"查一下"、"做成文档"、"再详细一点"。
这三个来回重复一小时，这就是人们初次使用 ChatGPT Work 时遇到的"修正循环"。
原因并非模型性能不足，而是最初的请求没有包含"做什么、给谁看、用什么格式、做到什么程度"。
ChatGPT Work 不是一个回答问题的功能，而是一个完成交付物的功能。因此，你不应该给它问题，而应该给它完成标准。
你只需要在第一次请求中提供以下 7 项内容：
・目的：为什么要做这个？
・交付物：最终的产物是什么？
・素材：需要查看哪些文件或应用？
・目标受众：谁会看到它？
・约束条件：字数、截止日期、禁止事项。
・完成标准：满足什么条件才算完成？
・流程：是应该先检查计划，还是直接执行到完成？
这 7 项内容以可复制粘贴的模板形式附在本文末尾。如果你想立即查看，请跳转到"7 项内容的复制粘贴模板"部分。
在本文中，我将针对这 7 项内容，逐一对比"导致返工的请求"和"一次通过的请求"。然后，我会提供一个使用全部 7 项内容的完整请求示例。最后，我将介绍 ChatGPT Work 中能消除后续请求的设置。
需要不断返工的请求有 7 个共同点
导致返工增加的请求，通常都缺少信息。
大多数情况下，缺少以下其中一项：
・使用模糊的措辞，比如"做得好看点"
・没有明确文档的读者是谁
・中途改变目的
・事后才添加必要的文件
・中途改变交付物的格式
・没有传达完成标准
・没有指定需要确认的事项
如果这听起来很耳熟，不用感到沮丧。这只是因为你过去使用 ChatGPT 的习惯根深蒂固。
传统的 ChatGPT 基于一问一答的前提。你发送一段简短的提示，看到回复，再发送另一段简短的提示。这种来回沟通的方式，实际上是它正确的使用方法。
然而，Work 的设计理念不同。它是一个交换次数越少性能越强的功能，所以用一问一答的前提来使用它，反而会产生摩擦。这是第一个绊脚石。
ChatGPT Work 是"完成专家"，不是"咨询顾问"
OpenAI 的官方帮助文档清晰地划分了 Chat 和 Work 的职责。
Chat 被描述为适合快速互动支持和日常问题的功能。而 Work 则被解释为专为更长、多步骤的任务以及创建最终交付物而设计的 Agent。
（来源：OpenAI 帮助中心 "ChatGPT Work and Codex" https://help.openai.com/ja-jp/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex）
换句话说，Work 不是用来集思广益、探讨方向的伙伴。它是负责在方向确定后，将其推向终点的专家。
ChatGPT Work 于 2026 年 7 月 9 日（美国时间）发布，基于 GPT-5.6（来源：OpenAI 官方网站 https://openai.com/ja-JP/chatgpt-work/）。
官方页面这样解释：它跨工具、文件和桌面应用收集上下文。它规划方法。它执行操作。它创建高质量的电子表格、文档和幻灯片。
"收集上下文、规划、执行。"Work 自主处理这三个步骤。
反之，我们必须提供的，正是这三个步骤的先决条件。为了什么目的？使用什么素材？终点在哪里？如果这些是空白的，Work 就会带着空白开始运行。
所以使用方法很简单：
当你还在犹豫不决时，就在 Chat 里讨论。一旦目标确定，就把工作交给 Work。通过说"请从这里开始创建最终产物"来切换。
仅此一步，就能明显减少返工。
第一次请求中需要提供的 7 项内容
以下是核心内容。让我们逐一来看这 7 项。
1. 目的：这项任务是为了决定什么？
目的作为 Work 在执行过程中自行判断的标准。
一个糟糕的请求是这样的：
"研究一下竞争对手。"
这样，Work 不知道优先考虑什么。它没有依据来判断是应该详细列出功能，还是深入挖掘价格。
一个能一次通过的请求是这样的：
"为了确定新产品的销售价格，我想了解竞争对手的价格范围和计费方式。"
当包含了目的，优先级就会自动设定。如果是为了决定价格，它会优先查看定价页面和计费条款，而不是功能列表。Work 会帮你处理这个判断。
撰写目的的诀窍是，用一句话说明"看了这份文档后，你要决定什么"。
不要写"我想要信息"，而要写"为了决定销售价格"。不要写"我想了解现状"，而要写"为了决定下个季度的预算分配"。指明决策目标，可以让选择过程更稳定。
2. 交付物：指定文件格式、数量和结构
"总结成文档"是最容易引发修改的措辞。
