# 影片筆記：最新機能ChatGPT WorkでSkill作成を実演します！ChatGPT WorkをAIのプロが徹底解説！

## 一句話總結

本影片實戰演示了 ChatGPT 桌面應用程式中新增的「Workspace（工作區）」功能，透過建立名為「教科書創作者」的原創技能，展示如何結合資訊檢索、代碼解釋器（Code Interpreter）與自然語言指令，自動生成具備視覺化圖表的 HTML 格式教材，並介紹了相關進階功能如排程、側邊聊天及計畫模式。

## 核心重點

*   **Workspace 的核心價值**：ChatGPT Workspace 是整合在桌面應用程式中的新功能，與傳統聊天介面不同，它具備「技能（Skills）」與「專案（Projects）」管理功能。其底層技術基於 Code Interpreter，但針對一般業務（如報告、研究）進行了優化，操作體驗更接近一般使用者，同時保留了強大的代碼執行能力。
*   **技能（Skills）建立流程**：
    1.  在 Workspace 中建立新專案。
    2.  使用內建的「Skill Creator（技能創作者）」定義新技能。
    3.  透過自然語言描述技能需求（例如：輸入主題 -> 資訊檢索 -> 生成 Markdown 大綱 -> 轉換為含圖表的 HTML）。
*   **迭代優化與反饋**：演示中展示了如何透過自然語言指令調整教材設計（例如要求「Notion 風格」、「減少文字、增加圖表」），AI 會根據反饋進行修正，最終生成結構清晰、視覺化豐富的教材。
*   **進階功能介紹**：
    *   **權限設定**：建議設定為「代理承認（Act on behalf of）」，讓 AI 在執行不確定或潛在風險操作時向使用者確認。
    *   **模型與速度**：建議使用最聰明的模型（Sol），速度設定建議「Extra High」或「High」，避免使用「Ultra」導致過度複雜的子代理（Sub-agents）生成。
    *   **其他功能**：包括外掛（Plugins）、上下文引用（Context）、MCP 協議連接、側邊聊天（Side Chat）、排程任務（Scheduling）及計畫模式（Plan Mode）。
*   **分發與應用**：建立好的技能可透過 LINE 關鍵字自動分發給訂閱者，鼓勵觀眾獲取技能後自行修改與優化。

## 詳細大綱

### 一、 前言與背景
*   介紹 ChatGPT 最新更新推出的「Workspace」功能。
*   指出傳統 ChatGPT 聊天介面中沒有「技能（Skills）」功能，但 Workspace 中有。
*   說明本影片目的：透過實作過程，向觀眾展示 Workspace 的功能與操作方式。

### 二、 Workspace 基礎功能介紹
*   **介面差異**：
    *   ChatGPT 桌面應用程式包含「Chat（聊天）」與「Workspace（工作區）」兩個主要入口。
    *   Workspace 內包含「Projects（專案）」管理。
*   **技能（Skills）系統**：
    *   透過輸入 `/`（斜線）可調出技能選單。
    *   原創技能可在 Workspace 中建立。
*   **權限設定（Permissions）**：
    *   建議設定為「代理承認（Act on behalf of）」，當 AI 執行不確定或潛在風險操作時，會向使用者確認。
*   **模型與速度選擇**：
    *   模型選擇：Sol（最聰明）。
    *   速度設定：建議選擇「Extra High」或「High」，避免使用「Ultra」導致過度複雜的子代理（Sub-agents）生成。

### 三、 實戰演示：建立「教科書創作者」技能
*   **技能建立步驟**：
    1.  進入 Workspace，選擇「New Project（新專案）」，命名為「Original Material Development（原創教材開發）」。
    2.  使用內建技能「Skill Creator（技能創作者）」來定義新技能。
    3.  透過語音或文字輸入描述技能需求。
*   **技能需求描述**：
    *   輸入主題後，AI 需進行資訊檢索。
    *   輸出 Markdown 格式的教材大綱/企劃。
    *   將內容轉化為包含視覺化圖表的 HTML 格式教材。
    *   最終目標：生成可視化的 HTML 教材。
*   **執行過程監控**：
    *   觀察 AI 如何調用 Code Interpreter 進行編碼與檔案生成。
    *   確認檔案儲存於本地專案資料夾中。

