ChatGPT 工作（Work）實戰｜上班族的你，怎麼讓 AI 幫你把一天的雜事做到交件

2026 年最大的改變就是 AI 不再只是問答工具，而是每一個人隨身的 AI 員工。
你一整天上班的時間裡，有多少是花在那些「不需要動腦、但你不得不做」的雜事上？

對帳、把一堆會議記錄整理成給主管的簡報、幫老闆查三家競爭對手的方案做成一張表、把 Excel 裡上百筆資料抓出異常……這些事不難，但很吃時間。很多人加班，加的其實不是「難的工作」，是這些「多的工作」。

前幾天，2026 年 7 月 9 日，OpenAI 做了一件我覺得對上班族影響很大的事：他們把原本給工程師用的 Codex，和一般人天天在用的 ChatGPT，合併成同一個桌面應用程式，並且推出了一個全新的模式：「ChatGPT 工作」（ChatGPT Work）。

一句話講重點：ChatGPT 從一個「回答你問題」的聊天機器人，變成一個「幫你把事情做完、直接交件」的同事。 你給它一個目標，它會自己拆步驟、跨你的檔案和軟體去做，最後交回一份試算表、一份簡報、一份文件，甚至一個小網站。

這篇文章我想用最白話的方式帶你搞懂三件事：這東西到底是什麼、它跟你熟的 ChatGPT 和 Claude 差在哪、以及三個你明天上班就能用的實際情境。 最後我會出一份作業。看完覺得很厲害沒有用，真的動手跑一次才算數。讓我們開始吧。

一、先搞懂：ChatGPT 工作到底是什麼

我知道你可能已經聽到「AI 又更新了」聽到有點麻木。但這次不太一樣。過去每次更新，講的多半是它答得更準、更聰明；這次講的是另一件事：它終於長出手，會幫你把事情做完。

以前的 ChatGPT，本質上是一張很聰明的嘴。你問它「這份報告怎麼寫」，它會給你一段很漂亮的文字，但接下來打開 Excel、貼資料、排版、做成簡報，全都還是你自己來。

ChatGPT 工作補上的，正是「手」。 用官方的說法，它是 ChatGPT 裡的一個「智慧體」（agent），可以跨你的軟體和檔案採取行動，把一個複雜的目標拆成好幾個小步驟、自己一步步完成，必要的時候甚至能連續投入一個專案好幾個小時，最後交給你的是完整的成品：試算表、投影片、文件、報表，不再只是一段「你參考看看」的建議。

你可以把它想成：你多了一個做事很快、但需要你最後把關的助理。你交代任務、中途它會回報進度或問你問題、你可以隨時改方向或喊停，重要的動作（例如寄信、送出）它會先問過你才做。

它跟你熟的 ChatGPT 差在哪？切換選單其實只有兩個模式

打開新版的 ChatGPT 桌面應用程式，左上角有一個切換選單。你可能以為裡面藏了一堆功能，其實只有兩個模式：

1. ChatGPT 工作（Work）： 選單副標寫「建立、了解與探索」。這是你會待最久的地方，你原本熟悉的那個 ChatGPT 也在這裡。想問問題、腦力激盪、翻譯，它就是一來一往的聊天；想交代一件「要做完的任務」，它就切換成會自己動手、產出成品的智慧體。從閒聊到把事情做完，全都在這個模式裡。

2. Codex： 選單副標寫「建置、偵錯並發布」，是給工程師寫程式、除錯、上線用的。如果你不寫程式，這個模式你多半用不到，知道它在那就好。

所以你不用糾結「我該切哪個模式」。不寫程式的話，你幾乎永遠待在「ChatGPT 工作」，差別只在你這次是想「知道一件事」，還是想「要一份做好的東西」。

一個對上班族最重要的好消息：免費版就能用

這點我一定要特別標出來，因為它太關鍵了。

在桌面應用程式上，所有方案（包括免費版）都能用「ChatGPT 工作」和「Codex」這兩個模式（日常聊天也含在「工作」裡）。你不用先掏 $20 美金訂閱，就能真的把「工作」模式拿來跑一個完整任務。（網頁版和手機版目前是先開放給付費的 Pro、企業版和教育版，Plus 會在近期跟上；但桌面版是全部人都能用的。）

你現在就可以下載新版的 ChatGPT 桌面應用程式，免費試跑後面這三個情境。這也是我覺得這篇對上班族特別值得看的原因：門檻是零。

背後幫「工作」模式撐腰的，是 OpenAI 同一天推出的最新模型 GPT-5.6。它分成三個等級：Sol（最強、給複雜任務）、Terra（平衡、日常用）、Luna（最快、最省）。免費版用的是中階的 Terra，別小看這個等級，它不是拿來展示用的花瓶，實際跑任務綽綽有餘。