当你说"文档"时，这不清楚是文本文件、幻灯片还是电子表格。如果这一点不确定，你最终会在看到输出后说"还是做成幻灯片吧"。
你主要应该指定以下内容：
・文件格式（Slides、文档、电子表格）
・数量（幻灯片页数、字符数或行数）
・结构（哪一页放什么内容）
・写作风格（正式、简洁、内部使用可以随意）
・是否包含表格或图表
・引用的写法
一个强有力的请求示例：
"请为管理层会议创建一个 10 页的幻灯片。第 1 页：结论，第 2-4 页：现状，第 5-7 页：原因，第 8-9 页：改进措施，第 10 页：下一步行动。每页幻灯片上的文字控制在 120 字以内。"
指定结构看起来很繁琐。然而，这种繁琐只会发生一次。不指定结构而导致的繁琐，每次要求修改时都会发生。
3. 素材：要查看哪些应用和文件夹
Work 的优势在于可以跨多个应用收集素材。官方页面称其支持超过 1,400 个插件（来源：OpenAI 官方网站 https://openai.com/ja-JP/chatgpt-work/）。
Slack、Microsoft Teams、Google Drive、SharePoint。除此之外，电子邮件、日历、CRM 和项目管理工具也都是交叉引用目标。
然而，连接上了和查看了正确的素材是两回事。
一个糟糕的请求是这样的：
"做一份关于近期销售的文档。"
Work 不知道"近期"从什么时候开始，也不知道哪个文件包含销售数据。如果它找到一份旧文档，最终产物就会用旧数据来制作。
一个能一次通过的请求是这样的：
"请查看 Google Drive 中 'FY2026_Monthly_Sales' 文件夹里的月度销售表。同时，查看 Slack 销售频道上个月的帖子。基于这些信息，分析本月销售下滑的原因。以月度销售表为主要来源；如果与 Slack 上的评论冲突，优先采用销售表的数据。"
在指定素材时，请包含以下 5 点：
・查看哪个应用
・查看哪个文件夹或频道
・针对哪个时间段
・信任什么作为主要来源
・如果信息冲突，优先采用哪个
最后一条非常有效。提前决定如何处理冲突，可以防止 Work 卡住或随意选择。
4. 目标受众：交付物会因读者不同而改变
"总结清楚"的含义会因读者不同而变化。
对于一线员工来说的清晰，与对于高管来说的清晰是不同的。前者意味着详细的操作步骤，后者意味着快速得出结论。
因此，需要写明受众的属性。
"这份文档的读者是 3 位不熟悉一线业务的高管。请在技术术语首次出现时添加一行脚注说明。将决策所需的数字汇总在第一页。"
指定受众的同时，也决定了写作风格、术语处理方式以及信息呈现顺序。因为一句话决定了三件事，所以这是一项性价比很高的内容。
对于外部文档，要添加条件，比如"使用官方公司名称"或"不要包含未经确认的数据"。
5. 约束条件：先写清楚不希望它做的事
约束条件部分是用来写禁止事项的。如果这部分是空白的，Work 可能会出于好意做一些不必要的事情。
有效的约束条件包括：
・不要根据推测填写数字。
・将无法确认的项目明确标记为'未经确认'。
・不要引用机密文件。
・每页幻灯片的文字控制在 120 字以内。
・技术术语不超过 5 个。
第一条和第二条每次都值得包含。
生成式 AI 的一个弱点，是会用令人信服的方式填补未知的部分。通过指示它"不要填充，写'未经确认'"，后续的验证工作会变得轻松很多。
这是因为人类只需要检查被标记为"未经确认"的部分。
6. 完成标准：提前提供'完成'的定义
这是 7 项内容中最有效的一项。也是最常被省略的一项。
许多请求中缺少的是结束的条件。"10 页幻灯片"是内容规格，不是完成的定义。即使有 10 页幻灯片，如果它没有传达出信息，也不算完成。
像这样写完成标准：
・完成状态定义为：初次阅读者能在 5 分钟内理解。
・完成状态定义为：所有数字都有出处来源。
・完成状态定义为：未经确认的项目已明确标记为'未经确认'。
・完成状态定义为：可以直接在会议上分发使用。
当你提供了完成标准，Work 就会开始检查自己的输出。你给了它一个问题："这个状态符合完成标准吗？"
反之，如果没有完成标准，对于 Work 来说，完成仅仅是"所有指示的元素都已包含"。包含元素和成为一份可用的文档是两回事。这个差距正是修正循环的本质。
如果你写不出完成标准，就想想交付物会如何被使用。谁会看它，什么时候看，在什么情况下看？把这些想法变成文字，就是你的完成标准。
7. 流程：让它先展示计划，还是直接执行到完成
最后，指定工作流程。
