完成檢查

EW AI CODING · GUIDE

說出你想做什麼,從第一步開始。

依需要展開教學,從開始使用到完成自己的工具。

開啟 EW AI Coding

讓經驗具象,讓知識傳承,讓 AI 成為員工。

具象職人 Embodied Worker
工作情境

我知道工作怎麼做,但不會寫程式,可以從哪裡開始?

從 AI 消費者到數位生產者

不只跟 AI 聊天,把真實問題做成能運作的工具。

不需要先學會寫程式。你說清楚真實問題,EW AI Coding 把它鍛造成五份一致規格;Codex 分階段開發,GitHub 保存每次進度,最後以測試與驗收決定是否完成。

1說出問題
2鍛造規格
3Codex 開發
4驗收交付

五份文件不是終點

它們是交給 Codex 的施工藍圖。真正完成,是程式已開發、進度已保存、測試與驗收通過,並依需求成為網址、安裝包、部署服務或可繼續維護的原始碼。

具象職人的小建議

企業如何訂閱 AI Coding

不要一開始就全員訂閱,先讓少數人做出成果。

企業可以先選出跨部門的種子人員,優先挑選真正了解工作、能說清楚問題,也願意測試與驗收的人。每人先完成一個高頻、低風險的工作工具;確認有人持續使用、確實節省時間,再逐步增加授權。資格不應只看會不會寫程式,而是能不能把工作問題轉化成可驗收的工具。

先選 5–15% 種子人員跨部門,不只 IT一人一個真實問題先試行 90 天有成果再擴大席次
不是每個員工都需要成為開發者,但每個部門都需要有人能把工作問題轉化成可用的數位工具。

開始之前先理解

ChatGPT 想清楚,Codex 做出來,GitHub 把每一步留下來。

01

Codex 是什麼?

Codex 能讀取專案資料夾與規格,實際建立、修改、測試程式。它不是只回答問題,而是在專案中執行開發工作。

02

為什麼先做五份規格?

一句話直接開工,容易遺漏需求、互相矛盾並反覆修改。先說清楚問題、範圍、架構與驗收,Codex 才不必猜。

03

GitHub 負責什麼?

GitHub 保存每次可追溯的開發進度。即使 Coding 需要較長時間、對話中斷或需要回復舊版,下一次仍能從已完成的位置繼續。

1ChatGPT釐清真實問題
→
2EW AI Coding鍛造五份規格
→
3Codex分階段開發
→
4GitHub保存版本與進度
→
5驗收交付測試決定完成

不猜完成時間,只管理完成條件:規格一致、程式可執行、測試有證據、交付形式符合需求。

跟著畫面操作

五步完成第一次鍛造

0/5
01

找到並安裝外掛

打開 ChatGPT 側邊選單,選擇「外掛程式」,搜尋 AI Coding。找到黑色線條大象圖示與 EW AI Coding。右側「+」代表尚未安裝;「⋯」代表已安裝。

直接前往 EW AI Coding 外掛頁面 ↗
在外掛程式中搜尋 EW AI Coding
在外掛程式中搜尋 EW AI Coding
02

打開外掛首頁

確認大象商標、標題 EW AI Coding,以及副標 Build tools with AI|中英雙語,再點「在對話中試用」。

EW AI Coding 公開外掛首頁
EW AI Coding 公開外掛首頁
03

選擇開始範例

三個入口分別是:開發一個應用、改善流程或重複工作、接續 Codex 已完成的專案。選擇最符合你的情況,再說出需求。

英文開始範例已放入輸入框
英文開始範例已放入輸入框
04

隨時手動叫用

在新對話輸入 @EW AI Coding,點選相同的大象圖示,再用自然語言描述想法。你不必先寫正式提示詞。

手動輸入 @EW AI Coding
手動輸入 @EW AI Coding
05

說出真實問題

說明哪件事最花時間、容易出錯或不方便。不要先設計畫面、資料庫或架構;讓 EW AI Coding 一次問一個重要問題。

@EW AI Coding 我想做一個__工具。目前__最花時間/容易出錯。請一次問我一個簡單問題;我不懂軟體術語,請建議最簡單的第一版。

一次確認整體方向

第一版藍圖應該包含什麼?

