2026 新版 ChatGPT 用法大全：100 個真的能完成工作的使用情境（ChatGPT Work、Codex 分類）

如果你每天早上要花 30 分鐘翻行事曆、Slack 和 Email，ChatGPT 可以先整理成一份今日 Brief；如果需求散落在會議紀錄和 Linear，它可以先完成一份有來源的 PRD；如果畫面已經在 Figma 裡，Codex 可以把它做成能在瀏覽器檢查的版本。

這些都不是「請 AI 給我一些想法」，而是有輸入、有交付物，也有完成標準的工作。

OpenAI 現在把使用方式分得更清楚：一般對話適合提問、理解與規劃；ChatGPT Work 能把目標、檔案和工作背景整理成文件、試算表、簡報等成果；Codex 則負責理解程式碼、開發功能、測試與除錯。OpenAI 官方首頁也以「Explore ideas、Get work done、Build anything」區分這三種用途。

真正的差異不是 Prompt（給 AI 的任務指令）變長，而是工作方式從「問一次、答一次」變成「讀取資料、執行流程、產生成果、驗證結果」。這篇文章依照 OpenAI 官方 Use Cases在 2026 年 7 月 17 日公開的案例重新整理，再補足台灣讀者常見的日常工作，做成 100 個 ChatGPT 使用情境。

不需要從第一項讀到最後一項。先從下面 10 個最容易感受到差異的案例開始，或用書籤直接跳到你的工作類型。

先看這 10 個：最容易讓人感受到 ChatGPT 真的在工作

快速書籤：直接跳到你的工作

• 每天工作、Email 與會議
• 寫作、社群與商務溝通
• 研究、閱讀與知識整理
• Excel、CSV 與資料分析
• PM、專案與營運管理
• 行銷、業務與客服
• 教育、備課與學習
• 程式開發、網站與 App
• 財務、商業與決策分析
• 創意製作、旅行與生活規劃

每個案例都會告訴你適合的情境與交付結果；其中標示「完整工作流程」的 20 個案例，會再列出準備資料、執行步驟、完成標準與可直接修改的 Prompt。

ChatGPT、ChatGPT Work、Codex 要怎麼分？

ChatGPT Work 不是「比較會回答的 ChatGPT」，而是更偏向交付成果的工作模式。Codex 也不只是產生一段程式碼，而是能在專案裡找檔案、修改、測試，再把變更交給人 Review。實際可用功能會依帳號方案、裝置、Workspace（由組織管理的 ChatGPT 工作空間）設定及已啟用的 Plugin（讓 ChatGPT 連接外部服務的擴充工具）而不同。

以下每個案例都用成果來命名。標籤中的「一般對話、檔案、Plugin、資料分析、Computer Use、排程、Codex」代表真正需要的能力。挑選時不要先問哪個功能最厲害，先問自己今天想完成哪一件事。

一、每日工作與個人生產力

這一類適合資訊散落在行事曆、Email、Slack、文件與待辦事項的人。重點不是再產生一份漂亮摘要，而是把今天真正要處理的事情排出順序。

1. 建立每日工作摘要｜ChatGPT Work

把行事曆、重要訊息、Email 與專案文件整理成今日優先事項、會議準備和待回覆清單。要求附上來源，並把已確認事實與 AI 推論分開，避免把一封普通通知誤判成緊急工作。

完整工作流程｜適合： 每天早上要在 Calendar、Slack、Email 與專案文件之間來回確認工作的人。

準備資料： 今天的行事曆、過去 24 小時的重要訊息與 Email、尚未完成的 Follow-up，以及指定的專案 Tracker。

執行方式： 先盤點資料權限，再依期限、影響與等待關係排序；把已確認事項、AI 推論及缺少資料分開，最後和前一天 Brief 比較變化。

最後交付： 三項優先工作、每場會議的準備事項、待回覆訊息、等待決定的問題與資料缺口。

完成標準： 每項工作都能回到來源；已完成或只是 FYI 的訊息不會被列成待辦；AI 不會自行寄信或建立任務。

需要能力： Calendar／Email／Slack Plugin、來源連結、可選的排程任務。

請根據我指定的 Calendar、Email、Slack 與專案 Tracker，建立［日期］的工作 Brief。先確認可讀取的來源，再輸出三項最高優先工作、會議準備、待回覆訊息、等待我決定的問題與缺少資料。每一項附上來源，事實和推論分開。只建立 Brief，不要寄信、修改文件或建立任務。

2. 整理收件匣並草擬回信｜ChatGPT Work

讓 ChatGPT 找出需要回覆、只需閱讀、可以封存及可能漏掉的信件，再依平常語氣產生回信草稿。先 Review 草稿，不要一開始就授權自動寄出。

3. 製作會議 Brief｜ChatGPT Work

整合行事曆、過往會議紀錄、與會者資料和專案進度，產出議程、尚未釐清的問題與需要做出的決策。會議結束後還能在同一個任務裡更新結論。

4. 把會議逐字稿轉成後續行動｜ChatGPT Work

上傳逐字稿或會議摘要，整理決策、負責人、期限、風險與尚未回答的問題。驗收時回看原句，確認 AI 沒有自行替沒有 Owner 的事項指派負責人。

完整工作流程｜適合： 會議很多，但結束後常出現「大家理解不一樣」或行動項目沒有 Owner 的團隊。

準備資料： 會議逐字稿、議程、參與者名單、上次會議行動項目，以及相關專案文件。

執行方式： 先抽取明確決策，再整理行動、Owner、期限與依賴；找不到明確負責人時標成「尚未指定」，不用猜測補齊。

最後交付： 一頁式會議摘要、決策紀錄、行動表、未決問題與可供寄出的 Follow-up 草稿。

完成標準： 每個決策與行動都有逐字稿依據；沒有被說出口的承諾不會被加入；寄出前保留人工 Review。

需要能力： 檔案或 Zoom Plugin、文件輸出；若要同步外部工具，再另外核准操作權限。

請把這份會議逐字稿整理成：一、已確認決策；二、行動項目、Owner 與期限；三、風險與依賴；四、尚未回答的問題；五、Follow-up 草稿。每一項附上對應原句或時間點。沒有明確 Owner 或期限時標記「尚未指定」，不要自行指派，也不要直接寄出或更新專案工具。

5. 建立每週工作報告｜ChatGPT Work

從行事曆、完成的文件、專案紀錄和訊息中整理本週成果、變更、阻礙與下週重點。這比憑記憶回想更完整，但仍要刪掉不適合向主管揭露的私人資訊。

6. 從 Slack 找出真正要處理的事情｜ChatGPT Work

掃描指定頻道、Thread 與私訊，辨認直接要求、隱含 Follow-up、已解決事項與等待中的決策。最後產生排序過的行動佇列，不把所有被提及的事情都當成待辦。

7. 安排一週時間與工作量｜ChatGPT Work

把會議、期限、固定工作、個人行程和預估工時放在一起，找出衝突、過度集中與無法完成的安排。輸出可調整的週計畫，並保留緩衝時間。

8. 追蹤求職申請｜ChatGPT Work

比較職缺內容、履歷版本、投遞日期、面試進度與 Follow-up，建立可更新的求職追蹤表。職缺要求與履歷經歷要分開保存，不能為了提高匹配度捏造經驗。

9. 建立個人決策備忘錄｜ChatGPT

把選項、限制、成本、風險與時間整理成一頁式 Memo，適合比較課程、工具或工作機會。請 ChatGPT 明確列出缺少的資料，不要用一個看似精準的分數掩蓋不確定性。

