不只 AI 問答！我用 ChatGPT 打造專案第二大腦的六步驟實作教學
但其實看似簡單的即時通介面下， ChatGPT 有潛力成為一個能夠整合工作流程、最佳化日常任務的「AI 生產力作業系統」。
這篇文章，不像傳統的 ChatGPT 使用教學，不是只教「怎麼問問題」或「有什麼功能」，而是系統性地拆解了 ChatGPT 能如何從資訊輸入、知識整合、專案管理，到成果產出的工作流程。
這時候，ChatGPT 不再只是等待我提問的工具，而是可以由你我主導，架構出一套任務流程：從蒐集資訊、建立專案、到產出結果，環環相扣，互相搭配，成為工作中更可靠的助手。
- 可以記住自己各種工作生活專案細節，隨時調閱。
- 可以追蹤之前專案進度上，繼續往下規劃，或生成不同任務成果。
- 可以用自己已經完成的成果，做有效復盤，推動新計畫。
今天這篇文章，分享我如何在 ChatGPT 打造「生產力作業系統」的實作經驗與使用範例，幫助讀者從「單點使用」升級到「系統使用」，更有效利用 ChatGPT 的各種進階功能（任務管理、記憶、搜尋、語音、圖像等），建立起一個 AI 優先的「 ChatGPT project flow 」，作為我們的「新第二大腦」、「新專案管理流程」。
ChatGPT 流程01. 自動化「輸入」任務新資訊：Task ＋ AI Search
- 使用 ChatGPT Tasks，自動排程
- 串接搜尋指令，每日自動輸入新內容
- 示範案例：國際局勢新聞、 AI 工具新訊、刺激寫作新題目、研究主題翻新想法
- 工具操作教學請參考：ChatGPT Task 任務提醒、自動排程功能推出，5 個應用實例分享
大多數任務開始於有效的「輸入」，所以很多朋友喜歡使用稍後閱讀、 RSS 訂閱等工具，而我會用下面方法，在 ChatGPT 中用「內建功能」（ Plus 版），打造一個有助於啟動任務的的「自動輸入」流程。（另一種 AI 資訊輸入應用：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）
我平常有很多 AI 教學課程邀約，也會在電腦玩物分享 AI 提升效率的相關文章，所以我需要「輸入」 AI 領域的工具應用新資訊，來刺激我的想法。
於是我在 ChatGPT 中建立一個「 AI 工具與應用新資訊」的討論串，利用 ChatGPT Task（任務），要求 AI 「Search for the latest AI tools and applications articles and compile a comprehensive report.」每天給我 AI 最新資訊的回報。
每一天早上，我就會在這個討論串收到 ChatGPT 的通知， AI 會根據我的需求，自動上網搜尋，找到近期的新聞文章（通常可以抓取到最近一個禮拜內有意思的新文章），以及重點整理。
這個工作流程有幾個優點：
- 讓 AI 幫我自動搜尋、輸入內容，節省我自己爬梳太多不相關資料的時間。
- AI 會根據我的需求：過濾主題、爬梳指定網站、多線檢索。
- 結合 AI 搜尋，找到的內容雖然不一定是當天最新，但都有明確資料來源。
- 根據任務聚焦的自動輸入，常常幫助我獲得新工具、新研究、新趨勢報告的相關數據。
- AI 整理過的自動輸入，內容分量恰到好處，一兩分鐘內就可確認，卻往往能幫助我展開更多新任務。
例如下面這個例子，其中兩篇新聞的數據，可以變成我接下來課程、書籍、文章中引用的內容。
其中一個工具的介紹，啟發我可以撰寫一篇應用教學文章。
而這就是「輸入」想要達到的更有效「輸出」目的。
我在 ChatGPT 中擁有多個這樣的「任務新資訊自動輸入」討論串：
- 自動輸入 AI 相關教學任務新資訊。
- 自動輸入一般任務需要的台灣、國際新聞資訊。
- 自動輸入我個人健康專案需要的增肌減脂新知識。
- 自動輸入我還沒有寫作，但適合我擅長主題的新寫作題目想法。
例如我會這樣要求 ChatGPT：「每天中午 12 點，回顧我在電腦玩物上擅長的文章主題，上網搜尋符合我的主題，但我沒想過的題目，然後以電腦玩物的角度思考，設計新的寫作素材。」
