過去兩年，ChatGPT 已不再是實驗性的玩具，而是成為許多企業工作流程中不可或缺的一部分。各部門員工都使用它來撰寫電子郵件、編寫和審查程式碼、總結會議記錄、產生行銷創意以及自動化重複性任務。大型供應商已將類似的生成式人工智慧助理整合到核心生產力套件中（最值得一提的是微軟的 Copilot 產品），而平台層面的改進（模型升級、企業級功能、資料駐留控制）也使得企業更容易採用類似 ChatGPT 的系統，同時滿足合規性和安全性要求。這些產品和政策措施加速了工作場所的整合，並使 ChatGPT 式助理成為所有從事知識型工作的人員的必備工具。
對了，你可以試試 彗星API 它提供對 GPT-5.1、GPT-5 以及超過 100 種用於聊天、圖像、音樂和視訊生成的 AI 模型的存取權限。其 API 價格約為 ChatGPT API 的 80%。
為什麼 ChatGPT 在職場中變得越來越普遍？
ChatGPT（以及其他基於LLM的同類助手）在常見知識任務方面已達到實用級別，例如寫作、摘要、搜尋、分類、初稿編碼、會議記錄生成以及在協作工具中提供對話幫助。這些原因使得它們從實驗階段過渡到成熟階段：
- 生產力提升： 自動化重複性文字工作、草稿撰寫和迭代，並加速開發人員的工作流程。
- 知識工作規模化： 將部落知識和文件轉化為可搜尋的、可生成的助手，幫助新員工並減少上下文切換。
- 競爭優勢： 更快的內容生產、更快的決策資料綜合以及常規流程的新型自動化（例如，合約審查、程式碼腳手架）。
主要的編輯工作流程有哪些？
你會常用到以下三種實用編輯流程：
- 文字驅動的編輯和重新生成 — 透過重寫提示或對相同場景套用新指令來改變鏡頭。
- 參考影像引導編輯 （「影片素材」）— 您可以提供最多 3 張圖片，以在產生的影格中保留角色或物件。
- 幀插值（首幀和末幀） — 提供開始影像和結束影像，Veo 會產生它們之間的過渡序列（如果需要，也可以添加音訊）。
- 場景擴充 — 透過產生一個連接片段來擴展現有的 Veo 產生的（或其他）片段，該連接片段從前一個片段的最後一秒繼續。
- 物件插入/刪除和其他流程編輯工具 — 一些 Flow UI 功能（物件插入/刪除、塗鴉提示、相機角度重拍）是在 Veo 功能的基礎上添加的，可以幫助在 GUI 中進行幀級修飾。
以下我將介紹最常見的程式化和使用者介面工作流程：在 Flow 中編輯（創建者使用者介面）、使用 Gemini 應用程式（快速產生）以及以程式設計方式使用 Gemini API / CometAPI API（用於生產和自動化）。
ChatGPT 在日常工作流程中究竟是如何體現的？
在哪些日常任務中已經顯而易見？
- 電子郵件和溝通： 撰寫草稿，修改措辭，將冗長的論述精簡為行動要點。
- 會議紀要： 即時轉錄+摘要工具減少了手動記筆記的需要。
- 程式碼幫助： 自動補全、錯誤查找、單元測試產生、拉取請求草稿。
- 文件和知識檢索： 將內部文件轉化為對話式問答和結構化知識。
- 內容與行銷： 撰寫部落格文章、廣告文案、A/B 測試方案和社群媒體日曆。
- 營運自動化： 根據自然語言指令產生腳本、SQL 查詢或小型自動化程式。
這些功能不僅體現在「使用者在瀏覽器中使用 ChatGPT」這一行為上，還體現在企業軟體的內建功能（例如 Office 應用中的 Copilot）以及整合到自訂內部工具中的 API 呼叫。微軟將 Copilot 嵌入 Word、Excel 和 Teams 的趨勢清晰地表明，供應商將生成式助理視為核心功能，而非可選插件。 Teams 正在將 ChatGPT 用作一系列可預測任務的增強工具。以下是一些具有顯著影響的範例和簡要的實施模式，您可以立即採用。
請注意： 以下程式碼使用了現代 OpenAI 用戶端模式（基於客戶端的 Python）。我們建議使用 彗星API 由於折扣優惠，使用 API 非常划算。只需將您的 OpenAI 金鑰替換為 CometAPI 金鑰，即可在 CometAPI 聊天和回應端點之間切換。
編輯、起草和創意相關任務
- 電子郵件、職位說明、提案將要點轉化為潤飾後的草稿。
- 行銷文案和A/B測試版本快速構思和本地化變體。
- 政策和文件起草產生初稿和備選措詞。
Python：撰寫並個人化內部電子郵件（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",
]))
