# 策展 · X (Twitter) 🔥🔥🔥🔥🔥
> 📖 本站完整內容索引（documentation index）：[llms.txt](/llms.txt)
> 作者：OpenAI (@OpenAI) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-07-09
> 原始來源：https://x.com/OpenAI/status/2075274271845404744
## 中文摘要
OpenAI 推出 ChatGPT Work 整合 GPT-5.6 模型，讓使用者能跨應用程式與檔案自動執行複雜工作流。
> 這段影片展示了 ChatGPT Work 如何透過整合多種應用程式與自動化工作流程，協助使用者完成複雜的專案任務。
ChatGPT Work 是一款由 GPT-5.6 驅動的新 Agent，能把使用者的目標轉成實際成果。除了回答問題，它也能跨越網頁、行動裝置與桌面應用程式，獨立完成包含文件撰寫、簡報製作、資料分析及網頁開發在內的端到端任務，並支援在使用者離線時透過「排程任務（Scheduled Tasks）」自動處理重複性工作，例如將 Microsoft Teams 或 Slack 的訊息轉換為文件或簡報。
> 影片展示了 ChatGPT 整合 GPT-5.6 模型後，如何協助不同領域的專業人士自動化工作流程並解決複雜問題。
**GPT-5.6 模型家族與效能表現**
OpenAI 同步發布了 GPT-5.6 模型家族，提供三種不同定位的選擇：
- **Sol**：旗艦模型，具備最強的推理能力與長程 Agent 執行力，適用於複雜程式開發與科學研究。
- **Terra**：平衡效能與成本，適合日常工作需求。
- **Luna**：追求極致速度與經濟效益，適合高流量任務。
> 本圖表比較了 GPT-5.6 家族、GPT-5.5、Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 及 Gemini 3.1 Pro Preview 在 Agents' Last Exam 測試中，其 API 成本與得分之間的權衡關係。
在效能評測上，GPT-5.6 Sol 在「Agents’ Last Exam」取得 53.6 分，大幅領先 Claude Fable 5；在「Artificial Analysis Coding Agent Index」中以 80 分創下新高，且執行成本與時間均顯著低於競爭對手。GPT-5.6 具備更強的電腦使用能力，能檢查並優化渲染結果，而不僅僅是生成程式碼。
> 此圖表比較了 GPT-5.6 家族（Sol、Terra、Luna）、GPT-5.5、Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 以及 Gemini 3.1 Pro Preview 在 Coding Agent Index v1.1 中的 API 成本與 Index 分數權衡關係。
此外，GPT-5.6 在知識工作評估中表現優異，Terra 超越了 GPT-5.5 且成本更低，Luna 則以不到一半的 API 成本幾乎達到 GPT-5.5 的峰值效能。
> 在 SEC-Bench Pro (Multi-Agent) 基準測試中，GPT-5.6 Sol 使用 16 個 Agent 時在較短的模擬延遲內（約 8 分鐘）即達到 76% 的最高分數，展現出比使用 4 個或 1 個 Agent 更高的效率與性能。
**桌面應用程式與開發者工具整合**
OpenAI 將 Codex 整合進全新的 ChatGPT 桌面應用程式，並提供多項針對開發者的升級：
- **Sites**：目前處於 Beta 階段，讓使用者能將工作成果直接部署為互動式網頁應用，包含託管、儲存與選用驗證功能。
> 這是一段名為《Saltwind》的帆船航行模擬遊戲演示，玩家需透過操控帆船穿過海面上的標記閘門。
- **Computer Use**：支援更快速的背景操作，並新增子母畫面功能，讓使用者能即時監控 Agent 的執行過程。
- **Chrome 擴充功能**：支援跨分頁上下文理解，並能直接存取桌面端的檔案、專案資訊與 plugin。
- **程式開發工作流**：支援在 diffs 內行內編輯程式碼、側邊欄審查 Pull Request，以及透過更快的 Computer Use 提升開發效率。
**安全防護與正當使用**
GPT-5.6 在生成期間會以即時的資安與生物風險分類器檢查輸出，因此部分請求可能被拒絕，或在串流中暫停幾秒等待審查。這些機制也可能影響正當的雙用領域工作；OpenAI 表示會持續保留程式碼審查、漏洞研究、修補開發、除錯與防禦性測試等合法用途。若產品面向個別終端使用者，應在每次請求提供穩定且保護隱私的 `safety_identifier`。