於是很多文章、書籍、課程的新想法，每天就在這樣的 AI 自動輸入過程中，持續提供我刺激任務推進的新想法。
ChatGPT 流程02. 跨領域資料的「整理」分析：跨對話記憶
- AI 參考所有聊天紀錄，整個 ChatGPT 都是資料庫
- 指定記憶，建立統一任務處理風格，例如「個人語氣」、「專案邏輯」
- 示範案例：統整目前任務成果推進新專案、復盤分析找出生活問題
- 工具操作教學請參考：當 ChatGPT 記住所有聊天紀錄變成 AI 資料庫！我的9個真實應用案例
當 ChatGPT 擁有「可以在回答時，參考不同聊天紀錄的資料」功能，而且這個功能免費版、 Plus、 Pro 版都有（只是可以記住的容量深度不同），我們更可以思考：「把 ChatGPT 當作各種工作資料的討論系統，同時也是可以隨時調閱資料的管理系統。」
例如，我在前述的「自動輸入排程」中累積了許多筆記、 AI 相關的新資料，我也在不同任務的討論串中聊過類似筆記方法或軟體。這時候，我可以讓 AI 調用這些在不同討論串的內容，「重新整理」成一個筆記新方法專案的企畫內容。
這就好像整個 ChatGPT 是一個個人大型資料庫，裡面有我對各種任務資料的搜索，裡面有我的各種想法的討論，而這時候，我可以利用 AI 進行統整與分析。
這不是傳統意義上的整理，而是 AI 可以根據每一次的新需求，把舊資料（聊天紀錄）重組生成新內容。
換句話說，如果我可以把 ChatGPT 當作另外一種統一的工作系統。在上面累積更充足的討論，那麼上述重新整理「記憶」的效果就會更好。
再搭配基本的「（指定）儲存的記憶」功能，例如請 AI 回答時不要那麼愛加表情符號，請 AI 在解析我的特定專案時要用特定邏輯等等。
這樣一來，這個 ChatGPT 的 AI 生產力作業系統就具備了：
- 自動輸入、儲存我需要的各種任務資料。
- 可以記住（記憶）不同任務的執行（討論）過程。
- 開啟新任務時，可以用 AI 根據當下需求，分析過往的資料，完成新的輸出。
ChatGPT 自動排程搜尋輸入，再搭配聊天紀錄記憶，最後可以滿足一個工作系統基本的資料輸入、爬梳、輸出需求。
ChatGPT 流程03. 啟動專案的知識輸出系統：Deep Research 深度研究
- 利用「Deep Research 深度研究」，隨時根據需要，建立專案的知識系統
- 外部網路知識整理：搜尋網路上數十篇的參考資料，重新整理成專案的知識筆記。
- 內部網路文件整理：搜尋雲端硬碟整個資料夾檔案，重新整理成專案的研究筆記。
- 示範案例：分析競品資料做出市場分析、整理工作文件做出任務報告
- 參考教學：
以前我們可能需要花很多力氣在架構自己的「生產力系統」，其中很多時間花在「沒有什麼生產力」的知識筆記整理上。
所以現在我開啟一個新專案的「起手式」是建構在 ChatGPT 工作系統的 3 步驟：
- AI 回顧分析不同聊天紀錄的相關資訊、想法，建立專案的問題出發點。
- 根據這個問題出發點，啟動 AI Deep Research ，在既有資料基礎上，進一步研究跨領域的新資料，建立更完整、深入的知識筆記。
- 根據建立的知識筆記，再次啟動 AI Deep Research 去研究自己雲端硬碟中的相關文件，建立專案的正式企劃。
要開啟一個專案，先讓 ChatGPT 統整聊天紀錄，然後利用 Deep Research 做一次延伸資料的市場分析。
再讓 ChatGPT 去分析我在 Google 雲端硬碟上已經累積的專案文件檔案，開始分析接下來專案可以推進的進度。
以前我們可能花很多時間做資料整理與知識筆記，但其實我們需要的是：最後要輸出的分析、報告與規劃。而現在， ChatGPT 的工作流程系統可以代勞。
ChatGPT 流程04. 有效分類專案工作流程：一個專案，一個討論串
- 一個專案一個討論串，建立工作系統
- 在對話中，訓練一個記住這個專案邏輯、需求、資料的助手。
- 在對話中，透過訓練好的專案助手，生成更符合專案需求的內容。
