Bagaimanakah penggunaan chatgpt di tempat kerja? Amalan dan contoh terbaik

Sepanjang dua tahun yang lalu ChatGPT telah berhenti menjadi mainan eksperimen dan menjadi sebahagian daripada banyak aliran kerja perusahaan yang boleh dilihat — selalunya amat diperlukan. Pekerja merentas fungsi menggunakannya untuk merangka e-mel, menulis dan menyemak kod, meringkaskan mesyuarat, menjana idea pemasaran dan mengautomasikan tugasan yang berulang. Vendor besar telah memasukkan pembantu AI generatif yang serupa ke dalam suite produktiviti teras (terutamanya tawaran Copilot Microsoft), dan penambahbaikan peringkat platform (peningkatan model, ciri perusahaan, kawalan pemastautin data) telah memudahkan organisasi untuk mengguna pakai sistem seperti ChatGPT dengan cara yang memenuhi keperluan pematuhan dan keselamatan. Pergerakan produk dan dasar ini telah mempercepatkan penyepaduan tempat kerja dan menjadikan pembantu gaya ChatGPT jelas kepada sesiapa sahaja yang menghabiskan masa dalam kerja pengetahuan.

By the way, anda boleh mencuba CometAPI yang menawarkan akses kepada GPT-5.1, GPT-5 dan lebih 100 model AI untuk penjanaan sembang, imej, muzik dan video. Harga APInya berharga 80% daripada API ChatGPT.

Mengapa ChatGPT menjadi begitu jelas di tempat kerja?

ChatGPT (dan pembantu berasaskan LLM adik-beradik) telah mencapai kegunaan peringkat komoditi untuk tugas pengetahuan biasa — menulis, merumuskan, mencari, triage, pengekodan draf pertama, penjanaan nota mesyuarat dan bantuan perbualan dalam alatan kerjasama. Inilah sebab yang membuat peralihan daripada eksperimen kepada jelas:

Keuntungan produktiviti: Mengautomasikan kerja teks berulang, penggubalan dan lelaran serta mempercepatkan aliran kerja pembangun.
Kerja pengetahuan skala: Mengubah pengetahuan dan dokumentasi puak menjadi pembantu generatif yang boleh dicari yang membantu pekerja baharu dan mengurangkan penukaran konteks.
Kelebihan daya saing: Pengeluaran kandungan yang lebih pantas, sintesis data yang lebih pantas untuk membuat keputusan, dan automasi baru bagi proses rutin (cth, semakan kontrak, perancah kod).

Apakah aliran kerja penyuntingan utama?

Terdapat tiga aliran pengeditan praktikal yang akan anda gunakan dengan kerap:

Suntingan dipacu teks dan penjanaan semula — menukar syot dengan menulis semula gesaan atau menggunakan arahan baharu pada adegan yang sama.
Penyuntingan berpandukan imej rujukan (“Ramuan kepada video”) — anda membekalkan sehingga 3 imej untuk mengekalkan aksara atau objek merentasi bingkai yang dijana.
Interpolasi bingkai (bingkai Pertama & Terakhir) — berikan imej mula dan akhir dan Veo menjana jujukan peralihan antara mereka (dengan audio jika diminta).
Sambungan adegan — memanjangkan klip yang dijana Veo sedia ada (atau lain-lain) dengan menjana klip penyambung yang diteruskan dari saat terakhir klip sebelumnya.
Sisipan/alih keluar objek dan alatan penyuntingan Aliran yang lain — beberapa ciri UI Aliran (penyisipan/pembuangan objek, gesaan doodle, penggambaran semula sudut kamera) sedang ditambah di atas keupayaan Veo dan boleh membantu dengan ubah suai tahap bingkai dalam GUI.

Di bawah ini saya menelusuri aliran kerja pengaturcaraan dan UI yang paling biasa: mengedit dalam Flow (UI pencipta), menggunakan apl Gemini (penjanaan cepat) dan menggunakan API Gemini / API CometAPI secara pengaturcaraan (untuk pengeluaran dan automasi).

Bagaimanakah ChatGPT sebenarnya muncul dalam aliran kerja sehari-hari?

Dalam tugas harian yang manakah sudah jelas?

E-mel dan komunikasi: Merangka, menulis semula untuk nada, memekatkan benang panjang menjadi item tindakan.
Ringkasan mesyuarat: Transkripsi langsung + alatan ringkasan mengurangkan keperluan untuk pengambilan nota manual.
Bantuan kod: Autolengkap, mencari pepijat, penjanaan ujian unit, draf permintaan tarik.
Dokumentasi dan carian pengetahuan: Menukar dokumen dalaman kepada Soal Jawab perbualan dan pengetahuan berstruktur.
Kandungan dan pemasaran: Merangka catatan blog, salinan iklan, idea ujian A/B dan kalendar media sosial.
Automasi operasi: Menjana skrip, pertanyaan SQL atau rutin automasi kecil daripada arahan bahasa semula jadi.