**API 遷移與推理設定**
- **模型與 API**：依工作負載選擇 `gpt-5.6-sol`、`gpt-5.6-terra` 或 `gpt-5.6-luna`；`gpt-5.6` alias 會導向 Sol。推理、工具呼叫與多輪工作流應改用 Responses API；Codex 也可透過 OpenAI Docs skill 協助套用遷移建議。
- **推理與上下文**：先沿用既有 `reasoning.effort` 作為基準，再比較較低一級的設定；延遲敏感工作可從 `low` 或 `medium` 開始，只有量測到品質收益時才提高至 `high`、`xhigh` 或 `max`。跨輪目標與假設仍一致時可用 `reasoning.context: "all_turns"` 搭配 `previous_response_id`，不再相關時則切回 `current_turn`。
- **成本與遷移驗收**：追蹤快取寫入、快取命中、總 token、延遲、成本與最終答案完整性；呼叫、回合或中間輸出變少，只有在使用者看見的結果仍符合品質標準時才算改善。
**自主權與權限邊界**
GPT-5.6 可主動而持續地執行任務，因此提示應先定義每類請求授權的行動範圍：回答、解釋、審查、診斷與規劃只讀取資料並回報；變更、建置與修復才可在範圍內改動並做非破壞性驗證；外部寫入、破壞性操作、購買或明顯擴大範圍仍需確認。將可直接執行的本機讀檔、搜尋、編輯與測試列清楚，比在提示裡反覆要求「先詢問」更能避免不必要的權限卡點。
**提示策略、Pro mode 與工具編排**
- **從小開始**：以能穩定完成任務的最小提示與工具集起步，只在評估發現明確缺口時才加指示、範例或工具。過長的系統提示、工具說明與累積上下文容易帶來多餘探索、重複驗證與成本。
- **保留必要資訊**：GPT-5.6 本身偏向精簡；不要只寫「簡短」或「最少文字」，應改為要求保留結論、證據、重要限制與下一步，再刪除重複與可選背景。
- **品質優先時才用 Pro mode**：在 Responses API 設定 `reasoning.mode: "pro"`，並獨立比較不同 effort 的品質、延遲與成本；不需要在提示裡要求模型「更努力思考」。
- **依任務選擇 Programmatic Tool Calling**：適合過濾、彙整、去重、排名或驗證等可預測的中間處理；若結果會改變下一步判斷、需要核准，或最終答案必須保留引用與原生產物，則維持直接工具呼叫。
**部署與遷移建議**
- **部署時程**：ChatGPT Work 即日起向 Pro、Enterprise 與 Edu 方案使用者開放，並將於未來幾天擴展至 Plus 與 Business 方案。桌面版應用程式已於 Windows 與 Mac 平台全球上線，且所有方案（包含免費版）皆可使用 Chat、Work 與 Codex 功能。
- **遷移建議**：官方建議開發者可更新 Codex 應用程式以獲取最新功能。對於複雜任務，Pro 與 Enterprise 使用者可選擇 GPT-5.6 Pro 以獲得最高品質的結果，並透過明確的目標導向提示詞取代冗長的步驟說明，以提升執行效率。
> 在 FrontierCode 1.1 Extended 基準測試中，GPT-5.6 Sol 取得 60.6% 的成績，超越 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8，展現出強勁的程式碼與推理能力。
> 一位任職於 Ramp 的應用 AI 工程師分享以 GPT-5.6 開發服務的經驗。
> 透過 AI 助理自動化處理軟體部署請求與郵件回覆流程。
> OpenAI 展示了 ChatGPT 具備「電腦使用（Computer use）」功能，能直接操作應用程式來完成複雜任務。
> 透過 ChatGPT 工作介面整合 Google 文件、Gmail 與 Notion，實現自動化專案管理與溝通流程。
> 這是一份關於更新 GPT-5.6 最新模型指南的程式碼合併請求（Pull Request）文件截圖。
## 媒體內容
**這段影片展示了 ChatGPT Work 如何透過整合多種應用程式與自動化工作流程，協助使用者完成複雜的專案任務。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:14）：
```
協助我為一條涵蓋材料、財務預測與行銷的新產品線製作一份上市簡報。
```
原文：Help me build a go-to-market deck for a new product line covering materials, financial projections, and marketing.
