ChatGPT Work 實戰教學：
6 大崗位工作流 Prompt 範本 + 定時任務配方

如果你已經知道 ChatGPT Work 是什麼，真正要問的是：明天上班能拿它做什麼？2026 年 7 月 9 日 OpenAI 發布 ChatGPT Work，Codex 併入全新 ChatGPT 桌面應用程式。OpenAI 官方建議的入門方式很直接——先交給你已熟悉的一項任務，例如月結差異分析、行銷活動 Brief、銷售會議準備。本文按銷售、行銷、財務、營運、產品、工程六大崗位拆解真實工作流，提供可複製的 Prompt 範本、Plan Mode 審核要點、Scheduled Tasks 自動化配方，以及避免用量失控的實務技巧。

• 模式選錯：用 Chat 跑跨 App 長任務，或用 Work 做簡單問答，都會浪費用量。
• Prompt 寫法不對：逐步指揮 AI「開啟 Salesforce、匯出…」違背 Work 模式「描述結果、自主規劃」的設計。
• 外掛未授權：任務開始前 Gmail、Slack、Drive 等資料來源未連接，Plan 再完美也拉不到數。
• 定時任務誤設：桌面端 Scheduled Task 依賴裝置在線，筆電合蓋後任務不會觸發。
• 高風險任務缺審核：對外郵件、財務報告、客戶交付物未逐條審 Plan，執行跑偏代價高。

SECTION 01 ChatGPT Work 怎麼用？3 大原則與 Chat / Work / Codex 模式分流

在複製 Prompt 之前，先理解 ChatGPT Work 與一般 Chat 的本質差異：

新版 ChatGPT 桌面應用程式三模式並存，用錯模式會浪費用量：

SECTION 02 通用工作流框架：5 步跑通 + Prompt 公式 + Plan Mode 審核清單

無論哪個崗位，建議按此流程操作：

1. 連接外掛 → 2. 寫清目標與輸出格式 → 3. 審核 Plan Mode → 4. 中途介入糾偏 → 5. 驗收成品並迭代

Work 模式 Prompt 寫作公式：

[角色] + [資料來源 @外掛] + [具體任務] + [輸出格式] + [約束條件] + [驗收標準]

範例骨架：
你是 [崗位角色]。從 @Salesforce 和 @Gmail 擷取 [時間範圍] 的 [資料類型]。
完成 [具體動作]，輸出為 [Google Docs / Excel / PPT / Sites]。
約束：[不可修改原始資料 / 金額保留兩位小數 / 不對外傳送郵件]。
完成後 [Slack 通知我 / 儲存到指定資料夾]。

Plan Mode 審核清單（執行前逐項確認）：

• 資料來源是否正確（會不會拉到錯誤客戶/錯誤月份）？
• 是否有「對外傳送」「刪除」「覆寫檔案」等高風險動作？
• 輸出格式是否符合團隊範本？
• 中間步驟是否可刪減以節省用量？
• 是否需要設定人工確認節點？

SECTION 03 6 大崗位實戰工作流：含可直接複製的 Prompt 範本

以下範本基於 OpenAI 官方案例、早期測試使用者回饋（Zapier、Nvidia、Virgin Atlantic 等）及 Workspace Agent Cookbook 整理，可按實際工具棧替換 @外掛名稱。

3.1 銷售（Sales）

場景 A：客戶會議自動 Brief（每日定時） — 痛點：銷售每天花 1–2 小時手動整理客戶背景。Work 解法：定時掃描行事曆 → 擷取 CRM 筆記 → 搜尋近期新聞 → 產生 Brief 並存檔。

建立一項定時任務：每個工作日下午 4 點執行。

1. 檢查我明天的 @Google Calendar 客戶會議（排除內部會議）
2. 對每個客戶會議：
   - 從 @SharePoint / @Salesforce 擷取近 30 天帳戶筆記與互動記錄
   - 搜尋該公司近 30 天公開新聞與高階主管動態
   - 為每位外部與會者寫 2–3 句背景摘要
3. 為每場會議產生 2–3 頁 Brief，儲存為 @Google Drive 文件
4. 發 @Gmail 彙總郵件給我，附各 Brief 連結