整合說明： 此操作應在伺服器端運行；切勿將 API 金鑰嵌入客戶端應用程式。將草稿連同元資料一起儲存到文件儲存庫中，以便進行審計。
會議總結和行動事項提取
常見模式：將會議記錄（來自 Zoom、Teams）輸入到助手，助手會傳回一個簡潔的摘要和指派的行動項。
Python 範例－會議總結器（簡單版本，生產環境需新增身分驗證/稽核和速率限制功能）：
# 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))
（在企業環境中：請在記錄請求、將輸出儲存在使用者記錄中並強制執行資料駐留和保留規則的函數中執行此程式碼。）
客戶支援分診
自動工單分類、建議回覆草稿、知識庫搜尋。這些功能可以縮短首次回應時間，讓客服人員專注於處理複雜問題。
程式碼協助和開發人員效率
- 產生單元測試、重構建議和內嵌程式碼解釋。
- 許多工程團隊已經在程式碼審查和 PR 產生過程中使用助手。
程式碼範例－產生單元測試的簡單提示：
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:
返回 a + b
"""
# send prompt using the same ChatCompletion pattern as above
ChatGPT 如何改變工作流程和員工角色？
人工智慧改變了工作單元：以前各自獨立的任務（起草、總結、分類）變成了 增強流程是：人提供意圖，助手起草，人編輯審核。研究表明，企業正在大力投資人工智慧，但只有一小部分企業表示其技術已臻成熟——真正的機會在於流程編排：管理者如何重新設計工作流程，從而使人機團隊實現最佳協作。
互動方式因角色而異：
- 開發商： 要求提供程式碼片段、重構範例、庫行為解釋或自動化測試。
- 行銷人員和傳播人員： 請求提供語氣變體、活動大綱或包含關鍵字的文案。
- 分析師和營運人員： 產生 SQL 或資料轉換腳本，請求資料提取範本。
- 經理和專案經理： 可用於製作單頁文件、與利害關係人溝通，並將會議成果轉化為行動清單。
ChatGPT 的多樣化應用場景使其在視覺上清晰可見：你會發現 ChatGPT 對話視窗、Office 應用程式中的 Copilot 面板、由 LLM 支援的自動化 Slack 機器人，或是帶有「諮詢我們的文件」聊天框的內部儀表板——所有這些都讓員工和 IT 人員一眼就能認出來。
工作重組模式（實際案例）
- 法律團隊： 助理負責起草初步簡報，但律師負責法律推理和最終定稿。
- 客戶成功案例： 助理會提出回覆建議並識別客戶流失風險，而人工客服則負責處理情感和策略方面的對話。
- 產品與工程： 工程師利用助手來搭建鷹架（測試、文件），同時專注於架構和系統思考。
衡量角色影響力（範例指標）：
- 首次回應平均時間（支援）。
- 草稿到最終編輯比例（內容團隊）。
- 工程領域的公關週期時間。
- 升級處理的工單數量（分診準確率）。
進階實踐和優化
減少幻覺的提示模式
- 明確的接地： 僅使用以下列出的文件：
sources下面。如果你無法回答，請說「我不知道」。 - 結構化輸出請求： 需要 JSON 或編號的分段，以便進行解析和自動化。
- 小樣本範例 透過正確和錯誤的例子來設定期望。
例如：產品需求結構化提示：
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.
驗證與自動化檢查
- 使用單元測試來測試提示（黃金提示）。
- 將助手輸出與精心整理的知識庫進行比較，並進行語意相似性檢查（RAG + 置信度評分）。
- 對低於品質閾值的輸出結果，自動執行人工審核步驟。
結論—ChatGPT 現在是否已明顯發揮作用，接下來會發生什麼？
是的——ChatGPT 的應用顯而易見，因為它已嵌入企業環境，並經過整合和控制。供應商已從實驗性功能開關轉向更成熟的整合（例如 Copilot、企業知識庫、區域託管），研究和行業報告也顯示，ChatGPT 正在迅速採用，並且企業對如何負責任地擴展其規模表現出濃厚的興趣。
領導者應牢記： 將助手視為一個全新的平台：首先明確使用場景，鎖定數據和治理，進行試點以評估影響，然後製定相應的安全措施並逐步推廣。其優點（節省時間、加快草稿撰寫速度、提高優先順序效率）是實實在在的——但法律和安全義務也同樣不容忽視。如果這兩方面都做得出色，助手不僅會變得顯而易見，而且會變得不可或缺。
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