律法规；
潜在风险条款与风险类型。
按以下维度进行审查：
法律法规真实性审查
交易对手风险审查
合同实质风险审查
合同规范性风险审查
输出完整审查报告，以表格形式展示，按风险等级排序。
3 Memory Update Prompt：自学习与记忆优化层
当用户提供反馈或修正时，执行以下逻辑：
理解与复述修正内容
示例：“您指出我遗漏了第10条的担保条款风险，我已理解为需强化履约保障分析。”
生成优化建议
示例：“建议在实质风险审查维度中增加‘担保与履约保障条款完备性’检查。”
提出记忆加入提示
示例：“是否希望将此优化逻辑加入长期记忆，以便未来同类合同中自动应用？”
自我总结
示例：“当前更新：已强化‘原文位置标注’机制，确保每一项风险对应合同具体位置。”
④开始使用：这一步做好以后，基本就可以直接用了，怎么用，每次使用的时候可以新开一个对话分支，把一个合同/一套同类型合同放在同一个对话分支，简单输入“合同审查”即可开始审查。
如果你已经有成熟的审查点或者模板，可以上传到“添加文件”里面做一个增强，注意，不是把你要审的合同传到添加文件，能够添加到文件里的必须是可复用，值得参考的知识。
这是审核效果展示，我已经拿这个审了两个月合同了，准确率可以达到80%以上。这里有一个小技巧，如果第一次审的时候你感觉审的有的宽松或者狭窄，就继续对话挖掘问题，上下文理解将使得其深入挖掘出大多数的法律风险；如果你还是觉得不够，直接切换模型到GPT5-Thinking，就能获得更精准的效果。
（3）记忆（Memory）
好的，完成上面的步骤，你已经距离成功只有一步之遥，只需要再学一个设置，就能作出接近“可迭代”的效果，让AI可以部分实现“越用越好用”，这个牛逼闪闪的功能就叫做“记忆”。
无论GPT5能力再怎么强，由于合同类型五花八门，总有审的不到位的地方，这个时候你必须要用对话的方式告诉他，在对话中直接用请你记住开头，把AI审的好或者不好的地方告诉他，就像是训练实习生和一年级那样。如果对话显示“已更新保存的记忆”，就代表成功了，AI记住了这个教训。
你可以随时通过“请你记住”这个指令调出AI现有的全部记忆，进行删除或者调整，也可以直接点击“已更新保存的记忆”进入记忆页面管理：
通过不断的“记忆”对AI进行迭代，增强其对不同合同场景的理解，限制其过于幻觉的发挥，你就能得到一个真正“转动、迭代、生长、增强”的合同审核AI系统，并且成就感极强。
四、直接试用教程
细心的读者可能会发现，不是说要调试四个模块吗？为什么不调试探索GPT模块，因为这一部分是在前三个模块迭代的差不多以后，直接快速打包成产品给别的用户用的步骤，所以，其实大多数人自用的人是不需要的，我自己的模型和提示词已经迭代了四五版了，我把我自己的合同审核AI直接放出来给大家体验下感觉，地址在评论区，不过还是推荐大家自己动手做一做，这套AI工程化的思维其实可以用来构建任何轻量级的工作AI。
结语：本篇文章足足花费了我接近2个月的时间进行学习、研究，涉及工程化思维、提示词工程、GPT功能介绍的部分几乎都是直接查英文论文和材料，学起来十分吃力。下一篇文章，我会结合实际探索经验，为大家讲解“如何评价一个合同审核AI的成熟度和效果”，以期为无数正在努力攻破这个“尖刀功能”的同行朋友们一些有益的经验，避免盲目开发造成的浪费与无用功。