大多数人使用 ChatGPT，依然把它当成一个“问答框”：输入一段提示词，等待一段文本回答。但在 Matthew Berman 最新展示的工作流中，ChatGPT Codex 已经演变为一个支持跨线程调度、多端连接、定时巡检与长时自主运行的自动化工作台。
如果你每天都在使用 ChatGPT 处理复杂任务，仅靠基础对话会浪费大量时间与算力配额。我整理了 Berman 深度测试后的 15 个进阶技巧，结合配置细节与实操限制，帮你把这套系统彻底用起来。
一、浏览器操控：让 Codex 替你逛网页、做调研、生成表格
Codex 内置的 Browser Use 能力，让它不再依赖静态数据训练集，而是可以直接操作浏览器完成真实网页上的多步骤调研。在演示中，Berman 只输入了一句话：
“去研究一下适合我工作室的相机，要和我现在用的 FX30 相媲美，把结果放进电子表格里，并给出所有我需要做决定的信息。”
Codex 随即自主打开 Amazon 页面，检索 Sony a6700、Canon EOS R7、Fujifilm X-H2S、Panasonic Lumix GH7/S5IIX 等多个机型，自动对比它们相对于 Sony FX30 的价格差距与用户评分。整个过程被倍速播放，但在真实环境中，系统只用了 9 分钟 就完成了页面翻阅、数据提取、表格整理与样式排版，最终生成一份名为 Amazon Camera Shortlist for an FX30 Studio 的规范 Excel 表格。表格列包含：Rank、Camera、Amazon Price、Δ vs FX30、Overall Rating、Ratings、Bought/mo、Listing signal、Overall、Best for、Amazon URL。
这只是浏览器使用的一个案例。Berman 还提到自己曾用它来：
- 与客服协商退款；
- 自动归档邮箱中不需要查看的邮件；
- 整理本地文件、查找并删除垃圾文件，让电脑运行更快；
- 清理磁盘内存。
操作方式与限制
- 操作方式：直接在对话框描述网页检索或文件整理目标，系统会自动开启后台浏览器实例，并在完成后给出结果文件或摘要。
- 限制条件：复杂的动态渲染页面或存在强验证码的网站可能导致自主操作中断。建议在提示词中明确数据提取的具体维度（如价格、评分、库存状态），以提高成功率。
二、原生语音模式：用嘴指挥所有后台线程
ChatGPT Codex 最近加入了原生 Voice Mode，它并非只是简单的语音转文字，还支持你用语音直接控制不同的 Agent 和线程。开启方式很简单：点击新对话右下角的语音按钮，然后直接说话。
Berman 的演示如下：
用户说：“开启一个新线程，写一首正好 100 字的诗。”
Codex 语音回复：“好的，我会创建一个新线程并保持可用。这首诗有精确的字数要求，正在生成中。”
随后，左侧边栏自动出现了一个名为 "Hundred-Word Poem"的新对话线程，线程顶部显示"Sent by Codex from another chat"（由 Codex 从另一个聊天发送），下方则是生成的 100 字诗歌，并附上了字数确认。
更关键的是，你可以无限地继续用语音对话，同时运行所有 Agent 和线程。这意味着你可以在移动端甚至走路时，口头下达复杂的后台开发或资料搜集指令，让多个任务并行推进。
三、ChatGPT Sites：把对话生成物一键部署为独立网页
当你让 AI 生成了一份数据分析报告、一篇排版精美的文章、甚至一段 HTML/CSS 页面时，不需要复制源码重新找服务器托管。通过 ChatGPT Sites 功能，你可以直接通过语音或文字下达指令：
“把我刚才写的那首诗用 ChatGPT Sites 发布。”
系统会自动创建站点、设计页面布局，并生成一个公开 URL。在演示中，Berman 发布了一首题为 "At Dawn"的诗，系统自动渲染了美观的排版，最终生成了类似 at-dawn---a-poem-matthew-matthewberman.chatgpt.site 的网址。
访问权限与细节
- 默认状态：通过 Sites 生成的链接默认是私密（Private）状态，仅限当前账号访问。
- 公开分享：如果需要分享给团队或外部客户，必须明确追加指令："Make it public"。
- 进阶用法：你可以把这个 URL 复制后发给另一个 Agent，那个 Agent 就能访问你刚发布的内容，实现 Agent 之间的信息传递。
四、侧边栏对话置顶（Pinning Threads）
随着日常对话增多，重要项目很容易被挤到历史记录深处。Codex 支持将高频使用或正在持续运行的线程直接置顶到左侧边栏顶部。
操作方式有两种：
- 在对话列表上右键，选择 "Pin chat"；
- 鼠标悬停在对话上时，点击出现的图钉图标。