Prompt（00:42）：
```
現在製作幾張生活風格圖片，並將它們模擬放置在我們的產品詳細頁面上。
```
原文：Now create a few lifestyle images and mock them up on our product detail page.
Prompt（00:52）：
```
太棒了，現在讓我們使用我們的品牌模板，將這一切轉化為一份領導層簡報。
```
原文：Great, now let's turn all of this into a leadership deck using our brand template.
Prompt（01:44）：
```
使用長條圖來更好地強調第四季的銷售躍升，並以條列式與簡報標題說明成長故事。
```
原文：Use a bar chart to better emphasize the Q4 sales jump, and explain the growth story in bullets and the slide title.
Prompt（01:56）：
```
與團隊分享這份簡報，並在收到回饋時進行更新。
```
原文：Share the deck with the team and update it as feedback comes in.
操作步驟：
1. （00:14）輸入語音指令建立簡報
2. （00:42）輸入指令生成並模擬產品圖片
3. （00:52）輸入指令將內容轉為品牌簡報
4. （01:44）輸入指令調整圖表類型與說明文字
5. （01:56）輸入指令分享簡報並設定自動更新
**影片展示了 ChatGPT 整合 GPT-5.6 模型後，如何協助不同領域的專業人士自動化工作流程並解決複雜問題。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（02:05）：
```
請為自己設定一個端到端的目標。請使用歷史發布作為資訊來源來建構儀表板本身。請使用 Three Wishes 的品牌識別，特別是新的品牌識別。我們正在使用新的包裝盒。
```
原文：Please set a goal for yourself to do this end-to-end. Please use historical launches as like a means to inform the dashboard itself. Use the Three Wishes branding, especially the new branding. We have new boxes that we're using.
Prompt（03:49）：
```
我們應該在自動機中創造什麼？
```
原文：Co powinniśmy stworzyć w automata?
操作步驟：
1. （00:52）使用筆電設定溫室自動化參數。
2. （02:05）在對話框輸入零售業營運需求。
3. （02:29）瀏覽自動生成的儀表板介面。
4. （03:35）在研究工具中輸入數學問題。
5. （03:50）在對話框輸入自動機相關研究問題。
**逐字稿**
- `00:00` 這裡是日本北海道。（This is Hokkaido, Japan.）
- `00:02` 這位是 Hiroki。（And this is Hiroki.）
- `00:04` Hiroki 一直在使用 GPT 5.6 來自動化他的農場。（Hiroki's been using GPT 5.6 to automate his farm.）
- `00:09` 等等，我們先回顧一下。（Wait, let's back up.）
- `00:13` 在過去的幾週裡，世界各地的使用者一直在新的 ChatGPT 中測試 GPT 5.6。（Over the last few weeks, users around the world have been testing GPT 5.6 in the new ChatGPT.）
- `00:20` 你們已經見過 Hiroki 了，我們稍後會再回到他身上。（You already met Hiroki. We'll come back to him.）
- `00:23` 還有紐約的一對夫婦，他們使用 GPT 5.6 來協助經營他們在餐廳裡運作的麥片生意。（And then there was a couple in New York who used GPT 5.6 to help run a cereal business from their dining room.）
- `00:30` 還有他們的兒子，Alice。（And their son, Alice.）
- `00:31` 它叫做 Cotton Candy。（It's called Cotton Candy.）
- `00:32` 不是要自誇，但這是我個人的最愛。（Not trying to glaze myself. Personally, my favorite.）
- `00:35` 還有波蘭的那位數學家，他使用 5.6 解決了一個無法解決的問題。（And then the mathematician in Poland who used 5.6 to solve an unsolvable problem.）
- `00:41` 但我們之後會談到這些。先從 Hiroki 開始吧。（But we'll get to all of that. Let's start with Hiroki.）
