Codex是新一代作業系統?新創CEO實測6種AI工作流,他為何甘願從Claude Code投奔Codex?
Codex是新一代作業系統?新創CEO實測6種AI工作流,他為何甘願從Claude Code投奔Codex?

當 AI 代理人能寫程式、能讀你的 Gmail、能把策略文件直接推到 Notion,你打開電腦看到的第一個畫面,會不會就是它?

「Codex 三個月、六個月前還是垃圾。如果 OpenAI 的人在這通電話上聽到,我 100% 還是這句話。」 商業寫作平台 Every 創辦人兼 CEO 丹.希普(Dan Shipper)在 5 月 6 日的 Codex Camp 直播裡,當著兩百多位訂戶這樣說。

但他的下一句話卻 180 度反轉:「但我現在每天打開電腦,第一個開的應用程式就是 Codex。」

這段內部翻轉,發生的時間點剛好卡在 OpenAI 4 月 23 日發表 GPT-5.5、5 月 5 日推出 GPT-5.5 Instant 的當口。希普與 Every 成長主管 Austin 用一場 60 分鐘的對談,把這場「從 Anthropic 改投 OpenAI」的個人決定講清楚,但訊號其實不在「Codex 比 Claude Code 強」這層比較,而在他丟出的另一句判斷上:

「現在浮現的是一種新作業系統:一個專門用來管理代理人的工作介面(agent management interface),這場競賽會決定你未來在哪裡完成工作。」

換言之,希普看到的不是工具切換,是一張全新桌面正在被四家模型公司同時搶下。Anthropic 押 Claude Code、Claude for Work,OpenAI 押 Codex 桌面 app,xAI 在 4 月底與 Cursor 簽下 100 億美元戰略合作、附帶最高 600 億美元的收購選擇權(彭博社、CNBC 報導,目前仍未正式完成收購),Google 則推出代理人優先的 IDE「Antigravity」搶位。

誰拿下這層 surface,誰就拿下知識工作者打開電腦看到的第一個畫面。

從「資深工程師的私房工具」變成知識工作者的日常駕駛車

要懂 Codex 為何能在三個月內被希普捧成「日常駕駛車」,得先把時間軸倒回去。

GPT-5 時代,OpenAI 的內部分工很清楚:一般人在 ChatGPT 寫 vibe coding(口語下指令、AI 自動寫程式的編碼風格),資深工程師才開 Codex 做 pair programming。希普回憶當時的 Codex「沒有情商,會跟你吵架,讓你覺得自己很笨」,被刻意限制在沙盒裡。

真正翻轉這個分工的是 Anthropic。

希普的觀察是:Anthropic 證明了一件事,一個夠快、夠聰明、又有情商、能存取你電腦的模型,對程式設計師是極佳體驗;而既然它能自己寫軟體,就能做任何形式的知識工作。Claude Code 因此從工程師工具長成跨職能代理人,Claude for Work 把同一套邏輯擴張到行銷、業務、營運。

OpenAI 過去三個月對 Codex 做了希普口中的「硬轉向」:從只給工程師、變成寫作、招募、跑營運都能用的桌面 app。「我用它做深度工程、寫文章、找人才。」希普說。

為什麼是 Codex 桌面 app,而不是 Claude?

Every 成長主管 Austin 的故事,是更具體的對照樣本。

2025 年底到今年 1 月,Austin 在 CLI(命令列介面)裡把 Claude Code 接到所有工具,週末連續 12 小時不出門,就為了把 Codex 之前不能解的工作流跑通。他形容那是自己的「agent pill moment」,第一次相信代理人能接管知識工作。

到了 2 月,希普推他試 Codex。Austin 第一次使用就被勸退:「它問我三個技術選項要選哪一個,我完全聽不懂,回問為什麼,Codex 回我『為什麼你不直接照我推的做』。」那次他得到的結論是,「沒有什麼比兩個月前的 Codex 更能讓我覺得自己很笨。」

真正的轉折是 GPT-5.5。Every 一個月前拿到提前試用,Austin 發現除了設計工作他仍然信任 Claude Opus 之外,模型本身已經和 Anthropic 至少打平

但讓他「全面搬家」的不是模型,是 app 本體。「我從來沒成功讓 Claude for Work 在我這邊跑起來。」Austin 說,Codex 桌面 app 的速度、子代理(sub agent,把任務拆給多個代理人並行的功能)品質、自動化推送的順暢度,是 Anthropic 桌面 app 目前還沒追上的細節。

「我現在 80% 的工作時間都在 Codex 裡。它幫我從 Gmail、Slack、Notion、Stripe 拉資料,今天早上我說『幫我做這場 Camp 的流程表』,它知道去哪找、推到 Notion、丟到 Slack,完美。」Austin這樣說。

希普補了一個工程師會懂的觀察:兩家公司其實看到同一個終局,未來一兩年會像賽馬一樣,每隔幾週輪流領先;現在切換成本還不算高,但等生態真的長出來,你選定的代理人桌面 app,會像 10 年前選 iOS 還是 Android 那樣,把你綁進整個工作生態

Every 是怎麼用代理人的?兩條最反直覺的工作流

希普與 Austin 在直播裡 demo 了六種真實工作流(完整六條見下方配件)。其中兩條最值得讀者抄走,一條翻轉人跟工具講話的方向,另一條揭示代理人決策鏈的隱藏風險。

讓代理人告訴你工具該怎麼用

Austin 開新對話時,第一句常常不是下指令,而是反問 Codex:「請看看我最常用 Notion、Slack、Gmail 做什麼,建議幾個自動化。」Codex 會回提「跟進雷達」「事件指揮中心」「招募流程追蹤」等選項,由 Austin 選一個再執行。