輸出格式：郵件主旨「明日客戶會議 Brief — [日期]」，正文為表格（客戶名 | 會議時間 | 關鍵議題 | Brief 連結）

OpenAI 內部案例：銷售團隊將一次 Discovery 對話在 24 小時內轉化為客製化 PoC 方案（傳統流程需數週）。

場景 B：帳戶動態指揮中心（Sites + 每日更新） — 大客戶帳戶資訊分散在 CRM、郵件、Slack，需手工維護帳戶計畫。

基於 @Salesforce 中 [帳戶名稱] 的全部商機、聯絡人與近期活動記錄：

1. 建立一個互動式帳戶指揮中心（Sites），包含：
   - 商機管道概覽（階段、金額、預計成交日）
   - 近 7 天關鍵訊號（郵件往來、會議、支援工單）
   - 建議下一步行動（按優先順序排序）
2. 設定 Scheduled Task：每個工作日上午 8 點自動更新該 Site
3. 有重大變化時，透過 @Slack 私訊通知我

約束：不自動傳送任何外部郵件；金額以 CRM 原始資料為準。

場景 C：線索審查與管道修復（Zapier 案例改編） — 每月數千條線索，跟進斷點難以發現。

分析 @Salesforce 過去 30 天新增線索及後續跟進記錄，同時交叉比對 @Gmail 中的銷售往來。

找出：
1. 超過 48 小時未跟進的線索（按來源分組）
2. 跟進鏈斷裂點（哪一步之後回應率驟降）
3. 估算管道損失金額

輸出：
- Excel 明細表（線索 ID | 來源 | 最後跟進日 | 斷點類型 | 建議動作）
- 1 頁高階摘要 PPT，突出「七位數潛在損失」級別的機會
- 建議一套可每週重複執行的審查流程（供 Scheduled Task 使用）

3.2 行銷（Marketing）

場景 A：研究 → Brief → 多市場素材（端到端流水線）

我上傳了以下客戶研究材料：[附件 / @Google Drive 連結]

請完成端到端行銷工作流：

階段 1 — Brief：
- 提煉目標受眾、核心痛點、競爭定位
- 輸出 Campaign Brief（Google Docs），含訊息支柱與通路建議

階段 2 — 素材產生：
- 基於 Brief 產生：1 封獲客郵件、3 則 LinkedIn 貼文、1 套落地頁文案大綱
- 儲存到 @Google Drive「Campaign / [產品名]」資料夾

階段 3 — 區域適配：
- 將核心素材適配為美國、歐洲、亞太三個版本（語言、文化引用、合規措辭）
- 每個版本標註需人工審核的敏感表述

每完成一個階段暫停，等我確認後再進入下一階段。

場景 B：Slack / Teams 動態同步到會議議程（Scheduled Task）

設定每週一早上 7 點執行的定時任務：

1. 彙總 @Slack #product-launch 和 @Microsoft Teams「Go-to-Market」頻道過去 7 天的重要討論
2. 擷取：決策事項、未決問題、需在會上對齊的 Blocker
3. 更新 @Google Drive 中的「週會議程」文件（保留歷史版本）
4. 在 @Slack #leadership 發布 5 條以內摘要

約束：只引用已公開討論內容；不洩露標註為 confidential 的訊息。

3.3 財務（Finance）

場景 A：月結差異分析（OpenAI 內部驗證場景） — OpenAI 內部效果：月結關帳與預測流程從「數天」壓縮到「數小時」。

協助完成 [月份] 月結預算差異分析：

1. 從 @Google Drive「Finance / Actuals」和「Finance / Forecast」擷取對應表格
2. 在 @Google Sheets 新建對帳工作簿：
   - 按部門彙總實際 vs 預測差異
   - 標註差異 >5% 或 >$50K 的科目
   - 保留所有原始公式，不覆寫來源檔案
3. 產生效能說明初稿（Google Docs），按「收入 / 成本 / 營運費用」分類解釋可能原因
4. 製作 5–8 頁管理層匯報 PPT（含圖表，遵循附件範本風格）
5. 完成後列出需財務人工確認的 3 個關鍵判斷點

