Dots接手一份責任之前，先劃清三條線
Dots是由GPT-6 Astra驅動、在對話之間繼續推進工作的agent。第一個dot在Pro與Business Premium方案內含，但先要想清楚的是它能讀什麼、能改什麼，以及停下來之後哪些事已經收不回來。
用AI時最花心力的地方，有時不是它答得不夠好，而是你仍然要負責啟動每一件事：記得追蹤進度、重新補背景、發現資料更新了，再告訴它下一步做什麼。
OpenAI在2026-09-29推出的dots想改的就是這件事。它不是新的模型名稱，而是由GPT-6 Astra驅動、有自己的雲端電腦、會在對話之間繼續推進工作的agent（Introducing dots（於新分頁開啟），擷取2026-09-30）。
但理解dots最有用的角度不是「它又多了哪些功能」，而是：哪些事情你終於可以不用每次重新交代？以及更重要的——交出去之前，你打算劃在哪裡？
跟一般ChatGPT對話差在哪#
一問一答的用法是：
幫我整理這份客戶回饋，列出最值得改善的問題。
交給dot的責任比較像：
持續追蹤這個專案的客戶回饋。出現重複問題時，整理影響範圍與處理建議，把需要我決定的部分提出來。
前者要的是一次產出，後者交出去的是一份持續性的責任。官方的說法是：dot會在對話之間繼續工作、自己判斷下一步、自己決定何時暫停與何時醒來繼續，還可以把工作分給平行執行的background agent，需要你判斷時再把決定交回來（Meet dots（於新分頁開啟）、Tasks and memory（於新分頁開啟），擷取2026-09-30）。
所以差別不該簡化成「ChatGPT只能聊天，dots才能做事」。它把合作的單位從一段對話換成一個要持續照顧的目標——而這代表你不能只交代「幫我處理」，還要說清楚它負責到哪裡、什麼算完成、哪些決定必須留給你。
誰能用，內含到什麼程度#
（Getting started with your dot（於新分頁開啟）、Meet dots（於新分頁開啟），擷取2026-09-30）
額度要分兩層看。與dot的對話不計入一般ChatGPT用量額度；但「較深入的工作」有另外的配額，推出後第一個月限額放寬。而當dot去啟動或管理Codex、ChatGPT Work的任務時，那些任務照原本的方式計入你的用量。官方也預告未來會開放增加dot數量，以及用提高速度或提高每月工作總量的方式加購。
隨時找得到它，不等於可以無限制要求它執行大型任務。方案額度那一側現在怎麼算，見Pro 500上線、Pro 200額度下調。
三條線：能讀、能改、能授權多久#
dots最容易被誤解的是「它會在背景主動工作」。這句話對，但要拆開。
官方把其中一種行為叫proactive research（主動研究）：dot在你沒有交代的時候，會用你已經連上的app去找可以幫忙的地方。關鍵在工具本身的限制——官方原話是這些研究工具「被限制為唯讀，也就是不能傳送訊息、不能變更app內容，也不能控制你的瀏覽器或電腦」。
但這不表示所有背景工作都只能讀。你已經授權的排程任務可以包含你批准過的動作，它們的權限與排程跟主動研究是分開的。研究發現需要後續行動時，仍要通過對應的權限與安全檢查。
所以要分清楚的是三件事：
- 能讀到資料，不等於能修改資料。主動研究是唯讀的；要動到東西是另一條路徑。
- 發現問題，不等於拿到處理問題的權限。官方寫得很白：「請你的dot草擬回覆，並沒有給它送出的權限。」
- 批准一次，不等於永久授權——但也不是每次都要再問。官方的規則是：一個具體的指示可以涵蓋那個範圍內的未來動作；超出範圍的動作要重新決定一次。
