ChatGPT 读取 CSV 却报错列名或把多列合并：分隔符识别失败
上传 CSV 后 ChatGPT 列出奇怪的列名、把两列糅成一列、或把表头当数据。通常是分隔符或编码识别出错。这里给出最快的修法。
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ChatGPT 静默拒绝加密 PDF——没报错只给空回复
加密 / 受保护 PDF 上传看起来成功，但 ChatGPT 回答像没读过文件。没错误提示，只有空话。这是抽取层静默失败，不是模型笨。
ChatGPT 读 Excel 但不算公式（把公式当字符串返回）
上传 XLSX 后 ChatGPT 能读普通单元格值，但公式格子返回 '=SUM(A1:A10)' 这种字符串、或者返回 0。本文讲清 openpyxl 为什么这样，以及截至 2026 年 6 月最快的修法。
重新上传文件后 ChatGPT 还引用旧版本：缓存 + 同名重复
新文件传上去了，ChatGPT 却还在引用删掉的旧文本。修法：先删旧文件、看清 Skip / Upload anyway 提示、改名破缓存、或开新对话。
ChatGPT 报 'No Text Could Be Extracted From This File'（扫描件 / 手写 PDF）
扫描件或手写 PDF 报 'No text could be extracted from this file'，或者抽取器只读文本层导致模型瞎编内容。最快修法：上传每页图片，别传 PDF。
ChatGPT 把 JSON 当成普通文本读，而不是结构化数据
ChatGPT 把你的 JSON 当一大段文字读，靠字符串匹配回答，而不是跑 pandas。本文讲怎么逼它用代码沙箱、拿到真正算出来的聚合结果。
ChatGPT 把大 CSV 截断到前 1000 行：怎么强制分析全部行
上传大 CSV 后问'一共多少行'，ChatGPT 说 1000——那是采样不是计数。教你强制对每一行做全量分析。
ChatGPT 读不到上传的 ZIP 压缩包内容：沙箱不会自动解压
丢一个 ZIP 进对话，ChatGPT 只看见文件名却读不到内容。修法：用明确的解压 prompt 触发 Data Analysis，或本地解压后单独上传。2026 年 6 月核实。
ChatGPT 把你的 CSV / Excel 数据看错了
数字算错、表头错位、日期颠倒。强制走 analysis tool、显式声明本地化格式、核验行数——三步拿到准确结果。
ChatGPT 文件分析感觉太浅：原因 + 对症修复
要分析，得到的全是泛泛的 bullet——修法在 prompt，不在换模型。
ChatGPT 上传的文件从对话里消失
上传文件、问了个问题，文件就没了？自 2026 年 3 月 Library 上线后，大多数上传其实还能找回——本文教你怎么找，以及怎么不再发生。
ChatGPT 不支持这种文件类型：能用的变通方案
ChatGPT 拒收或说没法分析？先识别真实类型，再转成它处理质量最高的几种格式。转格式比硬刚上传更快。
ChatGPT 生成的文件下载失败：修复过期链接
ChatGPT 给了文件链接，但 404、卡住、或下载下来是空的（常见报错 The code interpreter tool session has expired）。快速诊断并修好。
ChatGPT 看不懂上传的图片：7 类原因 + 排查修复
截图或图表传上去 ChatGPT 描述错了。最快修复：重传清晰 PNG（长边 1500px 以上）+ 裁到关键区域 + 给定向转录 prompt。
ChatGPT 大文档分析感觉很浅：怎么逼它彻底读
上传了 200 页报告，总结却像只读了 30 页。ChatGPT 走的是检索而非通读。用分章节、点名页码的查询逼它读深。
ChatGPT 不会跨文件比较：原因 + 对症修复
传了 3 个文件想做对比，ChatGPT 只读了一个？点名每个文件、强制逐文件出表格。已按 GPT-5.5、2026 年 6 月核对。
ChatGPT Project 上传的文件没被引用
文件上传到 ChatGPT Project 了，模型却像不知道。最快的修法：在问句里点名文件并要求原文引用。下面是完整诊断。
ChatGPT Project 指令不被遵守：原因与修复
Project 指令写得很详细，但 ChatGPT 中途就忽略了——多半是指令权重、与当前消息冲突、1500 字段上限，或 Memory 在覆盖规则。本文给出修复办法。
ChatGPT Project 上下文与 Chat 上下文为什么会打架
在 Project 里设了 instructions 和文件，某个 chat 却不遵守；或者一个 chat 莫名记得另一个 chat 的内容？把五层上下文理清楚就能快速定位泄漏。
ChatGPT 上传的 PDF 分析不正确
PDF 上传成功但 ChatGPT 漏读表格、跳页、数字错——多半是抽取层而不是模型本身的问题。附逐步诊断与当前上限。