- `00:49` 他使用 5.6 來自動化他溫室門的開關。（He used 5.6 to automate the opening and closing of his greenhouse doors.）
- `01:01` 5.6 教導他需要購買哪些裝置、如何連接 Raspberry Pi，以及如何安裝馬達。（5.6 taught him which gadgets he needed to purchase, how to wire a Raspberry Pi, and then how to install a motor.）
- `01:11` 而且它成功了。（And it worked.）
- `01:12` 現在，5.6 也正在協助人們經營小型企業。（Now, 5.6 is also helping people run small businesses.）
- `01:16` 這位是 Jake。（This is Jake.）
- `01:17` 他是 Three Wishes 團隊的成員，他正在向我們展示他如何對模型下達 prompt。（He's on the Three Wishes team, and he's showing us how he prompts the model.）
- `01:21` 所以，我總是先說，請為自己設定一個目標來完成這個端到端的工作。（So, I always start by saying, please set a goal for yourself to do this end-to-end.）
- `01:25` 請使用歷史發布資料作為資訊，來為儀表板本身提供參考。（Please use historical launches as, like, a means to inform the dashboard itself.）
- `01:29` 使用 Three Wishes 的品牌形象，特別是新的品牌形象。（Use the Three Wishes branding, especially the new branding.）
- `01:32` 我們有正在使用的新包裝盒。（We have new boxes that we're using.）
- `01:34` 這是我見過最雜亂無章的思緒流。（It is the most disorganized thought stream that I've ever seen.）
- `01:37` 完全同意。不，我明白了。（Totally. No, I got it.）
- `01:37` 對他們來說，這簡直是令人驚嘆的輸出。（To them, it's, like, incredibly amazing output.）
- `01:40` 5.6 能夠將那五分鐘的腦力激盪轉化為一個計畫。（5.6 is able to take that five-minute brain dump and turn it into a plan.）
- `01:44` 它可以提取相關的資料和品牌 asset，並將其轉化為精緻且可用的成品，例如這個儀表板、簡報或試算表。（It can pull the relevant data and brand assets, and it can turn it into something polished and usable, like this dashboard, or a presentation, or a spreadsheet.）
- `01:53` 這感覺像是你通常認為只有價值數十億美元的大公司才能打造出來的東西。（This feels like something you would normally think a big billion-dollar company could build.）
- `01:57` 然後你會想，我們竟然能得到這個？我有我專屬的軟體系統了嗎？（And you're like, we get this? I have my bespoke software system?）
- `02:01` 5.6 也正在協助研究人員做出發現。（5.6 is also helping researchers make discoveries.）
- `02:04` 這是 Bartosz。（Here's Bartosz again.）
- `02:06` 他研究同一個數學問題已經三年了，卻一直無法解決。（He'd been working on the same math problem for three years, and he couldn't solve it.）
- `02:10` 我決定，好吧，我要試試新的 Codex 5.6。（I decided, okay, I'm going to try the new Codex 5.6.）
- `02:15` Codex 能夠提出一個全新的想法，它幫助我們反證了我們這三年來一直試圖證明的猜想。（Codex was able to come up with a completely new idea, and it just helped us disprove the conjecture that we were trying to prove for these three years.）
- `02:24` 噢，我對這個發現感到非常興奮。（Oh, I'm so excited of the discovery.）
