【ChatGPT App 設計教學】如何打造不可或缺的 AI 工具？OpenAI 官方指南深度解析

2025 年 11 月 24 日，OpenAI 官方發布由 Corey Ching 撰寫的文章〈What Makes a Great ChatGPT App〉，為全球開發者提出一套「ChatGPT App 設計準則」。
這份指南的關鍵目標只有一個：未來的 ChatGPT App，必須真正強化模型能力，而不是把既有產品硬塞進對話框。

這也意味著：隨著 OpenAI Apps SDK 和應用商店生態逐漸成熟，我們需要徹底改變對「軟體」與「產品」的想像——從畫面與流程，轉向「能力集」與「任務完成度」。

ChatGPT App 的本質：從「介面」到「能力集」的範式轉移

多數團隊第一次設計 ChatGPT App，很容易從這個念頭出發：

「我們已經有一個產品，把它移植到 ChatGPT 上不就好了？」

在傳統 Web / Mobile App 的世界，軟體意味著：
頁面、導航、按鈕、表單、完整的 UI 結構；
產品團隊習慣思考的是：「我們擁有整個螢幕」。

但在 ChatGPT 的世界裡，這個前提不再成立。

使用者並不會「打開」你的 App。
他們只是在對話，而 模型會在需要時「主動」調用你的 App。
因此，App 的重心不再是 UI，而是「賦予模型哪些特定能力」。

核心定義：模型的可調用工具箱

一個 ChatGPT App 的價值，不在於它長得多像原本的產品介面，而在於：

它在關鍵時刻，幫模型「做到什麼事」。

一個實用的工作定義是：

ChatGPT App 是一組定義明確的工具，可以執行任務、觸發互動或存取數據。

這個定義帶來幾個設計上的直接結論：

• 不必移植所有功能：
  不需要把原產品的每個操作都重現一遍。
• 不需要完整導航架構：
  不再需要多層頁面與複雜流程。
• 需要的是清晰緊湊的 API：
  幾個明確、易調用、易組合的能力即可。

最好的 ChatGPT App，從外觀看起來往往非常「小」：
它不試圖取代整個產品，而是 成為一個精煉的工具包，
讓模型在遇到特定問題時，能伸手拿來用。

避開誤區：產品移植的迷思

若硬把完整的網頁或行動 App 塞進 ChatGPT，結果通常是：

• 功能表面很多，實際卻模糊不清
• 模型很難判斷何時該用哪個功能
• 使用者也難以理解這個 App 到底「有什麼用」

下面是傳統產品設計與 ChatGPT App 思維的對照：

以房地產服務 Zillow 為例：
在 ChatGPT 裡的 Zillow App 不需要重建整個網站介面。
它只要提供：

• 搜尋房源的能力
• 顯示房源卡片的能力
• 可能再加上過濾與收藏功能

當用戶說：「幫我找西雅圖 120 萬以內的三房」，
ChatGPT 只要調用這幾個能力，就能回傳即時房源與清楚的卡片結果——
不用再打開瀏覽器，慢慢點進 Zillow 網站。

二、創造實質價值的黃金三角：Know、Do、Show

OpenAI 提出一個簡單、實用的檢驗方式：

你的 App 是否明確強化了模型在「Know / Do / Show」三個面向中的至少一個？

若沒有，它多半只是對基礎模型的「薄包裝」（thin wrapper），
用戶很難感覺到差異。

Know（知識賦能）：成為模型的眼與耳

Know 類 App 的角色，是讓 ChatGPT 能「看見」與「理解」它原本無法觸及的世界。

因為：

• 基礎 ChatGPT 並不會自動連到你的內部系統
• 也無法直接讀取即時資料或受保護的付費內容

Know 類 App 的典型情境包括：

• 即時數據：票價、庫存、商品可用性
• 內部數據：公司營收、操作日誌、商業報表
• 專業數據集：付費資料庫、利基行業數據
• 即時狀態：感測器讀值、即時串流、帳戶歷史與權限

在這種設計裡，App 是模型在特定領域的「權威觀察者」。

Do（行動賦能）：把意圖變成真實改變

Do 類 App 讓 ChatGPT 不再只是「會說」，而是：

「說完以後，真的幫你去做。」

典型應用包括：

• 系統操作：在 CRM 建立 / 更新紀錄、開支援單、核准請求
• 預約與設定：訂位、安排會議、下單購物、調整設定
• 工作流程觸發：部署版本、同步數據、啟動排程
• 物理世界互動：控制 IoT 設備或機器人（開燈、關門等）

在這裡，App 扮演的是模型的一雙「手」，
負責將自然語言意圖，轉成可靠、可追蹤的操作。

Show（展示賦能）：提供可操作的視覺語言

Show 類 App 的功能，是讓 ChatGPT 的答案更：

• 結構化
• 一目了然
• 方便決策與後續操作

適合用在：比較、篩選、追蹤狀態、展示結果等情境。

常見設計包括：

• 決策輔助視圖：清單、比較表、排序、重點摘要
• 視覺化：圖表、時間線、趨勢、分佈圖
• 狀態呈現：遊戲盤面、庫存表、地圖、進度條

此時 App 是模型的「臉」：
用更接近人類思考的結構，讓使用者快速抓到重點。

設計流程革命：從「功能清單」到「核心任務」

OpenAI 強調：
設計 ChatGPT App，應該從用戶的「核心任務」出發，
而不是從你現有產品的「功能清單」出發。

聚焦任務：從 Jobs-to-be-Done 開始

實務上可以這樣做：

1. 列出用戶希望透過你產品達成的 具體任務，例如：
   • 幫助用戶找到適合的住房
   • 把想法整理成一份漂亮簡報
   • 把原始數據轉成清楚的分析報告
2. 然後自問：
   「如果沒有這個 App，基礎 ChatGPT 在哪裡明顯不夠用？」

