OpenAI 刚刚发布了 Dots，它带来了一种与 AI 协作的全新方式……
Dots 目前自成一派，不是因为它比 ChatGPT 更会聊天，或者比 Codex 更会写代码，而是因为它根本没打算取代这两者中的任何一个。
开箱即用，它是一个始终在线的 Agent，拥有自己的云端电脑、能访问 4000 多款应用，即使你不在，它也能跨浏览器、文件和工具持续工作。
如果你懂得如何给它分配职责、提供上下文、授予权限并设定审批规则，你就能把工作中那些过去因为太连贯、太零碎或太不可预测而无法自动化的部分交给它。
人们之所以说它是第一个真正能在你不在时替你干活的 AI，是有原因的……
所以，这是一份完整的教程：
Dots 到底擅长什么，如何把它和 ChatGPT、Codex 搭配使用，哪些职责模式能激发出它最好的表现，哪些权限关卡能拦住错误操作，以及五个能让它真正帮你赚钱或省钱的 workflow。
提醒一下：Dots 仍在逐步开放中，Pro 用户目前不包括欧洲经济区、瑞士和英国，而 Enterprise 用户需要管理员开启 beta 功能才能使用。
这毕竟是早期软件，所以先从可逆的工作开始，在让它接触重要事项之前，务必亲自检查任何有重大影响的产出。
但如果你想搞懂这个突然被所有人讨论的 Agent，从这里开始就对了。
首先：别把你的 dot 当成普通 ChatGPT 对话来用
当你想立刻要个答案时，普通对话很有用。但如果拿到答案之后活儿还没完，用 dot 就更合适了。
https://x.com/OpenAI/status/2104984507107717331
你可以让 ChatGPT 总结一场客户访谈。但你可以让你的 dot 负责盯新反馈、找出重复出现的需求、圈定小修小补的范围，最后直接交给你经过测试的 pull request，还附带视频说明改了哪里。
你可以让 ChatGPT 重写一封上线邮件。但你可以教你的 dot 掌握整场上线的目标受众、定位和创意标准，然后在产品变动时让它自己去更新物料。
你可以问 ChatGPT 明天日程上有什么。但你可以让你的 dot 每天早上自己过一遍日程，发现冲突，准备好你需要的东西，并在有值得注意的事项时提醒你。
区别不在于 prompt 有多长，而在于责任的类型。
第一条规则很简单：别再给你的 dot 丢孤立的 prompt 了，开始给它一份正经工作。
1. 给它一项职责，而不是一张待办清单
大多数人一上来就会给 dot 甩一个超长清单。
调研这些竞品。读这些邮件。更新这个文档。查我的日程。写五篇帖子。周五提醒我。
它也许能把清单跑完，但你并没有真正造出一个 Agent，你只是发了一个更长的聊天请求。
更好的起点是划定一块责任田。告诉 dot 它该守住什么结果、哪些信息是关键、你怎么评判好坏，以及哪些决定还得你来拍。
OpenAI 的例子全都遵循这个模式。开发者的 dot 盯着反馈并准备好经过测试的修复；科学家的 dot 在新证据出现时更新分析；销售负责人的 dot 随着客户需求变化保持方案最新；创作者的 dot 把每份新录音转写变成剪辑片段、笔记和社媒草稿。
这些都不是一次性问题，而是长期岗位。
Dots 实操手册
套用这个结构：
职责：
[你的 dot 负责的那部分工作]
目标：
[它应该持续推进的结果]
背景：
[它需要理解的人员、产品、项目和过往决策]
标准：
[什么叫“做得好”]
自主权：
[它可以自行调研、整理、起草或修改什么]
审批规则：
[动手前必须先给你看什么]
汇报节奏：
[什么时候该检查、汇报或请示]
这是一个很扎实的首项职责示例：
你的职责是在产品迭代过程中，确保我们的上线物料始终准确。以我们现有的文档、已通过的文案和相关 Slack 讨论作为背景。你可以自行找出不一致的地方并准备更新后的草稿。未经我批准，不得发布内容、联系创作者或修改线上页面。每个工作日检查一次是否有实质性变动，只在需要我做决定时才提醒我。
诀窍不在于措辞多巧妙，而在于给 dot 一个真实的结果、一些它猜不到的事实，以及一条不能越过的红线。
起步时，范围要比你想象的更窄。“帮我管公司”不叫职责。但盯客户反馈、一场上线活动、一条内容流水线、一份定期报告或一个正在推进的销售流程，都可以是。