知道它是什麼之後，真正的問題是：它到底能幫坐辦公室的你做什麼？ 我挑了三個最常見的情境，你這週八成就會遇到——不過在那之前，先花一分鐘做一個設定，會讓你接下來的體驗差很多。

二、動手前，先做一個設定：把核准模式換成「代我核准」

在你正式開始用之前，有一個設定我強烈建議你先調整，不然你會覺得這東西很煩。

ChatGPT 工作預設是「要求核准」：只要牽涉到編輯外部檔案、或連上網路，它每一步都會停下來問你「可以嗎？」。聽起來謹慎，用起來很崩潰——你交代一個任務，結果它兩分鐘跳出來問一次，你還是得黏在電腦前面盯著，跟自己做也差不了多少。

設定藏在輸入框左下角那顆按鈕裡，點開會看到四個選項：

• 要求核准： 一律先問你要不要編輯外部檔案、要不要連網。最保守，也最煩。
• 代我核准： 只有偵測到「可能不安全」的操作才問你，其餘的它自己判斷、自己做。這是我建議一般上班族切過去的設定。
• 完整存取權： 無限制存取網際網路和你電腦上的任何檔案，完全不問。效率最高，風險也最高，不建議一般人開。
• 自訂（config.toml）： 進階用戶自己寫規則定義權限，寫程式的人才需要碰。

切到「代我核准」之後，它才真的像一個會自己做事的助理：大部分步驟自己判斷、自己執行，只有真的踩到敏感地帶，比如要寄一封信出去、要動到你不熟悉的檔案，才會停下來問你。下面三個情境，我都是在這個設定下跑的。

三、實戰：三個你明天就能用的情境

先講一句大原則，你會一直用到：跟 ChatGPT 工作講話，不要用「問問題」的口氣，要用「交代任務」的口氣。 一個好的任務指令，通常會把四件事講清楚：

• 輸入：我給你的東西是什麼（哪個檔案、哪個網站、哪些資料）
• 要做什麼：你要幫我完成的事
• 成品長怎樣：我要一份 Excel？一份簡報？一張對照表？
• 驗收標準：什麼叫做「做對了」

記住這個四件套，下面三個情境你就能舉一反三。

情境一：月底對帳、費用差異分析（動它讀你的本機檔案）

痛點： 每個月月底，你要把這個月的費用明細，跟預算或上個月比一比，找出哪裡超支、哪裡有異常、有沒有重複入帳，最後整理一份摘要給主管。這件事不難，但一筆一筆看眼睛都花了。

為什麼適合它： 這正是官方拿來當「新手第一個任務」推薦的例子之一。你的資料已經躺在一份 Excel 裡了，你缺的不是「算」，是「有人幫你把它讀懂、挑出重點」。桌面版的 ChatGPT 工作可以直接讀你電腦裡的檔案，這件事它很擅長。

怎麼做（這是我實際跑的那次）：

1. 把這個月的費用明細準備好（Excel 或 CSV 都可以），有上個月的資料放進同一份檔案，它會自己抓出來比較。
2. 打開桌面版 ChatGPT，左上角切到「工作」模式，把檔案拖進去。
3. 下指令。這是我實際下的那一段：

這是我們部門這個月的費用明細（附檔）。請幫我：

1. 按類別統計每一類花了多少，以及佔總費用的比例。
2. 跟上個月比較，標出金額變動超過 20% 的類別，並簡短說明可能原因。
3. 挑出看起來異常的項目：金額特別大、疑似重複入帳、或分類怪怪的。
4. 最後產出一份「給主管的一頁摘要」，用條列寫清楚三個重點和一個需要注意的地方。
   數字請以我附的檔案為準，不要自己編造；看不懂的項目請標成「待確認」，不要亂猜。

最後給我一個視覺化儀表板。

4. 它跑了 1 分 33 秒，先判斷附檔最新月份（六月）當「本月」，自動跟五月比較：六月總費用 $61,089，比五月多花 $15,919，漲了 35.2%。類別統計和月增幅一項項列好，還主動抓出月比超過 20% 的兩類：雲端服務 +32.3%、訂閱 +60.0%。