ChatGPT Work 有一个规划模式。根据官方页面，在规划模式下，ChatGPT 会收集上下文、提出问题并创建一个逐步的计划。用户可以建议更改或批准计划以开始工作（来源：OpenAI 官方网站 https://openai.com/ja-JP/chatgpt-work/）。
对于重要的交付物，这值得使用。
如果所有工作都做完后才发现方向错了，那就是彻底的返工。如果在规划阶段就发现，你只需要修改几行字。
在请求中写明：
"在执行之前，请仅展示研究步骤和交付物的结构。在我批准后，再开始主要工作。"
需要检查的要点是：
・信息来源是否正确？
・是否有遗漏的文件？
・交付物的结构是否符合你的意图？
反之，对于不太可能出错的例行任务，可以跳过计划确认，直接执行到完成。根据交付物的重要性进行切换。
官方帮助也提到，你可以检查进度、回答问题、更改方向以及批准重要操作。它的设计让你可以选择是完全交给 AI，还是在关键节点掌握控制权。
7 项内容的复制粘贴模板
以下是一个可以填写 7 项内容的格式。请替换 [ ] 部分。
▼ 从这里开始复制
【目的】这项任务的目的在于决定 [ ]。
【最终交付物】请创建 [ ] 作为最终产物。格式为 [ ]，数量为 [ ]。
【目标受众】此交付物的读者是 [ ]。请在技术术语首次出现时添加脚注说明。
【使用的信息】请参考 [ ] 应用中的 [ ] 文件夹。以 [ ] 为主要来源；如果信息冲突，优先采用 [ ]。
【目标范围】针对 [月份/年份] 之后的信息。
【约束条件】字数、页数、截止日期和禁止事项为 [ ]。不要根据推测填写数字。将无法确认的项目明确标记为'未经确认'。
【完成标准】完成状态定义为满足 [ ] 的条件。
【流程】在执行之前，请仅展示工作步骤和交付物的结构。批准后，再进行最终形式的制作。
▲ 复制结束
你不需要每次都填满所有字段。
对于轻量级任务，仅"目的"、"交付物"和"完成标准"就足够了。对于重要的交付物，使用全部 7 项是更切合实际的操作。
以下是仅包含这 3 项的简短版本：
▼ 从这里开始复制
【目的】我想创建用于决定 [ ] 的素材。
【交付物】请创建 [ ]。格式为 [ ]，数量为 [ ]。
【完成标准】完成状态定义为满足 [ ] 的条件。不要根据推测填写数字；将无法确认的项目明确标记为'未经确认'。
▲ 复制结束
因为只有 3 行，你可以日常用于常规请求。对于会议资料或外部交付物，则使用 7 项版本。
示例：一次性完成竞争对手研究的完整请求
将 7 项内容放入实际请求中会是什么样子？让我们对比一下同一个任务的糟糕版本和强力版本。
糟糕的请求是这样的：
"研究一下竞争对手，总结成文档。"
这一句话里，有六件事没有确定：目的、竞争对手数量、读者、比较点、格式和终点。因此，至少会保证 6 次返工。
一个可以一次搞定的请求是这样的：
▼ 从这里开始复制
为了制定新产品的销售策略，请研究 5 家主要的国内竞争对手。
优先查看过去一年的官方网站、定价页面和官方公告。比较价格、目标客户、主要功能、优势和劣势。
最终交付物是为管理层会议准备的 10 页幻灯片。第 1 页：结论，第 2-6 页：各公司对比，第 7-8 页：市场空白，第 9 页：我们的制胜路径，第 10 页：下一步行动。
读者是不熟悉一线业务的高管。请在技术术语首次出现时添加一行脚注说明。
为数字添加引用来源，不要用推测填充未经确认的信息。将无法确认的项目明确标记为'未经确认'。
完成状态定义为：初次阅读者能在 5 分钟内理解。
在执行之前，请仅展示研究步骤和幻灯片结构。在我批准后，再开始主要工作。
▲ 复制结束
看起来很长，但你只需要写一次。
而且，这个请求可以在下次重复使用。只需将"5 家主要的国内竞争对手"替换为其他目标，同样高精度的研究就能运行起来。
100 次修改没有可复用性。一次设计具有可复用性。这种差异会累积成时间的差异。
消除第二次及以后的请求
一旦使用 7 项内容让第一次请求通过，下一步就是利用 ChatGPT Work 的功能来消除第二次及以后的请求。
将成功的请求转化为定时任务，而不是每次都输入
如果你每周都在输入相同的请求，可以将其转为定时任务。
根据官方帮助，你可以创建一次性任务和周期性任务，并且可以要求在确认有变更或发生重要更新时通知你。监控任务可以只在有值得报告的事情时通知你，并且可以在满足完成条件时停止（来源：OpenAI 帮助中心 "ChatGPT 中的定时任务" https://help.openai.com/ja-jp/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt）。
