在 OpenAI 辦公室，Jason Liu 的桌邊有一組腳踏板：一顆踩下去開始語音輸入，另一顆是「送出」。他雙手背在身後走到電腦前，口頭交代「修一下這個，順便回覆 Slack 上那個人」，然後轉身回去和同事聊天。
這是 Jason Liu 在 AI Engineer 大會 workshop（影片於 2026 年 7 月 24 日發布）上示範的日常。他是 OpenAI 開發者體驗（Developer Experience）團隊成員，加入 OpenAI 前以開源套件 Instructor 聞名，工作是幫開發者用好 Codex（OpenAI 的 AI 代理工具）。
整場演講最讓人印象深刻的一句話是：「我已經不知道自己的工作是什麼了。」因為大半日常已經委派給一群長駐的 AI 對話串，他得回頭翻紀錄，才知道自己「做」了哪些事。
這場 70 分鐘的 workshop，實際上是一份高密度的實戰設定指南。
為什麼「聊太久要開新對話」不再是鐵律？
用過 AI 工具的人大多聽過這類守則：對話太長，模型會變笨，超過 20 則訊息就該重開。 Jason Liu 認為，隨著 Codex 自動壓縮上下文，這種一律定期重開對話的做法，已不再適用於所有情境。
關鍵是 compaction（上下文壓縮）成熟了。白話說，當對話長到超過模型一次能讀取的範圍，系統會自動把舊內容濃縮成摘要再繼續，就像人腦把上週的會議記成幾句重點，而不是逐字背下來。
他在演講中舉例，自己手上有運作五週的對話串，據他自述已累積約 400 個子代理，「它們大致知道自己的工作是什麼」。不過長對話串並非零成本：壓縮品質不見得每次都穩定、細節可能遺失，快取失效時 token 成本也會墊高，何時該重開一條，終究是使用者的取捨。
這個變化，正好回應知識工作的新瓶頸。他觀察，AI 讓產出不再是問題之後，難的變成追蹤：過去 10 個同事各做一件事，你只要盯 10 件事；現在每個人手上都有 10 個專案，你得追 200 件事，「一定有一則 Slack 訊息被我漏掉」。
他的解法是把對話串當同事養：釘選（pin）起來、用專案名稱命名、讓它把工作紀錄寫進你的記憶庫，再用自動化定時喚醒。對話串從用完即丟的暫存區，變成越養越熟練的隊友。他形容，你會從個人貢獻者，變成管理一組 AI 隊友的主管；而對話串之間現在能互相改名、傳訊息，於是又長出「主管對話串」管理「執行對話串」的層級。
第一幕：把情境灌給 AI，用講的比用打的快
Jason Liu 把 AI 工作流拆成三幕：把情境（context）灌進去、讓 AI 工作、對外採取行動。第一幕的重點是輸入的頻寬。
他引用了一個比喻：鋼鐵人東尼·史塔克不會用打字跟管家 AI 賈維斯溝通。他說一般人講話速度約是打字的三倍，而且對 AI 不需要組織語言：一段雜亂的 15 分鐘語音備忘錄，夾雜「我記得上週好像跟 Charlie 開過一個關於 SDK 的會」這種模糊線索，AI 會自己翻 35 則會議訊息，找出他指的是哪一場。
第二個工具是他自稱最愛的功能 Appshots，這是 Codex macOS 版 app 的功能：按下快捷鍵，就把目前應用程式的視窗畫面，連同系統輔助使用介面（accessibility）讀得到的文字一起送給模型。
傳統截圖只有像素，AI 得先辨識文字，再一步步查頻道、查人名；他現場示範，一張 Slack 頻道的 Appshot 連頻道代號、成員帳號 ID 都能帶上，AI 一次呼叫就能直接發文、回覆。他說自己已經兩週沒有手動填過任何表單。其使用方式如下：
- 在 Codex 開啟你要接續工作的對話。
- 切換到想讓 Codex 看的 App，並把目標視窗放到最前面。
- 同時按下鍵盤左右兩側的 ⌘ Command 鍵。
- 首次使用時，允許兩項 macOS 權限：「螢幕與系統音訊錄製」、「輔助使用」。