10. 把重複工作存成固定流程｜ChatGPT Work

當每週都在做相同的資料整理或報告，可把輸入、步驟、輸出格式和驗收條件封裝成 Skill（把固定指令與資源包成可重複流程）或排程任務。先人工跑通數次，再決定是否自動化。

可直接修改的 Prompt：

請根據我指定的行事曆、訊息、Email 與專案文件，建立今天的工作摘要。

請輸出：
1. 三項最高優先工作
2. 每場會議的準備事項
3. 需要回覆的訊息
4. 等待我決定的問題
5. 缺少的資料或權限

請附上來源，把事實和推論分開。只建立草稿，不要寄信、修改文件或建立任務。

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二、寫作、Email 與溝通

AI 最常被拿來寫字，但「生成一篇文章」通常不是完整工作。更可靠的做法是先指定讀者、目的、來源、語氣和不能改動的事實，再把初稿交給人編輯。

11. 把零散筆記整理成完整文章｜ChatGPT Work

提供筆記、來源連結和希望回答的核心問題，要求先建立大綱，再寫成有導言、正文、FAQ 與結語的文章。完成後逐項核對數字、引言與連結。

完整工作流程｜適合： 已經蒐集很多資料，卻一直卡在大綱、論點或不知道如何開始寫的人。

準備資料： 原始筆記、可信來源、目標讀者、文章目的、核心判斷、希望保留與禁止使用的內容。

執行方式： 先把來源事實與作者觀點分開，提出文章主線與大綱；確認後才寫初稿，最後建立逐項 Fact-check 清單。

最後交付： 文章大綱、完整初稿、標題選項、Meta description、FAQ、來源表與待查證項目。

完成標準： 每個重要數字和主張都能追溯來源；沒有虛構個人經驗；段落不只是摘要，而是包含事實、解讀與讀者影響。

需要能力： Web Search、檔案、Documents；要上架 CMS 時再另外執行發布流程。

請根據我提供的筆記與來源，替［目標讀者］完成一篇關於［主題］的文章。核心判斷是［一句話］。先整理事實、觀點與資料缺口，再提出大綱；確認主線後完成初稿。每個主要段落包含事實、解讀與對讀者的影響。不要補寫來源沒有的數字、引言或親身經驗，最後附上來源表與待查證清單。

12. 把長文改寫成 Threads 貼文｜ChatGPT

指定平台、篇幅、讀者程度與希望保留的三個觀點，將文章轉成短段落貼文。不要只做刪字，應重新安排 Hook、資訊順序與結尾問題。

13. 產生 Facebook 貼文版本｜ChatGPT

把同一主題改成適合 Facebook 閱讀的敘事，加入必要背景與自然段落。驗收重點是避免空泛形容詞、重複結論和不符合本人語氣的口號。

14. 草擬正式商務 Email｜ChatGPT

提供對象、目的、必要資訊、期望行動與語氣，產生主旨和正文。姓名、日期、金額、附件與承諾內容要人工確認。

15. 把情緒化訊息改成可溝通版本｜ChatGPT

先保留原本訴求，再移除人身評價、模糊指責與不必要情緒，改寫成事實、影響、需求和下一步。AI 只處理表達方式，不替使用者決定立場。

16. 建立提案文件｜ChatGPT Work

整合問題背景、目標、方案、成本、時程、風險與預期成果，產出可 Review 的提案。沒有證據的效益要標成假設，不能直接寫成承諾。

17. 從訪談逐字稿寫成案例文章｜ChatGPT Work

將訪談內容整理成背景、問題、做法、結果與心得，保留受訪者原意。任何未在逐字稿出現的成效數字，都不能由 AI 補寫。

完整工作流程｜適合： 有客戶訪談、Podcast 或內部訪談，希望快速整理成可 Review 的案例文章。

準備資料： 逐字稿、受訪者公開資料、品牌用詞、可公開範圍，以及需要匿名或刪除的敏感資訊。

執行方式： 先建立事件時間線，再分成背景、問題、選擇、做法、結果與反思；所有引言保留時間點，推論另外標示。

最後交付： 案例文章初稿、引言候選、事實核對表、敏感資訊清單與受訪者確認版。

完成標準： 沒有把推測寫成受訪者觀點；成效數字都出現在來源中；編輯調整不改變原意。

需要能力： 逐字稿檔案、Documents；音訊尚未轉錄時需要語音轉文字能力。

請把這份訪談整理成案例文章，結構包含背景、原本問題、做過的選擇、執行方式、結果與反思。所有直接引言保留時間點；未在逐字稿出現的數字或因果關係不得補寫。另列出需要受訪者確認的段落、可能涉及隱私的資訊，以及文章中每項成效的來源。

18. 製作新聞稿初稿｜ChatGPT Work

根據已核准的產品資訊、時間、引言與聯絡方式製作新聞稿。完成後建立事實檢查表，逐一確認名稱、職稱、日期和產品聲稱。

19. 統一多份文件的語氣與術語｜ChatGPT Work

先建立用詞表、標點規則和品牌語氣，再一次檢查簡報、網頁與文件。輸出修改版與差異清單，避免只交付一份無法追蹤改動的新檔案。

20. 把語音想法整理成可執行 Brief｜ChatGPT Work

輸入語音轉錄，整理成目標、受眾、必要內容、限制、交付物與問題清單。適合先說再整理的人，也能減少口語中反覆跳題造成的遺漏。

可直接修改的 Prompt：

請把我提供的筆記與來源整理成一篇給［讀者］看的文章。

文章目標是［教育／說服／說明］，核心判斷是［一句話］。
先提出大綱，再完成初稿。每個主要段落都要包含事實、解讀與對讀者的影響。
不要補寫來源沒有提供的數字、案例或親身經驗；不確定的內容請列入問題清單。

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三、研究、閱讀與知識整理

研究類任務最容易出現「寫得像真的」的錯誤。輸出最好包含來源連結、證據層級、相互矛盾之處，以及哪些結論只是推論。

21. 快速理解陌生概念｜ChatGPT

提供原始文章、論文或文件，要求用白話解釋概念、關鍵名詞和實際例子。最後讓 ChatGPT 出三題自我測驗，確認不是看過就以為自己懂了。

22. 比較多篇資料的共同結論｜ChatGPT Work

上傳多個來源，建立主張、證據、方法、限制與結論對照表。研究彼此衝突時，保留差異，不要要求 AI 強行產生一致答案。

23. 建立有來源的研究 Brief｜ChatGPT Work

先定義研究問題與接受的來源範圍，再整理證據、反方觀點、未解問題和建議。每一個重要主張都連回來源，方便後續查核。

完整工作流程｜適合： 需要在有限時間內理解市場、技術、政策或競品，但不能接受沒有來源的整理。

準備資料： 研究問題、時間範圍、地區、指定來源、禁止引用的來源，以及最後要支援的決策。

執行方式： 先建立問題樹，再蒐集第一手來源；把證據、推論和未知項目分開，對彼此矛盾的資料保留版本與日期。

最後交付： 一頁式結論、證據表、不同觀點、來源連結、資料限制與下一步研究問題。

完成標準： 重要主張旁有直接來源；搜尋摘要不被當成證據；過期資料與推論都清楚標記。

需要能力： Web Search、PDF／檔案讀取、可選的內部資料 Plugin。

請研究［問題］，範圍限定在［時間、地區與產業］。優先使用官方文件、原始研究與公司第一手資料。輸出一頁式結論、支持與反對證據、來源日期、互相衝突的資訊、資料限制及下一步。每個重要主張附直接來源，事實、推論與未知項目分開。