- `02:28` 5.6 能夠接收 Bartosz 的 prompt，並將運算拆分為平行的工作流，由多個 Agent 解決問題的不同部分。（5.6 is able to take Bartosz's prompt and divide the computation into parallel work streams, with multiple agents solving different parts of the problem.）
- `02:37` 而且 5.6 在接收你的 prompt 並將其貫徹到底直到最終結果方面表現得更好。（And 5.6 is better at taking your prompt and following it through all the way to the end result.）
- `02:43` 我讓 Hiroki 來解釋。（I'll let Hiroki explain.）
- `03:04` 你看，有了 5.6，工作不再只是停留在螢幕上。（You see, with 5.6, the work is no longer just staying on the screen.）
- `03:09` 它正在對現實世界產生影響。（It's making a difference in the physical world.）
- `03:11` 從小型企業、農民，到世界上最頂尖的數學家，涵蓋了所有領域。（For everything from small businesses, to farmers, to the world's best mathematicians.）
- `03:18` 我親眼見證了這份魔法。（I was able to see the magic in my own mind.）
- `03:22` 謝謝。（Thank you.）
- `03:25` 非常感謝。（Thank you so much.）
**在 SEC-Bench Pro (Multi-Agent) 基準測試中，GPT-5.6 Sol 使用 16 個 agent 時在較短的模擬延遲內（約 8 分鐘）即達到 76% 的最高分數，展現出比使用 4 個或 1 個 agent 更高的效率與性能。**
**數據表**
| | 起始 | 最佳 | 結束 |
| --- | --- | --- | --- |
| GPT-5.6 Sol · 16 agents | (1.5 min, 22%) | (8.0 min, 76%) | (8.0 min, 76%) |
| GPT-5.6 Sol · 4 agents | (1.5 min, 20%) | (12.0 min, 74%) | (12.0 min, 74%) |
| GPT-5.6 Sol · 1 agent | (1.5 min, 17%) | (20.5 min, 71%) | (20.5 min, 71%) |
**這是一段名為《Saltwind》的帆船航行模擬遊戲演示，玩家需透過操控帆船穿過海面上的標記閘門。**
**影片中的 Prompt 與操作**
操作步驟：
1. （00:00）點擊「START REGATTA」開始遊戲
2. （00:05）操控帆船穿過第一個閘門
3. （00:08）操控帆船穿過第二個閘門
4. （00:11）操控帆船穿過第三個閘門
5. （00:14）操控帆船穿過第四個閘門
**在 FrontierCode 1.1 Extended 基準測試中，GPT-5.6 Sol 取得 60.6% 的成績，超越 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8，展現出強勁的程式碼與推理能力。**
**數據表**
| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Claude Sonnet 4.6 | 40.0 |
| SWE-1.7 | 54.6 |
| GPT-5.6 Luna | 55.1 |
| GPT-5.6 Terra | 55.8 |
| Claude Sonnet 5 | 56.2 |
| GPT-5.5 | 56.7 |
| Claude Opus 4.8 | 59.6 |
| GPT-5.6 Sol | 60.6 |
| Claude Fable 5 | 64.9 |
**一位任職於 Ramp 的應用 AI 工程師分享以 GPT-5.6 開發服務的經驗。**
**逐字稿**
- `00:00` 我是 Sam Kronick。我是 RAMP 應用人工智慧團隊的一名工程師。我要求 GPT-5.6 從零開始建立一個完整的服務，基本上是根據口述的自然語言規格來完成。（I'm Sam Kronick. I'm an engineer on the Applied AI team at RAMP. I've asked GPT 5.6 to build an）
- `00:07` 我只需要打開麥克風開始說話，並真正描述我想要在該服務中實現的想法和屬性。（entire service basically from scratch, from the spec, which was dictated natural language. I just）
- `00:13` 然後我要求 GPT-5.6 以端到端的方式將其建構出來。那種信任程度，讓我真正相信一旦模型和我討論出我們想要建構的架構，（turn on the mic and start talking and really describe the ideas and properties I want in that）