典型答案常是：

• 無法看到即時或私密數據
• 無法在你的系統裡執行實際操作
• 難以輸出用戶真正需要的結構化或視覺化結果

這些「缺口」，就是你的 App 的獨特價值所在。

提煉精確操作：兼顧人與模型的語言

接著，將上述價值轉換成 少數幾個清晰的操作（通常 3–5 個）。

好的操作設計，需要同時適合：

• 模型閱讀與選擇
• 工程師維護
• 產品與營運團隊理解

優秀操作通常具備：

• 清晰且具體
  例：search_properties，而不是模糊的 run_full_recruiting_pipeline
• 參數定義明確
  哪些必填、哪些選填、格式為何，一目了然
• 語義清楚
  像 create_support_ticket 一看就知道用途
• 輸出結構穩定
  一致的欄位名稱、ID、型別，方便後續串接

當 ChatGPT 是「調用者」時，只要命名或參數含糊，
就會增加模型的路由成本，也更容易調錯 App。

案例解析：Zillow 與 Canva 的精煉能力

Zillow App：

• 核心能力可以只包括：
  • search_properties：回傳結構化房源清單
  • 查詢單一房源詳情的操作

• 讓使用者留在 ChatGPT 對話裡，就能：
  搜尋、篩選、查看細節，而不必跳到外部頁面。

Canva App：

• 核心能力是：
  「把文字想法轉成完整簡報草稿」
• App 可以在 ChatGPT 裡直接：
  生成一套簡報草稿、提供全螢幕預覽
• 若用戶需要更細緻編輯，再導回完整 Canva 編輯器

這明確區分了：

• ChatGPT App 所提供的「能力」
• 與原產品作為「完整工作空間」的角色

對話與生態導向的設計哲學

ChatGPT App 有兩個服務對象：

1. 對話中的人類使用者
2. 負責決定何時調用 App 的模型執行環境

設計時必須同時兼顧兩者。

應對用戶意圖：模糊與明確

一個設計良好的 App，必須能處理：

模糊意圖（Vague Intent）

• 範例：
  「幫我想想我要住哪個城市比較適合。」
• App 應該：
  • 利用現有對話上下文
  • 必要時問一兩個簡短澄清問題
  • 儘快產生一些具體成果（例如幾個候選城市與理由）

關鍵是：讓用戶感覺「事情已經在進展」，
而不是被拉進一個漫長的引導流程或多步驟表單。

明確意圖（Specific Intent）

• 範例：
  「幫我找西雅圖 120 萬以下的三房。」
• App 應該：
  • 直接解析關鍵條件
  • 調用正確能力
  • 回傳聚焦且結構化的結果
  • 可以再提供非必填的優化選項（通勤、學區等）

冷啟動：在對話中完成「零認知介紹」

在 ChatGPT 生態中，許多使用者是 第一次遇到你的品牌。
因此，不能假設用戶了解你的產品定位。

一個好的首輪回應，應包含：

1. 一句話解釋角色
   例：「我專門幫你查詢即時房價與學校評分，方便比較不同社區。」
2. 立即提供實質內容
   第一輪就給出有用結果，而不是先講一堆品牌故事。
3. 清楚的下一步建議
   告訴用戶可以如何繼續使用你（縮小條件、改變排序等）。

隱私與輸出紀律：為「模型」設計，而不只為「人」

在 ChatGPT App 裡，隱私與輸出結構不只是合規問題，
也是影響模型是否能穩定調用的關鍵。

設計時可遵守以下原則：

• 行動與參數具描述性
  操作名稱盡量直白，如：get_rate_quote、search_jobs。
• 只收集必要欄位
  以完成任務為基準，避免傳遞整段對話或過大的「blob」參數。
• 結構化且可預測的輸出
  • 永遠包含 ID
  • 欄位名稱穩定
  • 把人類可讀摘要與機器可用列表分開提供
• 避免暴露敏感資訊
  不回傳內部憑證、token、密鑰；必要時採用遮蔽或聚合。

打開邊界：在多 App 協作的生態中思考

在真實的 ChatGPT 對話裡，
模型往往會同時協調多個 App。

例如：

「幫我找一間適合的房子，然後幫我做一份預算表。」

這可能需要：

• 房產 App：搜尋房源
• 試算表 App：建立預算表
• 設計 App：產出簡報或視覺化報告

因此，開發者必須把自己看作 生態系的一環，而不是封閉宇宙。

設計重點包括：

• 行動保持精小集中
  App 只負責一小段流程，做完就把控制權交回對話。
• 輸出乾淨、標準化
  方便其他 App 直接使用你的輸出作為輸入。
• 促進串接，而非主導一切
  若你的輸出容易被其他 App 重複使用，
  你會隨著整個生態變強而一起受益。

成功 ChatGPT App 的自檢清單

OpenAI 也提供了一份簡潔的檢查表，
讓開發者在開發前後自我檢視設計是否到位：

結語：讓你的 ChatGPT App 成為「不可或缺」的能力節點

真正成功的 ChatGPT App，不會試圖成為使用者的唯一目的地。
它更像是一個 設計精良的槓桿點：

• 在特定領域內賦予模型關鍵能力
• 讓對話在關鍵節點多了一個「可以做到這件事」的選項
• 讓使用者在不離開對話的前提下，完成原本需要多步驟、多頁面才能完成的任務

當你可以對上面的大部分問題給出肯定答案時，
你的 App 就不只是一個掛在 App Store 裡的名字，
而是 ChatGPT 對話流程中，模型「離不開」的一個能力節點。