24. 把研究轉成決策 Memo｜ChatGPT Work

將大量研究資料收斂成選項、取捨、風險、成本和推薦方案。推薦必須說明依據，也要寫出什麼新證據會改變結論。

25. 閱讀長篇 PDF 並建立章節摘要｜ChatGPT

要求依章節整理，而不是一次濃縮整份文件。保留頁碼、專有名詞與作者主張，後續引用時才找得到原文位置。

26. 建立競品功能比較｜ChatGPT Work

提供官方產品頁、Help Center、價格頁與實際截圖，使用相同維度比較功能、限制、價格和適用對象。不同日期或方案的資料不能混在同一列。

完整工作流程｜適合： PM、行銷或業務需要回答「我們和競品到底差在哪裡」，而不是只做勾選表。

準備資料： 競品名單、目標客群、核心任務、官方定價與說明頁、實際試用紀錄及比較日期。

執行方式： 先定義評估任務和權重，再分別查核功能、限制、價格與導入成本；無法驗證的資訊留白，不用推測填滿。

最後交付： 功能矩陣、任務式比較、價格與限制、證據連結，以及適合不同客群的選擇建議。

完成標準： 同一欄使用一致比較標準；價格附日期與地區；結論能說明取捨，而不是宣布單一贏家。

需要能力： Web Search、試用截圖或內部筆記；若要長期追蹤，可再設定排程。

請比較［產品 A、B、C］在［目標使用者與任務］下的差異。先提出一致的評估標準，再查核官方功能、限制、價格、整合與導入成本。輸出來源化比較表、各產品最適合與不適合的情境，以及仍無法確認的資訊。價格標示查核日期與地區，不要把 Roadmap 或傳聞寫成現有功能。

27. 追蹤主題的最新變化｜ChatGPT Work

設定可信來源與檢查頻率，定期比較新增公告、文件修改和重大事件。只回報有實質差異的內容，降低每日重複資訊造成的干擾。

28. 建立術語表與知識庫｜ChatGPT Work

從文件中抽出名詞、定義、例子、相關概念和來源，整理成可搜尋表格。不同團隊使用不同定義時，要保留各自版本與適用範圍。

29. 把資料整理成教學報告｜ChatGPT Work

將分散來源轉成學習目標、先備知識、概念解釋、例子、練習和答案。教學順序應從讀者已知內容開始，而不是依來源出現順序拼接。

30. 建立研究問題清單｜ChatGPT

在正式研究前，先讓 ChatGPT 拆解核心問題、子問題、需要的證據和可能偏誤。這能避免搜尋很多資料後才發現一開始問錯問題。

可直接修改的 Prompt：

請根據我提供的來源，建立一份可查核的研究 Brief。

請分成：
- 已確認事實
- 主要證據
- 相反或矛盾證據
- 可以合理推論的內容
- 目前不能下結論的問題
- 建議下一步

每個重要主張都附上來源。不要把搜尋摘要當成原始證據，也不要自行補齊缺少的資料。

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四、Excel、檔案與資料分析

資料任務最重要的不是做出漂亮圖表，而是保留原始檔、記錄清理規則、確認欄位定義，並讓別人可以重做相同分析。

31. 清理混亂的 CSV｜ChatGPT Work

處理 CSV（以純文字保存表格資料的檔案）中的混合日期、貨幣符號、空白值、重複列與命名不一致，輸出新的乾淨檔案。官方案例特別要求保留原始檔，並記錄哪些資料被修改、刪除或無法判斷。

完整工作流程｜適合： 從不同系統匯出的資料格式不一致，導致分析前一直花時間人工修表。

準備資料： 原始 CSV、欄位說明、正確日期與金額格式、唯一識別欄位，以及不能更動的資料規則。

執行方式： 先建立 Profiling report，列出缺值、重複、型別與異常；提出清理規則供確認，再輸出副本與逐項修改 Log。

最後交付： 原始檔不變、清理後 CSV、清理規則、變更統計，以及無法自動判斷的例外資料。

完成標準： 列數變化可以解釋；日期、幣別與欄位型別一致；被刪除或合併的資料都有紀錄。

需要能力： 檔案、資料分析／程式執行；不需要直接連接正式資料庫。

請先檢查這份 CSV 的欄位、型別、缺值、重複、日期、幣別與異常值，不要修改原始檔。先提出清理規則與可能影響的列數，確認後輸出清理副本、變更紀錄及無法判斷的例外資料。任何刪除、合併或補值都要留下原因。

32. 查詢試算表中的特定問題｜ChatGPT Work

上傳 CSV 或 Spreadsheet，直接詢問「哪個產品退貨率突然升高」等問題。要求同時提供計算方式、使用欄位與結果表，不能只交付一句結論。

33. 合併多份試算表｜ChatGPT Work

指定 Join key、欄位定義和重複資料處理方式，把不同系統匯出檔整合成一份工作簿。未匹配資料要放進例外清單，不可靜默丟棄。

34. 分析 KPI 異常原因｜ChatGPT Work

提供 KPI（用來追蹤成果的關鍵指標）定義、趨勢、分群資料、上線事件與外部因素，找出最可能的變動來源。把相關性與因果分開，並提出可驗證的下一步。

完整工作流程｜適合： Dashboard 上的轉換率、留存或營收突然變動，團隊需要快速縮小調查範圍。

準備資料： KPI 公式、時間序列、分群維度、產品發布與行銷事件、資料品質紀錄及正常比較基準。

執行方式： 先確認指標沒有壞，再依時間、裝置、版本、渠道和客群切分；建立可能原因、支持證據與反證清單。

最後交付： 異常發生時間、主要 Driver、排除項目、可信度、限制與下一個可驗證動作。

完成標準： 計算可重現；相關性不會寫成因果；每項建議都有能證明或推翻它的檢查方式。

需要能力： 試算表／資料庫匯出、資料分析、可選的內部 Dashboard Plugin。

請分析［KPI］在［期間］的異常。先驗證公式、資料完整性與比較基準，再按時間、客群、裝置、版本和渠道拆解。輸出最可能原因、支持與反對證據、已排除項目、可信度及下一步驗證。不要把相關性寫成因果，並附上計算方式與使用欄位。

35. 建立可更新的 Dashboard 規格｜ChatGPT Work

先定義使用者會用 Dashboard（集中顯示指標的儀表板）做什麼決策，再整理指標、公式、資料來源、更新頻率、Owner 與品質檢查。避免先畫圖，最後才發現沒有人會使用。

