抬彎人週報｜ChatGPT 與 Codex 工作術：讓 AI 幫你分擔工作量
2026 年 6 月 28 日｜AI 工作流程、專案管理與台灣創意案例觀察
抬彎人週報，每週為您整理近期創意趨勢、科技觀察，以及有趣的本土創意案例。
一、先看主流 AI 工具：不是誰最強，而是誰適合幫你做這件事
現在的 AI 工具越來越多，感覺有點像走進大型五金行。
你只是想買一支螺絲起子，結果架上有電鑽、砂輪機、雷射水平儀、智慧型扳手，旁邊還有一台看起來像能幫你重蓋廚房的機器。
每個工具都說自己很聰明，但真正重要的不是「誰最強」，而是「你現在要解決什麼問題」。
- Gemini 比較像研究型助理，適合整理大量資料、跨 Google 生態系工作，例如 Gmail、Drive、文件、簡報與研究資料。當你要做資料蒐集、研究脈絡、報告整理，它很像一位很會翻資料的同事。
- Claude 的優勢在長文本、推理、寫作與程式協作。它很適合讀長文件、整理複雜需求、改寫大量文字，也適合處理比較需要語氣細膩、邏輯完整的內容。Claude Code 則偏向工程工作，可以讀程式碼庫、編輯檔案、執行指令，適合技術型任務。
- Perplexity 比較像搜尋型研究助理。當你要快速查資料、追蹤事件、比較不同來源、整理新聞脈絡，它很方便。它適合當「找資料入口」，但資料找完之後，如果要把內容做成固定報表、工作流程或小工具，就需要其他 AI 接手。
- NotebookLM 像專屬資料筆記室。你把文件、PDF、網站、影片或筆記放進去，它協助摘要、整理、比較，甚至轉成比較容易吸收的內容形式。它很適合消化自己的資料，但不是拿來處理本機檔案、自動化流程或開發小工具的主要工具。
- Microsoft Copilot 則適合已經深度使用 Microsoft 365 的企業團隊。每天都在 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 裡工作的人，會比較容易感受到它的價值。它像住在公司辦公室裡的 AI 助理，知道文件櫃在哪，也比較符合企業權限與資料治理。
至於本週要談的 ChatGPT 與 Codex，最值得注意的地方，是它們可以把「想清楚」和「做下去」接在一起。
ChatGPT 適合釐清問題、拆解任務、整理專案、寫出第一版規格。
Codex 適合把明確任務帶進工作現場，處理檔案、程式、表格、網站、資料夾、格式轉換，甚至幫你做一些日常小工具或 Skill。
真正有效的 AI 工作術，不是每天重新跟 AI 解釋同一件事，而是把重複發生、規則明確、格式固定的例行工作，逐步變成可以重複使用的流程。
二、ChatGPT 與 Codex 怎麼分工：先把事情想清楚，再把事情往前推
很多人使用 AI，還停留在「問一句、答一句」的階段。
幫我想標題、幫我整理重點、幫我寫一段說明…
這當然很好，至少比自己對著空白文件發呆半小時健康一點。但如果工作真的只有一句話就能解決，人類大概也不會每天開那麼多會、整理那麼多檔案、追那麼多進度，還常常在睡前突然坐起來：「糟了，那個表格我是不是忘了改？」
真正累人的工作，通常不是單一任務，而是一整串事情。
資料要收、需求要問、工作要拆、時程要排、版本要改、錯誤要修、結果要整理給別人看。這種工作靠一句「幫我做好」丟給 AI，通常不會得到成果，只會得到一份看起來很努力、但你不太敢交出去的東西。
所以，比較有效的方式，是把 ChatGPT 和 Codex 當成兩種不同角色。
ChatGPT 比較像「專案整理員」。
它適合幫你釐清問題、整理需求、拆解任務、寫出第一版計畫。
Codex 比較像「工作執行員」。
它適合進入比較具體的工作現場，例如檔案、程式、表格、資料夾、網站、固定格式文件，幫你處理可以被檢查、可以被驗證、可以重複執行的事情。
ChatGPT 負責問：「這件事到底要做什麼？」
Codex 負責捲起袖子執行：「好，那我要從哪個檔案開始動？」
這兩者如果搭配得好，你將不是一個人在專案海裡漂流，而是旁邊多了一個會遞浮板、幫你看地圖，必要時還能下水撈東西的隊友。
當然，它還不是完美隊友。有時候會過度熱心，有時候會誤會方向，有時候像剛進公司第一天就想重整整個部門。所以，人類還是要負責交代清楚、檢查結果、決定方向。
AI 可以幫你省力，但不能幫你省掉判斷。
三、ChatGPT 工作術：把腦中的一團毛線，整理成可交辦任務
ChatGPT 最適合放在專案前半段。
因為很多工作卡住，不是因為不會做，而是不知道先做哪一個。
例如你手上有一個活動專案，腦中可能同時塞著這些東西：
