ChatGPT Dot 實戰教學：從 AI 秘書、AI 辦事員，到 AI 總管的 10 個應用案例分享

ChatGPT Dot 是我最近一個月持續測試，並且實際應用在工作中的「統籌型」 AI 助理。你可以把 Dot 想像成「可以鳥瞰與指派」不同的 AI 討論串、各種 Codex 專案任務、多種雲端工具，位於「這些工具之上」，一個可以幫我交派工作給其他工具的 AI 秘書、AI 辦事員與 AI 總管。（參考官方介紹文章：https://openai.com/zh-Hant/index/introducing-dots/）

根據 OpenAI 官方說明，Dot 由 GPT-6 Astra 驅動，具備自己的雲端電腦，所以可以連結各種雲端工具並完成複雜任務。經過一個月的嘗試，我自己把這個功能大致可以分成幾個層次。

第一個層次：成為我的 AI 秘書，主動找出我工作流程中的新問題。我可以讓 Dot 連結郵件、行事曆與雲端硬碟。這樣它就能在我允許的範圍裡，追蹤 Gmail、Google 日曆、Google 文件上的更新，包含協作者傳來的新資訊，再提醒我目前有哪些事情需要處理。這部分我不需要下任何指令， Dot 會在背景自己完成。

第二個層次：找出問題後，它可以利用自己的雲端電腦與已連結的工具，實際處理工作。例如協助撰寫回信、安排日程、修改 Google 文件，或調整 Google 簡報的內容。也可以寄出、修改或處理對外任務，並依我交辦的範圍與權限處理。

第三個層次：成為我的 AI 總管PM，把任務分派給我已經訓練好的多個 AI 員工。在我設定好的環境裡，Dot 可以把任務交給對應的 ChatGPT 討論串，或電腦上 Codex 專案裡的助手。我下任務目標給 Dot， Dot 下任務指令給不同 AI 員工， Dot 再統整他們的處理結果跟我回報。

後面會用多個實際案例，說明我的實際使用情況，以及怎麼訓練讓 Dot 真的成為 AI 總管，可以分派給多個 AI 員工完成工作。

目前 Dot  開放 ChatGPT Pro、Business Premium 與 Enterprise 帳號使用。下面分享的是我這個月已完成連結、持續調整工作規則之後的使用經驗。

Dot 基本設定：

一開始，要先完成 Dot 的初始設定，建立它的雲端電腦，再逐步連結 Gmail、Google 日曆等服務。後來我也透過 Evernote MCP，讓它可以讀取與處理我的筆記。

不需要第一天就把所有工具都連好，可以隨著使用需要慢慢補上。

除了 Dot 有自己的雲端電腦可以處理工作，如果要使用本機檔案與工具，還需要安裝 Codex 軟體（ChatGPT 電腦版），並保持電腦在線與相關應用程式開啟。

連結雲端服務， Dot 就能接手我的各種實際工作內容。

與本機電腦連結， Dot 就能透過 Codex 運用電腦的工具與資料，完成更複雜工作。

Dot 也可以設定各種工作的排程提醒。例如，我曾請它在一次 Codex 額度重置使用權到期之前，提醒我手動處理。設定好之後，我就不用一直記著這件事。Dot 會透過雲端的提醒機制，在指定時間傳訊息給我。

了解基本功能之後，接下來就來看看這一個月，在我的真實工作流程裡，Dot 可以幫忙做哪些事情。

我把它們整理成三種角色、三種工作邏輯：

• AI 秘書：
  • 主動發現我沒注意到的問題
• AI 辦事員：
  • 接續已經做到一半的工作幫我處理
• AI 總管PM
  • 我給 Dot 目標，Dot 分派任務，交給適合的原有 AI 助手

一、AI 秘書：主動發現目前工作流程中我沒注意到的問題

Dot 作為主動型的 AI Agent，第一種讓我最驚豔的用法就是：

可以在「我不需要下任何指令」的情況下，自動發現工作流程裡的新問題、監控新訊息中需要處理的重要任務。

進一步透過已連結的郵件、行事曆、雲端文件，還有我自己持續更新的 Evernote 筆記，它可以注意到最近有哪些變動，再提醒我：有沒有什麼新問題要解決，或是新的任務需要確認？