推进的顺序是：
・首先，手动成功一次。
・将成功的请求文本原样保存。
・在输出质量稳定 2-3 次后，再将其自动化。
・不要每次都通知，只在有变更时通知。
・指定何时停止的结束条件。
如果你立即自动化，低精度的交付物会自动累积。在手动通过后，再转为自动化。按照这个顺序会更安全。
官方也说明了限制。任务每小时最多执行一次。活跃任务的数量限制因计划而异。同一帮助指南指出，Go 计划最多 3 个，Plus 计划最多 5 个，Pro、Business 和 Enterprise 计划最多 15 个。
还有一个经常被忽略的注意事项：如果任务是在包含文件的项目内创建的，该任务无法访问项目文件，官方帮助已说明。如果你希望周期性任务使用素材文件，请先检查这一点。
移交工作区，而不是让它搜索素材
Work 可以通过桌面应用处理本地文件和应用。官方页面还介绍了支持多标签页的新浏览器功能。
同样，如果移交工作做得马虎，时间就会浪费在搜索上。你应该指定以下内容：
・目标文件夹
・要使用的文件
・不要使用的文件
・保存位置
・是覆盖原文件还是另存为新文件
・如何命名文件
具体来说，"覆盖还是另存为新文件"值得每次都包含。如果原始数据被覆盖，返工的成本会显著增加。
请注意，可用性因计划而异。在官方公告发布时，macOS 桌面版对所有计划可用。Web 和移动版正在逐步向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户推出。请查看官方页面了解当前可用性。
根据工作的重要性选择模型
ChatGPT Work 基于 GPT-5.6，提供三个模型：Sol、Terra 和 Luna。
总结 OpenAI 的解释，使用方法如下：
・Sol：用于判断力和成品质量至关重要的复杂工作。
・Terra：在性能、速度和成本之间取得平衡的模型，适合日常任务。
・Luna：高速低成本，适合处理大量例行任务。
对所有任务都使用顶级模型并不一定是正确的答案。将简单的格式化任务发送给 Sol 是成本过高的。
更切合实际的做法是，将 Terra 作为标准模型，仅在对重要交付物的质量不满意时升级到 Sol。将分类或提取等简单任务降级到 Luna。
如果你在请求开始时说明难度，例如"这是一项比较多个文档的高层次分析"，判断的准确性也会提高。
完成后，人类只需检查 3 个地方
当你提供了 7 项内容并指定了完成标准，验证工作也会变得更轻松。你不需要重新通读所有内容。
看这 3 个地方：
・数字：有引用来源吗？有没有混入没有来源的数字？
・专有名词：公司名称、产品名称、人名拼写正确吗？
・标记为'未经确认'的部分：只亲自研究这些部分。
之所以在约束条件中加入"不要推测"和"写'未经确认'"，就是为了让这种验证成为可能。
如果人类需要双重检查 AI 创建的所有内容，那根本节省不了时间。让 AI 一方声明你应该检查哪里。只有当你的设计达到这个程度，你才算是真正实现了授权委派。
官方案例研究也谈到了时间使用方式的变化。
一位 NVIDIA 代表表示，在活动之前，他们大约会花费 40% 的工作时间在手动汇总和分析上。现在，由于 ChatGPT 每周执行两次该流程，他们可以确保有时间进行战略规划和客户响应（来源：OpenAI 官方网站 https://openai.com/ja-JP/chatgpt-work/）。
在同一页面上，一位维珍大西洋航空的代表也表示，通常需要几周时间的竞争对手分析，现在只需几个小时就能完成。
两者的共同点在于，他们不仅仅是向 AI 提问，而是以可重复执行的形式移交了工作。
你不需要写很长的提示
掌握 ChatGPT Work 的秘诀不在于写很长的咒语。
而仅仅在于，在一开始就一起提供目的、交付物、素材、受众、约束条件、完成标准和流程。
与其将模糊的请求修改 100 次，不如在第一次请求中就提供完成条件。在执行前检查计划，完成后让人类只看三个东西：数字、专有名词和"未经确认"的项目。
ChatGPT Work 不是一个重复一问一答的功能。它是一个提供目标和判断标准，并交由 AI 自行达到最终形态的功能。
今天只做一件事就足够了。
在你下一次向 Work 发送请求时，加上这一行："完成状态定义为满足 [ ] 的条件。"在 7 项内容中，这是最有效的一项。仅这一行的有无，就会改变来回沟通的次数。