36. 把資料轉成圖表與分析報告｜ChatGPT Work

從原始資料建立圖表、重點發現、限制與建議，輸出成可編輯報告。每張圖都要有期間、單位、資料來源和清楚標題。

37. 找出資料品質問題｜ChatGPT Work

檢查缺值、重複、極端值、欄位型別、邏輯衝突與不合理時間順序，建立 Data quality report。問題資料先標記，不要擅自用平均值填滿。

38. 把 PDF 表格轉成可用資料｜ChatGPT Work

抽取 PDF 裡的表格，整理欄位並輸出 CSV 或 Spreadsheet。抽取後要抽樣對照原始頁面，特別檢查小數點、負號與跨頁表頭。

39. 建立資料字典｜ChatGPT Work

整理欄位名稱、定義、資料型別、允許值、來源與更新方式。遇到同名不同義的欄位，必須分開記錄，不要只留下 AI 猜測的統一定義。

40. 自動產生重複分析流程｜ChatGPT Work

把每月下載、清理、合併、計算與輸出報告的步驟寫成可重跑流程。加入 Dry run（只模擬、不正式修改資料）、失敗重試、結果驗證和人工核准，才適合長期使用。

可直接修改的 Prompt：

請分析我提供的資料檔，但保持原始檔不變。

先檢查欄位、缺值、重複、日期、單位與異常值，再回答［分析問題］。
請交付：清理後副本、使用的計算方式、主要圖表、三項發現、資料限制，以及無法確認的資料列。
如果欄位定義不清楚，先提出問題，不要自行猜測。

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五、PM、專案與營運管理

PM 最適合把資料蒐集、格式整理和初稿交給 AI，但優先順序、商業取捨與最終需求仍應由人決定。

41. 從內部資料草擬 PRD｜ChatGPT Work

整合 Slack、Linear、會議紀錄與規劃文件，產生 PRD（產品需求文件），內容包含問題、使用者、目標、非目標、需求、UX、技術考量、指標、風險與 Open questions。官方 PRD 案例也要求保留來源衝突，不能默默選一個版本。

完整工作流程｜適合： 需求散落在對話、Issue 與文件中，PM 需要先完成可供團隊 Review 的第一版 PRD。

準備資料： 指定的 Linear Project、Slack Thread、研究與會議紀錄、既有規格，以及團隊的 PRD 範本。

執行方式： 先建立來源清單，整理已確認決策、衝突與資料缺口；再依固定章節產出 PRD，最後檢查每項需求的來源強度。

最後交付： 可編輯 PRD、來源附錄、需求衝突表、Open questions 與需要 Owner 的決策。

完成標準： 主要需求可以追溯來源；假設不會被寫成承諾；尚未決定的內容留在 Open questions。

需要能力： Documents、Slack／Linear／Drive 或 Notion Plugin。

請用 Documents，根據我指定的 Linear Project、Slack Thread 與規劃文件建立 PRD。包含問題、使用者、目標與非目標、需求、驗收條件、UX、技術考量、指標、上線計畫、風險、決策、Open questions 與來源附錄。來源衝突時列出差異，不要自行選一個版本。只建立草稿，不要更新 Linear 或發布文件。

42. 把使用者回饋轉成行動項目｜ChatGPT Work

匯入訪談、問卷、客服單與社群留言，依問題、族群、頻率和影響分組。最後輸出證據連結與建議，不要直接把提及次數等同產品優先級。

完整工作流程｜適合： 團隊累積很多訪談、客服單與留言，但每個人只看到自己接觸的片段。

準備資料： 去識別化的回饋、客群資訊、使用情境、產品版本、既有分類與目前的產品目標。

執行方式： 先去重並建立問題分類，再區分頻率、影響、急迫性與策略相關性；保留代表原句與反例。

最後交付： 問題主題、受影響族群、證據、嚴重度、可能原因、建議下一步與尚缺資料。

完成標準： 每項結論都有原始回饋可追溯；聲量不直接等於優先級；少數但高風險問題不會被平均掉。

需要能力： 檔案、資料分析、客服／表單／社群資料 Plugin。

請分析這批使用者回饋。先去重並依問題、使用情境與客群分組，再分別評估頻率、影響、急迫性與策略相關性。每個主題附代表原句、反例與來源。輸出建議行動及仍缺少的證據，但不要只按照提及次數決定優先級，也不要自動更新 Roadmap。

43. 把 User Story 轉成 UI Mock｜ChatGPT Work

整理需求、設計系統、既有畫面和限制，先產生可討論的介面草稿。Mock 的用途是讓團隊更早發現需求問題，不代表已完成視覺設計。

44. 建立專案健康報告｜ChatGPT Work

從 Roadmap、Issue、會議與 KPI 整理進度、風險、依賴和需要主管決定的事項。綠黃紅狀態要有明確規則，不能只靠 AI 主觀判斷。

45. 撰寫專案偏離計畫說明｜ChatGPT Work

比較原始計畫、目前狀態與最新限制，解釋改變了什麼、為什麼延遲、影響範圍和需要的決策。避免把所有問題都包裝成「挑戰」。

46. 規劃新進人員 Onboarding｜ChatGPT Work

整合團隊文件、角色責任、系統權限、會議和學習材料，建立分週計畫與追蹤表。權限申請和個資資料仍由授權人員處理。

47. 建立活動執行手冊｜ChatGPT Work

把時程、場地、講者、宣傳、報名、現場流程和緊急應變整理成 Owner 清楚的 Playbook。對外文案與內部檢查表分開，避免把私人聯絡資訊公開。

48. 盤點現有工作流程｜ChatGPT Work

提供 SOP、Tracker、Ticket、交接紀錄和限制，畫出目前流程、卡點、重工與權限邊界。先修正流程，再評估自動化，否則只會把混亂跑得更快。

49. 評估產品上線成效｜ChatGPT Work

整合實驗設計、使用數據、質化回饋和成本，產生擴大、調整或停止的建議。上線後成長若同時受到季節性或行銷活動影響，要明確揭露。

50. 準備主管決策包｜ChatGPT Work

把背景、最新數字、選項、成本、風險與待決事項整理成短版 Brief 和附件。主管應能在前兩頁理解要決定什麼，而不是先讀完整專案歷史。

可直接修改的 Prompt：

請根據我提供的專案文件、Issue、會議紀錄與使用者回饋，草擬一份 PRD。

包含：問題、目標使用者、目標與非目標、需求、驗收條件、UX、技術考量、成功指標、上線計畫、風險、Open questions、決策紀錄與來源附錄。
來源互相衝突時請列出差異。只建立草稿，不要更新 Issue 或發布文件。