案例1：文章發布後，主動發現讀者不能打開範例檔案

有一次，我在電腦玩物發布了部落格文章，接著我就當作這件事已經完成了，開始去做其他事情，也沒做進一步檢查。

沒想到過了 10 分鐘， Dot 忽然傳訊息過來提醒我：「有讀者申請存取文章裡的教學範例，因為來源文件的分享權限還沒開放，讀者無法直接打開。」並且在訊息中直接附上該篇文章的連結，方便我立即打開確認。

我確認後開放了權限，回覆 Dot ：「已經開放」。

這個提醒我覺得非常有用。我已經完成文章：

Dot 卻能像是一個持續工作的 AI 秘書，繼續幫我追蹤這個任務的相關文件，當發現還有需要處理的細節時，就主動提醒我。

案例2：我完成任務的教材與報告，交付前主動提醒我出現不同版本衝突

還有一種情況，是我已經準備好課程講義或工作報告，也同步到雲端硬碟，卻沒有注意到不同文件裡的內容對不起來。

例如有一次我完成課程簡報、講義後上傳雲端硬碟，過了一段時間， Dot 主動提醒我：「隔天上課要用的簡報與講義有幾個差異：簡報第 49 頁把「製作簡報大綱」標成 2-2，講義對應的卻是 1-4；簡報寫要做 10 頁，講義則寫 9 頁。第 126 頁「寫回規則」，也有 6-3 與 6-4 的差異。」

我看過後發現，確認我自己改了講義後，漏掉簡報要做對應調整，於是立即修改，避免版本不同的錯誤。

另外一次，我做好一份出版用的書籍資料文件，也分享給協作者，以為完成了。結果 Dot 忽然提醒我，頁數與定價欄位有問題，因為它對照其他文件後，發現新舊版本的數字對不起來。

當時 Google 文件寫 320 頁，Word 版寫 620 頁，兩份售價又都寫成 520 元；出版日期也還沒填到確切的月日。

我確認哪個數據才正確之後，直接告訴它：「幫我調整一下」。Dot 就幫我修改了對應文件。

以前這種數字、規格的版本落差，要由我自己來回對照。現在我完成文件後（同步到雲端硬碟）， Dot 可以主動檢查文件，幫我把問題找出來，我確認哪個版本正確之後，就能接著請它處理修改。

案例3：AI 秘書自動幫我注意數據、證據，主動提醒我論述內容上的問題

有一次，我製作課程需要的簡報，有些用語可能太過絕對，缺乏實際證據支持，原本只是我個人的某次使用經驗。沒想到 Dot 也會主動發現這些論述上的問題，問我要不要修改。

例如有一次我製作了一份 Google 簡報，它對照我的「ChatGPT 記憶管理 7 技巧」文章與轉製簡報，發現第 7 頁寫舊錯誤分支會被徹底覆蓋、不留痕跡，第 8 頁則寫只要指定關鍵字，就能準確找到。這些都比原文多了一層保證。

我也從善如流，請它依照比較有根據的說法直接調整。

接下來我不用自己去改每一頁，Dot 就回報我已調整第 7、8 頁及相關內容，其他頁面、字體與版面都保留。

案例中的「記憶管理」原文，可以接著參考：ChatGPT 「記憶管理」的 7 個常用技巧，讓 AI 助理精準接續工作、減少重複交代。

案例4：自動對照郵件、行事曆、筆記，找出有衝突的任務日期或規格

不知道大家有沒有遇過，收到郵件之後，要回到行事曆、任務筆記對照時間，卻不小心把某個日期或前後順序弄錯？

這些確認各種時間、規格修改的過程很麻煩，而這一個月裡，Dot 幫我注意到好幾次這樣的落差，有些由我確認後修改，有些再交給它接續處理。

有一次，Dot 發現客戶來信提到一場 11 月 19、20 日的課程，要在 11 月 5 日前先交電子講義。但我的 Evernote 筆記裡，卻把備課排在 11 月 9 到 13 日。