- Appshot 會附加到 Codex 對話，再輸入要求，例如：「幫我解讀這個錯誤，找出可能原因。」
第三個是個人記憶庫。他公開了自己的範本（GitHub 上的 personal monorepo template）：
projects/ 資料夾放每一條工作流，people/ 資料夾保存協作者與值得長期記住的人物脈絡，另有一份 AGENTS.md 設定檔寫工作規範，核心原則是：程式碼歸專案的 repository 管理，vault 專心保存人物、決策、待辦與專案狀態。記憶庫做成 git 版本控制，出門幾天回來跑一次 git diff（比對差異），就能驗收 AI 更新了什麼。
記憶庫之上還能長出技能（skill，可重複執行的流程檔）：他最愛的一支叫「像我一樣寫」，讓 Codex 讀他過去半年的 email 與 Slack 訊息，整理出用字風格指南，之後 AI 代擬的訊息都會套用，他說「至今沒讓我失望過」。想照做，把這句複製給 Codex：
讀我過去六個月寫的所有 email 與 Slack 訊息，整理一份「像我一樣發訊息」的風格指南，之後幫我代擬任何訊息時都套用它。
再補一句，讓它越用越準：
以後每次執行這個技能，如果你學到新東西，可以直接修改技能檔案本身。
第二幕：一句「幫我盯著」，AI 開始自己醒來
第二幕處理時間。過去的 AI 要人開口才動，他的 Codex 會自己醒來。
他常用的指令是一句自然語言：「keep an eye on this」（幫我盯著這件事）。Codex 會據此建立官方所稱的 thread automation（對話串自動化），一種類似心跳（heartbeat）的定期喚醒機制：把訊息定時排回同一條對話串，喚醒它繼續工作；同一條對話串可以掛多個排程，也能調整頻率或設條件停止。
他強調，早期的自動化每次都開新對話，如今正確做法是讓同一條對話串被反覆喚醒，記憶才能累積。
實際用法像這樣：對一個 pull request（程式碼合併請求）下指令，週一發出後忙別的事，週四回來，所有意見已整合完畢。複製帶走：
盯著這個 pull request：有新的意見回饋就修掉，隨時保持可合併、rebase 在主分支上、CI 測試通過。
他建議一般人先建的是「幕僚長對話串」：每天早上定時醒來，掃過所有連接器（email、Slack 等），回報今天最重要的事，附上可以直接點開的深連結。這條對話串後來還學會替他辦登機報到，把登機證傳到他的 iMessage。想建一條自己的，把這句 meta 指令丟給 Codex，讓它自己生成完整設定：
幫我建立並釘選一條「幕僚長」對話串：每天早上 8 點喚醒，檢查我所有已連接的服務，整理出今天最重要的事，附上可直接點開的連結回報給我。
比對話串自動化更進一步的是 Goal（目標模式），已於 2026 年 5 月 21 日在 Codex app、IDE 擴充與 CLI 全面開放。根據 OpenAI 官方介紹影片，使用者給一個可驗證的完成條件，Codex 會跨數小時甚至數天持續工作到達標為止；影片中也提到，已有不少使用者讓單一目標連續推進超過 100 小時。
Jason Liu 自己的玩法更極端：他用這招把 Python 終端機套件 Rich 改寫成 Rust 版本，以原有單元測試全部通過作為完成條件，但他也直說這是測試極限的實驗，「你不該在正式工作裡這樣做」。
他另外建立了一套稱為 Ultra Goal 的自訂流程：把目標寫進一個 GOAL.md 檔案，好處是任務跑到一半可以直接改檔案調整範圍；他個人還會配一份工作日誌，跑上兩天的長任務也能隨時掌握進度。
第三幕：讓 AI 替你出手，也要先立規矩
第三幕是對外行動，主角是 computer use（讓 AI 直接操作電腦畫面）與 Chrome 擴充功能：前者能在背景操作任何軟體，後者專門接管 Chrome 瀏覽器裡的操作。