置顶后，这些线程会出现在专门的 "Pinned"分组中。Berman 用这个功能同时跟踪多个并行项目，避免重要线程“沉底”后找不到。
五、模型选择与思维努力：别再为简单任务烧配额
很多用户经常遇到“周配额快速耗尽”的问题，原因在于对简单任务过度使用了高算力模型。ChatGPT 的模型菜单中，GPT-5.6 系列拆分为三大衍生版本：Sol、Terra 与 Luna。除此之外还有 5.5、5.4、5.4 Mini，以及视频末尾提到的 5.3 Codex Spark。
选中 Sol 后，还需要选择 Thinking Effort（思考努力）参数，选项包括：Light、Medium、High、Extra High、Max。
模型选型策略
- Sol 模型：擅长处理极度复杂的架构设计、高级编程与长链条逻辑推理。建议配合 Medium、High 或 Extra High 的思考努力使用。Berman 自己很少用 Light 和 Max。
- Luna 模型：响应速度极快，算力成本极低，适合简单微调、样式修改、基础文本整理。
- 组合策略：例如搭建一个网站时，先用 Sol 完成整体框架和核心逻辑，再用 Luna 进行字体、颜色、图片位置等局部微调。Luna 完全有能力处理这些简单变更。
这样做的核心原因是：每周配额是固定的，把 Sol 浪费在简单任务上会迅速消耗额度。合理分层能同时提升质量、缩短耗时、最大化资源利用率。
六、定时任务（Scheduled Tasks）：让重复工作自动跑
左侧边栏的 Scheduled 标签是定时任务的入口。Berman 每天固定运行三个任务：
- Daily stale-file cleanup suggestions：每天扫描并建议清理废弃文件；
- Daily Astro production log review：检查一个名为 Astro 的项目生产日志中的错误；
- Daily Forward Future production health：访问 forwardfuture.com，用浏览器控制检查网站是否正常运行。
配置步骤
- 进入左侧边栏
Scheduled界面，创建新任务并编写提示词； - 选择运行环境：New chat（每次运行新建一个线程）或 Existing chat（复用同一个线程）。Berman 认为两者差异不大，主要看个人偏好；
- 指定 Project 归类文件夹（也可以不指定）；
- 选择模型与推理设置。关键推荐：使用 GPT-5.6 Luna，并将 Reasoning 设为 Max。Luna 成本极低且速度极快，即使设置最高推理深度，也几乎不消耗主配额，非常适合高频定时任务；
- 设置重复周期和通知方式。
Berman 特别推荐了一个 ChatGPT 官方建议的定时任务："每个工作日早上 8:00 汇总日历、未读邮件和优先级"。这个任务用 Luna 就能胜任，不要用 Sol 浪费配额。
七、第三方插件（Plugins）：让 ChatGPT 直接操作你已在用的软件
通过设置中的 Plugins 模块，可以把 ChatGPT 直接接入 GitHub、Google Drive、Gmail、Google Calendar、Notion、Asana、Linear、Dropbox、Canva、Figma 等日常工具。插件市场分为 Featured、Productivity、Creativity 等分类。
绑定后，Agent 在执行任务时可以直接读取 Drive 里的文档，向 GitHub 提交 Pull Request，或者直接在 Asana 中创建项目卡片，无需在多个软件间手动搬运数据。好处在于：ChatGPT 不需要再猜测如何操作这些产品，因为它已经获得了明确的集成能力。例如，如果你想让 ChatGPT 检查邮件，给它 Gmail 插件的访问权限即可。
八、斜杠技能（Skills）：把高频工作流固化成一条命令
如果你发现自己反复执行同一种非定时的工作流，每次都要重新输入一长串提示词，就可以把它固化成一个 Skill。调用方式很简单：在输入框键入斜杠 /，会弹出技能菜单。Berman 自己的技能列表包括 /Add here_now Branding、/Analytics Dashboard、/Financial Budget、/Daily Brief、/Decision Mapping、/Deep Security Scan 等数十个。
创建自定义技能
只需在一个已经完成特定任务的线程中，输入：
"create me a skill from this camera research thread"
系统会自动总结该线程的操作步骤、输入参数与输出格式，生成一个独立 Skill。以后需要做类似相机调研时，直接输入 / 并选择这个技能即可，无需重新描述需求。
九、/goal 目标驱动：让 Agent 自主运行直到达标
