Hi 我是朱騏 👋 又到了每週給你寫封信的時間啦～
這篇文章為了記錄我使用 Codex 的詳細細節，因此內容長度比較長。
建議可以先保存下來，工作時看一下獲得啟發。
我最近越來越常把工作和生活中的瑣事交給 Codex。
以前使用聊天型 AI 時，我常常先在對話框裡討論內容。討論完以後，還要自己把文字複製到 Word、重新調整格式，最後存成檔案。
但有趣的是…現在我可以直接跟 Codex 說：
「把剛剛的內容整理成 .docx (Word 檔案)，輸出到指定資料夾。」
接下來它就會繼續把文件完成，我不用再自己複製貼上。
這讓我意識到：
Codex 的價值在於它能操作工具、讀取資料，
接著把任務一路做到可以使用的成果。
這篇文章會分享 3 個重點：
Plugin 如何讓 Codex 連接外部工具與資料 (10 個我推薦安裝的 Codex Plugins)
我目前最常用的 5 個工作案例與 5 個生活案例 (10 個實際使用案例)
密集使用 1 個月後，我學到使用 Codex 的 4 個體悟
如果你也想知道日常有哪些事情可以交給 Codex，接著看下去吧。
如果你常常訂了很多目標，最後卻因為拖延、分心，或事情太多而沒有完成…
我最近正在規劃一堂【普通人的多工專案管理術】。
這堂課會教你如何整理手上的多個目標、安排執行順序，並把腦中的想法拆成每週真正做得完的行動。(還有專屬 AI 章節)
目前正在透過問卷收集大家最常遇到的問題。
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如果想讓 Codex 幫我們完成更多事情，其中一個重要的概念，就是替它增加不同的 Plugin。
原本 AI 只能在對話框裡回答問題。
接上不同工具之後，它就可以開始：
讀取檔案
操作瀏覽器
搜尋 Email
查看行事曆
建立文件
製作簡報
更新外部資料
我自己在使用 Codex 的時候，安裝了以下的 plugin：
Browser：開啟、檢查與操作網頁
Computer Use：操作 macOS 上的桌面應用程式
Sites：建立與部署網站
Gamma：建立簡報、文件與網頁
GitHub：檢查程式碼、Issue、PR 和 CI
Gmail：搜尋與管理 Email
Google Calendar：讀取與管理行事曆
Google Drive：搜尋 Drive、Docs、Sheets、Slides
Notion：讀取與更新 Notion
PDF：讀取、建立與處理 PDF
真的很多，但我不建議一開始就把所有東西全部裝好。
比較簡單的做法，是先開始使用 Codex。
等到某一天你交辦一件任務，它告訴你缺少某個能力時，再去補上那個 Plugin 就可以了。
如果是一般知識工作者，我自己最常使用的 5 個 Plugin 是：
Browser
Computer Use
Gmail
Google Calendar
Google Drive
這些本來就是我們每天坐在電腦前最常操作的東西。
當 Codex 也可以操作這些工具之後，很多原本需要自己手動完成的工作，就開始有機會直接交辦給它。
接下來分享我自己目前最常使用的 10 個案例。
我分成兩個 Part 來說明：
工作
生活
第一個我很喜歡的使用方式，是把行政表單交給 Codex。
前陣子我受邀加入一個社團，需要填寫一份報名問卷。我看到這種東西的第一個反應通常都是：
好麻煩。
因為裡面往往又要重新填一次：
公司名稱
職稱
個人介紹
個人照片
官方網站
Facebook
Instagram
Threads
YouTube
Blog
這些資料其實我們以前已經填過無數次了。
後來我乾脆在自己的電腦裡準備一份「個人基本資料」文件，把平常常用的資訊全部整理在裡面。以後碰到類似的表單，我就可以讓 Codex 先讀取這份資料，再打開網頁幫我填寫。
這時候 Computer Use 就非常有用。
因為 Codex 可以像人一樣操作瀏覽器：
找到對應欄位
讀取我事先準備好的基本資料
把資料填進表單
檢查是否有遺漏
所以現在只要遇到報名表、基本資料表或重複性的行政表單，我第一個念頭通常都是：
「這件事情能不能直接交給 Codex？」
第二個用途，是幫我準備課程。
我在備課時，會希望自己可以非常精確地掌握每一個環節到底要講什麼，所以我通常不會一開始直接叫 AI 做投影片。
我會先把整堂課的結構定義好。
例如：
課程簡介
為什麼這個主題重要
學習這個主題時常犯的錯誤
具體執行步驟
常見問題
示範案例
結構定義完成之後，我才讓 Codex 幫我搜尋網路上的補充資料，再根據這個架構一起完成逐字稿。
這個方法其實不只適合老師。