- 「專案」分類功能，建立同類工作的共通資料庫
- 專屬的「專案」可以分類同類型工作的討論串。
- 可以上傳共通文件，建立基礎資料庫。
- 可以建立共通指令，跨聊天室有效。
- 示範案例：課程開發專案、個人生活管理專案
- 教學文章：
在開始一個新的專案、任務時，我會在 ChatGPT 開啟一個新的專案討論串，上述專案的初步想法整理、深度研究、文件整理，都會在同一個討論串中，然後要輸出不同的任務成果，例如要規劃流程、要撰寫報告、要設計新內容，也在同一個討論串討論。
這個過程的優缺點是：
- 優點
- 可以更具體根據前面特定專案資料，產出新內容。
- 可以根據前面建立的規則，產出新內容。
- 討論過去經驗時， AI 更明確知道這個專案的流程。
- 缺點
- 當一個專案的討論量逐漸累積，因為一個討論串的內容量很大，瀏覽器網頁端問答時容易載入不順而卡住（可重新整理網頁，才會恢復正常）。
- 這時候的解套方式是，使用電腦版的 ChatGPT 軟體，效能會更好一點。
- 當專案討論量大到一個臨界值（我的經驗是每天討論，長達半年），會開始容易出現錯誤，這時候要開新的專案討論串才會順暢。
- 但這個討論串內容還是可以留著，因為在前面「流程02」有提到，有時候全系統回憶時，還是會有效果。
於是在真實工作、生活流程裡，遇到任何問題，我會先思考：「這是哪一個專案的問題？」
接著，進入該專案的 ChatGPT 討論串，這裡的 AI 已經了解這個專案的背景、現況、知識與做過什麼，成為我解決專案問題的最佳幫手。
例如有一次邀請我上 AI 工作術課程的單位，希望我出幾個簡單的練習題，作為課前、課後測驗。
於是我打開「課程規劃」專屬的專案討論串，這裡面都在討論我的課程相關任務，我直接問 AI ：「根據前面我們討論過的 AI 課程內容，幫我設計 10 提選擇、測驗題，請一步一步分析，從我討論過的課程相關內容著手，找出最適合學員的應用，設計清楚、易懂、複習學習成效的題目。」
我甚至連課程資料都沒提供給 AI ，讓 AI 自己在前面的討論串找資料、設計題目，而效果很不錯。
ChatGPT 的「專案」功能就更好用了，我開了一個「個人生活專案」，裡面有生活教練、車輛管理、投資理財等不同的生活專案討論串。
我先在「專案」中上傳自己累積的身體、車輛、財務筆記檔案（去掉絕對隱私的資料後，例如帳號密碼），然後在共通指令中設計我的家庭成員、生活需求。
於是當我在不同討論串中，詢問理財建議、健康建議時，都可以從我的真實資料中讀取內容，提供更符合我需求的回答，就很像是我的生活專案助理系統。
ChatGPT 流程05. 在這個 AI 生產力系統持續產出：五種主要 AI 模型的應用
- 我在什麼場景，運用什麼 AI 模型：
- GPT 4o：一般圖文任務處理
- GPT o3：需要多一點資料研究，且有邏輯的產出
- GPT 4.1：需要回顧分析長文本後（例如回顧大量對話）進行產出
- GPT 4.5 文字內容撰寫修正的產出
- GPT o4 mini hign 圖像推理後產出
前面是這個 ChatGPT 生產力系統的輸入、整理、分類建立專案流程的階段，而這些都是為了完成更好的 AI 任務產出。
所以當需要 AI 協助討論、生成各種任務成果時，我會回到流程 04 建構的專案分類中，進入該專案討論串，在其中繼續生成新內容。這會開始一個正向循環：
建立專案討論串 ＞ 輸入專案資料 > 整理研究專案資料 > 輸出專案成果
> 專案成果成為新的專案資料 > 整理研究新專案資料 > 輸出更好的專案成果
不過，現在 ChatGPT 的 AI 模型選擇很多，下面是我根據 ChatGPT Plus 真實應用情境，分享我自己不同 GPT 模型的應用對應表：
模型版本 | 適用任務 | 使用建議 |
|---|---|---|
GPT-4o | 泛用版本，適合即時對話、輕量任務 | 日常問答、寫初稿、整理現成資料、規劃基本任務行動清單 |
GPT-o3 | 搭配大量資料查找後，經驗思考，處理更需要邏輯分析的任務 | 需要搜尋正確背景資料並進行統整分析，然後產出多面向規劃的任務 |
