重點一:OpenAI 推出 Codex 新功能,使用者只要示範一次操作流程,Codex 即可學習並轉化為可重複使用的自動化「技能」,未來照樣完成相同任務。
重點二:在 YouTube 發佈影片情境中,Codex 能記住標題描述來源、檔案打包結構、字幕與公開設定流程,從抓取試算表資料到上傳、驗證全部自動完成。
重點三:這種技能可延伸到發布影片之外,包括處理 pull request 格式、安排行事曆邀請等,透過電腦操作、瀏覽器操作與外掛整合,減少使用者逐步下指令的負擔。
OpenAI 旗下的 Codex 推出全新工作模式,讓使用者可以透過「先錄後重播」(record and replay)與「技能」(skill)兩大能力,把日常的電腦操作流程,變成可以重複執行的自動化流程。你只要示範一次,Codex 會在背後觀看並記住你的步驟、偏好與檔案結構,之後就能幫你照樣做一次。
過去使用者想用 AI 幫忙處理例行工作,往往得在提示詞中逐條寫出步驟與偏好,既耗時又容易遺漏細節。現在 Codex 則改採「示範式學習」:使用者照平常習慣操作,Codex 便在背景記錄並萃取規則,將其封裝成一個可重複調用的技能,之後只需在新對話中呼叫,便能套用同一套工作流程。這項設計,讓 AI 更貼近真實工作現場的使用方式,也大幅降低導入門檻。
自動處理 YouTube 影片上架,從試算表到字幕一次搞定
以團隊發布 YouTube 影片為例,原本每一支影片都得人工重複同樣流程:先從內部試算表中拉出標題、描述等中繼資料,再找到對應的影片檔、縮圖與英語字幕檔,最後進到 YouTube Studio,逐一填寫欄位、上傳素材,並將影片儲存為「私人」狀態。這些步驟雖然固定,卻相當耗時,也容易因人力疲乏而出錯。
在新的工作模式下,團隊只要讓 Codex「看」一次完整的上架過程。示範時,使用者依序從試算表抓出標題與描述文字、匯入縮圖與英語字幕檔,並在 YouTube Studio 中設定影片為私人。完成後,Codex 會回顧整段錄製紀錄,自動歸納出一套技能:包含中繼資料儲存在何處、上傳素材的打包結構、字幕如何套用,以及儲存與驗證流程。
下一次要上新片時,使用者只需在新的對話中附上下一支影片的完整檔案包,並請 Codex 處理。Codex 便會自動對照檔案包與試算表列數,找出對應行,填入正確的標題與描述,加入縮圖與英語字幕,將影片以上傳為私人狀態,最後再依既定流程逐項檢查,確認所有設定都正確。整個過程,等於把團隊原本的「手感」與 SOP,變成可重複執行的 AI 技能。
技能延伸到程式協作與行程安排,減少提示詞負擔
這套「示範一次、反覆使用」的模式,不僅適用於影片上架。OpenAI 也指出,Codex 技能能擴展到多種知識工作情境,例如開發團隊如何整理與分享 pull request、或是個人偏好的行事曆邀請設定方式。只要實際操作一次,讓 Codex 觀察並學會,就能在未來同樣透過技能自動完成。
在執行這些技能時,Codex 可以運用多種能力組合,包括直接操作電腦介面、透過瀏覽器進行線上服務操作,或串接既有外掛與工具。這意味著,使用者不再需要在每一次任務前,以長篇提示詞逐步解釋所有細節與個人偏好,而是將這些知識內嵌在技能本身。從發布影片、整理程式碼,到發送會議邀請,例行且結構固定的數位工作,都有機會交由 Codex 自動接手,讓人類把時間留給更具創造性與判斷力的任務。
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本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤
