一般人也能用 ChatGPT 打造你的 AI 團隊：管理多個 AI 員工的實戰流程
最近一次 AI 課程中，有學員問我，從課程中發現，我在使用 AI 時很少是一次性的問答，而是在一段長期的工作流程中持續跟某一個 AI 員工互動（具體來說例如一個專注在特定任務的 ChatGPT 討論串），我帶著這個 AI 員工分析資料，讓這個 AI 員工先產出任務成果草稿，我的修正與調整也更新回去讓 AI 員工知道之後應該怎麼做。
- 於是某一個 ChatGPT 特定討論串的員工長期幫助我規劃筆記課程，懂得我的經驗與技巧，當有新的企業需求時懂得規劃新課程。（參考：養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）
- 某一個 Gemini 討論串的員工長期幫我設計引導孩子寫作文的技巧，懂得我和孩子的需求，可以隨時根據新題目繪製心智圖、引導寫作方案。（參考：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通）
- 某一個 Codex 專案中討論串的員工長期幫我把內訓課程的講綱變成簡報，他懂得我習慣的簡報版面與講解方式，之後丟講綱就可以立刻完成PPT。（參考：AI 結合卡片盒筆記法，人不再操作軟體，用對話流程讓 Codex 搭建資料整理系統：我的兩個月實測心得）
也就是無論換到哪一種 AI 工具，對我來說，之前分享過的「ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享」，都是我認為可以幫助人「訓練 AI 員工」，並在長期工作流程中有一個「懂得做這件事情」的助手，隨時幫助自己處理各種產出的好方法。
但是 AI 員工一多，會需要一個更有效的管理方法：
一個單獨的 AI 討論串很難成為一個萬能助理，我們可以開始把 AI 拆成一個有分工、有共識、有復盤的工作團隊。
反過來說，當一件事情變得複雜，就需要管理不只一個 AI 員工來做事，不只是單一任務需求，而是一個長期專案需要有企劃的員工、分析資料的員工、製作報告的員工、繪製圖解的員工，乃至於懂得挑毛病的員工、反向思考的員工，還是專案底下面對不同客戶、不同子任務的員工。
那麼，這時候單純只有一個專案一個討論串就不夠了，反而會讓這個討論串中「夾雜」混亂的、反向的、不同情境的記憶與經驗， AI 處理時更容易有問題。
所以，在上述不同的 AI 工具中，我會用「 AI 團隊」的概念來管理這些同一個目標、專案，但是有不同需求的 AI 員工：
善用 AI 工具內建的功能，讓這些員工有共同記憶，可以彼此互通資訊，但又各自懂得「自己應該專注的事情」，能夠掌握專案方向、參考其他員工經驗，卻聚焦自己專屬的工作邏輯。
並且，建立 AI 團隊的方法，無論你使用 ChatGPT、 Gemini 還是 Codex 等工具，都能做得到。
現在很流行的 AI Agent，例如 Codex、Claude Code 當然很適合打造這樣多員工的 AI 團隊（一般人如何快速上手 Codex 超完整圖文教學：讓 AI 助理整理文件表格，建立自動化流程），但其實利用 ChatGPT 的「專案」功能，或是 Google Gemini 的「Notebook」功能（這篇文章因為份量太多放不下，下一篇再介紹），也可以打造一個簡化版的 AI 團隊。
下面的教學文章，我就根據自己常用的工具，分享我如何搭配相應功能來打造自己的 AI 團隊，團隊內的不同 AI 員工可以如何有效分工：
- 有一個負責專案目標與企劃的 PM。
- 有一個負責課程大綱或報告架構的助理。
- 有一個負責簡報設計的助理。
- 有一個負責圖解、流程圖、資訊圖表的助理。
- 也可以有負責搜尋研究、資料整理、社群貼文、文案潤飾的助理。
- 需要的時候，加一個總是幫助自己反向、多角度思考的顧問助理。
ChatGPT 專案團隊實作案例：防彈筆記法企業內訓 AI 助教團隊
一個 AI 團隊，不只是把很多 AI 討論串放入一個分類管理而已。（例如 ChatGPT 行之有年的專案功能：ChatGPT 「專案」 AI 專屬資料庫實戰案例，和 NotebookLM 比較）