### 四、 功能對比與進階操作
*   **與 Code Interpreter 的比較**：
    *   Workspace 底層技術基於 Code Interpreter，但介面更適合一般業務（如報告、研究）。
    *   Code Interpreter 更偏向開發者工具，Workspace 則更輕量、易於日常業務使用。
*   **其他功能展示**：
    *   **Plugins（外掛）**：幾乎與 Code Interpreter 相同，可連接外部工具。
    *   **Context（上下文）**：可引用過去的聊天記錄作為上下文輸入。
    *   **MCP（Model Context Protocol）**：連接外部工具的協議。
    *   **Side Chat（側邊聊天）**：用於暫時性提問，不污染主對話線程。
    *   **Scheduling（排程）**：可設定定期執行的任務（如每日、每週執行）。
    *   **Plan Mode（計畫模式）**：設定目標後，AI 會持續推進任務。

### 五、 結果評估與迭代優化
*   **初版結果問題**：
    *   設計感較強（AI 感重），文字量過多，圖表不足。
    *   講師提出反饋：要求「Notion 風格設計」、「減少文字、增加 SVG/HTML 圖表」、「優化視覺呈現」。
*   **二次生成結果**：
    *   AI 根據反饋進行「根本性改善」。
    *   新結果呈現 Notion 風格，包含大量圖表，文字精簡，結構清晰。
    *   講師對最終結果表示高度滿意，認為其優於以往僅靠文字或簡單圖表的工具（提及 Perplexity 或 Claude 在此類視覺化上的優勢被超越）。

### 六、 結語與分發
*   該技能可透過 LINE 關鍵字自動分發給訂閱者。
*   鼓勵觀眾獲取技能後自行修改與優化。
*   總結：Workspace 讓非開發者也能利用 Code Interpreter 的強大能力進行高效業務處理。

### 七、 頻道介紹與觀眾互動（影片結尾）
*   回應觀眾「ネームなし」的留言，感謝其對頻道名稱「道（Michi）」及吉祥物「ミッチー（Mitchy）」的讚賞。
*   **頻道名稱由來**：
    *   起源於「教育」領域。
    *   核心願景：希望成為讓參與者發生「變化（違える）」的契機，而非僅是微小成長。
    *   命名含義：透過教育帶來深層次的變化與成長。
*   **吉祥物由來**：
    *   設計概念：對應「カエル（青蛙）」的發音。
    *   視覺呈現：採用青蛙圖標，設計可愛。
*   **未來內容規劃**：
    *   介紹新功能。
    *   展示具體製作過程（如技能開發）。
    *   目標：提升觀眾的 AI 活用能力。
*   **行動呼籲**：
    *   邀請未訂閱者進行頻道訂閱。
    *   歡迎觀眾留言建議想看的 AI 主題。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **產品/平台**：
    *   ChatGPT
    *   ChatGPT Workspace（工作區）
    *   ChatGPT Desktop App（桌面應用程式）
    *   Code Interpreter / Codex（代碼解釋器/代碼）
    *   LINE（用於技能分發）
*   **功能/技術**：
    *   Skills（技能）
    *   Projects（專案）
    *   Permissions / Act on behalf of（權限/代理承認）
    *   Plugins（外掛）
    *   MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）
    *   Side Chat（側邊聊天）
    *   Scheduling（排程）
    *   Plan Mode（計畫模式）
    *   Context Compression（上下文壓縮）
*   **模型/版本**：
    *   Sol（最聰明模型）
    *   Speed Settings: Extra High, High, Ultra（速度設定）
*   **格式/檔案**：
    *   Markdown
    *   HTML
    *   SVG（向量圖形）
    *   .md（Markdown 檔案）
    *   .html（HTML 檔案）
*   **頻道相關**：
    *   道（Michi）：頻道名稱。
    *   ミッチー（Mitchy）：頻道吉祥物名稱。
    *   カエル：日文「青蛙」，吉祥物設計靈感來源。

## 操作流程整理

1.  **開啟 Workspace**：在 ChatGPT 桌面應用程式中切換至「Workspace」標籤。
2.  **建立專案**：點擊「New Project」，命名專案（例如：Original Material Development）。
3.  **建立技能**：
    *   在專案中使用內建技能「Skill Creator」。
    *   輸入自然語言描述技能需求（例如：根據主題進行資訊檢索，生成 Markdown 大綱，並轉換為含圖表的 HTML）。
4.  **設定參數**：
    *   選擇模型：Sol。
    *   選擇速度：Extra High 或 High。
    *   設定權限：Act on behalf of。
5.  **執行與監控**：
    *   輸入主題，觀察 AI 調用 Code Interpreter 進行編碼與檔案生成。
    *   確認檔案儲存於本地專案資料夾。
6.  **迭代優化**：
    *   檢視初版結果（若存在設計感過強、文字過多問題）。
    *   透過自然語言指令提出反饋（例如：要求 Notion 風格、減少文字、增加 SVG/HTML 圖表）。
    *   等待 AI 重新生成並確認結果符合預期。
7.  **分發（可選）**：將建立好的技能透過 LINE 關鍵字設定為自動分發給訂閱者。