Setiap satu daripada ini muncul bukan sahaja sebagai "orang yang menggunakan ChatGPT dalam penyemak imbas" tetapi juga sebagai ciri terbina dalam dalam perisian perusahaan (cth, Copilot dalam apl Office) dan sebagai panggilan API bersepadu ke dalam alatan dalaman tersuai. Aliran Microsoft ke arah membenamkan Copilot ke dalam Word, Excel dan Teams ialah isyarat jelas bahawa vendor menganggap fungsi teras pembantu generatif, bukan pemalam pilihan. Pasukan menggunakan ChatGPT sebagai penguat merentas set tugasan yang boleh diramal. Di bawah ialah contoh berimpak tinggi dan corak pelaksanaan ringkas yang boleh anda pakai serta-merta.

Catatan: kod di bawah menggunakan corak klien OpenAI moden (Python berasaskan pelanggan). Kami mengesyorkan menggunakan CometAPI API, kerana diskaun menawarkan nilai yang sangat baik. Hanya gantikan kunci OpenAI anda dengan kunci CometAPI, dan kemudian tukar antara titik akhir sembang dan respons CometAPI.

Menyunting, merangka dan tugasan bersebelahan kreatif

E-mel, huraian kerja, cadangan: menukar mata peluru kepada draf yang digilap.
Salinan pemasaran dan varian A/B: idea pantas dan varian setempat.
Penggubalan dasar & dokumentasi: menjana draf pertama dan frasa alternatif.

Python: Draf dan peribadikan e-mel dalaman (Responses API)

# save as ai_email_draft.py

# Requires: pip install openai (or the latest `openai` package)
import os
from openai import OpenAI

API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not API_KEY:
    raise RuntimeError("Set OPENAI_API_KEY in environment")

client = OpenAI(api_key=API_KEY)

def draft_email(name: str, role: str, topic: str, tone: str = "professional", bullets=None):
    """
    Produce a first-draft internal email.
    """
    bullets = bullets or []
    instruction = (
        f"You are a helpful assistant that writes clear internal emails. "
        f"Write an email to {name} ({role}) about: {topic}. "
        f"Tone: {tone}. Include an executive summary (1 sentence), "
        "2-3 action items, and a short closing line."
    )

    # Responses API: instructions + input

    response = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",  # pick a model your org has access to

        instructions=instruction,
        input=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "input_text", "text": "Draft for internal use."},
                    {"type": "input_text", "text": "\n".join(bullets)}
                ],
            }
        ],
        max_output_tokens=700,
    )

    # The API returns structured outputs — use output_text for quick extraction

    draft = response.output_text
    return draft

if __name__ == "__main__":
    print(draft_email("Aiko Tanaka", "Product Manager", "Q1 roadmap alignment", bullets=[
        "- Provide status on feature X",
        "- Confirm owners for initiative Y",
    ]))

Nota integrasi: jalankan bahagian pelayan ini; jangan sekali-kali membenamkan kunci API dalam apl pelanggan. Simpan draf ke stor dokumen anda dengan metadata untuk audit.

Rumusan mesyuarat dan pengekstrakan item tindakan

Corak biasa: transkripsi mesyuarat (dari Zoom, Pasukan) dimasukkan ke dalam pembantu yang mengembalikan ringkasan ringkas dan item tindakan yang ditetapkan.

Contoh Python — ringkasan mesyuarat (mudah, pengeluaran akan menambah pengehadan pengesahan/audit dan kadar):

# meeting_summarizer.py — simple example

import os
import openai   # pip install openai

from typing import List

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

def summarize_meeting(transcript: str) -> str:
    prompt = f"""
    You are an expert meeting summarizer.
    Produce:
    1) A 3-sentence summary of the meeting.
    2) A bulleted list of action items in the form:  -  - 
    3) 3 suggested next steps for leadership.
    Transcript:
    {transcript}
    """
    resp = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",            # replace with your organization's model

        messages=,
        max_tokens=400
    )
    return resp

# usage:

# transcript = load_transcript("meeting_123.txt")
# print(summarize_meeting(transcript))

(Dalam tetapan perusahaan: jalankan ini dalam fungsi yang mencatat permintaan, menyimpan output dalam rekod pengguna dan menguatkuasakan peraturan pemastautin & pengekalan data.)

Triage sokongan pelanggan

Pengelasan automatik tiket, draf jawapan yang dicadangkan, carian asas pengetahuan. Ini mengurangkan masa respons pertama dan membenarkan ejen menumpukan pada isu yang rumit.

Bantuan kod dan produktiviti pembangun

Hasilkan ujian unit, cadangan refactor, penerangan kod sebaris.
Banyak pasukan kejuruteraan sudah menggunakan pembantu semasa semakan kod dan penjanaan PR.