真正在執行這三條線的是action review：在dot要做出會影響你的帳號或會分享資訊的動作之前，會有一次自動審查，比對你的指示、權限、custom rules與內建安全要求，判斷這個動作可以直接做、需要你批准，還是必須交給你自己做。有些事永遠留給你——官方舉的例子是改密碼（Control your dot（於新分頁開啟），擷取2026-09-30）。
Settings → Personalization → Custom rules可以針對特定動作設定長期邊界，四個選項是：
還有一條分工要記住：寫作風格、你喜歡怎麼收到更新，這類偏好寫在對話裡；custom rules管的是「什麼時候可以動手」。兩者混在一起，規則會變得又多又難維護。dot是Astra驅動的，而Astra對指示檔特別敏感——這一點見給Astra的指示要重新審一次。
停下來，不等於收得回來#
這是我覺得整份文件裡最該先讀的一段，也是草稿最容易略過的一段。
Pause、停掉某個委派任務、取消排程，是三件不同的事（同上）：
- Pause只停掉dot當下的主要任務，不會停掉每一個委派出去的任務，也不會取消未來的排程。
- 個別的委派任務要在
Activity裡打開來停。 - 重複性任務要在
Scheduled裡停用或刪除。
而且：
- 停止工作不會回復已經完成的動作。
- 刪除dot也不會。官方原話是刪除「不會回復已經在連接app裡做出的變更，也不會收回已經送到別人那裡的訊息」。
- 結束對話或掛掉語音通話，不一定會停掉已經指派出去的工作。
還有一句值得貼在驗收清單上：「一次執行完成，本身並不能確認你要的結果真的達成或送到了。」跑完了不等於做到了——完成之後仍要看輸出與回報的錯誤。
授權之前，兩個容易忽略的隱私細節#
已連接的app不會從零重新授權#
官方寫的是：你現有的ChatGPT app權限直接適用到dot身上。好處是顆粒度可以拿來用——例如只允許它讀信、不允許它寄信。壞處是你以為在「新接一個服務」，其實是把既有授權整批帶了過去。開始用之前先檢查現有連接，不要只看這次新接了什麼。
另外有一層更值得注意：連上的app，dot可以主動去讀、並從裡面形成自己的記憶，即使你沒有針對那些內容問過任何問題。
斷開連接，不等於刪掉已經拿到的東西#
官方FAQ講得很明確：斷開某個app的連接不會刪除dot已經從那裡取得的資訊；要刪掉那些資訊，你必須刪掉整個dot。dot自己存下來的記憶也一樣，只能靠刪除dot（Reset）清掉，它會一併刪掉對話、已存記憶與排程任務。
順帶兩個邊界：dot的雲端瀏覽器有自己的登入session，你在自己電腦上登入某個網站，不會讓dot也登入；反過來，重複使用已儲存的登入要你確認，但一個還有效的session它可以直接繼續用。
訓練這一塊，官方的說法分三層：Business、Enterprise與Edu工作區的內容預設不用於改進模型；個人方案由Settings → Data controls的Improve the model for everyone控制（Data controls in ChatGPT（於新分頁開啟），擷取2026-09-30）；而主動研究與dot寫給自己的筆記不直接拿來訓練，但其中的資訊若進入一個適用的對話或任務，就依你的設定處理。
實務上的結論很簡單：與其事後想辦法清除，不如一開始就只給完成任務真正需要的資料。
怎麼開始#
在桌機建立
只能在ChatGPT桌面app或桌機瀏覽器建立dot，手機不能建立、手機網頁不支援。建立完成後，行動端功能開放時就能用手機app對話。Slack、Teams等聯絡管道也要從桌機設定。
先不要連本機電腦
dot本來就有自己的雲端電腦。本機電腦存取是選用的，而且預設關閉，要在那台電腦的桌面app裡明確按Allow access。一次只能連一台，而且使用期間電腦要開機並保持ChatGPT app開著。沒有明確需求就先不要開。
只連這件事需要的app