如果你平常需要做工作簡報，也可以使用一樣的方法。例如你下週要進行一場重要的專案報告，你可以先把自己要講的內容寫成接近逐字稿的形式，再先確認：
每一個段落到底要傳達什麼？
順序合不合理？
哪些細節一定要留下？
哪些地方需要補充例子？
哪些地方可以刪減？
當文字確定之後，再開始做投影片，通常會輕鬆很多。
逐字稿完成之後，我下一步通常會搭配 Gamma 製作投影片。
我喜歡這個工作流程的原因，是我可以先掌握完整內容，再把內容轉換成視覺呈現。尤其當我已經寫好逐字稿之後，可以要求 Gamma 盡可能保留原本的文字。
這樣我可以更精準地控制：
每張投影片要講什麼
每張投影片要留多少字
哪些細節一定不能被刪除
一段內容應該拆成幾張投影片
這件事情對我很重要。
因為直接叫 AI「幫我做簡報」時，我很常遇到一個問題：
AI 太喜歡摘要。
原本我提供了一段很完整的說明，它可能最後只留下三個 bullet point。但是有些教學內容裡，那些細節本身就是我要講的東西。
所以我現在比較喜歡的做法，是先用 Codex 完成內容，再把內容交給 Gamma 做視覺化。
第四個用途，是處理課程的行政溝通。
例如每次上課前，我可能都需要寄 Email，或者在 Discord 裡提醒學員：
上課前要準備什麼
有哪些軟體需要先安裝
哪些帳號需要先註冊
上課時要打開哪些資料
課後有哪些練習
以前這些訊息全部都要自己重新整理。
現在我可以直接讓 Codex 去讀課程內容，再告訴它：
「根據這次的課程，整理出學員上課前需要準備的事項，並幫我寫一封課前提醒。」
因為它已經知道課程內容，所以通常整理出來的提醒會比單純叫 AI 憑空寫一封通知更完整。最後我只需要檢查一下資訊和語氣，就可以發出去。
第五個用途，是修改網站。
我不是前端工程師，但是有時候看到別人的網站有某個效果，會覺得：
「這個放到我的網站好像也不錯。」
以前碰到這種事情，我可能需要自己慢慢研究：
這個效果叫什麼？
CSS 要怎麼寫？
我的網站是哪一個 class？
程式碼要貼在哪裡？
改了之後會不會影響其他區塊？
現在我會直接把想要的效果告訴 Codex。它可以先讀網站的 HTML 結構，再幫我判斷 CSS 應該怎麼寫。
有時候我甚至不知道那個效果叫什麼。
那也沒關係。
我就直接截圖給它看，告訴它：
「我想要這個效果。」
接下來再一起測試和修改。
對我來說，這種用法的價值很高，因為我不用先學完整套前端知識，才有能力做一些小幅度的網站調整。
Codex 也不只適合工作。
我現在生活中也有不少事情會交給它。
第一個就是新聞。
我現在幾乎不主動看新聞，其中一個原因，是我沒有很想知道每一則社會新聞。但是完全不看新聞，有時候又會跟不上重要的時事。
所以我比較想要的是：
每天有人幫我篩選一次。
例如只留下：
真正重要的台灣新聞
政策或社會上的重大變化
科技與 AI 新聞
今天是否有特殊天氣
可能影響日常生活的資訊
Codex 可以去搜尋不同來源，再幫我整理成一份我想看的版本。
這件事情對我最大的改變，是我重新拿回「決定自己要看什麼」的主動權。我不需要打開新聞網站後，網站放什麼我就看什麼。
我可以先告訴 AI：
哪些主題對我重要
哪些新聞可以忽略
哪些資訊需要多找幾個來源
哪些事情只需要一句話摘要
再讓它幫我篩選。
第二個是安排週末要去哪裡。
帶小孩出門其實很累。
最累的有時候還不是出門本身，是出門以前你還要先研究：
哪裡適合小孩？
天氣好不好？
交通方便嗎？
附近有沒有吃飯的地方？
最近有沒有新的親子景點？
下雨的話有沒有備案？
所以我會直接叫 Codex 幫我整理三套行程提案。
例如：
方案 A：室內
方案 B：戶外
方案 C：半日輕鬆行程
接著再讓它搜尋最新的部落格文章、親子網站，甚至整理親子 KOL 最近分享過的景點。
最後我只需要從三個方案裡挑一個，再跟家人討論就好。
我覺得這種資訊蒐集型的事情，非常適合交給 AI。
因為真正重要的事情是： 我們一家今天到底想去哪裡？
蒐集幾十個景點，本身沒有太大的價值。
第三個用途，是替自己設計學習課程。
例如最近我突然想學一個新的主題，我可以先把幾個資訊告訴 Codex：
我目前的程度
我為什麼想學
我最後想做到什麼
我一週可以花多少時間
我比較喜歡影片、文章還是實作
接下來讓它幫我安排學習路線，再到 YouTube 或其他網站搜尋適合的學習資源。
我很喜歡這種方式。
因為 YouTube 本身其實有大量非常好的免費教材。問題是演算法不知道你現在學到哪裡，它推薦給你的影片可能很有趣，但是跟你目前的程度沒有關係。
AI 可以先知道你的學習目標，再幫你把這些散落在網路上的內容重新排序：
先學基礎概念