客戶想要有創意。
預算不能太高。
設計還沒開始。
場地快要確認。
老闆下週要看簡報。
廠商說要提早三天給檔案。
你還有兩封信沒回。
而且午餐還沒吃。
這時候，你最需要的不是 AI 立刻幫你寫一篇漂亮文案，而是先幫你把這堆東西從腦袋裡倒出來，排成一張比較不會讓人想逃跑的工作表。
你可以先請 ChatGPT 釐清專案目標。
不要只說：「幫我做專案管理。」
這種說法太大了，就像跟計程車司機說：「載我去好玩的地方。」司機很想幫你，但真的不知道要左轉還是右轉。
比較好的問法是：
「以下是目前專案背景、客戶需求、時程、預算、人力與限制。請幫我整理這個專案的核心目標、必須完成的交付物、可能風險，以及我今天最該先處理的三件事。」
這樣 ChatGPT 才知道你不是要一篇空泛建議，而是要一份能開工的整理。
接著，請它拆成階段與任務。
專案最怕的不是困難，而是所有事情糊在一起。「要辦活動」聽起來很大，但拆開之後，可能是確認活動目標、整理受眾設定、規劃主視覺、列出物料清單、確認場地與動線、建立報名表、安排現場互動、活動後整理成果報告。
拆開之後，事情還是很多，但至少每一件都比較像人類可以處理的東西。
你可以請 ChatGPT：
「請把這個專案拆成三階段：前期規劃、執行製作、上線與收尾。每階段列出任務、負責角色、預估完成時間、需要的素材，以及可能卡關的地方。」
這樣產出的內容，就可以變成工作分派表、簡報大綱、會議議程，甚至是接下來要交給 Codex 處理的任務規格。
最後，請它整理成「不同人看得懂」的版本。
專案管理最重要的能力之一，是讓不同角色都知道現在發生什麼事。
老闆要看重點。
客戶要看進度。
協力廠商要看需求。
設計師要看規格。
你自己要看今天到底能不能準時下班。
所以，ChatGPT 很適合幫你把同一份內容改成不同版本：
給老闆看的：重點、風險、決策項目。
給客戶看的：進度、待確認事項、下一步。
給團隊看的：任務、負責人、期限。
給自己看的：今日必做、可延後、需要追蹤。
這時候，ChatGPT 就不只是聊天工具，而是你的專案翻譯機。它會把同一團工作，翻譯成不同人看得懂的樣子。
四、Codex 工作術：把重複工作變成小工具或 Skill
ChatGPT 適合幫你想清楚，Codex 則適合幫你把某些固定工作變成可重複使用的流程。
這裡有兩種做法很值得理解：
一種是請 Codex 做「小工具」。
另一種是請 Codex 產出「Skill」。
它們都能減輕工作負擔，但適合的情境不太一樣。
小工具是什麼：把固定工作做成可以執行的工具
小工具比較像你自己做的一台小機器。
它可能是一個簡單程式、一個本機腳本、一個資料整理流程、一個檢查工具、一個自動產生報告的程式。它的重點是「可以執行」，通常會針對某個具體任務處理輸入與輸出。
例如你常常要把一堆資料整理成固定格式，或每次都要檢查某些檔案是否符合規格，這種工作如果每次都重新跟 AI 說一次，很快就會覺得自己像在訓練一位每天失憶的新同事。
小工具的好處，是它可以把規則固定下來。
你不需要每次重講：「欄位要這樣、格式要那樣、不要刪原檔、錯誤要標記出來。」
工具寫好之後，只要給它新的資料，它就照同一套規則處理。
小工具的優點是穩定、明確、可執行，適合處理規則清楚、重複發生、輸入輸出固定的工作。
小工具的缺點是需要維護。規則改了，工具也要改；環境變了，可能要更新；如果一開始沒有設計保護機制，工具做錯時也可能很有效率地把錯誤放大。
所以做小工具時，最好從安全版開始：
先只讀取資料。
先只輸出報告。
先不要刪除原檔。
先不要覆蓋資料。
先用測試資料跑過。
確認穩定後，再慢慢加入自動處理功能。
小工具很適合處理「這件事我每週都要做，而且做法差不多」的工作。
它不一定很華麗，但很實用。像一把好用的掃把，不會讓你覺得人生被科技改變，但至少地板乾淨很多。
Skill 是什麼：把你的工作規則變成 AI 可重複套用的能力
Skill 則比較像一本給 AI 使用的工作說明書。
它不一定是一個單獨執行的小程式，而是把某種任務的規則、格式、範例、注意事項、甚至必要程式碼包起來，讓 AI 下次遇到類似任務時，可以照著同一套方式處理。
如果小工具像機器，Skill 就像 SOP 加工具包。
例如你常常要產出同一種格式的週報、整理同一類客戶資料、套用同一種寫作風格、檢查同一種交付格式，Skill 就可以把這些規則包成可重複使用的能力。
Skill 的好處，是它比較彈性。
它不只是跑固定流程，而是能在 AI 理解任務時，自動或半自動套用一套工作方法。你不用每次都提醒：「我們的週報要有主標、三個 H2、兩個案例、Meta、資料來源。」如果 Skill 設計得好，AI 就能比較穩定地依照你的格式產出。