如果只看上課日期，好像來得及；對照交件期限才發現，原本的備課安排會太晚。於是 Dot 建議我先在期限前完成可交付的講義，把後面的備課時段留給演練。

這時候，我可以先判斷到底是哪一邊需要更新。如果是自己的筆記或行事曆有問題，就請 Dot 協助修改；如果對方的日期需要確認，也可以先請它寫回信草稿，問清楚再處理。

Dot 作為 AI 秘書，在背後查看我的郵件、行事曆，雲端文件、筆記的更新，他不會什麼都提醒我，也不會不斷產生新任務，而是當問題牽涉到規格、價格、日期或重要邀約，它就會提醒我有哪些地方需要確認。有時也會問，要不要先幫我整理回信草稿。

為什麼我覺得這類 AI 秘書的功能很好用？因為這些都是工作中很瑣碎，卻又不能漏掉的來回溝通、更新與確認。以前我要花很多力氣，對照最新版本、最新時間與數據規格；一旦漏掉，後面又要再花時間修改。

現在 Dot 可以先主動提醒我，看看是我這邊需要更新，還是對方那邊需要確認。我做完判斷，再把適合的修改交給它處理，就少掉很多自己反覆找資料、搬資料的動作。

如果想先讓 AI 篩出真正需要處理的郵件與資訊，減少自己反覆打開信箱、社群的分心，可以參考：我如何用 AI Agent 讓自己「不再分心」滑社群、看郵件、追新資訊。

二、AI 辦事員：自動接手做到一半工作，幫我繼續完成任務

除了追蹤郵件、行事曆、筆記與雲端文件裡的新問題、新交辦，更進一步的是：

Dot 也可以接手這些工具，幫我完成下一段工作。

例如前面發現郵件裡有問題，接下來可以整理回信；發現時間地點改了，也可以回到原本的任務筆記，直接更新相關資訊。不是只會提醒，而是真的能接手工作。

案例5：新郵件改了安排，把更新寫回原本的課程筆記

有一次，Dot 主動提醒我，在 Gmail 收到某個課程最新安排的通知。按照我的習慣，這些資訊都要更新回 Evernote 的課程任務筆記，但我當下真的非常忙。

於是我直接告訴 Dot ：「幫我把相關最新資訊，整理到對應的 Evernote 筆記適合的部份。」

在這個例子裡，我甚至沒有告訴它是哪一則 Evernote 筆記。Dot 自己去搜尋，找到這家企業對應的課程任務筆記，再把郵件裡需要更新的資訊，整理到筆記中適合的位置。

它回報更新完成並重新讀取確認，舊的對焦資訊留作歷史備查，原本的課綱、附件與完成勾選則保留。

我接著打開筆記看了一下，發現這次更新的內容、結構與位置都是正確的。這就節省了以前要由我手動把新訊息、新資訊搬回筆記的處理時間。

這個案例裡，Dot 不只主動發現新問題，而且在我不需要特別說明下，能夠準確掌握我的工具與任務流程，正確的解決問題，能把資訊接回原本的任務。

案例6：我還沒交辦，Dot 已找到做到一半的課程演練，詢問能否接手

另外一次，我正在處理別的事情，沒有交辦具體任務。Dot 在我已連結的工作資料裡，發現近期有一堂 AI 課程，於是他主動看看有沒有什麼地方可以幫忙。

它從行事曆、雲端硬碟與 Evernote 筆記對照到，主要教材已經準備好了，但任務筆記裡還留著一個未完成的待辦：要調整最後一個多小時的課程演練。

這時候 Dot 主動問我，要不要幫我接手設計這一段。我只是簡單回覆：「好，處理這個任務」。

接下來我沒有再提供新的指令，又去做其他事情。Dot 自己對照 Gmail 裡的課前提問、問卷回饋、現有教材與筆記，調整還沒完成的演練流程。

十幾分鐘後，它回報根據哪些問題調整了哪些內容，交回一個可以編輯的 90 分鐘版本的演練文件，我就可以直接檢查這份成果，做最後確認。

以前使用 ChatGPT、Codex，我通常得先想好要做什麼、怎麼下指令、什麼時候執行。但這次是 Dot 先從現有資料裡，發現我還沒收尾的一段工作，然後幫我接手完成，並且做得還不錯。

案例7：早晨的行動建議，然後幫我一起處理任務

前面提到 Dot 可以設定提醒，後來我就請它每天早上八點，先去看我 Evernote 裡固定維護的子彈筆記，再對照行事曆與郵件，歸納今天最重要的幾件事情，以及可以怎麼往前推進。（參考：連續寫了 101 則每月待辦清單，為何我仍堅持手動撰寫子彈筆記？）