約束：不修改任何來源資料；所有數字註明來源儲存格。

場景 B：發票與付款對帳（AP 自動化第一關）

你是應付帳款專員。對比以下兩份資料：
- 付款登記冊：[@Google Drive 連結]
- 發票清單：[@Google Drive 連結]

標記以下異常（回傳表格）：
| 問題類型 | 供應商 | 發票號 | 金額 | 建議處理 |
- 金額差異 >2%
- 缺失稅號
- 重複發票號
- 供應商名稱不匹配

不自動發起付款；只輸出審查表供人工複核。

3.4 營運（Operations）

場景 A：每日儀表板變化監控（Scheduled Task）

每個工作日上午 6:30 自動執行：

1. 存取 [內部儀表板 URL / @SharePoint 報告頁]
2. 與昨日快照對比，擷取顯著變化（>10% 波動或新增紅色指標）
3. 產生 1 頁晨間簡報（Google Docs），結構：
   - 今日需關注 TOP 3
   - 指標變化表
   - 建議跟進負責人
4. 透過 @Gmail 傳送給 [email protected]

如無法存取儀表板，在 Plan 階段告知我，不要編造資料。

場景 B：客戶回饋主題聚類 → 產品優先順序

監控以下來源過去 14 天的新增客戶回饋：
- @Slack #customer-feedback
- @Gmail 標籤「NPS-Detractor」
- @Google Drive「Support Tickets Export」

1. 將回饋聚類為 5–8 個主題（附代表性原話）
2. 按「頻次 × 影響度 × 實施難度」評估優先順序
3. 輸出產品待評估清單（Notion / Google Docs 格式）
4. 設定每週五自動重新整理該文件的 Scheduled Task

約束：回饋引用匿名化處理，不出現客戶姓名。

3.5 產品（Product）

場景 A：跨 Jira + GTM 計畫的上線就緒審查（Nvidia 案例改編）

為 [產品/功能名稱] 做上線就緒審查：

1. 從 @Jira 擷取關聯 Epic / Story 完成狀態與未關閉 Blocker
2. 從 @Google Drive「GTM Plans」擷取對應上市計畫，檢查關鍵里程碑
3. 從 @Slack #product-launch 擷取近 7 天未決討論
4. 輸出上線 Readiness 報告（Google Docs）：
   - 就緒度評分（紅 / 黃 / 綠）
   - 阻塞項清單（負責人 | 截止日期 | 風險級別）
   - 建議 Go / No-Go 判斷及依據

不自動修改 Jira 狀態；高風險項標註需人工決策。

3.6 工程（Engineering）— Work 與 Codex 協作

工程場景建議 Codex 模式負責程式碼實作，Work 模式負責跨團隊協作文件。兩者在同一桌面 App 內切換，無需換工具。

場景 A：PR 審查 + 發布說明

在 Codex 模式中：
1. 審查 [repo/name] 的 PR #123，重點關注 [安全 / 效能 / 測試覆蓋]
2. 在 PR 側邊欄給出逐條審查意見
3. 若通過，產生 Release Notes 草稿

然後切換到 Work 模式：
4. 將 Release Notes 整理為 @Confluence 頁面格式
5. 草擬 @Slack #engineering 發布公告（不自動傳送）

場景 B：多儲存庫 Issue 彙總週報（Codex 多儲存庫新能力）

在 Codex 模式中，跨 [frontend-repo] 和 [backend-repo]：
1. 彙總本週已合併 PR 與未關閉 P0/P1 Issue
2. 產生工程週報 Markdown

切換到 Work 模式：
3. 轉為 Google Docs 並插入本週燃盡圖（從 @Jira 擷取）
4. 設定每週五 17:00 Scheduled Task 自動產生