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六、行銷、業務與客服

這些任務通常牽涉對外溝通，因此應把「產生草稿」和「正式送出」分開。AI 可以加速整理與起稿，但價格、承諾、客戶資料與品牌聲稱必須人工確認。

51. 建立產品上市 Campaign Kit｜ChatGPT Work

整合產品簡介、目標客群、時程、素材和核准規則，產出 Landing page、Email、社群貼文與內容行事曆草稿。未驗證的產品聲稱要明確標記。

完整工作流程｜適合： 產品即將上市，需要多個渠道同步溝通，但團隊不想每份素材都從零開始。

準備資料： 產品定位、目標客群、已核准功能與說法、上市時程、品牌語氣、渠道及禁用內容。

執行方式： 先建立訊息架構與證據表，再依 Landing page、Email、社群和業務素材分別改寫；最後檢查各渠道是否說同一件事。

最後交付： 核心訊息、Landing page 大綱、Email 序列、社群貼文、素材需求、內容時程與審核清單。

完成標準： 功能、價格和效益都能對回核准資料；不同渠道語氣不同但主張一致；沒有自行加入折扣或客戶案例。

需要能力： Documents、內部資料 Plugin、可選的圖片生成；發布仍需人工核准。

請根據產品資料、目標客群、上市計畫與已核准說法建立 Campaign Kit。先整理核心訊息與證據，再產生 Landing page 大綱、三封 Email、五則社群貼文、素材清單、時程、CTA 與審核表。沒有來源支持的功能或效益標示為未驗證，不要自行加入折扣、客戶案例或成效數字。

52. 從市場資料建立 Persona｜ChatGPT Work

將訪談、問卷、行為資料和客服問題整理成需求、觸發情境、阻礙與決策標準。Persona 必須能追溯到證據，不能由 AI 虛構一位看似完整的角色。

53. 分析競品廣告與內容策略｜ChatGPT Work

整理公開廣告、Landing page、內容主題與 CTA，找出定位與訊息差異。不要把看到的素材曝光量直接解讀成成效。

54. 產生內容行事曆｜ChatGPT Work

根據商業目標、受眾、主題庫、發布頻率與既有內容，安排每週題目、格式和 CTA。先確認每篇內容負責的搜尋意圖，避免不同文章互相競爭。

55. 排定業務帳戶優先順序｜ChatGPT Work

依商機金額、互動、風險、急迫性和下一步排序客戶，並附上排序理由。模型只能輔助判斷，不應用敏感個資或不透明條件決定客戶待遇。

56. 檢查銷售 Forecast 風險｜ChatGPT Work

比較 CRM 階段、最近活動、客戶承諾、阻礙與歷史轉換，區分 Commit、Upside 和可能流失的 Deal。沒有客戶證據的樂觀預估要被挑出來。

57. 診斷停滯中的 Deal｜ChatGPT Work

整理 Email、會議、產品需求與採購流程，找出真正阻礙和下一個客戶行動。不要只產生一封催促信，而要先確認是否缺少決策者、預算或安全審查。

58. 整理客服問題與回覆草稿｜ChatGPT Work

把 Ticket 依問題、嚴重度、產品版本與是否已解決分組，提供有來源的回覆草稿。涉及退款、責任或法律承諾時，必須交由授權人員確認。

完整工作流程｜適合： 客服量增加、相同問題反覆出現，或新版本上線後團隊需要快速掌握異常。

準備資料： 去識別化 Ticket、產品版本、Help Center、已核准回覆、嚴重度規則與升級處理條件。

執行方式： 先去重與分類，再找出新增問題、受影響版本和高風險 Ticket；回覆草稿只引用已核准資訊。

最後交付： 問題分類、數量與趨勢、代表 Ticket、回覆草稿、需要升級的案例及文件缺口。

完成標準： 分類能回到原始 Ticket；退款、法律與責任承諾不會自動送出；個資不進入報告。

需要能力： 客服系統／Knowledge Base Plugin、資料分析；寄出回覆前需要人工 Review。

請分析這批去識別化客服 Ticket，依問題、產品版本、嚴重度與處理狀態分組。找出新出現或快速增加的問題，並根據指定 Help Center 與核准話術產生回覆草稿。另列出需升級處理、涉及退款或責任承諾，以及目前文件無法回答的 Ticket。不要直接寄出回覆。

59. 從負評找出產品改善方向｜ChatGPT Work

將評論依功能、價格、期待落差和使用情境分類，區分單一情緒與重複問題。結論附上代表性原文與樣本限制，避免只挑符合預期的留言。

60. 建立客戶會議後續包｜ChatGPT Work

從會議紀錄產生摘要、需求、承諾、未解問題與下一次會議議程，再草擬 Follow-up Email。送出前確認每項承諾的 Owner 和期限。

可直接修改的 Prompt：

請根據我提供的產品資料、上市計畫、目標客群與已核准說法，建立一份 Campaign Kit。

包含：核心訊息、Landing page 大綱、三封 Email、五則社群貼文、內容時程、素材清單、CTA 與審核清單。
沒有來源支持的效益請標示為未驗證，不要自行加入折扣、客戶案例或成效數字。

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七、教育、備課與學習

教育類工作要保留教師與學生的判斷權。ChatGPT 可以整理教材、產生練習與協助理解，但不應在沒有人工 Review 的情況下直接決定成績或替學生完成應交作業。

61. 從課綱建立單元計畫｜ChatGPT Work

整合課綱、學習目標、校曆、既有教材和學生程度，安排每堂課的目標、活動、作業與評量。教師再依班級狀況調整節奏。

完整工作流程｜適合： 教師要把課綱轉成幾週可實施的教學，而不是只拿到一份漂亮但排不進課表的教案。

準備資料： 課綱、學習目標、可用週數與節數、既有教材、學生程度、評量要求及校內活動日期。

執行方式： 先對齊目標與評量，再倒推每週內容、活動和作業；標出課時不足、先備知識與需要教師決定的地方。

最後交付： 週次表、每堂目標、教學活動、教材、作業、形成性評量與調整建議。

完成標準： 每個活動能對應學習目標；總課時可行；沒有跳過必要先備能力；教師保留最終調整權。

需要能力： 檔案、Documents／Spreadsheets、可選的 Drive Plugin。

請根據課綱、校曆、現有教材與學生程度建立［週數］週的單元計畫。先檢查學習目標、評量與可用課時是否一致，再列出每堂課目標、活動、教材、作業、形成性評量與調整空間。標記課時不足、缺少先備知識及需要教師決定的內容。

62. 製作一份可編輯教學簡報｜ChatGPT Work

從核准教材建立投影片、講者備註、例題與課後練習。引用資料和圖片要保留來源，簡報也要符合學校範本與字級規範。

63. 建立課堂教材包｜ChatGPT Work

把教案延伸成學生講義、練習單、答案、家長說明與差異化版本。所有版本使用同一組學習目標，避免不同檔案內容彼此矛盾。

64. 建立考試讀書系統｜ChatGPT Work

整合課程目標、筆記、閱讀資料、作業和歷屆題，產生讀書計畫、主題摘要、題庫與錯題追蹤。題目難度要分層，不能只生成大量相似題。

65. 把教材轉成互動式練習網站｜ChatGPT Work＋Codex

將核准內容、題目和回饋規則轉成可點擊的學習網站，再測試答案、手機版與無障礙。AI 負責製作，教師負責教學設計和內容正確性。

完整工作流程｜適合： 已經有核准教材，希望快速做出學生能操作、教師能驗收的練習體驗。

準備資料： 學習目標、核准教材、題目與答案規則、年級、裝置限制、視覺參考及個資政策。

執行方式： 先定義學生流程與回饋規則，再建立最小網站；用瀏覽器逐題測試答案、提示、重新作答與手機版面。

最後交付： 可操作網站、題庫檔、教師說明、測試紀錄、已知限制與 Preview URL。

完成標準： 內容與教材一致；錯誤答案不會誤判；手機可用；不蒐集未核准的學生資料。

需要能力： 檔案、Codex、Browser／Computer Use、可選的 Sites 或部署工具。

請根據這份核准教材建立一個互動式練習網站。先整理學習目標、題型、正確答案、提示和回饋規則，再完成核心作答流程。請用瀏覽器測試正確、錯誤、空白、重新作答與手機版面，交付 Preview URL、測試結果及已知限制。不要加入教材沒有的知識，也不要蒐集學生個資。