- `00:18` 它就能正確地產出程式碼。這與該模型以前的版本相比，確實有了很大的改變。（service. And then I asked 5.6 to build it out end to end. And that level of trust where I really）
- `00:25` 以前，我更擔心需要審查每一行程式碼，（trust that once the model and I have hashed out the shape of what we want to build, it's）
- `00:30` 並確認它是否添加了冗餘內容，（going to get the code right. And that's something that's really changed from previous versions）
- `00:34` 或是遵循了我程式庫中的模式。（of the model. Previously, I was much more concerned about reviewing every line and understanding）
- `00:39` 現在，我們已經能夠在更高的層次上運作，（really was it adding slop or following the patterns I had in my code base. Now we've kind）
- `00:45` 只需專注於想法本身。（of been able to operate at a higher level and just focus on the ideas.）
**透過 AI 助理自動化處理軟體部署請求與郵件回覆流程。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:02）：
```
你能總結一下這個嗎？
你能幫我總結這個表單嗎？
```
原文：Can you summarize this?
Can you summarize this form for me?
Prompt（00:18）：
```
你能把這些缺口變成一份有負責人和日期的上線準備計畫嗎？
```
原文：Can you turn these gaps into a go-live readiness plan with owners and dates?
Prompt（00:32）：
```
將當前狀態和目標日期添加到 4 個待處理項目中
```
原文：Add the current status and target dates to the 4 open items
Prompt（00:47）：
```
你能幫我起草一封回覆給 Maya 的郵件嗎？
```
原文：Can you draft a reply to Maya for me?
操作步驟：
1. （00:02）AI 助理讀取表單內容並進行總結。
2. （00:12）AI 助理自動填寫表單欄位。
3. （00:25）AI 助理建立並匯出「Go-live readiness plan」至 Google Sheets。
4. （00:38）AI 助理更新表單中剩餘的 4 個項目。
5. （00:53）AI 助理在 Gmail 中撰寫回覆郵件。
6. （00:59）使用者點擊發送郵件。
**OpenAI 展示了 ChatGPT 具備「電腦使用（Computer use）」功能，能直接操作應用程式來完成複雜任務。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:14）：
```
電腦，請根據我的筆記內容，為我的馬鈴薯簡報新增幾張投影片。
```
原文：Computer add a few new slides to my Parmentier keynote with the rough ideas from my notes
操作步驟：
1. （00:14）在對話框輸入指令並送出。
2. （00:18）ChatGPT 讀取筆記並自動操作簡報軟體新增投影片。
3. （00:25）透過子母畫面顯示簡報編輯過程。
4. （00:38）ChatGPT 在通訊軟體與瀏覽器間切換，並在試算表中填入數據。
**透過 ChatGPT 工作介面整合 Google 文件、Gmail 與 Notion，實現自動化專案管理與溝通流程。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:00）：
```
請根據你從 Slack 聊天中收集到的資訊，草擬本週的執行流程。
```
原文：Go ahead and draft the run of show for this week based on what you gathered from slack chatter
Prompt（00:16）：
```
分享給我的團隊
```
原文：share it with my team
操作步驟：
1. （00:00）於 ChatGPT 輸入框輸入指令並由 AI 生成專案執行流程草稿。
2. （00:08）於 ChatGPT 介面點選「Inbox Manager」並在 Gmail 介面撰寫郵件回覆。
3. （00:12）點擊 Gmail 的「Send」按鈕發送郵件。
4. （00:15）於 ChatGPT 輸入框輸入指令以更新 Notion 任務清單。
5. （00:17）點擊 Notion 連結以檢視更新後的「Weekly Launch Checklist」。
## 標籤
新產品, 功能更新, ChatGPT, GPT, 自動化, OpenAI