這個流程後來運作得很好，它每天會提醒我當天最重要的三到四個任務，也建議可以怎麼開始。有些我覺得適合交給 AI，就接著請 Dot 推進；剩下的，還是由我自己安排與完成。

當然，這有一個前提：我還是要在任務筆記裡留下最新進度、決定、下一步與等待的對象，讓它知道哪些事情完成了、哪些安排改變了。

收到建議之後，我也會看當天的情況，再決定先做哪一項。

要讓這些建議接得上自己的進度，任務筆記、成果與 AI 規則可以如何分工，延伸閱讀：我與 AI 各自需要一套第二大腦：五個層次管理個人筆記、專案資料、AI 記憶與規則。

案例8：我可以「訓練」AI，隨著使用經驗調整工作方法

一開始， Dot 比較會主動追蹤的是我的郵件、行事曆和雲端文件。後來，我想讓 Dot 更緊密地追蹤 Evernote 上的工作狀態，因為我常常在 Evernote 裡更新新的想法、任務與待辦。

於是我進一步和 Dot 討論介入時機。

我後來請它每個小時追蹤一次，再結合最新的郵件與行事曆，看看有沒有值得推進的新任務。但只在有新的、有用的下一步時提醒。

例如有一次筆記中的書名與文案完成後，它建議接著「選定試排版」：比較封底與書名的大標、局部替換選項，再在文件標出試排版本，讓設計師可以接下去。這樣就不會一直停在已經完成的文案待辦上。

於是 Dot 不只是主動提醒與接續工作，也可以在我們的訓練下，逐步調整成真正符合工作流程的助理。

如果想把這次和 Dot 磨合出的有效做法，整理成下次能沿用的工作規則，可以參考：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。

案例9：AI主動處理雜事，但回信內容仍然由我決定

有時候，即使只是回一封信，Dot 也可以做比較複雜的資料整理。

例如有一次，有一個圖庫網站寄來通知，提到我七年前的一篇文章裡有一張圖片，對方懷疑我沒有取得授權。Dot 先提醒我收到這封信，但因為我平常都會確認使用的圖片來源，於是我請它回頭研究，那篇文章的圖片到底從哪裡來。

我接著去做別的事情，Dot 自動經過一輪查找，它找到我「當年」的 Evernote 草稿筆記，並在裡面找到對應圖片，以及我留下的來源網址。它再去看來源頁面，找到上面註明可免費商用的授權說明，接著 Dot 整理成回信草稿，附上文章、圖片來源網址與頁面上的授權資訊，讓我確認。

這個過程中，我只需簡單進行驗收、確認的動作，但收到信、做調查研究、找出正確、寫出合理回信的動作，都是 Dot 主動完成。

三、AI總管：Dot 成為PM，交派子任務給其他適合的AI助手

如果有閱讀我近期的電腦玩物文章，應該看過我怎麼在 ChatGPT 裡打造 AI 團隊。我會把同一個專案放在一起，再用一個任務、一個討論串的方式，訓練不同的 AI 員工。（延伸閱讀：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）

Codex 裡也是類似的邏輯。例如在部落格工作裡，有專門處理電子報的助手，也有專門製作影片的助手，各自累積對應的資料、規則與 Skills。

但這裡又出現一個問題：雖然已經有「很多個」 AI 幫我做事，但是我還是得一個一個打開討論串。有時候先在 ChatGPT 規劃，再到另一串研究，最後把兩邊的資料交給 Codex，請它用操作電腦的能力做成報告。

如果這些切換與搬資料的動作，都要由我手動處理，也會花掉不少時間。於是最近我嘗試讓 Dot 成為 AI 總管，或者說總 PM，幫我驅動這些 AI 員工完成工作，由 Dot 總籌。

我先跟 Dot 交辦，再由它找到 ChatGPT 或 Codex 裡適合的原有助手，模仿我平常下指令的方式，把需求交給他們。最後由 Dot 統整各個討論串的結果，再回來告訴我做到哪裡。