等 dot 证明自己懂了这份工作，再扩大范围也不迟。扩展一套靠谱的系统，远比调试一个第一天就被塞了半条命的 Agent 容易得多。
2. 教它什么叫“做得好”
Dots 会随着时间从反馈中学习，但前提是你的反馈里真有干货。
“这不行”几乎教不会它什么。“这段听起来太圆滑、太套路了；保留那个具体例子，删掉夸张的开头，写得像我在跟另一个创始人解释这个想法一样”，这才是在教它一个可复用的偏好。
调研、代码、设计和分析也是同理。如果你否决了一个方案，要说清楚问题出在证据、风险、价格、时机还是建议本身。如果你重写了邮件，解释为什么你的版本更好。如果你选了某个设计稿，指出你喜欢的是它的层级、间距还是视觉调性。
dot 努力想弄明白的是，按你的方式来搞定到底是什么意思。你的任务就是让这个标准变得看得见、摸得着。
给例子，别给形容词
干净、高级、自然、有策略感这类词，单独拿出来几乎等于没说。
与其说：
让我们的上线文案听起来自然一点。
不如说：
用这三篇已通过审核的帖子作为语气参考。它们直接、略带随意，通过一个具体问题来解释产品。避免企业腔、假嗨和我们无法证实的说法。拿不准的时候，选更短的那句。
与其说：
给我找些优质线索。
不如说：
优质线索指的是复购行为强、移动端流量可见、频繁上新且还没有移动 App 的 Shopify 品牌。排除看起来不活跃的店铺，以及卖那种大家很少回购的产品的店铺。每一条筛选结果都要附上依据。
例子给了 dot 一个可以对照的标尺，形容词只会逼它去猜。
当同一个错误出现两次时，别再去改单次的结果，而是更新那条常驻指令。每一次纠正都应该让下一次产出更好，而不只是修补眼前这一件。
3. 只连接它最低限度需要的东西
Dots 可以跨互联应用、自己的浏览器、云端电脑工作，如果你明确允许，还能操作你的本地电脑。这种访问能力让它们变得有用，但也正因如此，初始设置才格外关键。
别因为有这个选项，就把所有东西都连上去。
从职责出发，倒推需要什么。如果任务是把访谈录音转写成内容，dot 可能需要存放转写文件的文件夹、你审核通过的范例，以及草稿该放的位置。它大概率不需要你的私人邮箱、日程表和公司里的每一个 workspace。
如果任务是保持方案最新，它可能需要客户历史记录、产品文档、相关消息和方案文件。但这并不意味着它自动获得了发邮件或改 CRM 的权限。
规则很简单：先连接最小但够用的信息和工具集合，等真实任务需要时再扩。
连接和权限不是一回事
你的 dot 可能可以读取已连接的收件箱，但没有发消息的常驻权限。它可能可以准备文档，但不被允许分享出去。它可能可以调研采购方案，但在下单前仍需要你批准。
你可以通过 ChatGPT 的插件控制来管理已连接的账号。断开某个应用会阻止新信息通过该连接共享，但不会抹除 dot 已经学到的信息。要清除 dot 自己的对话、保存的记忆和定时任务，目前的流程是直接删除这个 dot。
这个细节很重要。断开连接不等于遗忘。
每个 dot 都有自己受保护的云端电脑。访问你的本地电脑是可选项，默认关闭。云端电脑足以完成浏览、分析信息、创建文件和运行工具。只有当任务真的需要本地文件、本地浏览器、已安装的工具或本地 skills 时，才连接你自己的电脑。
4. 区分使用定时任务和主动调研
Dots 最有意思的一点是，这个 Agent 不用等你发新消息就能帮忙。
这有两种不同的实现方式。
定时任务
定时任务是你明确要求 dot 在特定时间执行、或反复执行的事情。
例如：
- 每天晚上检查明天的日程，标出需要提前准备的事项。
- 每周一查看客服周报，找出增长最快的三个投诉问题。
- 每月第一天核对两个营收看板的数据。
- 每个工作日检查上线 checklist，直到正式上线。
你可以在 dot 的个人主页里管理进行中、已暂停和已完成的定时任务，包括时间和通知设置。
一个靠谱的定时任务要有可靠的触发条件、稳定的流程和清晰的产出。“每天早上想想我的生意”这三样都没有。“每个工作日早上 9 点，回顾昨天新增的客服对话，只把至少三位客户提到的产品问题列给我看”则三者兼备。
主动调研
主动调研是另一回事。当你没在和 dot 互动时，它可以在被允许的已连接信息里翻找，看看有没有能帮上忙的地方。
