[演講精華]Codex行政AI工作坊 - YouTube

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[演講]行政AI小幫手-CODEX初階班(下)_2026 07 13 14 04 40 - YouTube

https://www.youtube.com/watch?v=LwPxjUlplAY

 一、AI 工具選擇與成本觀念（0:00–16:58）

1. Codex 使用政策與用量制度更新。

2. 課程目標：選擇適合的 AI、解決行政問題、建立個人 Skill、降低使用成本。

3. 雲端與本地工具的比較：

網路連線與可用性。

個資、機密資料與去識別化。

硬體條件與任務複雜度。

4. 雲端專案與 Google Drive 資料應用。

二、Codex 模型、上下文與擴充功能（16:58–34:35）

1. 依推理強度、速度與任務類型選擇模型。

2. 影片、文件、數學與程式任務的模型差異。

3. 上下文長度與 Token 用量；在接近上限前手動精簡。

4. 外掛與 Skill 的差異。

5. 安裝第三方 Skill 前需檢查提示詞與資料外洩風險。

三、行政流程 Skill 實作（34:35–1:05:55）

1. 從需求、欄位、規定與範本規劃 Skill。

2. 提供校內法規、活動網站與空白表格。

3. 實作出差旅費表，檢查人員、日期、路線、費用與簽核欄位。

4. 用雲端硬碟同步不同電腦上的 Codex 專案資料夾。

5. 從活動影片與照片整理成果文件、簡報與視覺化報告。

 四、影片分析與自動剪輯 Skill（1:05:55–1:51:02）

1. 先搜尋可用的免費工具與 API，再進入 Codex 實作。

2. 影片處理流程：

Whisper 產生逐字稿。

依逐字稿產生摘要與大綱。

以畫面抽樣辨識重點片段。

輸出橫式影片、直式短影音與字幕。

3. 使用 Edge TTS 產生較自然的旁白。

4. 現場測試 YouTube 影片與本地素材。

5. 檢查精華選取、直式裁切與字幕超出畫面的問題。

6. 依成品問題回饋 Codex，讓 Skill 累積可重複的修正規則。

五、Ollama 本地模型與分層協作（1:51:02–2:47:28）

1. 檢測 CPU、記憶體、GPU／NPU 與可安裝模型大小。

2. 安裝 Ollama 與適合設備的本地模型。

3. 本地模型適合簡單問答、整理與低風險文字工作；複雜任務仍需 Codex 規劃與驗證。

4. 三層架構：

使用者：定義需求與驗收標準。

Codex：拆解、分派、審核與修正。

本地模型：執行被分派的簡單工作。

5. 實測模型輸入、輸出 Token、處理時間與 CPU／GPU 狀態。

6. 把驗證過的協作流程封裝成 Skill。

7. 以本地模型整理出差欄位，再由 Codex 檢查正式表格。

六、儀表板解讀與網站發布（2:47:28–2:52:03）

1. 用瀏覽器內的 Gemini 讀取儀表板，找出需要優先輔導的學生。

2. 提醒不得把個資直接發布到公開網站。

3. 用 Sites 建立線上互動儀表板與多語網站。