先接完成第一個任務真正需要的服務就好。記得多接一個聯絡管道（例如Slack）不會同時給它信箱或電腦的存取權，那是三種不同的連接。
寫一份工作說明書，而不是丟一個目標
下面這份可以直接改寫來用。
你的責任 協助我掌握這個專案的變動，不是代替我做最後決定。
資料範圍 只使用我指定的專案資料夾與會議紀錄，不要擴大到其他專案。
可以自行進行的事 讀取、比較、整理資料，並在對話中準備草稿。
必須先取得確認的事 修改原始文件、聯絡其他人、公開發布內容，或產生任何費用。
交付標準 清楚區分已確認的變動、你的推論，以及需要我決定的問題。重要判斷附上來源。
遇到障礙時 權限不足或資料互相矛盾時，說明卡在哪裡，不要自行擴大範圍，也不要把未完成的工作說成完成。
重點不是格式，是把你覺得理所當然的工作習慣寫出來。
尤其要明確交代的是：什麼情況需要打斷你，什麼情況只要整理進例行回報。否則即使每一則通知都合理，整體仍然會讓你更忙。排程任務要講清楚時區與結束日期，並要它回報它存了什麼；官方特別提醒停掉執行中的工作與取消排程是兩個動作。
三個容易驗收的起點#
官方展示的情境很大，但第一次用不要從那裡開始。以下每一個都縮到能一眼驗收的範圍。
工程師：先接問題整理，不要先給修改權#
官方的開發情境是讓dot盯使用者回饋、規劃小改善、實作與測試，最後帶著附影片的PR回來給你審。先縮小：
整理指定專案的新問題，合併重複回報，附上重現方式與影響範圍。先提出處理順序，不要直接修改程式。
等它能穩定區分真正的問題、使用者誤解與資訊不足，再考慮讓它準備程式修改。要走到那一步，dot可以在你已經建好的Codex cloud環境裡開任務，或在連上的電腦開本機任務。相關的接線方式見GitHub接上ChatGPT後。
驗收不要只看測試過不過，還要看它有沒有改到不相關的地方，以及有沒有清楚交代尚未確認的風險。
創作者：把一份素材變成可審核的多個版本#
官方的創作者情境是從訪談逐字稿找剪輯點、準備節目摘要、草擬社群貼文。起手式不是「幫我經營所有社群」，而是：
每次我提供一份逐字稿，整理三個值得延伸的觀點，附上原文位置，再提出一篇貼文草稿。沒有來源支持的數字或結論，不要自行補上。
再提供幾篇你自己認可的作品，說明哪些語氣要保留、哪些表達不要出現。這比「寫得像我」容易檢查得多。
專案負責人：找出「有什麼需要決定」#
官方也展示了跨資料核對需求、隨新資訊更新簡報的情境。先交一個很具體的責任：
比較會議結論與目前的專案文件，指出不一致之處。不要直接判定哪份正確，把衝突、來源和待確認問題整理給我。
這類任務的價值不是代替你決定，而是讓你不必先花時間找出「到底有什麼需要決定」。
怎麼判斷它有沒有幫上忙#
試用時最值得記錄的，不是它產出了幾份文件、發了幾則通知，而是：
真正省下的時間 ＝ 原本手動完成的時間 －（交代的時間＋審核的時間＋修正的時間）
挑一件固定、低風險、容易驗收的工作，跑完幾次完整流程，再檢查三件事：它抓不抓得到重點？你需要重新解釋幾次？它交回來的是可以直接審閱的成果，還是一堆要重新整理的材料？
假如原本半小時的工作，現在還要花二十分鐘修正、十五分鐘追問，該做的是縮小任務範圍，不是再加更多自動化。反過來，當一件事已經能穩定做好，再逐步擴大責任，會比一開始就要它「全面接管」容易判斷成效得多。
先交出一件做得好的工作，再談更多#
dots值得注意的不只是多了一個能聊天、能用工具的AI，而是它讓「持續委派一份責任」變成一個明確的產品形狀。
但對使用者來說，最該練的可能不是更多提示詞，而是把工作說清楚：目標是什麼、可以用哪些資料、哪裡必須停下來，以及你怎麼判斷成果合不合格。
不要先問dot能替你做多少事。先找一件你不想反覆操心、又能清楚驗收的事，把它交代好——然後在交出去之前，先確認停下來的時候，你收得回來。