SECTION 04 Scheduled Tasks 自動化配方與 6 步落地指南

設定 Scheduled Task：
- 頻率：[每天 / 每週一 / 每月 1 日 / 當 @Slack 頻道出現關鍵字時]
- 時間：[時區 + 具體時間]
- 動作：[具體工作流描述]
- 通知：[Slack 頻道 / 郵件 / 無通知]
- 人工確認：[哪些步驟需我先核准]

無人值守前的安全自檢：

• 已限制外掛存取範圍（只連必要工具）
• 已關閉「自動對外傳送」除非明確需要
• 已設定輸出存檔路徑，避免覆寫他人檔案
• Enterprise 使用者：已確認管理員允許的 Agent 網路策略
• 先用「單次執行」驗證 2–3 次，再改為定時

6 步落地設定 Scheduled Task：

1. 選定配方：從上表或 Section 03 崗位範本中挑選最貼近你日常重複勞動的工作流。
2. 單次手動驗證：在 Work 模式完整執行一遍，確認輸出格式與資料來源無誤。
3. Plan Mode 精簡步驟：刪除重複擷取、冗餘搜尋，降低後續定時執行的用量。
4. 填寫定時 Prompt：使用上方句式範本，明確頻率、時區、通知管道與人工確認節點。
5. 選擇執行環境：需真正後台無人值守選 Web 端 Workspace Agent；本機檔案任務選桌面端並保持裝置喚醒。
6. 連續觀察 3 次觸發：確認定時任務穩定執行後再擴大範圍或增加新配方。

SECTION 05 用量最佳化、可引用資料、踩坑排障與 30 天上手路線圖

ChatGPT Work 與 Codex 共用用量計費池（非固定月費功能）。同一工作流，設計不同，成本可差 5 倍。

七條省錢實務：

1. 先用 Chat 模式打草稿，滿意後把精簡版交給 Work 執行
2. Plan Mode 刪掉多餘步驟，尤其是重複擷取同一資料來源
3. Scheduled Task 複用同一份範本文件，利用快取折扣
4. 輸出要求簡潔：「表格 + 3 條摘要」優於「完整敘述性報告」
5. 大任務拆分：Phase 1 確認方向 → Phase 2 產生成品，避免一次性跑偏重做
6. 免費使用者：優先桌面端跑小任務，測清消耗後再規模化
7. Enterprise 團隊：在 Admin Console 設 workspace / group / 個人三級額度

可引用技術資訊：

• 發布日期：2026 年 7 月 9 日，OpenAI 發布 ChatGPT Work，Codex App 併入 ChatGPT 桌面端。
• 月結效率：OpenAI 內部驗證，月結差異分析工作流可將關帳流程從「數天」壓縮到「數小時」。
• 用量倍差：同一工作流設計差異可導致消耗相差約 5 倍；輸出 Token 成本約為輸入的 6 倍；快取命中時輸入成本約為 fresh input 的 1/10。
• Prompt 長度建議：150–400 字，重點寫清資料來源 + 輸出格式 + 約束，不必逐步指揮。

以下依據 OpenAI 官方發布與 Cookbook 整理，發版後請再次開啟連結核對最新政策與功能。

OpenAI Blog — ChatGPT Work Launch

OpenAI Cookbook — Sales Meeting Prep Agent

ChatGPT Learn Changelog

許多團隊把 ChatGPT Work 的 Scheduled Task 跑在個人筆電上——合蓋即停、無法 7×24 無人值守；虛擬機方案又有 Hypervisor 效能損耗與 iOS/macOS 工具鏈相容性問題。對於需要穩定跑 Codex 多儲存庫審查、本機 Excel 批次處理或 Agent 定時任務的工程與營運團隊，MACNOX 的雲端物理 Mac 節點通常是更優解：100% 蘋果原裝物理機、開放完整 Root 權限、無 Hypervisor 損耗、按天/週/月彈性下單，讓 Work 模式的 Computer Use 與定時任務在專屬硬體上持續執行。詳見 AI Agent 生產部署安全加固指南 中的物理節點隔離建議。

SECTION 06 常見問題 FAQ