我目前把整個工作流程設計成像是下面這樣的流程架構。

在建立這個工作流程時，我給 Dot 的第一個指令是這樣的：

你有辦法成為一個我的整個 Codex 與 ChatGPT 討論串的總 PM 嗎？提供給我可行策略，一步一步處理，隨時掌握目前我的各個專案、討論串狀態，可以自由取用每個討論串內容，甚至可以接收我的指令到某一個專案討論串根據我的特定專案規則與指令習慣，命令不同專案的 AI 開始工作。先理解目前我的工作狀態，看看你能掌握多少，然後思考可以採用什麼策略，可以做什麼規則設定，讓你能滿足我的上述工作需求，你的建議要能上網搜尋找出真實可用的功能與使用者經驗，提供給我具體建議。

這邊的流程如果要詳細分享，會變成是另外一個長篇題目「如何建立用 AI PM 管理多個 AI 員工」，所以這裡先簡單分享開始的第一步與基本架構就好。

總之我們可以透過跟 Dot 來回討論，把這樣自己想要的管理架構建立起來，並讓 Dot 寫好對應規則，確保之後可以遵循。

案例10：由 Dot 把任務交派給 A 討論串研究資料，然後交給 B 討論串處理報告

我也可以在手機上交辦。即使人在外面走路，想到某件事需要處理，就先告訴 Dot，讓它判斷應該把指令交給哪個討論串，哪些部分先做計畫與草稿，完成中段產出後再交給 Codex 完成需要電腦操作的部分。

另外，我自己使用 ChatGPT、Codex 的時候，不喜歡一直新增對話串，所以也會要求 Dot 這樣做：先找到原本就在處理這件事的助手，沿用它的資料與規則，再按照我平常的提問方式接著交派任務。

其實這篇文章一開始的案例資料整理，也是在這樣的流程裡完成的：

1. 我使用 Dot 將近一個月，於是請 Dot 回顧：這段時間到底用過哪些案例、完成哪些有效的任務，幫我整理成筆記。
2. 於是 Dot 先把這個任務交派給 Codex 上專門做截圖的 AI，讓這個 AI 去抓取這一個月來的案例截圖。
3. 完成後，Dot 再把這些經驗交給我的 ChatGPT 裡專門整理 AI 應用教學的討論串，梳理這些經驗，找出論述架構。
4. 完成後，Dot 又再利用 Codex 專門整理我的 Evernote 筆記的 AI ，把前一段分析出的架構，重新整理回對應的 Evernote 筆記，調整那些案例的順序。
5. 最後回報我案例整理完成了，讓我接手正式稿件的撰寫。

在這個過程中，我只有一開始「交派了一個任務目標」，接著 Dot 持續運作，交派給不同的 ChatGPT、 Codex AI 討論串，處理各自適合的任務，最後並幫我整理回 Evernote 筆記。

我觀察 Dot 的運作，看到她可以主動在我的對應 ChatGPT 討論串輸入指令（下圖指令是 Dot 自己輸入的），然後跑完回答後， Dot 也會自己複製這個回答並交派給下一個 AI 工作者。

下一個 AI 員工接收 Dot 傳來的回答，運用他的特殊技能，把任務順利完成。

中間 Dot 會回報進度，也會告訴我遇到什麼問題。

從這些例子可以看到，Dot 可以協調我在 ChatGPT、Codex 裡的助手，再連結 Evernote、Google 文件等工具，幫我把不同階段的工作接起來。

小結：何時提醒、核准接手，與決定先停下來

從上面這一個月的 10 個實際案例，我覺得 Dot 可以同時扮演秘書、辦事員與 PM 三種角色。

在秘書的角色上，它會幫我注意工作狀態，有沒有新的交辦、資料有沒有對不起來，主動提醒我，讓一些原本可能漏掉的問題能及時處理。

在辦事員的角色上，它可以幫我接手做到一半的任務，主動幫我完成。

在 PM 的角色上，它逐步掌握我的工作邏輯與工具，再依照我的交辦，請不同助手做資料分析、報告或版面整理，最後統整結果。

或許這會是未來 AI 工具的一個發展方向。我們不只有一位 AI 員工，也可能有一位 AI 秘書、總管，掌握目前的工作狀態，協調底下不同的助手與工具，再回報成果。

但人這時候反而更需要懂得規劃自己的工作流程。知道哪些事情要做、交給誰、做到哪裡需要回來確認，這些 AI 助手才有辦法照著我們的方向，幫忙把工作接續完成。

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