5. 最後那份「給主管的一頁摘要」，它直接做成一個有重點卡片、長條圖、表格的視覺化儀表板，把我要它挑的異常項目全部揪出來了：伺服器額外費用 $9,800（本月最大單筆）、Slack Pro 疑似同月重複扣款 $3,600、商家代碼看不懂的「不明服務扣款」$2,999，還有一筆離職同事名下的 Figma 舊帳號續訂 $1,450，四筆全部標成待確認，合計 $17,849。

雷點提醒： 財務數字這種東西，它算出來的每一個關鍵數字，你都要自己抽查幾筆對一下。 這次它挑出來的四個待確認項目算抓得準，但別因為抓得準就養成不核對的習慣——AI 很會整理，但它偶爾會「看錯一行」或「自己補一個看似合理的數字」。指令裡那句「不要自己編造、看不懂的標成待確認」不是客套，是保命符。這一點我後面還會再強調。

情境二：讓它讀你的 Gmail 機票信，整理成參訪簡報，直接存進 Google Drive（動它串接你的軟體）

痛點： 出國參訪或開會前，機票資訊就躺在 Gmail 某封確認信裡。你得自己把出發時間、當地怎麼安排、行程怎麼排一項項抄出來，還要另外生一份能給團隊看的簡報。

為什麼適合它： ChatGPT 工作可以透過「外掛程式」（也就是連接器，connectors）連上你既有的軟體。這個情境只需要兩個：Gmail 和 Google 雲端硬碟。連好之後，它能自己去信箱翻出那封確認信、讀懂機票資訊、分析出行程策略，寫成文件存回你的雲端硬碟，甚至直接排成投影片。這是我自己拿真實資料跑的一次 demo。

怎麼做（我實際的操作順序是這樣）：

1. 左側選單點「外掛程式」，搜尋「gmail」，安裝 Gmail 外掛。

2. 再搜尋「google dr」，安裝 Google 雲端硬碟外掛。第一次連線會跳出 Google 的授權畫面，確認權限後按「繼續 Google 雲端硬碟」。

3. 切到「工作」模式，把指令下出去：

幫我準備明天舊金山新創參訪的簡報。請：

1. 從 Gmail 中幫我找到我的 trip.com 電子郵件，大概是 6/28 附近
2. 分析我的機票，分析我去舊金山的時間、以及中間可以怎麼安排
3. 把資料寫成一個 PDF 儲存在 Google Drive
4. 把以上彙整成一份 6 頁以內的投影片

4. 它跑了 6 分 16 秒，自己去 Gmail 找信、讀機票、分析行程，交出兩份東西，都存進了我的 Google Drive：一份 4 頁的 PDF 行前工作文件，一份 6 頁的 Google Slides 簡報。重點都納進去了：落地後的節奏、參訪日的時間安排、按地區分群的拜訪策略，還有出發前的待辦清單。

雷點提醒： 它自己排出來的行程策略，先去哪一區、什麼時候安排，這種帶判斷的內容你務必自己再過一遍邏輯，時間尤其要跟原始機票信對一次。連接 Gmail 等於讓 AI 讀你的信箱：個人帳號自己用沒問題，公司信箱先確認資安政策允不允許。

情境三：老闆叫你查三家競品，讓它自己上網做成對照表（動它的內建瀏覽器）

痛點： 老闆丟一句「幫我看一下這幾家的方案和定價，做個比較給我」。你就得開一堆分頁、一家一家網站點進去看、複製貼上、整理成表格。一個下午就沒了。

為什麼適合它： 這是 ChatGPT 工作最能打的場景。它內建了一個瀏覽器，可以自己上網：幫你研究市場、比較不同來源、從網站上把資訊擷取下來，最後彙整成一份對照表。你不用開任何分頁，它自己去逛。我自己拿線上課程平台做了一次 demo——我在經營自己的課程，剛好也需要比較這幾家。

怎麼做（這是我實際下的指令）：

1. 切到「工作」模式（桌面版才有內建瀏覽器，這步要用桌面版）。
2. 下一個明確的調查指令：

幫我調查這三家的線上方案：Hahow、Pressplay、Teachify。請上它們的官網查，整理成一張對照表，欄位包含：方案名稱、月費、主打功能、適合對象、有沒有免費試用。
三家都查完後，最後用三句話總結：如果我最在意「價格」該選誰、最在意「功能完整」該選誰、最在意「新手好上手」該選誰。
每一筆資訊請附上你是從哪個網頁看到的，方便我核對。

3. 它跑了 56 秒。先自己定了一個比較前提：以「想上架／販售自己的線上課程」為出發點，並點出 Hahow、PressPlay 是平台型通路，Teachify 則是自建課程網站工具，收費模式本來就不一樣——這個判斷它自己補上的，我沒特別交代。接著它一家一家開瀏覽器查官網，把方案名稱、月費、主打功能、適合對象、免費試用天數全部整理進表格，每一格都附了來源頁面。