GPT-4.1 | 回顧長對話與分析長文本 | 長文章、長會議記錄整理，或是分析大量對話後得出新想法 |
GPT-4.5 | 精準文字潤飾與邏輯修正 | 寫作修文、推敲表達順序 |
o4 mini high | 圖像推理、分析圖像內容作圖像思考 | 視覺設計、版面規劃、圖像解析 |
簡單的任務問答，使用 4o。
但是如果任務需要一些資料研究（還沒到 Deep Research 程度），並且做有相對嚴謹思考的分析，我會使用 o3 。
其實應該說，目前 ChatGPT 我最常使用的模型就是 o3 ，因為大多數我們想要生成的任務成果，理論上都需要多一點資料研究、理性思考，才能有更好的回答。
例如我在嘗試透過 ChatGPT 做 Vibe Coding ，已經連續討論了兩個多禮拜，所有同一個專案討論串中有大量內容，為了讓 AI 可以更好的回顧前文，我就會使用 GPT 4.1 進行問答，用比較快速的速度有效回顧長文本內容。
GPT 4.5 我使用的機會不算多，少數真的需要做文字創意寫作時，會用來做文稿的修正。
但大多數文章的主文，我還是自己撰寫為主，例如這篇文章。
GPT o4-mini-high，則是當我需要上傳圖像，請 AI 分析圖像內容、結構，然後作圖像化思考與建議時使用。
ChatGPT 流程06. 可以在 ChatGPT 生產力系統產出的延伸內容
- 4o 圖像生成
- Codex 寫程式碼（同步 Github）
- 進階語音：腦力激盪
- 語音錄音：逐字稿、語音筆記
在這個 AI 生產力系統中，不只可以用前面的 AI 模型進行文字產出，在 ChatGPT 中還有很多功能，可以讓產出的方式更加多元化。
例如我也常常利用 4o 生成圖片的功能。當我都在同一個課程專案討論串中生成圖片時， AI 已經懂得根據我的形象、課程需求，設計出需要的圖片。（參考：實戰 ChatGPT 4o AI 生成圖片的工作應用：教學、社群、寫作、簡報 10 種圖解案例）
或者利用 ChatGPT Codex ，進行軟體開發，讓 AI 撰寫程式碼，分析管理 Github 上的專案資料庫。
我會在寫作卡關、任務卡觀的時候，開啟 ChatGPT 的「進階語音對話」，跟 AI 像是真人一樣來回辯論討論，刺激我的想法，而這往往效果不錯。
我也很常利用 ChatGPT 的「錄音輸入」功能，直接講出一大段我的想法，請 AI 幫我轉換成通順的逐字稿，快速產出有效的筆記、報告內容。
透過上述步驟、應用、功能，我在 ChatGPT 上，而且單純就是利用一般人也能使用的 ChatGPT 介面，打造了一個有效的「GPT Project Flow」，讓 ChatGPT 不只是 AI 問答機器人，而是我的一個「 AI 生產力作業系統」：
- 自動化輸入：先透過 ChatGPT 的任務功能和搜尋，為每個專案或日常工作建立一個自動獲取資料的流程，確保資訊來源穩定且及時。
- 善用 ChatGPT 記憶能力：讓輸入的分散資料有機會根據需要，進行不同的統整與生成。
- 深度研究與資料擴展：利用 ChatGPT 的深度研究功能，進一步擴展與專案相關的資訊，確保系統擁有完整和深入資料。
- 專案化討論串：為每一個任務或專案創建獨立的討論串，把相關資料、靈感和對話都集中，避免資訊分散，建立各個專案專屬的 AI 助理。
- 模型選擇與產出優化：根據不同的任務需求，選擇不同的 GPT 模型來完成，例如用來編輯文字、產生圖像、整理長文本、撰寫程式碼等。
- 讓「GPT Project Flow」進入正向循環：根據前面資料輸入， AI 產出的有效專案成果，成為「新的資料」，讓這個作業系統愈來愈能理解、幫助我們獨特的工作流程。
善用 ChatGPT，關鍵不是會問問題，而是懂得建立工作邏輯。從輸入到記憶、從單對話到專案、從文字到多模態應用——你可以為自己打造一個「AI 輔助的數位工作室」，讓每一個任務都更高效。
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