EW AI Coding 會提出能產生真實成果的最小版本。你只需確認它是否符合真實生活,不必逐一審批技術卡片。

  • ✓問題與使用者
  • ✓輸入與期待結果
  • ✓完整端到端流程
  • ✓3–6 個第一版模組
  • ✓必要畫面與延後項目
  • ✓可驗證的成功標準

Codex-ready

五份文件,各自負責一件事

01

PRODUCT.md

做什麼、給誰使用

02

ARCHITECTURE.md

模組、資料與 AI 邊界

03

ACCEPTANCE.md

可測試的成功與失敗案例

04

AGENTS.md

施工規則、安全與完成定義

05

START_CODEX.md

先檢查、再計畫,核准後才修改

五份文件完成後

交給 Codex 開發,讓 GitHub 保存每一次進度。

Coding 的時間取決於專案複雜度,不需要猜幾分鐘完成。讓 Codex 按階段開發、測試、提交版本;只有遇到費用、帳號、資料安全或重要產品選擇時才暫停詢問。

  1. 01

    新增專案資料夾

    在電腦容易找到的位置新增一個資料夾,使用專案名稱命名,例如 embodied-travel-assistant。

  2. 02

    放入五份 .md 文件

    將 PRODUCT.md、ARCHITECTURE.md、ACCEPTANCE.md、AGENTS.md 與 START_CODEX.md 全部放進同一個資料夾。

  3. 03

    在 Codex 新增專案

    開啟 Codex,選擇新增專案或開啟資料夾,指定剛才建立、已放入五份文件的專案資料夾。

  4. 04

    連接或建立 GitHub 專案

    讓 ChatGPT 或 Codex 協助建立 GitHub 專案並保存第一版文件。含有客戶資料、商業機密或未公開程式時,必須使用私人專案。

  5. 05

    複製 START_CODEX.md

    打開 START_CODEX.md,完整複製文件內容,不要刪除其中的檢查、分階段開發與核准規則。

  6. 06

    貼入 Codex 並按里程碑繼續

    Codex 先盤點並提出計畫,確認後依序完成骨架、核心流程、測試、預覽與交付。每完成一個可檢查成果就提交 GitHub;不以等待時間,而以驗收條件判斷進度。

完成的判斷

不是 Codex 說『完成了』就算完成。必須能執行、逐項通過 ACCEPTANCE.md、留下測試證據,並交付最初約定的網址、安裝包、部署服務或原始碼。

從開發到交付

不看等待時間,只看完成證據。

1

規格說清楚問題與完成條件

2

施工Codex 分階段開發,GitHub 保存

3

交付測試通過才算完成

真實對話案例 · CASE 001

不懂 Coding,也能把一句想法變成可開發專案。

不用學 Prompt、不用懂 Skill、不用設計 Agent。看看一個『EDC 即時需量管制』想法,如何只靠聊天、選答案和確認,完成 Codex 開發前的全部準備。

看 12 頁聊天過程 →

我想做一個即時需量管制系統。

可以。先問一個簡單問題:你最想先解決哪件事?

避免超約自動通知都需要
生活應用案例 · CASE 002

專心旅行,照片影片交給 AI。

從一句旅行願望開始,透過聊天完成行程、機票住宿、每日照片影片上傳、AI 整理剪輯、自動成片,以及各種 AI 模型 API Key 的安全設定介面。

看 12 頁聊天過程 →

我想做一個旅行助手,回家後不要再花時間剪影片。

可以。你只管旅行和拍攝,AI 負責每日整理並自動產生初版影片。

行程規劃每日上傳自動成片
企業流程案例 · CASE 003

上傳一份 SOP(Standard Operating Procedure,標準作業程序),AI 幫你找出哪些工作可以做成應用。

不用會畫流程圖、不用懂 RACI(Responsible、Accountable、Consulted、Informed,執行、核准、諮詢、知會)。透過聊天完成現況流程、責任斷點、AI Coding 機會分類、人工核准與 Codex 五份開發文件。

看 12 頁聊天過程 →

我們有很多 SOP,但不知道哪些工作可以用 AI 改善。

先上傳一項完整流程。我會整理現況、找出斷點,再讓你確認。

現況流程責任斷點AI 機會
金融分析案例 · CASE 004

股市燈塔:幫你看清市場,不替你下單。

從一句投資需求開始,透過聊天完成盤後分析、官方資料來源、法人流、誠實推估、資料健康、本地 AI 分工與人工投資決策邊界。

看 12 頁聊天過程 →

我想做一個股市燈塔,每天幫我看懂市場。

可以。第一版先做盤後分析,還是盤中追蹤?

盤後分析官方資料不自動下單
企業 AI 案例 · CASE 005

從 Codex CLI(Command-Line Interface,命令列介面)原型到 ASNS™ EdgeAI 企業大腦。

這套 EdgeAI、Knowledge Forge 與 RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)是透過終端機 Codex 對話逐步開發。案例依需求提示、Agent 規格、現存程式與驗收報告還原,不虛構遺失的 CLI 對話或 Git 歷程。

看 12 頁開發實錄 →

讓企業文件變成可審核、可引用的 AI 知識。

先建立 Worker,再逐步加入 RAG、Knowledge Forge、人工核准與品質閘門。

Codex CLIRAGKnowledge Forge

從入門走向企業導入

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本 AI具象客服的 EdgeAI 伺服器規格:DGX Spark;推論服務:vLLM;模型:Muse Glimmer 30B;企業大腦:具象職人 ASNS(AI Sensory Nervous System,AI感知神經系統)EdgeAI Enterprise Brain(RAG:Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)。

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