雷點提醒： 網路上的資訊會過期，價格尤其常變。它查到的定價、方案，交出去之前務必自己點進那個網頁對一次。 這也是我為什麼在指令裡要求它附上來源網頁：這樣你三秒鐘就能驗證一筆，不用全盤照收。

你有沒有發現，這三段指令裡我幾乎都會加一句「讓我能核對」的收尾，只是講法不一樣：情境一是「不要編造、看不懂標待確認」，情境三是「附上你從哪個網頁看到的」。方式不同，目的一樣——讓 AI 的產出可以被驗證，不是照單全收。情境二那次比較像我隨手丟給它的一段話，沒特別加這句，但它照樣沒亂猜，老實去 Gmail 把信找出來。這剛好帶到動手前，你一定要記住的三件事。

四、動手之前，三個一定要記住的提醒

工具再強，用的人沒有基本觀念，反而會出包。這三件事，我希望你比記住任何操作步驟都還牢。

第一，它會「一本正經地編造」，關鍵數字一定要自己覆核。 這是所有 AI 到今天都還存在的老問題，有個專有名詞叫「幻覺」。有調查顯示，高達七成五的專業使用者都遇過 AI 給出看似正確、其實是編的內容。它不是故意騙你，是它「太想幫你把空格填滿」。所以只要牽涉到數字、金額、日期、報價，把 AI 當成一個超快、但需要你最後簽名的助理。它會出錯，你的核對就是那道防線。交給主管、交給客戶之前，抽查幾筆，這個動作能救你很多次。

第二，公司機密不要隨便餵進去。 這點在職場上特別重要。免費版和一般付費版（Plus）並不保證你輸入的內容不會被拿去訓練模型。所以客戶名單、還沒公開的財務數字、有簽保密協議的資料，不要無腦整包貼上去。 如果你要處理的是這類敏感資料，那要走的是公司的企業版（Enterprise），由公司資安控管，那是另一個層級的設定，先問過你們公司的 IT 或主管。個人的、非機密的雜事，放心用。

第三，「工作」模式很會吃額度，複雜任務算錢方式不一樣。 因為它一跑就是自己動手做好幾個步驟、甚至好幾個小時，所以它的用量計算跟你平常聊天不一樣，越複雜的任務吃掉的額度越多。免費版拿來試水溫、跑日常小任務很夠；但如果你發現自己天天在跑大任務，再評估要不要升級。一句話：先用免費的把價值跑出來，覺得真的省時間了，再考慮付費。

把這三件事刻在心裡，你就可以放心動手了。而這篇文章最想要你做的，就是動手。

五、作業：挑一件你最煩的雜事，真的跑一次

看完不動手，等於沒看。我出一份作業給你，難度不高，但會逼你真的把工具打開。

作業：

從你這禮拜真的要做、而且以前都是手動慢慢弄的文書工作裡，挑一件（對帳、讓它讀信箱幫你整理一份資料、上網查資料做成表，這三類任一都可以），用 ChatGPT 工作跑一次。然後：

1. 截三張圖： （一）你下的第一個指令、（二）它中途動手做或問你問題的畫面、（三）它最後交出來的成品。
2. 回答三個問題：
   • 它幫你省下了大概多少時間？
   • 哪一步它做錯、或編造了東西？你怎麼發現的？
   • 如果重跑一次，你會怎麼把指令講得更清楚？

就這樣。不用做得很漂亮，重點是你親手把「交代任務 → 它動手 → 你驗收」這個循環走過一遍。

作業答案（範例與評分重點）：

這份作業沒有唯一標準答案，因為每個人挑的任務不一樣。但一份「做得好」的作業，長得會像下面這樣。我用情境一（對帳）當範例。

一個好的第一個指令範例（對照上面教的四件套）：

這是我這個月的信用卡帳單明細（附檔 CSV）。請幫我：按消費類別統計金額和佔比、揪出所有每月固定扣款的訂閱、標出金額異常大的三筆。最後產出一份一頁摘要。數字以附檔為準、不要編造，看不懂的商家標「待確認」。

為什麼這是好指令？因為它輸入講清楚了（這份 CSV）、要做什麼講清楚了（統計、揪訂閱、抓異常）、成品格式講清楚了（一頁摘要）、驗收標準講清楚了（以檔案為準、標待確認）。