## 值得注意的限制或風險

*   **速度設定風險**：若速度設定為「Ultra」，可能會導致生成過度複雜的子代理（Sub-agents），影響執行效率或穩定性。
*   **權限管理**：建議將權限設定為「代理承認（Act on behalf of）」，以確保 AI 在執行不確定或潛在風險操作時能向使用者確認，避免未經確認的自動執行帶來的風險。
*   **本地檔案儲存**：生成的檔案（如 .md, .html）儲存於本地專案資料夾，使用者需注意檔案管理與路徑問題。
*   **模型依賴**：建議使用最聰明的模型（Sol）以獲得最佳效果，使用較弱模型可能無法處理複雜的代碼生成或視覺化任務。

## 逐字稿辨識疑點

*   **チャATGPT / チャトGPT / チャットGPT**：逐字稿中多次出現「チャATGPT」、「チャトGPT」，應均指「ChatGPT」。
*   **ワーク / ワグ**：逐字稿中出現「ワーク」、「ワグ」，應均指「Workspace」。
*   **ジイク / ジジJ 君**：講者自稱或稱呼他人時出現的變體，疑為「J君」或講者名字（今に/Niimaru?）的聽寫錯誤。
*   **CEX**：原文提及「結構CEXに近い」，疑為「Code Interpreter」或特定術語的聽寫錯誤，需查證。
*   **GPD ワーク**：疑為「GPT Workspace」的聽寫錯誤。
*   **水論レベル / サブエージェンド**：
    *   「水論レベル」疑為「Ultra 等級」或特定速度檔位的聽寫錯誤（後文提到「ウルトラ」）。
    *   「サブエージェンド」應為「Sub-agents（子代理）」。
*   **ソル / テラルナ**：
    *   「ソル」應為「Sol」模型。
    *   「テラルナ」疑為「Turbo」或其他模型名稱的聽寫錯誤，需查證。
*   **パーボ**：疑為「PDF」或「Prompt」的聽寫錯誤。
*   **GoogleドキュメントWord**：原文將兩者並列，疑為口語連接詞誤植。
*   **コースビルダー**：講者提到的現有技能名稱，疑為「Course Builder」。
*   **ノーライク / ノンライク**：講者要求設計風格時使用的詞彙，應為「Notion-like（Notion 風格）」。
*   **HML**：疑為「HTML」的聽寫錯誤。
*   **クエンさん / ク園3**：講者舉例時提到的名字，疑為「Claude」或其他人名的聽寫錯誤。
*   **フェイブル**：講者比較時提到的工具，疑為「Perplexity」的聽寫錯誤。
*   **クロ**：講者比較時提到的工具，疑為「Claude」的聽寫錯誤。
*   **ドat cコcデx**：指代本地資料夾路徑，疑為「.chatgpt」或相關隱藏資料夾名稱的聽寫錯誤。
*   **instruction design.mchpicy.m**：檔案名稱聽寫錯誤，疑為 `.md` 或相關副檔名。
*   **htmldesign.m**：檔案名稱聽寫錯誤，疑為 `.html` 或 `.md`。
*   **コデックス**：逐字稿開頭提及，疑似指代某個平台、工具或頻道專屬名稱，語意不明。
*   **紙プラグイン**：聽似口誤或特定術語，需查證是否為「Chrome 插件」或其他工具名稱。
*   **導える**：疑似「導く（引導）」或「教育（きょういく）」的口誤或聽寫錯誤。
*   **違える**：文中多次強調此詞，意指「改變、變化」，與常規「違える（違背）」之意不同，為講者自定義的命名邏輯。
*   **ガエる**：疑似「カエル（青蛙）」的發音或口誤。
*   **下りチャンネル登録**：「下り」疑似口誤，應為「下（くだ）さい」或單純的「チャンネル登録」。
*   **あいの見たい**：疑似「AI の見たい（想看 AI 相關內容）」的口誤。

## 可延伸追問

*   Workspace 中的「技能（Skills）」是否可以匯出或分享給其他使用者？
*   「代理承認（Act on behalf of）」權限設定在實際業務應用中，有哪些具體的風險案例？
*   MCP（Model Context Protocol）在 Workspace 中的具體連接方式與支援的外部工具清單為何？
*   如何將 Workspace 生成的 HTML 教材進一步整合到 Notion 或其他 CMS 系統中？
*   「Plan Mode（計畫模式）」在處理長期、多步驟任務時的具體行為邏輯與限制為何？