by Rain Chu | 10 月 5, 2026 | Agent , AI , OpenAI
OpenAI Dots 是 ChatGPT 裡能持續追蹤工作、協調工具並交付成果的常駐 AI 代理 ,跟 hermes agent, openclaw 是一樣的 AI 工具,你可以用文字或語音交代目標,讓它在自己的雲端電腦上研究、整理文件、寫程式,再回來查看結果。
我會把 Dots 看成工作的協調入口。遊戲引擎、建模軟體與筆記工具本身並沒有消失,Dots 把它們接成一條可以持續修改的流程。這篇先整理建立方式與典型案例,再釐清方案、用量和電腦權限。
Dots 是什麼?讓同一個目標跨對話繼續推進
依 OpenAI 官方介紹 ,Dots 由 GPT-6 Astra 驅動,擁有獨立雲端電腦與瀏覽器,並透過外掛連接工作應用。
官方公布的超過 4,000 個應用,是生態系的涵蓋範圍,實際能用哪些工具仍取決於外掛、帳號、權限和執行環境。
任務與記憶文件 說明,它可以分派背景工作並同步推進多個任務,你在同一段對話中補充需求或改變優先順序,Dots 再協調後續步驟,它是統籌工作的一層,不代表所有動作都由同一個對話中的模型直接執行。
若你已經用過 ChatGPT Work 與 Codex 的任務流程 ,可以把 Dots 理解成持續接收目標、追蹤進度與回收成果的入口,Work 和 Codex 仍負責各自任務中的執行,舊文章中的模型與方案資訊則要以目前官方文件為準。
怎麼建立第一個 Dot
先在 ChatGPT 桌面 App 或電腦網頁建立 Dot,依引導設定名稱與外觀,電子郵件、行事曆和檔案服務可以在設定時連接,也能先跳過,完整步驟可對照 官方入門指南 。手機 App 的使用需等支援更新到位,目前不能在手機網頁建立或使用 Dot。
建立後,先交一件範圍小、容易確認結果的工作,例如整理指定筆記頁並回傳摘要。等它能讀到正確資料,再增加寫入或跨工具操作。名稱與動態頭像方便辨識,但實際能力仍要看它取得的資料與工具。
三種連接要分清楚
通訊管道:在 ChatGPT、Slack 或 Teams 聯絡同一個 Dot。
外掛與應用:提供特定服務的資料與操作能力。
本機電腦:讓任務使用該電腦上的檔案、程式與工具。
加入 Slack 並不等於同時連接 Gmail,也不等於允許它讀取你的電腦,依 電腦與應用指南 ,這些連接各自管理。雲端瀏覽器也有自己的登入狀態,不會自動沿用你個人 Chrome 的所有帳號。
六個工作情境:從說出需求到拿到成品
以下案例整理公開操作流程,並補上本文建議的驗收方法。它們展示的是個別任務的可行性,沒有建立大型專案成功率或長期無人值守的測試結論。
一、語音查論文
依 官方語音說明 ,可從 Dot 對話的電話按鈕開始通話,通話期間也能打字補充。結束通話後,已交付的工作仍可能繼續。目前不能把它當作已能主動打電話給你的助理。
二、把每日檢查存成定時任務
每日檢查專案倉庫,以及定時查看 OpenAI 是否發布新文章,是把追蹤工作保存成排程的兩種用法。設定成功只是第一步,之後是否準時執行、能否持續取得來源,以及結果是否符合條件,都需要另外確認。
接下來兩週,每個工作日上午九點,以 Asia/Taipei 時區檢查[指定來源]。整理新增或變更項目到[指定位置],沒有變更時保持安靜。遇到[需要決策的條件]才通知我。請確認保存的時間、來源與輸出位置,第一次執行後提供紀錄。
上面的指令是本文示例。排程要包含時區、期間、通知條件與交付位置。依 定時任務指南 ,連接 Slack 或其他來源不會自動建立監控,應請 Dot 確認已保存的工作,再到 Scheduled 檢查。
三、Blender 建 3D:模型檔和渲染圖一起交付
同一個 Dot 可以協調不同工具任務,讓需求繼續在背景執行。
模型驗收除了看渲染圖,也要打開原始檔,確認物件、材質、相機和燈光都可再修改。若要交給別人,還要檢查外部貼圖與依賴是否一同保存。漂亮圖片只能說明某個視角的效果,不能代替可編輯模型的檢查。
如果要延伸到動畫或產品視覺,可參考 Blender 與開發代理的視覺工作流程 ,先定義短樣本與代表畫面,再擴充整段作品。工具已經接上,仍需要清楚的設計與交付規格。
哪些方案能用?用量怎麼算