評分重點（你可以拿這三條檢查自己跑得好不好）：

1. 指令有沒有把四件套講清楚？ 如果你的第一句是「幫我看一下這個帳單」，那太模糊了，它會給你一堆你沒想要的東西。好的指令，AI 猜的成分越少，成品越準。
2. 你有沒有真的去覆核關鍵數字？ 作業第二題問「哪一步它做錯」，如果你的答案是「都沒錯」，那多半代表你沒認真核對。再回去抽查幾筆：能找到一個小瑕疵，才代表你在把關；一個都找不到，八成是你沒認真看。
3. 你有沒有守住機密紅線？ 如果你挑的是公司的敏感資料、又是用免費版，那這次作業本身就踩線了。好的做法是：作業拿自己的、非機密的資料練手（例如自己的信用卡帳單），把流程練熟。

三個最常見的錯誤（別踩）：

• 指令太模糊： 「幫我處理一下」→ 成品四不像。解法：套四件套。
• 機密整包丟： 把公司沒公開的數字貼進免費版。解法：練手用自己的資料，機密的走公司企業版。
• 不覆核就交件： 直接把 AI 的成品轉發給主管。解法：關鍵數字抽查、附來源的自己點一次。

如果你這三個重點都做到了，恭喜，你已經比大多數「只是把 ChatGPT 拿來聊天」的人，多會了一項真正能替你省時間的技能。

六、延伸：它跟 Codex、Claude Cowork 到底差在哪

如果你已經在用其他 AI 工具，可能會想問：這跟 Codex、跟 Claude 的 Cowork 差在哪？這段講給想搞清楚的人聽，不影響你上面已經學會的用法。

先講 Codex。 ChatGPT 工作的引擎，其實就是從 Codex 來的。Codex 原本是給工程師「自己跑去把程式寫完」的智慧體，全球每週有超過 500 萬人在用。OpenAI 發現一件有趣的事：這 500 萬人裡，已經有超過 100 萬人拿 Codex 去做跟寫程式無關的工作：做報表、跑分析、整理流程。於是他們乾脆把同一套「會自己動手做完事」的能力，換上一般人看得懂的外衣，就成了「工作」模式。所以 Codex 和工作是同一個引擎、兩種外衣：一件給工程師穿，一件給你穿。

再講 Claude 的 Cowork。 這是 OpenAI 這次最直接的對手。Anthropic（Claude 的公司）早幾個月就推出了 Cowork，做的事情很像，也是「你交代一個任務，它跨你的檔案和軟體去做完」。但兩者的個性不太一樣：

• Claude Cowork 比較像「本機檔案管家」。 它擅長直接在你電腦的資料夾裡工作：你指給它一個資料夾、說你要什麼結果，它自己讀檔、分析、產出。它跟微軟 Office 365（Outlook、OneDrive、SharePoint、Teams）的整合特別深。但它需要付費，沒有免費版可用。

• ChatGPT 工作比較像「網路特派員」。 它的看家本領是內建一個瀏覽器，自己上網幫你查資料、比價、填表、把好幾個網站的資訊彙整起來，再產出成品。而且它在桌面版一樣能讀你的本機檔案。

我的建議很直接：這兩個對我來說不是互補，是純粹的競品——你不需要兩個都裝，選一個就好。

剛開始想試的話，從 ChatGPT 工作下手。 免費版就能用，門檻是零，前面三個情境你已經看過它能做到什麼程度。

預算比較寬裕、想再多比一家，可以試試 Claude。 這是我自己主觀的判斷：ChatGPT 的通用性確實很強，什麼都能碰一點；但寫作這件事，我覺得 Claude 的文藝底子比 ChatGPT 更好。硬要形容的話，ChatGPT 給我的感覺比較「理工男」，邏輯清楚、什麼都會，但少了一點味道；Claude 比較「文藝」，寫出來的東西更有溫度、更耐讀。所以如果你的工作牽涉大量寫作——文案、簡報敘事、對外溝通——Claude 我會更推薦。

這純粹是我個人的主觀感受，僅供參考。你自己動手比過一輪，會有你自己的答案。

最後

我一直覺得，AI 對上班族最大的意義，不是讓你變成一個更厲害的人，而是把你從那些「重複、無聊、不需要你」的雜事裡拉出來，讓你有時間去做那些真正需要你判斷、需要你經驗的事。

ChatGPT 工作這次的更新，就是往這個方向踏了很實的一步。而且門檻是零，免費版就能開始。

這個週末，花二十分鐘，把它打開，挑一件你最煩的雜事跑一次。你會很有感覺。

跑完歡迎來我的 Threads 跟我說，你把哪件雜事交出去了、它幫你省了多少時間。