在我常用的 ChatGPT 中，我會利用「專案」功能來建立團隊，而且會有明確的分工，每個聊天串都有固定角色、固定任務、固定輸入、固定輸出，不同專案會有不同類型任務，但幾個必備的架構是：
- PM：負責專案目標與共同知識
- PM 不是直接做所有成果，而是負責建立專案、工作規則：
- 研究主題背景
- 整理專案目標
- 釐清受眾與痛點
- 持續迭代更新專案知識與規則
- 專業助理：負責單一任務成果
- 根據工作類型不同，一個任務一個助理，處理特定成果與客戶，讓流程不混亂，例如：
- 大綱助理：只負責課程大綱或文章架構。
- 簡報助理：只負責簡報版面、投影片邏輯。
- 圖解助理：只負責資訊圖、流程圖、視覺化。
- 文案助理：只負責社群貼文、銷售頁、課程介紹。
- 反思者：提出不同意見、自由發散思考，但是不混在主線工作流程中
- 很多時候工作需要不同想法，反思者可以接收其他 PM 或專業助理的工作狀態，提出不同意見，但不會讓工作流程變得混亂，例如：
- 一個總是唱反調的 PM
- 一個往相反方向規畫的大綱助理
- 一個走另外一種簡報風格的助理
這些「 AI 員工」，在 ChatGPT 的專案功能中，可以善用功能做出下面的溝通：
- 透過「專案指令」建立所有員工的目標規則。
- 利用「資料來源」管理現階段必備資料，讓所有員工明確取用。
- 透過團隊的「記憶」讓大綱助理可以接收 PM 的知識作大綱，而簡報助理可以接收大綱助理的內容作簡報。
- 透過「分支聊天」快速建立需要的反思者。
- AI PM 負責一段時間復盤，更新專案指令規則。
- 每個 AI 專業助理產出完成品時，可適度加入團隊資料來源。
第一步：先訓練一個專案 PM，掌握這個專案的基礎知識與觀點
讓我們進入操作示範。
當我要在 ChatGPT 中建立一個「防彈筆記法課程規劃」專案團隊時，我會先在左方新增一個空的「專案」。第一時間我不會立刻就建立專案指令、資料來源，而是先開啟一個新個聊天，訓練一個前面說的 PM 專案助理。
這個 PM 的任務，不是幫我做簡報，也不是馬上寫文案，而是先幫我釐清：
- 這個專案要達成什麼目標？
- 這個主題有哪些核心知識？
- 這個專案要解決哪些真實問題？
- 有哪些資料、案例、使用者回饋值得參考？
- 這個專案接下來可能需要哪些工作流程？
一開始，我通常會先利用 ChatGPT 的搜尋研究、Deep Research 等功能，讓這個 PM 討論串先進行資料蒐集與分析。
我把這個過程比喻為我在訓練一個「懂得這個專案在做什麼工作，應該怎麼工作」的 AI 助手。
例如我正在準備一場「防彈筆記法」企業內訓課程，我會先讓這個 PM 幫我研究：
- 防彈筆記法的相關資料。
- 使用者回饋與真實案例。
- 企業職場常見的筆記痛點。
- 其他筆記方法之間的比較。
- 這堂課可能要解決的企業內訓需求。
接著，我會再和這個 PM 討論：我身為講師，對這個課程的核心觀點與想法是什麼。
這個過程是在訓練一位團隊 PM，讓它理解防彈筆記法的基本知識、市場策略、企業內訓痛點，以及這個專案真正要達成的成果。
這時候如果有出現「以後專案團隊都需要知識」的資料與觀點，可以利用 ChatGPT 專案聊天串回答最下方的「新增到資料來源」按鈕，把整份回答傳到 ChatGPT 專案分類的「資料來源」中，之後更容易被參考。
但這邊我會審慎使用，只有當這份資料真的是「未來所有團隊成員都要知道的」，我才會存入資料來源。
舉例來說，之後我可能規劃了一個「某某企業專用的課程大綱」，這個大綱只有針對那個企業有用，其他團隊成員不一定需要知道，那就不要存入專案資料來源。
但我在進行了幾次企業課程後，把這幾次課程的大鋼統整成一個「最完整版企業內訓課程大綱」，那麼我就存入專案資料來源，之後可以參考。
第二步：從 PM 分支出不同專業助理的 AI 員工，每個員工有獨立技能，但可以互通有無
在 AI PM 員工建立這個專案的基礎知識與觀點後，我會利用「分支討論串」的功能，從 PM 「衍生」出不同的討論串，讓它們變成不同的 AI 員工，但具備 PM 前面分析過的知識與觀點。