截至 2026 年 10 月 2 日,Dots 正逐步開放給符合地區條件的 Pro、Business Premium 與 Enterprise 使用者,Pro 的推出範圍排除歐洲經濟區、英國及瑞士,Enterprise 需要管理員啟用,符合資格也可能尚未輪到帳號,不能因為一時看不到入口就判定設定有問題。最新條件請查 方案與地區說明 ,目前不能把 Plus 當成已支援的方案。
第一個 Dot 包含在 Pro 或 Business Premium 方案內,深入工作仍有使用額度。
Dot 對話不計入 ChatGPT 用量,但它啟動或管理的 Work/Codex 任務會照常計入那些產品的限制 ,首月提高上限不代表永久無限,細節以帳號顯示與 官方用量說明 為準。
這也影響值不值得升級的判斷。只偶爾需要一段程式碼,可以先看既有工具是否已足夠。
若你經常需要追蹤研究、跨應用更新、定期整理資料,再比較 Dots 能省下多少來回交代與驗收時間,會比只看一次展示更有用。
如何把任務交代到可以驗收
一個好任務至少要有來源、結果、限制和完成條件。下面是本文設計的起手式,可以替換方括號內容後使用。
請使用我已連接的[資料來源],完成[具體結果]。先確認你讀到的來源,再開始處理。輸出到[位置與格式],保留來源連結與修改紀錄。涉及發送、公開分享或覆蓋原始資料時,先給我確認。完成後提供成果位置與檢查結果,遇到缺少權限或資訊時說明缺少什麼。
這樣的描述方便驗收,也方便續做。若第一版錯了,指出具體段落、檔案或操作步驟,讓它修正同一件工作。單純說「做得更好」通常只會增加猜測。
雲端能繼續工作,本機仍需要連線
Dots 的雲端電腦可在你的裝置關機時持續處理雲端工作,需要你本機檔案或工具的任務,則必須先授權連接該電腦,並保持電腦上線與 ChatGPT App 開啟,目前一次只能連接一台個人電腦。
要查看雲端環境,可從 Dot 個人頁的 Computers 開啟電腦,開啟畫面後仍需選 Take over 才能接管,完成登入或確認步驟後再 Return control。
遇到網站額外驗證或雲端瀏覽器被阻擋,可能需要人工接手,不能承諾每個網站都能全程自動完成。
長期合作前,先理解記憶與權限
Dots 可以使用相關 ChatGPT 記憶,也會保存自己的工作脈絡。
這不等於它永遠保有所有歷史對話,更不等於每個被分派的任務都取得完整歷史。重要文件、決策和來源仍建議明確保存,若想把專案知識做成可維護的資料,可延伸看 Agent 共用知識庫的整理方式 。
依 隱私與安全 FAQ ,斷開外掛會停止後續存取,已進入 Dot 脈絡的資訊不會因此自動刪除,目前也不能逐條直接修改 Dot 的自有記憶。刪除 Dot 與管理 ChatGPT 記憶是不同操作,刪除前先保存需要的成果。
個人方案的對話與工作是否用於模型改進,依資料控制設定。Business、Enterprise 與 Edu 工作區預設不使用內容訓練。主動研究與筆記不直接拿來訓練,但資訊若被帶入符合條件的對話或任務,仍會依設定處理。
OpenAI 的安全設計 包含隔離環境、私密登入與操作審查,主動研究本身使用唯讀工具,不能直接寄信、修改應用或控制電腦。已授權的任務若要採取後續動作,仍受權限與操作規則限制,把工作交給 Dots 後,重要結果一樣要檢查。
怎麼查看進度與停止工作
從個人頁的 Activity 查看進行中與委派任務,再到 Scheduled 檢查定時工作。
依 官方控制說明 ,暫停 Dot 主任務、停止委派任務和取消排程有不同效果,若要全面停止,必須分別檢查這些位置,關掉通話或暫停主對話不會自動取消所有後續工作。
我的建議:從一條能穩定交付的流程開始
第一次使用,我會先選「讀取指定資料、產出草稿、回傳來源」這種容易確認的工作。
確認資料與輸出都正確,再增加跨工具寫入、排程或程式開發。持續記錄完成率、修正次數與實際用量,才能知道它是否適合你的工作。
Dots 的價值在於持續協調和回收成果,短時間完成一個遊戲或模型值得參考,能否長期減少管理成本才是後續要驗證的事。
資料核對日期:2026 年 10 月 2 日。功能與案例依公開資料整理,本文未另外重跑相同測試。方案、地區與用量會更新,使用前請確認最新官方說明。
OpenAI Dots 常見問題
OpenAI Dots 是什麼?
Dots 是 ChatGPT 裡能持續追蹤目標的 AI 代理。它有自己的雲端電腦,可協調研究、文件、程式與其他工具工作,再回收成果。
ChatGPT Plus 可以使用 Dots 嗎?
