閱讀單元
Codex 工作交付與判斷
單元一處理交付與批准；單元二承接新消息，判斷繼續、修訂或停止。
- 01把工作交給 Codex，哪些成果能交付，哪些判斷仍要自己做？單元一：比較人工、聊天與檔案工作，分清驗收與批准。
- 02新消息進來後，哪些 AI 工作要重做？何時該停止自動化？單元二：沿交接更新與小型試行，判斷繼續、修訂或停止。
AI 工作流與團隊導入
一次產出成功，和一套能長期交付的工作流程，是不同的問題。本主題從需求收斂與跨工具協作，延伸到資料責任、驗收、SOP 和團隊採用；保留人的判斷，也把下一位接手者需要的資訊整理清楚。
推薦起點
先選閱讀單元，或直接使用既有方法與材料。
既有方法與材料
從手上的工作直接開始
可以直接選一項方法或材料，不必先讀兩個單元。
- 01第一次使用 Codex，怎麼從材料完成可核對成果？短段材料與核對；不是新下載包
- 02用 AI 整理會議紀錄：先把原文變成可核對的決策與待辦既有合成材料、ZIP與示例；不是讀者成效
- 03AI 引用、數字與來源，怎麼逐項查核？頁面方法與練習；不是完整新包
- 04事實、推論、建議與決策，該用哪種方法驗證？頁面判斷框架；不是現成商業分析包
- 05AI 簡報怎麼做成可編輯 PPT？從資料整理到 PowerPoint 交付教學既有PPTX、CSV與特定Windows修改示範
- 06第一次團隊 AI 試行，怎麼做到可比較、可停止？原方法與設計卡；可以獨立使用
原主題推薦
系列閱讀
依既有策展順序保留完整成員，跨主題篇章也在其中。
建議閱讀順序
跨語言市場情報系統
由工作需求到 API 選型、蒐集限制及團隊導入；跨 T3 與 T4。
- 01不懂當地語言怎麼做海外市場？一個品牌人的 AI 解決方案拆解AI 工作流與團隊導入
- 02AI 系統架構設計：為什麼我選純 API 不用 Agent 框架AI Agent 與系統設計
- 03AI 專案撞牆紀錄：零成本社群監測的天花板在哪裡AI 工作流與團隊導入
- 04AI 系統做完了然後呢？從 UAT 到 Rollout 的導入實戰紀錄AI 工作流與團隊導入
系列順序
AI 內容工作流平台拆解
保留上／下篇順序，區分需求收斂與系統規格。
- 01AI 內容工作流平台專案拆解（上）：PM 如何把模糊需求收斂成可驗收 MVPAI 工作流與團隊導入
- 02AI 內容工作流平台專案拆解（下）：PM 如何把模型串接寫成系統規格AI 工作流與團隊導入
全部文章
依正式子題分組，組內依原發布時間由新到舊。
流程設計、協作與重複執行
- 排程與自動化前，怎麼證明 AI 流程能穩定重跑？
- Skill、Plugin 與工作流，怎麼測試是否可靠？
- AI 內容工作流平台專案拆解（上）：PM 如何把模糊需求收斂成可驗收 MVP
- AI 內容工作流平台專案拆解（下）：PM 如何把模型串接寫成系統規格
- 我沒有自己動手改版，而是指揮了一個 AI 團隊來執行
- 為什麼我故意讓兩個 AI 工具不知道彼此存在——多工具協作的 Context 隔離原則
- AI 專案撞牆紀錄：零成本社群監測的天花板在哪裡
- 不懂當地語言怎麼做海外市場？一個品牌人的 AI 解決方案拆解
- 用 Multi-Agent 架構管理企業內容生產：三個 AI Agent 的分工設計實錄
- 用 AI 工具一天完成網站架構遷移：從管理者的決策框架實錄
- AI 內容產線設計實錄 — 事實查核、風格一致性、選題判斷怎麼被設計進去的