66. 整理一學期課程資料夾｜ChatGPT Work

檢查重複檔案、命名、版本、缺少資料與過期連結，提出新的資料夾結構。先輸出搬移計畫，經確認後才變更檔案。

67. 比較不同班級的課程一致性｜ChatGPT Work

比較課綱、作業、時程、政策與評量，找出必要一致和可保留教師彈性的部分。這是課程品質 Review，不是要求所有班級完全相同。

68. 協助 Review 評量結果｜ChatGPT Work

使用去識別化成績、題目與 Rubric，檢查分布、異常和評分一致性。AI 可以指出需要教師複核的區域，但不能自行更改分數。

69. 建立個人化練習題｜ChatGPT

依學習目標、目前程度與常見錯誤產生不同難度練習，並提供逐步提示。答案與解說要由教師或可靠教材抽樣驗證。

70. 把艱深內容改寫成不同程度版本｜ChatGPT

同一內容可改寫成國中生、大學生或專業讀者版本，並保留必要名詞。簡化不能改變原意，重要限制也不能因為追求好懂而被刪除。

可直接修改的 Prompt：

請根據我提供的課綱、學習目標、校曆與既有教材，建立［單元名稱］的教學計畫。

包含：先備知識、每堂課目標、活動、示例、形成性評量、作業、差異化方式與教師 Review 清單。
只能使用核准來源。請標出內容缺口，不要自行決定正式成績或改動原始教材。

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八、程式開發、網站與 App

Codex 的重點不是一次吐出大量程式碼，而是先理解專案，再用小範圍修改、測試和 Diff 證明結果。沒有測試證據的「已完成」不能算完成。

71. 快速理解大型程式碼庫｜Codex

追蹤一個 Request 從入口、Service、Database 到回應的流程，整理主要模組、依賴和可能修改位置。先建立地圖，再開始改程式。

72. 從需求建立網站 Prototype｜Codex

提供目標、頁面、參考圖、內容與驗收條件，建立可以在瀏覽器檢查的第一版。先完成核心流程，再處理動畫和細節。

完整工作流程｜適合： 有產品想法或需求文件，需要先做出能操作的 MVP，而不是繼續討論抽象畫面。

準備資料： 目標使用者、核心任務、必要頁面、內容、視覺參考、技術限制與驗收條件。

執行方式： 先確認 MVP 邊界與頁面流程，再建立第一版；啟動本機網站，用瀏覽器逐步測試並依截圖修正。

最後交付： 可執行專案、核心頁面、範例資料、操作說明、測試結果與 Preview URL。

完成標準： 主要流程可以從頭走完；手機與桌面不破版；錯誤狀態有處理；沒有把範例資料誤接正式系統。

需要能力： Codex、Terminal、Browser、可選的 Figma 與部署工具。

請先閱讀需求與視覺參考，提出最小 MVP 範圍、頁面流程與驗收條件，再建立網站 Prototype。完成後啟動專案，用瀏覽器測試主要流程、空白與錯誤狀態、手機和桌面版面。交付 Preview URL、測試結果、修改檔案及仍未完成項目，不要直接部署正式環境。

73. 把 Figma 設計轉成前端程式碼｜Codex

讀取設計結構、元件、間距、字體和圖片，實作 Responsive UI，再用截圖比較。不要只靠肉眼說「很像」，應記錄主要差異。

74. 建立 iOS 或 macOS App 骨架｜Codex

根據頁面結構和資料模型建立 SwiftUI 專案，完成 Build 並在 Simulator 驗證。範例資料與正式 API（讓不同系統交換資料的介面）要清楚分開。

75. 用 React Native 建立跨平台 App｜Codex

先以 Expo 等框架建立核心頁面與導航，使用實機或 Emulator 測試，再評估是否需要原生模組。不要一開始就引入超出 MVP 的複雜架構。

76. 自動化 Bug Triage｜Codex

整理 Bug report、Log、版本、重現步驟與影響範圍，去除重複問題並排序。沒有足夠證據時標記待複現，不要直接歸因給某段程式。

77. Review Pull Request｜Codex

依專案規則檢查回歸、邊界條件、安全性、效能與測試缺口，提出有檔案和行號的意見。Review 時也要查看 Diff（修改前後的差異）；重點是找到可重現問題，不是評論程式風格偏好。

完整工作流程｜適合： PR 已經能執行，但需要在人工 Review 前先找出可能回歸、邊界錯誤與測試缺口。

準備資料： PR Diff、需求或 Issue、專案規則、相關測試、執行環境與已知限制。

執行方式： 先理解變更意圖，再沿著受影響流程檢查；執行相關測試，只有可重現且會影響結果的問題才列為 Finding。

最後交付： 依嚴重度排序的 Findings、檔案與行號、重現方式、影響、修正方向及測試證據。

完成標準： 每個 Finding 都能被工程師驗證；不把個人風格偏好當成 Bug；測試通過不被誤寫成沒有風險。

需要能力： Codex、Repository、Terminal／測試環境；涉及 GitHub 時可使用對應 Plugin。

請 Review 這個 PR。先理解需求、專案規則與 Diff，再檢查功能回歸、邊界條件、安全性、效能與測試缺口，並執行相關測試。只回報可重現且會影響行為的問題。每個 Finding 包含嚴重度、檔案與行號、觸發條件、影響及建議修正；最後列出測試結果與仍無法驗證的風險。

78. 執行 App 的端對端 QA｜Codex

使用 Browser 或 Computer Use（讓 AI 操作畫面、點擊與輸入的能力）跑過登入、建立、編輯、刪除等真實流程，記錄畫面、步驟和錯誤。高風險操作在測試環境執行，不碰正式資料。

79. 重構舊程式但保持行為不變｜Codex

先補上 Characterization tests，記錄現有行為，再分小步移除 Dead code 或拆分模組。每一步都跑測試，避免一次大改後無法定位問題。

80. 把 App 部署成可分享預覽｜Codex

完成 Build、環境變數檢查、測試和部署設定，產生 Preview URL 與驗收清單。API key（系統串接服務時使用的存取密鑰）不可寫進程式碼或 Log，正式發布仍需人工核准。

可直接修改的 Prompt：

請先閱讀這個專案的結構、規則與測試，不要立即修改程式。

目標：［功能或錯誤］。
請先提出最小變更方案與驗收條件，確認後再實作。
完成後執行相關測試、說明修改檔案、列出仍未處理的風險，並提供可以人工檢查的結果。不要部署到正式環境。