截至 2026 年 10 月 2 日,官方列出的開放方案是符合條件的 Pro、Business Premium 與 Enterprise。Plus 尚未列為支援方案,實際資格也受地區、管理員設定與逐步推出影響。
Dots 會消耗 Codex 額度嗎?
Dot 對話不計入 ChatGPT 用量。它啟動或管理的 Work 與 Codex 任務,仍照常計入那些產品的用量限制,不能當成無限工作額度。
電腦關機後,Dots 還會工作嗎?
雲端電腦上的工作可以繼續。需要使用本機檔案或工具的任務,則要保持該電腦上線,並開啟已授權的 ChatGPT App。
結束通話或暫停 Dot,會取消所有排程嗎?
不會。結束通話不會自動取消已交付工作,暫停主對話也不等於停止所有委派任務與排程。請分別檢查 Activity 和 Scheduled。
by Rain Chu | 7 月 15, 2026 | AI , skills , Tool
OpenWiki 最值得看的地方是它把 Agent 需要的上下文整理成可以持續更新的本地 wiki,對每天用 Codex、Claude Code、Hermes 或其他 coding agent 的人來說,真正麻煩的不是模型不夠聰明,而是每次開工都要重新解釋專案背景、設計理由、檔案位置和過去踩過的坑。
OpenWiki 的定位很清楚,它是一個 CLI,會替 codebase 或個人知識來源寫出 agent wiki,更精準一點說,它不是給人類慢慢翻的漂亮文件站,而是替 Agent 準備的第二大腦。
先講結論
OpenWiki 解決的是上下文斷裂,Code mode 會在目前 repository 產生 `openwiki/` 文件,並維護 `AGENTS.md` 和 `CLAUDE.md`,讓 coding agent 知道要先看 wiki。Personal mode 則把本地 repo、Notion、Gmail、Web Search、Hacker News、X 等來源整理成 `~/.openwiki/wiki`,比較像個人知識庫。
我會把它放在 Codex 與 GPT-5.6 合體成 AI 代理 之後的下一步,Agent 能不能做事,除了模型能力,也取決於它拿到的記憶是不是乾淨、穩定、可追溯。OpenWiki 就是在補這一層。
OpenWiki 是什麼
OpenWiki 是 LangChain 推出的 CLI,官方 README 的描述是,它會替 codebase 或 purpose memory 寫出並維護 agent wiki,也能透過內建 connectors 或 git repositories 擷取本地知識來源,再合成成本地 wiki。
它有兩種主要模式。Code mode 是針對目前程式碼倉庫,建立 repository documentation。Personal mode 是針對個人知識來源,建立本地 personal brain wiki。這兩個模式很像,但適合的工作不一樣。
模式 輸出位置 適合用途 我會怎麼用 Code mode `openwiki/` 替單一 repo 建立 Agent 文件 每個專案都放一份,搭配 Codex 和 Claude Code Personal mode `~/.openwiki/wiki` 整理個人知識、郵件、Notion、Web Search 做跨專案的研究記憶與決策索引
它不是 Obsidian 換皮
如果只看個人知識庫,Obsidian 加 Git 加 Claude CLI 確實能做到很多事情,但 OpenWiki 真正有差異的地方是 code mode,它會跟 repository 放在一起,程式碼變動後可以更新文件,甚至透過 CI 開 PR 或 merge request,讓文件跟著專案一起走。
這和一般筆記最大不同在於責任邊界。Obsidian 很適合人類整理想法,但 coding agent 更需要可被任務流程穩定引用的專案上下文。OpenWiki 會維護 `AGENTS.md` 和 `CLAUDE.md` 裡自己的區塊,讓 Agent 進 repo 後知道要先參考 wiki,而不是每次都重新掃整個專案。
OpenWiki 的重點不是單次產生文件,而是讓資料來源、wiki、Agent 和 CI 更新形成循環。
資料飛輪怎麼形成
OpenWiki 的資料飛輪可以拆成四步。
第一,把本地 repo、Notion、Gmail、Web Search、Hacker News 或 X 這些來源接進來。
第二,connector 先把 raw data 和 manifest 寫到本機。
第三,由 Agent 把來源資料整理成 wiki。
第四,下一次 Codex 或 Claude Code 做事時,先讀 wiki,再開始改 code。
這個流程可以降低「每次都從零開始理解專案」的成本,你之前如果有把 Claude Code、Codex、Hermes 放進同一個 AI 工作流 ,OpenWiki 就像是替這些工具加上一個共用的專案記憶層。
支援 ChatGPT login 這點很關鍵
OpenWiki 官方 README 裡有一段很重要。它支援 `openai-chatgpt` provider,可以透過 ChatGPT login 呼叫 OpenAI 的 Codex backend。也就是說,如果你有 ChatGPT Plus、Pro 或 Team 的 Codex 使用量,可以走訂閱方案裡的額度,而不是每次都用 OpenAI API token 計費。