Skill 的另一個好處，是它可以累積你的工作習慣。
你可以把固定語氣、固定格式、固定輸出規範、固定檢查清單寫進去，讓 AI 不要每次都像第一次認識你。
不過，Skill 也有極限。
它不是萬能保證書。
它不能保證 AI 永遠不出錯。
它也不能取代你檢查事實、判斷品質、確認細節。
而且 Skill 比較適合「指導 AI 怎麼做」，不一定適合直接取代明確的自動化程式。如果你需要的是批次處理檔案、固定格式轉換、產生報表、執行本機任務，小工具通常比較適合。
簡單說：
小工具偏向「幫我執行這個固定流程」。
Skill 偏向「以後遇到這類任務，請照這套方法做」。
一個像機器，一個像AI的工作手冊。
兩者可以搭配使用。
例如你可以先用 Skill 定義「抬彎人週報」的文章格式、語氣、段落規則、資料來源要求；再用小工具整理每週來源、匯出素材表、檢查圖片規格。Skill 負責讓 AI 產出像你，小工具負責讓雜事不要一直煩你。
這樣 AI 就不只是回答問題，而是逐漸變成你的工作系統。
五、怎麼判斷一件工作適合 ChatGPT、Codex、小工具還是 Skill？
要把 AI 用得省力，最重要的是先判斷工作類型。
不要每件事都丟給同一個工具。這就像不要拿菜刀剪指甲，也不要拿指甲剪切西瓜。工具沒有錯，是用途錯了會讓人很想哭。
可以用以下方式判斷：
適合 ChatGPT 的工作
如果這件事還很模糊，目標還沒想清楚，資料還很亂，需要先拆解、討論、比較、改寫、轉成不同版本，那就先交給 ChatGPT。
ChatGPT 適合處理「想清楚」的階段。
例如專案規劃、需求整理、會議摘要、文章架構、提案方向、任務拆解、溝通文字、給不同對象看的版本。
它的產出不一定是最後成果，但很適合成為第一版、草稿、架構、工作清單。
適合 Codex 的工作
如果這件事已經比較明確，有檔案、有資料、有規則、有希望產出的格式，而且可以被檢查，那就適合交給 Codex。
Codex 適合處理「做下去」的階段。
例如整理檔案、處理表格、修改程式、檢查資料、轉換格式、建立小工具、產出可檢查的報告、把散落素材整理成可用成果。
它不是只負責寫程式，也可以協助很多知識工作。但前提是你要給它清楚的材料、規則與完成標準。
適合做成小工具的工作
如果這件事重複出現，而且規則很固定，就適合考慮做成小工具。
判斷標準很簡單：你做這件事時，心裡是不是常常冒出一句「怎麼又是這個？」
如果答案是 yes，就值得想想能不能工具化。
小工具適合那些不太需要主觀判斷、但很花時間的事。它真正省下的，不只是時間，而是每次重新溝通的成本。
你不用每次都把規則講給 AI 聽，而是讓工具照規則跑。你要做的是檢查結果，而不是重講人生。
適合做成 Skill 的工作
如果這件事不是單純固定流程，而是需要 AI 每次都依照某種風格、格式、規範、檢查方式來處理，那就適合做成 Skill。
Skill 適合「有固定方法，但每次內容會變」的工作。
例如固定文章格式、固定報告架構、固定品牌語氣、固定資料整理規則、固定審稿清單、固定專案輸出格式。
它讓 AI 下次遇到類似任務時，不用從零開始理解你，而是可以套用已經定義好的工作方式。
小工具處理重複動作。
Skill 保存工作方法。
ChatGPT 協助釐清與溝通。
Codex 協助製作與執行。
這四者如果搭配得好，就會形成一套很實用的工作系統。
六、把 AI 用成工作系統：減輕負擔，但不要拔掉方向盤
使用 ChatGPT 與 Codex 的目標，不是把人變懶，而是把人的腦力從低價值雜事裡救出來。
AI 很適合幫你減輕幾種負擔：
重複整理的負擔。
從零開始的負擔。
格式轉換的負擔。
檔案管理的負擔。
會議後整理的負擔。
專案資訊散落各處的負擔。
但它不能完全取代：
方向判斷。
內容品味。
商業策略。
客戶溝通。
責任承擔。
最後確認。
也就是說，AI 很適合當副駕駛，但方向盤還是要在人手上。
不然它一路開得很努力，最後把你帶到一個看起來很有架構、但完全不是你要去的地方，還會很有禮貌地說：「已完成。」
比較理想的狀態，是這樣：
先用 ChatGPT 釐清需求。
再請 ChatGPT 整理成 Codex 可執行的規格。
接著用 Codex 製作小工具或 Skill。
小工具處理重複動作。
Skill 保存你的工作規則。
人類檢查結果、調整方向、決定是否交付。
一開始不用做得很大。
先挑一件最常重複、最煩、規則最清楚的工作，做成小工具或 Skill。跑穩之後，再慢慢擴充。