传统的 Prompt 是“按步骤执行”，而 /goal 指令则是“按结果交差”。在输入框打出 /goal 会召唤出一个带 Goal 图标的输入区域，提示"Describe your goal, define measurable outcomes for best results"。
两种目标判定机制
- 可验证指标（Verifiable Metric）：给出现实的客观量化数据。例如：“持续优化代码，直到网站加载速度比今天提升 50%"。
- 大模型裁判（LLM-as-a-judge）：给出定性标准。例如：“持续调整文案与排版，直到你认为达到了最顶级的出版质量”。
风险控制
/goal 可以让 Agent 运行数小时甚至数天，Berman 自己就有过运行数天的经历。因此务必加上时间限制，例如在提示词中注明“不要运行超过 3 小时”。除此之外，还可以借助官方或社区提供的 Loop Library 模板，获取带有清晰检查点和停止条件的成熟循环。
十、用量监控与 Banked Resets：别让配额浪费
在 Settings -> Usage & billing 中，可以查看当前订阅方案的周用量百分比和配额重置日期。Berman 录制视频时是 8 月 4 日，周配额已经用完（显示 0%），但重置日期是 8 月 7 日，还有 3 天。他提醒观众：
- 如果遇到突发大型项目导致配额提前耗尽，不要盲目升级套餐；
- 检查 Usage 界面中的 Banked Resets（官方赠送的备用重置额度）。这些额度可以一键将周配额恢复到 100%；
- Banked Resets 会过期，务必定期查看该区域，并在到期前手动使用。
十一、跨线程上下文感知与任务委托（Cross-Thread Delegation）
这是真正的 Power User 功能：单个线程可以查看你的所有其他线程。这意味着线程不再是信息孤岛，而是一个全局系统的一部分。你可以：
- 询问某个线程的内容摘要；
- 让当前线程查找并打开其他线程；
- 让当前线程向其他线程下达新任务，并等待完成后返回结果；
- 处理线程之间的冲突或遗忘位置的问题。
实操演示
Berman 在某个线程中提问：
“我最近的哪个线程是关于诗的？”
Codex 找到了两个相关线程。接着他输入"link me"，系统直接打开了其中一个 "Hundred-Word Poem"线程。然后他继续说：
“在那个线程里，写一首 50 字的诗。”
系统立即在那个旧线程中执行了新指令，并再次标注"Sent by Codex from another chat"。整个过程无需手动切换，一个线程就能指挥另一个线程。
十二、三种执行环境：本地、云端与远程连接
根据安全等级与计算资源需求，Codex 支持三种不同的运行环境：
- Local（本地环境）：直接在本地电脑上执行代码与文件读写，安全性最高，适合处理敏感数据。
- Cloud（云端环境）：利用云端沙盒进行高强度计算与代码编译，不占用本地硬件资源，还可以并行运行更多 Agent，避免拖慢家用电脑。
- Connections（远程连接）：允许你通过移动端设备操控远程电脑上的运行环境。Berman 自己经常在外出时用手机连接家里的 Mac Studio，继续编码或访问所有线程。
配置 Connections 的步骤
- 在桌面端（如 Mac Studio）打开 ChatGPT，进入
Settings -> Connections； - 在
Control this Mac选项下，开启Allow connections开关； - 点击
Add按钮，系统会生成一个专属配对二维码； - 绑定后，在手机 App 的侧边栏点击
Remote标签，即可看到已连接的 Mac 设备，并访问其上的所有线程和项目。
十三、把技巧组合成自动化流水线
上述功能并不是孤立的。你可以把定时任务、斜杠技能、/goal 和 Sites 结合起来，构建一个完整的自动化循环。例如：
- 每天定时触发一个技能，抓取特定数据；
- 使用
/goal让 Agent 对数据进行自我纠错和优化； - 完成后通过 ChatGPT Sites 自动发布更新。
这样，ChatGPT 就从一个偶发使用的查询接口，变成了日常运行的自动化后台。
结语：逐步构建你的 AI 工作台
不要试图一次性配置所有功能，建议分阶段推进：
- 第一阶段：习惯使用模型分层（建站用 Sol，微调用 Luna），并尝试用
create me a skill固化 3 个高频动作。 - 第二阶段：配置 2 个基于 Luna 模型 Max Reasoning 的 Scheduled Tasks，接管每日早晨的信息汇总与服务巡检。
- 第三阶段：尝试使用
/goal处理耗时超过 1 小时的复杂任务，并加上时间上限约束；同时打通 Connections 远程操控，实现移动办公。
当这些操作成为肌肉记忆，你才算真正把 ChatGPT Codex 用到了极致。