他分享的案例都很生活化：不會用 iMovie，就讓 Codex 一步步示範怎麼放音效、輸出影片；演講前不久，AI 才替他用 DocuSign 簽完文件，還自己找了線上傳真服務，把醫療紀錄傳出去。
最經典的是亞馬遜退款：客服把他排進 75 分鐘的等候隊伍，他把交涉全權交給 AI，然後去洗澡。回來時，信用卡已入帳約 400 美元（約新台幣 1.3 萬元）退款。他當時的指令，改寫成可複製的版本如下：
客服把我排進等候隊伍了。每 5 分鐘查一次進度，等候時間低於 5 分鐘後改成每分鐘查，輪到之後持續交涉，直到拿回退款為止。
要提醒的是，這些都是他自述的個人示範；實際能做到什麼，取決於平台、外掛、登入狀態、方案與管理員設定，簽署文件、傳送敏感資料、付款這類不可逆的動作，仍應保留人工確認。
但能力越大，護欄越重要。他提醒，模型太「執著」時會自己繞路：某次 Slack 連接器不能上傳檔案，模型就打算自己打開瀏覽器按送出。AI 繞過限制完成任務，和 AI 繞過安全機制，是同一種行為，這正是要警惕的地方。
他的做法分層：AGENTS.md 寫的是給模型的工作規範與界線提醒，屬於行為指引，不是繞不過的硬性邊界；真正能強制執行的，是沙箱（sandbox）、權限核准政策與網路規則這類系統層控制，組織還能再加上管理設定，據他在演講中舉例，他所在的環境就限制 AI 不能寄信給公司以外的信箱。
他自己搭配 auto review 權限模式：當 AI 的動作要跨出沙箱邊界，系統會把預定行動連同前後脈絡交給審查代理把關，低風險的動作可能自動放行，高風險的仍會停下來要人確認。
為什麼他勸你別把推理強度開到最高？
演講尾聲的問答，留下最實用的一段：怎麼省 token？
Jason Liu 點名一個迷思：很多人把模型推理強度全開到最高（x-high），以為會拿到最好結果。實際上，調高推理強度是在速度、運算量與思考深度之間取捨，不保證每個簡單任務都因此得到更好的結果。他的親身觀察是：朋友只是要找折價券，開了 x-high，模型跑了兩分鐘掃遍各網站比價。他自己的幕僚長對話串預設中等強度，簡單的表單、報到類任務甚至交給輕量模型執行。
降噪他給了三招：指示 AI「沒有更新就只回覆『無更新』」；檢視喚醒頻率，這件事真的需要每 30 分鐘醒一次，還是每天一次就夠；為長期任務設停止條件，達標就休眠。第一招可以直接這樣寫：
這條排程如果沒有新進展，只回覆「無更新」兩個字。
AI 在工作時，人該做什麼？
Jason Liu 對這個問題的答案有點反直覺：離開螢幕。他說在辦公室裡，他把自己當成「AI 的助理」，趁 AI 跑任務時去跟同事講話，蒐集那些 AI 拿不到的情報。被問到怎麼培養用 AI 的品味，他的回答是「想有好品味，你得先吃得夠多」：多用、多比較，培養出「抱怨爛東西的詞彙量」，因為人無法描述自己不理解的問題。
當然，這套工作流有它的前提。他是 OpenAI 員工，token 用量幾乎不設限，對自家工具的熟悉度也遠高於一般使用者；他也自嘲部分做法「聽起來像 AI 精神錯亂，但或許真的有用」，並承認像「派子代理逐條驗證待辦清單」這類設定非常燒 token，一般用戶未必划算。照單全收之前，先從幕僚長對話串這類低成本設定試起，可能是比較務實的路徑。
拉遠來看，這場演講真正的訊息或許不在 Codex 本身，而在於操作 AI 的單位正在改變：從一則寫得好的 prompt，變成一套制度，包括記憶存在哪裡、什麼時候醒來、哪些界線不能碰。先把制度建起來的人，等於先擁有一支不下班的團隊。
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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