OpenWiki 的設定方式是用 `OPENWIKI_PROVIDER=openai-chatgpt openwiki code –init` 或 `OPENWIKI_PROVIDER=openai-chatgpt openwiki personal –init` 進入 setup wizard,完成瀏覽器登入後,token 會存在 `~/.openwiki/.env`。refresh token 要當成密碼看待,不要同步到 Git,也不要放進任何公開筆記。
本地模型能不能拿來整理 wiki
個人 wiki 可能包含私密資料,全部丟給閉源模型不一定舒服,而且資料量一大,token 成本也會變成長期開銷。OpenWiki 支援 openai-compatible provider,所以理論上可以接 LiteLLM gateway、本地推理服務或任何 OpenAI 相容 endpoint。
但本地模型不是只看能不能跑。wiki 任務真正需要的是長上下文理解、文件分段、引用來源、去重、摘要穩定度和低幻覺。我的測法會很簡單:拿同一個 repo 跑 code mode,檢查它產出的模組邊界、安裝步驟、資料流、風險說明是否和實際程式一致。再拿一組故意放錯的文件,看模型會不會照抄錯誤資訊。
如果要走本地模型,我會先從 Qwen、DeepSeek 或其他長上下文模型開始,並搭配 本地大模型推理框架比較 裡提到的推理服務來測延遲和成本。若知識庫偏圖表、截圖或 PDF,再把 Docling 文件解析 這類工具放到前處理層。
資料要放同一個 wiki 還是分開
不是所有資料都應該塞進同一個知識庫。Code mode 的 wiki 應該跟 repo 綁定,保存專案架構、重要決策、開發流程、CI 和部署資訊。Personal mode 則放跨專案知識,例如研究筆記、工具比較、常用 prompt、會議記錄和文章素材。
如果全部混在一起,Agent 很容易在錯誤上下文裡找答案,比較好的做法是把 wiki 當成多個 source instance,而不是一個巨大雜物箱。OpenWiki 的 connector 設計也支援這種想法,例如可以建立不同的 Web Search source,一個追 AI research,一個追別的主題。
CI 自動更新才是重點
OpenWiki 支援把 update workflow 放進 GitHub Actions、GitLab CI 或 Bitbucket Pipelines。對我來說,這比第一次產生 wiki 更重要。因為文件真正會壞掉的地方,不是第一天沒寫,而是第三十天程式已經改了五輪,文件還停在舊狀態。
如果你的工作流已經開始讓 AI Agent 直接改程式,那文件也應該跟著 PR 更新,這可以和 讓 AI Agent 開工前先問清楚需求 放在一起看。前者讓需求更清楚,OpenWiki 則讓專案記憶更穩定。
第一次可以這樣試
安裝方式很直接。
針對目前 repository 建立 code wiki。
openwiki --init
openwiki --update
如果要測 ChatGPT login,則用 provider 指定。
OPENWIKI_PROVIDER=openai-chatgpt openwiki code --init
如果要更新個人知識庫,用 personal mode。
openwiki personal --init
openwiki personal --update
我的判斷
OpenWiki 比較像 Agent 工作流裡的基礎設施,而不是單純的筆記產品,如果你只有一個人、一個小專案,Obsidian 加 Git 可能已經夠用。但只要你開始讓多個 Agent 工具輪流碰同一個 repo,或想讓個人研究資料變成可重複使用的任務上下文,OpenWiki 就值得試。
我最看重的是 code mode、CI 更新、ChatGPT login 和 openai-compatible provider,這四個點合在一起,代表它可以同時服務雲端模型、本地模型、訂閱制 Codex 使用量,以及團隊裡的多 Agent 協作。
延伸資源
FAQ
OpenWiki 和 Obsidian 最大差異是什麼?
Obsidian 偏人類筆記,OpenWiki 偏 Agent 可讀的工作上下文。OpenWiki 的 code mode 會和 repository 綁定,並維護讓 Agent 參考 wiki 的提示文件。
OpenWiki 可以不用 OpenAI API key 嗎?
可以。官方支援 `openai-chatgpt` provider,可以用 ChatGPT login 走 Codex backend。它也支援 openai-compatible provider,可以接相容 endpoint。
個人資料適合放進 OpenWiki 嗎?
可以,但要先想清楚 provider 和資料邊界。私密資料建議優先測本地模型或可信任的私有 endpoint,並避免把 `~/.openwiki/.env` 同步到 Git。
OpenWiki 適合團隊使用嗎?
適合用在程式碼專案。搭配 GitHub Actions 或 GitLab CI,可以讓文件跟著程式碼更新,降低 Agent 和新人讀錯舊文件的機率。
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