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九、財務、商業與決策分析

財務類輸出必須保留公式、假設、期間與來源。AI 可以協助建模和檢查，但不能把模型估值當成保證，也不能在資料不完整時假裝精準。

81. 建立現金流預測表｜ChatGPT Work

整合期初現金、應收、應付、固定支出和情境假設，找出資金最低點。輸出可編輯公式，並將 Base、Upside、Downside 分開。

完整工作流程｜適合： 公司或專案需要知道未來幾個月何時現金最吃緊，以及哪些假設最值得先處理。

準備資料： 期初現金、應收與應付時程、固定與變動成本、稅務、融資安排、預測期間及已核准假設。

執行方式： 先檢查期間、幣別和資料完整性，再建立可編輯公式；分成 Base、Upside、Downside，並測試收款延遲與成本增加。

最後交付： 現金流工作簿、最低現金點、主要 Driver、情境比較、敏感度與資料缺口。

完成標準： 公式可追蹤；期初與期末現金能對上；Hard-coded assumptions 清楚標示；模型結果不被寫成保證。

需要能力： Spreadsheets、資料分析；正式財務決策仍需財務人員 Review。

請根據這些財務資料建立［期間］現金流預測。先核對期間、幣別、期初現金、應收、應付與支出，再建立可編輯公式，分成 Base、Upside、Downside。標出最低現金點、主要 Driver、敏感度與缺少資料。保留所有假設與來源，不要自行補上缺少數字，也不要把預測寫成保證。

82. 建立 DCF 估值模型｜ChatGPT Work

用歷史財務、成長率、利潤率、資本支出和折現率建立 DCF（把未來現金流折算成今天價值的估值方法）模型，保留每項假設與來源。結果應是情境區間，不是一個保證合理的目標價。

83. 比較預算與實際結果｜ChatGPT Work

將 Budget、Actual 與 Close note 對齊，整理金額差異、百分比差異和主要 Driver。一次性項目與持續性趨勢要分開。

84. 建立財務變動 Bridge｜ChatGPT Work

把營收、成本、價格、數量和匯率等因素拆成同一套變動說明，連回來源資料。若多個因素重疊，清楚交代計算順序。

85. 檢查財務模型錯誤｜ChatGPT Work

掃描公式、Hard-coded value、斷裂連結、單位、符號和 Balance check，產生修改建議與問題清單。保留原始工作簿，先在副本修正。

86. 更新 Forecast 與情境計畫｜ChatGPT Work

加入最新 Actual、已核准假設和 Owner input，更新基準、樂觀與保守情境。每次更新記錄哪些假設改變，以及對結果造成多少影響。

87. 準備 Business Review｜ChatGPT Work

把 KPI、財務、Forecast 和部門說明整理成有來源的績效敘事。不是只列數字，而是回答變動原因、影響和管理層需要做的事。

88. 製作主管或董事會報告包｜ChatGPT Work

整合前期報告、進度、財務和風險，產生簡報、附錄和問題清單。對外部或高層分享前，逐項確認機密等級和數字口徑。

89. 比較策略方案與取捨｜ChatGPT Work

針對不同方案整理假設、成本、時間、影響、依賴和失敗情境，建立 Scenario table。最後要提出推薦與改變推薦的條件，不能只說各有優缺點。

完整工作流程｜適合： 團隊有多個方向，但討論一直停在立場與偏好，缺少可比較的決策條件。

準備資料： 候選方案、目標、限制、成本、時程、資源、風險容忍度、不可妥協條件及決策期限。

執行方式： 先建立共同評估標準，再逐項比較假設、依賴、失敗情境和可逆性；做敏感度分析，觀察哪個變數會改變推薦。

最後交付： Scenario table、主要取捨、推薦方案、不確定性、反方意見與改變結論的條件。

完成標準： 所有方案使用同一標準；權重透明；結論不是平均分數的假精準，而能指出真正需要承擔的風險。

需要能力： Documents／Spreadsheets、內部資料；最後決策仍由負責人做出。

請比較［方案 A、B、C］。先根據目標與限制提出共同評估標準，再分析成本、時間、資源、影響、依賴、可逆性與失敗情境。輸出 Scenario table、主要取捨、推薦、反方觀點、資料缺口，以及哪些新證據或假設變化會改變推薦。不要只給總分或寫成各有優缺點。

90. 衡量專案或實驗的商業影響｜ChatGPT Work

把收入、成本、使用率、留存、風險和執行投入放在一起，提出擴大、調整或停止建議。沒有對照組時，對因果結論採取保守表述。

可直接修改的 Prompt：

請根據我提供的財務資料建立可編輯的［模型名稱］。

請保留公式、期間、單位、資料來源與所有假設，並分成 Base、Upside、Downside 三種情境。
輸出主要 Driver、敏感度、結果區間、資料限制與人工 Review 清單。
不要把模型結果寫成保證，也不要自行補上缺少的財務數字。

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十、創意製作與生活規劃

這一類不一定是公司工作，但仍然應該有可交付結果，例如完整行程、影片腳本、視覺規格或可執行計畫，而不是停在靈感清單。

91. 建立簡報並完成可編輯檔案｜ChatGPT Work

提供受眾、目的、來源和範本，產生故事線、投影片、講者備註與圖片需求。輸出後逐頁檢查字級、版面、來源與內容密度。

92. 規劃短影片腳本與分鏡｜ChatGPT Work

把主題轉成 Hook、旁白、畫面、字幕、節奏和 CTA，形成拍攝清單。畫面需求要具體到景別和素材來源，不能只寫「搭配科技感畫面」。

完整工作流程｜適合： 有主題但每次拍攝前才臨時想畫面，導致腳本、素材和剪輯節奏彼此對不起來。

準備資料： 影片目的、平台、長度、受眾、核心觀點、可用素材、出鏡限制、品牌規範與 CTA。

執行方式： 先確定觀眾看完要知道或做什麼，再設計前 3 秒 Hook；把旁白逐句對應畫面、字幕、景別與素材來源。

最後交付： 時間軸腳本、分鏡表、旁白、字幕、拍攝清單、B-roll 與素材缺口。

完成標準： 每句旁白都有可執行畫面；總時長合理；素材來源清楚；Hook 與內容一致，不靠誇張標題騙點擊。

需要能力： Documents、圖片／影片素材；需要成片時再使用影片製作工具。

請把［主題］規劃成［平台、秒數］短影片。目標受眾是［對象］，看完要［行動或理解］。先提出前 3 秒 Hook，再建立含時間、旁白、畫面、景別、字幕、素材來源與轉場的分鏡表。最後列出拍攝清單、B-roll、素材缺口與 CTA。不要使用無法拍攝的空泛描述。

