[AI學堂] OpenAI Codex 新玩法：一個 Prompt 生成 Email、Excel、PPT、網站，用 AI 接手整個工作流程

如果你以為 OpenAI Codex 只是寫 Code 的工具，那你可能低估了它。

很多人聽到 Codex，第一時間會想到 Vibe Coding、寫 Program、生成程式碼。但今次實測之後，我覺得 Codex 更值得留意的地方，是它有機會成為一個真正的 AI Project Assistant。

當你提供 Project Files、Markdown Rules、清楚的任務目標和輸出要求，Codex 不只是回覆一段文字，而是可以幫你整理資料、生成檔案，甚至建立可重用的工作流程。

今次影片，我會示範如何用 OpenAI Codex 做出以下幾類輸出：

• Email
• Excel
• PowerPoint
• Markdown Report
• HTML Website
• Skills
• Automation

換句話說，Codex 不只是「寫 Code」，而是開始有能力幫你處理一整個 Project Workflow。

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OpenAI Codex 和 ChatGPT 有什麼不同？

平時使用 ChatGPT，我們多數是在對話框輸入 Prompt，然後要求它生成文字、摘要、Email 或表格。

但 Codex 的工作方式更接近一個 Project Folder 工作流。

你可以將不同資料和規則放入同一個專案資料夾，例如：

• 工作簡介
• 目標對象
• 品牌語氣
• 輸出要求
• 風險規則
• 參考資料
• 圖片或文件

然後讓 Codex 根據這些 Files 執行任務。

這種方式和單純寫一個超長 Prompt 很不同。
如果將所有要求都放在同一個 Prompt 裡，內容很快會變得難以管理。但如果拆成多個 .md Markdown Files，每個部分都可以變成獨立 Module，之後更容易修改、重用和擴展。

這也是今次影片其中一個重點：
不是將 Prompt 寫得更長，而是將工作流程拆得更清楚。

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影片中示範了什麼？

今次影片主要示範 4 個 OpenAI Codex 應用場景。

第一個示範，是將收據、票據和報銷規則交給 Codex，讓它整理成 Excel Expense Summary 和 Markdown Report。這個例子展示 Codex 如何從混亂的 Files 入手，輸出可檢查、可追蹤的工作檔案。

第二個示範，是用多個 Markdown Files 定義一個 AI Workshop 的內容、對象、語氣和輸出要求，然後一次過生成 Landing Page Copy、Email Announcement、FAQ、Slide Content、PPT 和 Website。

第三個示範，是將剛才成功完成的工作流程整理成 Codex Skills。當一個 Workflow 可以重複使用，就不需要每次重新寫一大段 Prompt，而是可以變成一個可重用的 Skill。

第四個示範，是建立 Daily HK Market Briefing Automation，讓 Codex 按指定規則定時生成港股市場簡報。這個例子展示 Codex 如何由手動執行任務，進一步變成定時自動化工作流。

詳細操作、Prompt、Files 結構和實際輸出效果，我會在影片中逐步示範。

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為什麼這個工作流值得留意？

我覺得 OpenAI Codex 最值得學的，不只是它能不能寫 Code，而是它帶出了一個新的 AI 工作方式：

Files + Rules + Prompt + Skills + Automation

這個組合代表 AI 不再只是回答問題，而是可以開始根據你的專案資料、規則和目標，幫你完成一連串工作。

例如：

• 將收據整理成 Excel
• 將工作坊資料變成培訓素材
• 將內容要求變成 PPT 草稿
• 將文字內容轉成簡單網站
• 將成功流程變成 Skills
• 將重複任務變成 Automation

對內容創作者、企業培訓導師、行政人員、Marketing 團隊，甚至一般辦公室用戶來說，這種工作流都很有參考價值。

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使用 Codex 時要注意什麼？

使用 OpenAI Codex 時，最重要不是一開始就叫它「幫我做晒所有嘢」，而是要先設計好工作結構。

我會建議留意幾點：

第一，將不同任務分開 Project Folder，不要所有資料都放在同一個地方。

第二，學會用 Markdown Files 寫 Rule Files，例如輸出格式、語氣要求、分類規則、檢查條件和風險提示。

第三，如果某個工作流程已經測試成功，就可以整理成 Skills，方便之後重用。

第四，如果某個任務需要每日、每週或每月重複執行，就可以考慮變成 Automation。

這些做法會令 Codex 不只是一次性工具，而是逐漸變成一個可管理、可複製、可擴展的 AI 工作平台。

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總結：Codex 不只是寫 Code，而是接手工作流程

今次實測之後，我覺得 OpenAI Codex 的定位不應該只停留在「寫 Code 工具」。

它真正值得留意的地方，是它可以開始幫你處理一個完整 Project Workflow：
由讀取 Files、理解 Rules、生成 Output Files，到建立 Skills 和 Automation。

當 AI 工具由「回答問題」走向「完成工作」，我們使用 AI 的方式也要改變。

未來的重點，可能不只是懂得寫 Prompt，而是懂得設計：

• Files 怎樣整理
• Rules 怎樣拆分
• Workflow 怎樣重用
• Automation 怎樣設定
• Output 怎樣檢查

如果你想知道 OpenAI Codex 實際操作效果、Prompt 怎樣寫、PPT 和 Website 輸出是否真的可用，可以觀看完整影片示範。

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