Contoh kod — gesaan mudah untuk menjana ujian unit:

prompt = """
You are a python unit test generator.
Given the function below, create pytest unit tests that cover normal, edge, and error cases.
Function:

def add(a: int, b: int) -> int:
kembalikan a + b

"""
# send prompt using the same ChatCompletion pattern as above

Bagaimanakah ChatGPT mengubah aliran kerja dan peranan pekerja?

AI mengalihkan unit kerja: tugasan yang sebelum ini bersifat atom (merangka, meringkaskan, triage) menjadi ditambah: manusia menyediakan niat, pembantu draf, dan manusia mengedit dan meluluskan. Penyelidikan menunjukkan syarikat melabur banyak dalam AI, tetapi hanya sebahagian kecil yang mengatakan mereka telah mencapai kematangan — peluang besar ialah orkestrasi: cara pengurus mereka bentuk semula aliran kerja supaya pasukan manusia+AI bekerjasama secara optimum.

Interaksi berbeza mengikut peranan:

Pemaju: Minta coretan kod, faktor semula, penjelasan tentang gelagat perpustakaan atau ujian automatik.
Pemasar & komunikator: Minta variasi nada, garis besar kempen atau salinan kaya kata kunci.
Penganalisis & ops: Hasilkan SQL atau skrip transformasi data, minta templat pengekstrakan data.
Pengurus & PM: Gunakannya untuk satu halaman, komunikasi pihak berkepentingan, dan untuk menukar output mesyuarat kepada senarai tindakan.

Kepelbagaian kes penggunaan ini menjadikan ChatGPT hadir secara visual: anda akan menemui tetingkap perbualan ChatGPT, anak tetingkap Copilot dalam apl Office, bot Slack automatik yang disokong oleh LLM atau papan pemuka dalaman dengan kotak sembang "Tanya dokumen kami" — semuanya tidak dapat disangkal oleh pekerja dan IT.

Corak reka bentuk semula kerja (contoh praktikal)

Pasukan undang-undang: pembantu merangka taklimat awal, tetapi peguam membuat penaakulan dan pemuktamadkan undang-undang.
Kejayaan pelanggan: pembantu mencadangkan balasan dan mengenal pasti risiko churn, manakala ejen manusia menguruskan perbualan emosi dan strategik.
Produk & kejuruteraan: jurutera menggunakan pembantu untuk perancah (ujian, dokumen) sambil menumpukan pada seni bina dan pemikiran sistem.

Mengukur impak peranan (metrik sampel):

Masa min untuk respons pertama (sokongan).
Nisbah suntingan draf hingga akhir (pasukan kandungan).
Masa kitaran PR untuk kejuruteraan.
Bilangan tiket meningkat (ketepatan triage).

Amalan dan pengoptimuman lanjutan

Corak segera yang mengurangkan halusinasi

Pembumian eksplisit: “Gunakan hanya dokumen yang disenaraikan dalam sources di bawah. Jika anda tidak dapat menjawab, katakan 'Saya tidak tahu'.”
Permintaan output berstruktur: memerlukan JSON atau bahagian bernombor supaya anda boleh menghuraikan dan mengautomasikan.
Contoh beberapa pukulan dengan contoh yang betul dan salah untuk menetapkan jangkaan.

Contoh: gesaan berstruktur untuk keperluan produk:

You are a product analyst. Using only the following three requirement documents (DOC1, DOC2, DOC3), produce:
1) 1-paragraph summary of the product goal.
2) JSON array of feature names with priority (high|med|low).
If information is missing, return an empty array.

Pengesahan & semakan automatik

Gunakan ujian unit untuk gesaan (gesaan emas).
Bandingkan output pembantu dengan pangkalan pengetahuan yang dipilih susun dengan semakan persamaan semantik (RAG + skor keyakinan).
Automatikkan langkah semakan manusia untuk output di bawah ambang kualiti.

Kesimpulan — Adakah ChatGPT kini jelas di tempat kerja, dan apa yang seterusnya?

Ya — ChatGPT jelas di tempat kerja kerana ia dibenamkan, diperalatkan dan kini ditadbir dalam konteks perusahaan. Vendor telah beralih daripada bendera ciri eksperimen kepada penyepaduan yang lebih kukuh (Copilot, pengetahuan syarikat, pengehosan serantau), dan laporan penyelidikan dan industri menunjukkan penerimaan pantas dan minat yang serius untuk meningkatkan skala secara bertanggungjawab.

Intinya untuk pemimpin: layan pembantu seperti platform baharu: tentukan kes penggunaan yang jelas, kunci data & tadbir urus dahulu, perintis untuk mengukur impak, dan kemudian skala dengan pagar. Keuntungan (masa yang dijimatkan, draf yang lebih pantas, triage yang lebih baik) adalah nyata — tetapi begitu juga dengan kewajipan undang-undang dan keselamatan. Lakukan kedua-duanya dengan baik, dan pembantu menjadi bukan sahaja jelas, tetapi sangat diperlukan.

Untuk memulakan, terokai keupayaan model bagiCometAPI dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. com e tAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!