希普對此下了一個值得記下來的結論:「讓一個前沿模型告訴你『這個工具該怎麼用』,會比自己想破頭快太多。」 這個微小的開場句切換,其實顛覆了過去十年的 SaaS 邏輯。

以前是「我有目的、工具幫我達成」,現在是「我有原料、模型告訴我能做什麼」。對任何還在用「打開十個分頁」工作的人,這就是思維升級的入口。

KPI 儀表板:3% 誤差會讓下游全歪

Austin 想做一份所有代理人都能讀的 Notion 即時 KPI 表,要求 Codex 一次到位,誤差落在 5–10%。他立刻退回手動驗證,原則只有一條:「只要源頭資料有 3% 誤差,整個代理人鏈下游的決策都會歪掉。」

要理解這個數據誤差所導致的問題,你可以想像你開一間飲料店,並請一整串「代理人」幫你做決策:

第一個代理人每天看 POS 數據,以觀察哪一款飲料賣最好,順便算飲料的「平均甜度」; 第二個代理人看這個「平均甜度」,自動設計新品、排下季菜單;第三個代理人拿新品菜單去算進貨量,決定要叫多少糖漿和茶葉。

結果,因為一開始 POS 設定就錯了 3% 誤差,所以本來點「微糖」的客人,有 3% 被記成「半糖」。

這 3% 看起來很小,但往下會變這樣:

第一層:報表顯示「客人其實喜歡再甜一點」,平均甜度被拉高。

第二層:設計新品的代理人以為「市場愛重甜」,新品全都比現在再甜一級。

第三層:進貨的代理人看到「未來菜單都偏甜」,就多叫一堆糖漿、少叫茶葉。

最後的結果是:新品一堆都偏甜、庫存裡糖漿爆多、茶葉常缺貨。

每個代理人看起來都只是「照數據做出合理調整」,但因為一開始那 3% 就是錯的,大家都在很認真地順著錯的方向前進,整條決策鏈就一起被帶歪了。

這條警示對任何想把代理人接到報表系統的公司都重要,當代理人開始為其他代理人提供資料,誤差會在鏈條中複合放大,不是線性增加。值得貼在每個編輯部、行銷部、營運團隊的牆上。

其餘四條工作流,把整套工作環境變成資料夾、代理人寫草稿人類完稿、GTM 計畫五分鐘出底稿、招募變成大海撈針,可詳見下方配件。

「不是寫給人看,是寫給人透過代理人讀」

這場直播裡最值得記下來的,是希普對工作本質的重新定義:

「你大部分上班時間,其實是把你已經想過的東西,轉成別人能讀的格式。重要的是先把思考做完。」

過去寫一份策略文件是花一整天打字,現在用語音 app Monologue 口述、丟給 Codex 整理,自己只負責確認每個 bullet point 是否站得住。希普對團隊立了一條規矩:你交出的代理人寫的文件,會議上有人問細節,不能說「啊我不知道有寫這個」,被抓包就完了

為了避免這種翻車,Every 在 Codex 的專案檔裡放了規則:「不要自己加沒在別處出現過的內容」「想到新建議丟到 chat 就好,不要塞進文件」。這條設計把 AI 從「會幻想的助理」拉回「會整理的祕書」。

更進一步,希普指出一個被多數公司忽略的轉變:文件的讀者已經從「人」變成「人透過代理人」

Every 的 COO Brandon 拿到 Austin 的 GTM 計畫,第一個動作不是讀,而是叫自己的代理人「幫我摘要、抽商業案、列我要負責的章節」。文件的可被代理人解析能力(agent-readability),開始比文字優美度更重要。Every 為此推出自家產品 Proof,一個用 markdown 在團隊之間傳遞、讓代理人直接讀的介面。

這場「桌面 app 戰爭」意味著什麼?

希普與 Austin 的觀察不是中立評論,他們是 OpenAI 的深度使用者與生態共建者,講話有立場。但把立場剝掉,這場對談指向三個值得台灣讀者放在心上的趨勢。

其一,代理人正在重定義「打開電腦做什麼」這件事。 過去十年知識工作的入口是瀏覽器與 SaaS 儀表板,未來十年的入口很可能是一個能看到、能點、能跨 app 操作的代理人桌面。誰先把這個 surface 設計成最順手的版本,就拿下未來通用作業系統級別的話語權。

其二,工具切換速度會持續以「季」為單位。Austin 從 Claude Code 全面搬到 Codex 用了三個月,希普則建議「每隔幾週測試一次競品」。對一般企業而言,這意味著「選定一家供應商一路走到底」的策略風險變高,編輯部、行銷部、營運團隊都該保留每季至少一天的「玩工具時間」。Every 自己每年辦兩次「Think Week」,整週停掉日常工作只為了學新東西。

其三,文件設計要開始為代理人讀者服務。 過去寫策略文件想著 CEO 怎麼看、怎麼讓他兩分鐘抓重點;以後要多想一層:CEO 的代理人怎麼解析這份文件。markdown、清晰章節、明確 bullet point、可被機器引用的段落結構,會從「工程師的偏好」變成「跨部門通用標準」。

希普在直播尾聲說了一句話,值得貼在每個編輯部的牆上:「工具與工作流變得太快,光跟著現在的工作方式跑,會被用新工具新範式的人靠預設值打敗。」

資料來源:Every YouTube《Why We Switched From Claude Code to Codex》彭博社:SpaceX-Cursor 600 億美元收購選擇權CNBC:SpaceX 與 Cursor 合作報導OpenAI:Codex 桌面 app 介紹

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈

近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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