再看入門示範
開始進行簡單實作
補充進階知識
最後完成一個小作品
這樣最後得到的，其實就是一套只屬於自己的線上課程。
延伸教學影片 👇
第四個用途，是建立生活策展網站。
例如我有時候週五下午想出去走走，但是完全不知道去哪裡。那我可以平常就讓 Codex 幫我蒐集：
華山最近有什麼展覽
台北有哪些美術館活動
有哪些值得去的咖啡館
最近有哪些新開的空間
有哪些適合一個人放鬆半天的地方
然後把這些資料整理到一個自己的網站裡。
久了之後，我就會得到一個很有趣的東西：
自己的「放鬆資料庫」。
下次想出門時，我不用再重新打開：
Google
Instagram
部落格
地圖
活動網站
四處搜尋。
我只要打開自己的策展網站，看今天比較想去哪裡就好了。
第五個，是我很常使用的一個方法：
Codex + Obsidian 做月復盤。
我平常本來就會留下很多紀錄。
例如：
每日日記
工作日誌
Google Calendar
專案筆記
閱讀筆記
生活反思
問題是，一個月過去之後，這些內容其實非常分散。
所以月底的時候，我會讓 Codex 先去讀取這些資料，接著幫我找出：
這個月完成了哪些重要事情
有哪些問題重複出現
最近一直在思考什麼
有哪些值得留下的工作經驗
有哪些生活方式需要調整
有哪些事情值得下個月繼續追蹤
不過，我不會直接讓 AI 幫我「生成一篇月復盤」。
我比較喜歡採用訪談的方式。
也就是讓 Codex 根據它看到的資料，一題一題訪問我。它問，我用語音轉文字回答，接著它再幫我記錄、整理與萃取。
這樣最後留下來的內容，仍然是我自己的想法。Codex 主要負責的，是幫我把散落的記憶找回來。
在每天都使用超過 12 小時的情況之下，我有下面 4 個非常深刻的體悟：
很多人會問：
「我到底要怎麼知道哪些事情可以交給 AI？」
我現在有一個判斷方式：
先從自己不喜歡做的行政工作開始。
例如：
蒐集資料
整理資料
填寫重複表單
整理通知
搜尋景點
整理會議資訊
建立初版文件
這些工作很多都是 AI 很擅長的事情。尤其「蒐集」和「整理」這兩件事，我現在會盡量減少自己親手做。
因為真正需要我花腦力的，是：
看到這些資訊之後，我要做什麼判斷？
哪些資訊值得相信？
哪些事情值得採取行動？
接下來要優先做哪一件事？
這部分才是我希望把時間留下來處理的事情。
第二個心得，是不要太快覺得 AI 很廢。
Codex 第一次執行任務時，常常還是會做錯。有時候你看到結果，真的會想：
「你到底在幹嘛？」
但是後來我發現，這其實跟帶一個剛上班的新同事很像。
你不太可能在他上班第一天，就期待他完全知道：
你的工作習慣
你的判斷標準
公司的流程
你習慣使用的工具
你心中什麼叫做「做好」
所以我現在會盡量把 Codex 當成一個活人同事。
如果它做錯，我會告訴它：
哪裡錯了？
為什麼錯？
正確結果應該長什麼樣子？
下次遇到類似情況應該怎麼判斷？
如果一件工作未來會重複執行，我還會把這些規則慢慢整理成固定的工作方式。
很多時候 AI 使用效果不好，真正缺少的是清楚的交辦與持續校正。
第三個心得，是 Codex 不只適合處理工作。
只要生活裡面有一件事情需要：
搜尋
比較
整理
分類
策展
安排行程
我覺得都很適合先想一下能不能交給 AI。
例如：
週末去哪裡？
今天有什麼重要新聞？
我想學這個主題，要從哪裡開始？
台北有哪些地方可以一個人待半天？
最近有什麼適合小孩的活動？
這些事情過去可能都需要我們自己打開十幾個分頁慢慢找。
現在可以先把第一輪的資料蒐集交出去。
人再負責最後的選擇。
最後一點，是我使用 Computer Use 之後很明顯的感受。
Computer Use 就是授權 Codex 可以操控我們的電腦，幫助我們做事情。
AI 操作電腦的速度，還是比我們自己慢相當多…
所以如果一套流程長這樣：
AI 操作一下
我等它
我操作一下
AI 再操作一下
我再等它
我會覺得這個流程很沒效率。
因為我還是被綁在電腦前面等它。這種情況下，我自己手動做可能還比較快。
所以現在我使用 Computer Use，有一個很重要的原則：
盡可能把任務切成一段可以完整交辦的流程。
例如我會一次把這些東西都告訴 Codex：
任務目標
需要使用的資料
執行規則
哪些事情可以自己判斷
哪些事情不能擅自處理
最後要交付什麼成果
然後告訴它：
「你從這裡開始執行，全部完成之後再把成果交給我。」
我就去做別的事情。
等到它完成，我再回來檢查成果。
如果你覺得這篇文章對你很有啟發，歡迎分享給你的朋友一起來學習 Codex。
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