93. 製作 Podcast 訪談企劃｜ChatGPT Work

根據來賓背景、聽眾和節目目標建立主題、問題順序、追問與宣傳文案。避免從公開資訊推測敏感私人經歷。

94. 建立品牌視覺 Brief｜ChatGPT Work

整理品牌定位、受眾、情緒、使用場景、參考與禁用元素，交付設計師可執行的 Brief。形容詞要轉成可觀察的視覺規則。

95. 產生圖片並延伸多尺寸素材｜ChatGPT

先定義主體、構圖、風格、文字空間和用途，再生成主視覺及社群尺寸版本。人物、新聞事件和產品畫面若是生成內容，要清楚標示為示意。

96. 規劃一趟可執行的旅行｜ChatGPT Work

整合日期、預算、交通、住宿、營業時間和同行者需求，產生每日行程與備案。價格和開放時間容易變動，訂購前回到官方來源確認。

完整工作流程｜適合： 同行者需求不同，又要同時考慮交通、營業時間、預算和下雨備案。

準備資料： 日期、出發地、住宿、同行者、預算、必去與不想去的地方、行動限制及交通偏好。

執行方式： 先查核官方營業時間、預約與交通，再依地理位置排每天路線；計算移動與休息時間，另外準備天候備案。

最後交付： 每日時間表、地圖順序、交通方式、預算、預約清單、行李提醒與 Plan B。

完成標準： 景點當日營業；路線不反覆折返；移動時間合理；價格與時間附查核日期；付款前重新確認官方來源。

需要能力： Web Search、Maps／Calendar Plugin、可選的 Spreadsheets；訂房與付款需人工確認。

請替［同行者］規劃［日期、目的地］旅行。先查核官方營業時間、預約規則、交通與價格，再依住宿位置和移動時間安排每日行程。輸出時間表、地圖順序、交通、預算、預約清單、休息時間及下雨備案。每項易變資訊附來源與查核日期，不要替我付款或完成不可取消的預訂。

97. 建立家庭收支與時間計畫｜ChatGPT Work

把收入、固定支出、帳單、家庭行程和重要期限整理成月計畫。敏感財務資料先去識別化，不必提供完整帳號或卡號。

98. 規劃活動菜單與採買清單｜ChatGPT

提供人數、預算、飲食限制、設備和準備時間，產生菜單、份量、採買與時程。過敏原和食品安全資訊仍以專業或官方來源為準。

99. 把興趣計畫拆成每週任務｜ChatGPT

將學樂器、寫作、運動或個人專案拆成里程碑、每週行動和檢查方式。計畫要符合真實可用時間，而不是排出看起來很積極的滿檔行程。

100. 建立個人年度 Review｜ChatGPT Work

整理年度目標、完成事項、重要決定、學習、困難和明年方向，產生可回顧的文件。先用可驗證紀錄建立時間線，再補上個人反思。

可直接修改的 Prompt：

請把我的［創作／旅行／生活］目標整理成一份可執行計畫。

請包含：成果定義、限制、所需資料、階段、每週行動、時間與預算、風險、備案、完成標準。
先指出缺少的關鍵資訊。涉及價格、營業時間、健康或安全的內容，請附上查核來源與日期。

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怎麼從這 100 個案例挑第一個？

先選一件你每週至少會做一次，而且輸入與輸出都很清楚的工作。例如每週報告、會議 Follow-up、資料清理或內容改寫。第一次先手動執行，確認來源、步驟和成果格式都合理，再考慮排程、Plugin 或 Skill。

我不建議從「讓 AI 自動處理所有工作」開始。最實際的順序是：先讓它整理，再讓它產生草稿，接著加入驗收，最後才開放有限度的操作權限。這樣速度可能沒有全自動化聽起來刺激，維護成本卻低得多。

使用 ChatGPT Work 與 Codex 的 6 個共同原則

1. 先定義完成標準：不要只說「幫我處理」，要說明最後需要哪個檔案、表格、程式或決策。
2. 指定可以使用的來源：資料範圍越清楚，AI 越不容易自行補猜。
3. 保留原始資料：清理檔案、修改文件和重構程式都先建立副本或版本紀錄。
4. 把事實和推論分開：尤其是研究、財務、產品和管理報告。
5. 把草稿和發布分開：寄信、上線、付款、刪除與修改正式資料都需要額外核准。
6. 用結果驗收：文件看來源、表格看公式、程式看測試、操作流程看畫面與紀錄。

FAQ

ChatGPT Work 和一般 ChatGPT 有什麼不同？

一般 ChatGPT 適合快速提問、理解、規劃和改寫。ChatGPT Work 更強調把目標、檔案與工作背景轉成可編輯、可 Review 的成果，例如文件、試算表、簡報與跨工具流程。功能會依帳號方案和 Workspace 設定有所不同。

ChatGPT Codex 是什麼？

Codex 是偏向程式開發工作的 AI Agent（能拆解並執行多步驟任務的 AI）。它不只產生程式碼，也能閱讀專案、尋找相關檔案、實作修改、執行測試、Review Diff 和準備部署。本文使用「ChatGPT Work、Codex」分類，是為了讓非技術讀者更容易選擇工作方式。

這 100 個 ChatGPT 用法都需要付費方案嗎？

不一定。單純對話、改寫、摘要和規劃可能可在一般使用方式完成；需要大量檔案、長時間任務、Plugins、Computer Use、排程或 Codex 的案例，則可能受到方案、裝置與組織設定限制。

一定要安裝 Plugin 才能使用嗎？

不一定。許多案例可以先用手動上傳檔案完成。當流程需要讀取 Calendar、Email、Slack、Drive、Notion、Linear 或其他系統時，Plugin 才能減少下載與複製資料的工作。

可以讓 ChatGPT 自動寄信、改資料或發布嗎？

技術上有些流程可以連接外部工具，但不代表每個任務都應完全自動化。建議先產生草稿和變更預覽，確認內容、對象與權限後，再執行不可逆或對外操作。

上傳公司資料安全嗎？

先遵守公司政策與 Workspace 設定。不要上傳未授權的個資、密碼、API key、客戶機密或受管制資料；能去識別化就先處理，並只開放完成任務所需的最小資料範圍。

如果只能先試一個案例，該選哪個？

選擇你每週重複、又容易人工驗收的工作。對多數上班族來說，每日工作摘要、會議 Follow-up、每週報告和資料清理最適合作為起點；開發者則可先從理解程式碼庫或 Review Pull Request 開始。

結語：不要蒐集更多 Prompt，先完成一件工作

新版 ChatGPT 最值得注意的改變，不是它知道更多，而是它開始能把對話、檔案、工具和執行步驟串成成果。ChatGPT 適合理解與規劃，ChatGPT Work 適合把資料變成可交付文件，Codex 則適合在程式專案中實作與驗證。

這 100 個使用情境不用一次全學。先挑一件真實工作，寫清楚輸入、輸出、限制與驗收方式。當你能穩定得到正確成果，再把它變成每週流程；這才是從「會問 ChatGPT」走到「真的用 ChatGPT 完成工作」。

資料來源

• OpenAI：ChatGPT、Work 與 Codex 官方定位
• OpenAI：ChatGPT 與 Codex Use Cases
• OpenAI：Create a daily work brief
• OpenAI：Clean and prepare messy data
• OpenAI：Query tabular data
• OpenAI：Draft PRDs from internal context
• OpenAI：Productivity & Collaboration Collection
• OpenAI：Business Operations Collection
• OpenAI：Data Science Collection
• OpenAI：Finance Collection
• OpenAI：Education Collection
• OpenAI：Web Development Collection
• OpenAI：Production Systems Collection