這樣 AI 就不只是聊天機器人，也不是神奇許願池，而會慢慢變成你的工作桌。
桌子不會替你決定人生，但至少能讓你不要每天在一堆檔案和待辦裡找不到鍵盤。
結語：未來會更重要的，不是會不會用 AI，而是會不會設計工作流程
這週談 ChatGPT、Codex、小工具與 Skill，核心其實只有一句話：
不要只把 AI 當成一次性問答工具，要把它變成可累積的工作流程。
每次都問 AI 一次，當然也可以。
但每次都重新說明同樣規則，就像每天重新教同事公司廁所在哪裡，久了你會懷疑人生。
真正能減輕工作負擔的，是把重複出現的工作方法留下來。
用 ChatGPT 整理思路。
用 Codex 製作工具。
用小工具處理固定流程。
用 Skill 保存工作規則。
用人類判斷最後方向。
這樣一來，AI 才不只是幫你快一點，而是幫你把工作變得比較有骨架。
創作、企劃、專案管理與日常營運，本來就不該只是靠腦袋硬扛。
如果 AI 能幫你少搬一點磚，你就能多花一點力氣，去想房子到底要蓋成什麼樣子。
資料來源
1. OpenAI｜Codex-maxxing for long-running work
用於佐證：Codex 可作為保存脈絡、管理複雜流程、支援長時間專案推進的工作空間。
https://openai.com/index/codex-maxxing-long-running-work
2. OpenAI Academy｜How to use Codex for everyday work
用於佐證：Codex 可將零散輸入轉成可用輸出，協助每日工作簡報、每週摘要、研究轉決策備忘錄、檔案清理、報告與工作流程。
https://openai.com/academy/how-to-use-codex-for-everyday-work
3. OpenAI Help Center｜ChatGPT Release Notes
用於佐證：Codex Remote 已在所有 ChatGPT 方案上推出，可從 ChatGPT 行動 App 開始或接續連到主機上的工作、查看進度與批准操作。
https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
4. OpenAI Help Center｜Skills in ChatGPT
用於佐證：Skills 是可重複使用、可分享的工作流程，可告訴 ChatGPT 如何更一致地完成特定任務；Skills 也支援於 Codex 和 API，目前尚未跨產品同步。
https://help.openai.com/zh-hant/articles/20001066-skills-in-chatgpt
5. Google｜Gemini Deep Research
用於佐證：Gemini Deep Research 可協助探索複雜主題、整理研究報告，並可結合 Google 服務與資料。
https://gemini.google/overview/deep-research
6. Google Help｜Learn about NotebookLM
用於佐證：NotebookLM 可上傳 PDF、網站、YouTube 影片、音訊、Google Docs 或 Google Slides，並根據使用者來源提供摘要、引用與資料理解。
https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461
7. Anthropic Docs｜Claude Code Overview
用於佐證：Claude Code 是代理式編碼工具，可讀取程式碼庫、編輯檔案、執行命令並與開發工具整合。
https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview
8. Perplexity｜Comet Browser
用於佐證：Comet 是 Perplexity 的 AI 瀏覽器與個人助理，可協助研究網頁、整理信件與執行瀏覽器內任務。
https://www.perplexity.ai/comet
9. Microsoft Support｜Frequently asked questions about Microsoft 365 Copilot Chat
用於佐證：Microsoft 365 Copilot 依照使用者既有權限存取資料，並沿用 Microsoft 365 的資料存取控制。