這個功能在 ChatGPT、 Gemini 中都有。
在對話下方選擇「...」－「在新聊天中分支」，那麼這個對話之前的討論、記憶都會直接帶入新的聊天中。
以「防彈筆記法企業內訓」這個專案來說，我把專案 PM 建立的知識「分支」出來，帶著這個觀點，開始訓練第二號員工：專門製作課程大綱。
這個助理的任務，是根據 PM 前面建立的知識，參考某一家企業提出的痛點需求，設計有效的企業內訓課程大綱。
我教這個專業助理怎麼規劃課程的方法，這是他獨立的技能。但是他可以參考分支之前的討論規劃，也可以參考前面存入資料來源的共通知識。
這時候，「 PM 討論串」繼續鑽研專案的方向、技術、觀點，而「內訓課程大綱討論串」則取用那些資料，但專注在滿足企業需求的課程規劃上。
我繼續回到 PM 討論串，同樣透過「分支」功能，帶著 PM 的知識，衍生出第三個「專門做簡報」的員工。
這個員工需要具備的獨立技能，是如何做某種風格簡報的技能。我會給它看我喜歡的風格範例，請它從裡面學會適合的版面、設計風格與表達方式。
簡報員工（討論串）研究過設計簡報的方法後（加上前面分支過來，已經具備的專案知識）。
我可以：「請簡報員工去參考前面內訓課程員工作的大綱」，再根據來自 PM 的基本專案理解，結合簡報員工自己學會的簡報風格，製作這一場企業內訓需要的 PPT 簡報。
在 ChatGPT 的專案團隊中，可以讓團隊裡每一個聊天串（AI 員工），透過下面方式彼此溝通：
- 每個 AI 員工都具備分支自 PM 的基礎專案目標、知識與觀點。
- 每個 AI 員工有自己獨立學會的特殊技能：課程規劃、簡報製作、圖解設計等等。
- 每個 AI 員工可以互通有無：讓簡報員工去找課程規劃員工的大綱做簡報，讓圖解設計員工去看簡報員工的簡報設計搭配圖解。
因為 ChatGPT 很好的「記憶」能力，不同討論串之間除了可以參考共通的「資料來源」作為基礎，也可以調出「另一個聊天串」中近期的紀錄直接使用。
我們就想像成，真的有一個「 AI 團隊」，裡面每個員工（聊天串）坐在共同辦公室，彼此可以轉個頭就互通有無，並把自己做的成果，交給下一個夥伴去處理。
如果你不知道怎麼讓專案團隊中不同 AI 員工互通有無，其實我的經驗是，只要簡單一句話指定聊天串去抓資料就好。
例如下面是我的「圖解助手：防彈筆記法課程」，先訓練好我想要的圖解風格後，我只是說了一句：「把專案聊天串中某某某題目的簡報大綱」做圖解，這個圖解助手就自動找出前面簡報助手完成的內容，直接設計成圖解了。
第三步：跑過一兩輪後，要把團隊經驗寫成共同規則
一個 AI 團隊不能只靠每次臨場發揮，如果慢慢的事情愈做愈好，那麼就是寫成可以遵循的共通流程的時候。
當這個團隊跑過一兩輪企業內訓課程後，我會回到團隊的 PM 聊天串，請它做一次總結，建立「這個階段的規則」（但規則會定期修正）。
我會請它整理：
- 這個專案目前已經累積了哪些基本知識？
- 這個專案已經處理過哪些任務？
- PM、大綱員工、簡報員工、圖解員工各自做得好的地方是什麼？
- 哪些任務規則未來可以重複使用？
- 哪些地方需要提醒所有員工不要再犯？
- 如果下一次又要做企業內訓，第一步應該怎麼開始？
當 PM 聊天串參考專案團隊內其他員工的資料，總結出最新版的專案規則後，我會把這份復盤後的規則指南，放進專案右上方設定中的「專案指令」，因為這是最核心規則，所以不是放入參考用的資料來源，而是必然遵循的「專案指令」。
這有點像建立一份團隊共識文件。但我不會一開始就建立，而是經過基本知識訓練，再加上一兩輪實際工作的磨合後，再建立這個 AI 團隊工作磨合後的一份共同指導指南。（Codex 中也一樣需要建立專案團隊的規則文件，乃至每個員工規則文件，只是功能不同而已：一般人如何快速上手 Codex 超完整圖文教學：讓 AI 助理整理文件表格，建立自動化流程）
接下來，每個員工雖然各自負責不同任務，但都會站在同一套專案方向、工作規則與品質標準上去執行。
第四步：讓專案指南持續更新，讓 PM 自我迭代
