GPTs 和 Projects 在 GPT-5 的架構下確實能互動或相互引用

 GPTs 和 Projects 在 GPT-5 的架構下確實能互動或相互引用，主要方式是 GPTs 充當跨專案顧問，而 Projects 則是長期保存專案脈絡。

我幫你舉幾個實際例子：

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1️⃣ GPTs 幫 Projects 專案解決問題

情境：
你建立了一個 「ROS2 嵌入式專家 GPTs」，裡面上傳了：

• ROS2 Foxy / Humble API 手冊

• URDF 與 Xacro 範例

• 差速驅動與 Nav2 配置文檔

專案：
你有一個 四輪車導航系統專案（Projects 模式），裡面存放：

• 該專案的 URDF 檔

• 控制器 YAML 配置

• 導航地圖與 Launch 檔

互動方式：

1. 你在 Projects 裡跟 AI 對話：「幫我調整這個 URDF 讓四輪車能在 Nav2 運行。」

2. AI（在專案中）可引用 GPTs 知識庫 來比對 Nav2 參數與專案檔案，直接提供修改後的 URDF。

3. 這樣你就不用每次在專案中重新上傳 ROS2 官方文檔，因為 GPTs 已經長期保存。

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2️⃣ Projects 回饋 GPTs，讓顧問更專精

情境：
你有一個 「IMU 步態分析 GPTs」，上傳了：

• CRNN、Transformer 模型架構文件

• IMU 資料處理 Pipeline

• 評估指標與混淆矩陣解讀方式

專案：
你正在做 老人步態風險評估專案（Projects 模式），專案中有：

• IMU 訓練數據 CSV

• 訓練後的模型檔（.pt）

• 評估報告 PDF

互動方式：

1. 你把專案的最新測試結果（例如混淆矩陣圖片）複製給 GPTs，請它幫忙解讀模型性能。

2. GPTs 根據專案提供的真實數據，更新它的建議策略（例如特徵工程改進方式）。

3. 下次你再開另一個專案做 IMU 類似任務時，這位 GPT 顧問就能用之前的經驗給更精準的建議。

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3️⃣ 混合工作流（最佳化）

我建議的做法是：

1. GPTs → 存放跨專案共用的知識（API、理論文件、通用範例碼）。

2. Projects → 存放專案專屬的檔案與進度（代碼、設定檔、測試數據）。

3. 互動橋接 → 在專案對話中，當 AI 無法回答或需要更多背景時，可以切換到 GPTs 知識庫，取得答案再回到專案。