ChatGPT大改版：當「聊天」與「幹活」變成同一個App
2026-07-14
長典創新管理小編
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2026年7月9日，OpenAI宣布史上最大改版：Codex整併進ChatGPT桌面應用，推出全新「ChatGPT Work」工作台，由GPT-5.6模型驅動。新版App整合Chat、Work、Codex三種模式，支援跨應用程式「@」引用、排程任務、千種外掛串接及電腦自動操作，讓ChatGPT從單純問答，進化為能交付成果的AI助理。使用額度與一般聊天分開計算，不怕互相排擠。這波動向與Anthropic的Claude Cowork同方向，顯示AI競爭下一步在於「執行任務」而非「回答問題」
前言：2026年7月9日，OpenAI做了一件從ChatGPT問世以來規模最大的產品調整：把原本獨立的程式開發工具Codex，整併進了新版ChatGPT桌面應用程式，同時推出全新的生產力功能「ChatGPT Work」，並由最新的GPT-5.6模型系列提供動力。這不只是換個圖示、改個名字而已，而是ChatGPT第一次把「聊天」與「動手做事」，正式收進同一個入口。
一個App，三種模式：Chat、Work、Codex
新版桌面應用程式打開後，左上角會看到一個下拉選單，裡面有三個選項：Chat（一般對話）、Work（工作）、Codex（程式開發）。原本熟悉的聊天視窗變成其中一個子模式，方便使用者快速找回過去的對話紀錄，接續原本的討論；而「Work」則是這次改版真正的主角，也是過去只有工程師在用的Codex背後那套「接任務、讀取脈絡、呼叫工具、逐步執行、最後交付成果」的能力，第一次被包裝成一般職場工作者也能上手的介面。
對原本就在使用Codex的開發者來說，不用擔心工具消失——Codex仍然保留獨立的程式開發定位，這次改版還新增了行內程式碼編輯、側邊欄的Pull Request審查等功能，程式開發的體驗反而更完整。而原本的舊版ChatGPT桌面應用程式，則改名為「ChatGPT Classic」。
Work工作台：把「回答問題」變成「交付成果」
過去使用ChatGPT，多半是「問一句、答一句」；而Work的設計邏輯完全不同——你給它一個目標，它自己去蒐集資訊、選擇工具、產出中間成果、遇到不確定的地方主動提問，最後把整個目標變成一份完成品。這中間有幾個特色值得特別留意：
跨應用程式的「@」引用： 使用者在Work裡工作時，只要輸入「@」加上應用程式名稱（例如Slack、Google Drive），就能直接把該應用程式裡的內容拉進當前的工作流程，不用再自己複製貼上、來回切換視窗。
排程任務（Scheduled Tasks）： 你可以設定「每天早上把Slack的新訊息更新進文件」，或是「客戶回饋一進到信箱，就自動更新簡報內容」，讓Work在你不在電腦前的時候也能持續運作。
外掛（Plugins）生態系： ChatGPT Work目前已能連接超過千種外掛，涵蓋Slack、Microsoft Teams、Google Drive、SharePoint、行事曆、CRM系統等企業常用工具，等於把散落在各處的工作系統，串進同一個AI工作台。
Sites（測試中）： 一個全新的功能，可以直接請AI生成互動式網站、儀表板或內部入口網站，不需要另外找工程資源。
電腦操作（Computer Use）： 在使用者授權下，Work可以代替使用者實際操作電腦——點擊、輸入、搬移檔案、跨應用程式完成工作流程，這也是這波「AI從聊天走向動手做」浪潮中，各家科技公司不約而同在推的方向。
使用額度：Work跟一般聊天分開算
很多人關心的問題是：「如果我常常用Work執行任務，會不會把聊天額度都用光？」根據OpenAI公布的資訊，Work的使用量計算方式與Codex相同，是依照任務的複雜程度而定，跟一般聊天訊息各自獨立計算。也就是說，即使某天讓Work執行了幾個比較吃資源的任務，日常的問答對話仍然可以照常使用，不會互相排擠。
開放範圍與時程
這次改版的桌面應用程式（涵蓋Chat、Work、Codex三種模式）已開放Windows與Mac，全球下載，且所有方案（包含免費版）都能使用基本功能。不過完整的ChatGPT Work功能，目前優先開放給Pro、Enterprise與Edu方案的使用者，Plus與Business方案則會在近期陸續跟進。企業用戶另外也能透過管理後台，針對存取權限、連接工具與資料引用範圍做更細緻的管理，並在執行關鍵操作前加入審查機制，這對重視資安與合規的企業來說，是導入AI工具前必須留意的重點。
對職場工作者來說，代表什麼？
這次整合傳達出一個很明確的訊號：AI工具的下一步戰場，不再是「誰的模型比較聰明」，而是「誰能真正把AI嵌進日常工作流程，變成能交付成果的助手」。無論是OpenAI的ChatGPT Work，或是Anthropic稍早推出的Claude Cowork，都指向同一個方向——AI從「回答問題」進化為「執行任務」的本地Agent。
對企業與個人使用者而言，這也代表選擇AI工具的思考方式需要跟著調整：以前比較的是「哪個聊天機器人回答得比較好」，現在則要開始思考「哪一套工作流程、哪一種授權範圍設計，最適合我們團隊的工作型態與資安要求」。
這正是長典創新這幾年持續投入「AI工具應用」課程的原因——工具的名字和介面會一直變、一直更新，但「如何清楚拆解任務、設計指示、判斷什麼該交給AI、什麼仍需要人來把關」，才是真正能長期累積的能力。如果你也想搞懂這些新工具到底該怎麼用在自己的工作上，歡迎透過官網或粉絲頁與長典創新聊聊，讓我們陪你把每一次工具改版，都變成一次提升團隊效率的機會。