這份專案指南不是一次寫完就永遠不動。當這個 AI 團隊實際再運作五、六輪企業內訓課程後，我會繼續讓 PM 針對近期聊天再做一次規則總結。
繼續回顧：
- 這個專案的基本知識。
- 這個專案已經處理過的任務。
- 哪些流程被證明有效。
- 哪些規則需要保留。
- 哪些地方需要微調。
接著，再把新的規則指南寫回 ChatGPT 專案的專案指令裡。
甚至，我會在 PM 聊天串中請這個已經掌握專案基本概況的員工，做一次「自我分析」，看看目前有沒有哪些盲點？
找完盲點後，我再請 PM 自己利用 Deep Research 功能做研究，把盲點需要的知識、資料、技術補齊，那 PM 做為知識領導者角色的功能就愈來愈完備。
第五步：AI 團隊如何互相合作？
這裡的重點是：每一個 AI 員工不是孤立存在的。
它們可以像真實團隊一樣互相取用資料。
例如：
- PM 持續研究這個專案的核心知識與市場需求。
- 課程大綱助理可以向 PM 取經，掌握課程設計的最新方法。
- 簡報助理可以向課程大綱助理索取最新課程架構，再根據自己的簡報經驗完成簡報。
- 圖解助理可以向 PM 學習核心方法論，也可以向課程大綱助理取得企業需求，並向簡報助理取得最新簡報大綱。
也就是說，在這個 ChatGPT 專案團隊裡，每一個「員工」其實就是一個討論串。它們彼此可以透過共同規則、共同資料與我指定的前文摘要來互通有無。
這樣做的好處是：
- 每個討論串專注在一種任務，不會互相干擾。
- 不用每次重新教 AI 專案背景。
- 每個助理都有自己的經驗與分工。
- 團隊又可以透過共同專案規則保持一致方向。
第六步：加一個專門唱反調的員工，但不影響主線任務
如果你的團隊需要更多的想法與創意，我會在前面的基礎上，在專案團隊開一個新的聊天串，請他先統整目前專案基本的知識、內容、任務，但採取批評者角度，提供強化的不同意見。
你可以用同樣邏輯去開啟：不同簡報風格的反思者、不同課程規劃的競爭者、不同概念的批評者等等。
他們會有專案的核心知識，所以批評有基礎，但他們不是在原本的 PM、簡報、課程討論串中，比較不會被既有的工作流程干擾，而只會說好話。
當他們提出的意見有用，有可能變成「正式員工」，例如不同簡報風格的反思者設計得我更喜歡，就直接升級為正式討論串（可能還會"解雇"原本的簡報討論串）。
如果他們的反思過頭了，或不需要了，只要「刪除」這個討論串，也不會影響這個專案團隊的工作進行。
這種 AI 團隊方法，帶來什麼效益？一般人也可以開始管理自己的 AI 團隊
這種做法對我最大的幫助是：我不用一直重教 AI，並且可以建立長期的、多任務的工作流程。
只要前期建立好 PM、專案資料庫與共通規則，每個不同助理就可以在自己的工作範圍內展開任務。
而且每個助理之間：
- 任務不會互相干擾。
- 又可以根據共同規則保持一致。
- 可以從 PM 或其他助理那裡取得最新知識。
- 又可以各自累積自己的任務經驗。
- 最後又能回到同一個專案規則裡持續更新。
這就像把原本一個 AI 助理，拆成一個小型工作團隊。
甚至一般人不一定需要很複雜的 Agent 系統，只要利用 ChatGPT 專案或 Gemini Notebook（之後文章再教學），就可以開始做出一個簡化版的 AI 團隊。
如果你想試試看，可以從下面這個簡化流程開始：
- 建立一個專案空間：例如 ChatGPT 專案。
- 先訓練一個 PM：讓它研究這個專案的目標、資料、背景、使用者需求與關鍵痛點。
- 建立不同任務討論串，先跑一輪任務：例如大綱助理、簡報助理、圖解助理、文案助理。
- 請 PM 做第一次復盤：整理出專案知識、任務流程、共通規則與接下來需要哪些 AI 助理。
- 讓不同助理根據專案規則完成自己的任務：每個助理只專注在自己的工作上，不要所有事情都混在同一個討論串。
- 定期請 AI 做總結與規則更新：每做完一兩輪工作，就請 AI 復盤，把有效做法寫回專案規則。
推薦大家可以試試看這樣的 AI 管理方法。
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