OpenAI 表示，这种后台调研使用的是受限的只读工具。它不能直接发消息、改动互联应用的内容，也不能操控浏览器或电脑。它只是收集信息，并为 dot 留存私密笔记。后续任何动作依然要遵守常规的权限和安全检查。
把主动调研当成预警系统，而不是隐形自动化。
用它来发现延期的 deadline、反复出现的客户问题、改变分析结论的新证据、被忘掉的发票，或者影响行程的日程变动。然后让 dot 把观察结果带给你、准备好下一步，并遵守你设定的行动规则。
5. 在出事之前设计好审批规则
让 dot 变强的最好办法，不是让它处处自主，而是精准界定哪里该放手、哪里放手会带来不必要的风险。
Custom Rules 提供了四种行为模式：
- 直接行动，无需询问
- 获得预批准后行动
- 行动前先请示
- 交回给你处理
“预批准”是指你在 prompt 里明确提出了这项要求。
低风险、可逆的工作可以直接放手：整理调研资料、准备草稿、重跑分析、更新私密 checklist。
当动作会影响他人、花钱、发布信息、改动共享内容或难以撤销时，就要走审批。包括发邮件、分享文件、发帖、下单购买、修改线上页面或删除数据。
OpenAI 表示，使用已保存的信用卡消费需要审批。某些操作，比如永久删除、运行来源不明的软件或授予新的敏感安全权限，每次都需要确认。其他步骤，包括改密码或在金融账户间转账，必须交回给你。
一个不错的默认规则是：
调研、分析、整理、起草和准备工作可以放手做。发送、花钱、发布、分享、删除或更改权限前，必须先问我。
Dots 还会用一个叫 Auto-review 的独立系统，把你设定的指令、Custom Rules 和内置安全要求拿来校验某些计划中的动作。它可以放行、拦截，或者让 dot 来找你要更多信息。
这是层有用的保护，但替代不了清晰的指令。OpenAI 明确警告过，dot 依然会犯错，所以有重大影响的工作还是值得你亲自看一眼。
让 Dots 脱胎换骨的五条法则
- 指派一个持续交付的结果
“写个上线方案”产出的是一份文档。“在产品迭代时保持上线方案准确”产出的是一项职责。
- 用例子和决策来教它
给 dot 看通过的成品、被毙掉的成品，以及你做选择的原因。每一次纠正都应该让下一次结果更好。
- 逐步放开访问权限
从完成任务所需的最小应用和信息集合开始。本地电脑的访问权限先关着，直到真有任务需要再开。
- 把动作和审批说清楚
讲明 dot 可以自主做什么、什么需要 prompt 级别的预批准、什么必须先问你、什么永远只能你来定。
- 在决策节点做检查
别事无巨细地盯着每一次点击。告诉 dot，当建议发生变化、需要新权限、会影响到别人，或者完整结果准备好时，再来找你。
这就是既拿到自主性、又不失控的方法。
挑选第一项 dot 职责的简单方法
挑一件满足以下条件的事：
- 重复频率够高，dot 能持续帮上忙；
- 标准够清晰，你能一眼看出好坏；
- 关联的信息 dot 能够访问到；
- 容错率够高，早期出错也兜得住；
- 足够烦人，把它交出去能真真切切省下时间。
好的首项职责：
- 在产品迭代时，保持上线方案及相关物料同步更新。
- 梳理新客户反馈，准备有理有据的产品建议。
- 把每份新访谈录音转写变成剪辑片段、笔记和社媒草稿。
- 检查明天的日程，为每场重要会议备好所需材料。
- 让一份进行中的销售方案始终对齐客户的最新需求。
糟糕的首项职责：
- “帮我管公司。”
- “处理我所有的消息。”
- “我需要啥你就买啥。”
- “替我做所有我没空做的决定。”
- “把所有东西都连上，自己找活干。”
这些 prompt 藏起了目标，没给标准，也没给 dot 任何可靠的方式去判断哪里需要人类拍板。
第一次跑的时候，在职责简报末尾加一句额外指令：
采取任何行动前，先把你的计划给我看。
这样你能在成本还很低的时候，抓出缺失的权限、模糊的标准和错误的假设。
重点不是养一个永远在忙的 AI
而是拥有一个在你注意力转移到别处时，依然能让正确的事情往前走的 Agent。
Dots 是 OpenAI 对另一种 AI 关系给出的答案。你的 dot 会记住你教它的目标和标准，在自己的电脑和你连接的应用之间穿梭工作，在对话间隙持续推进，并在有成果或需要你拍板时回来找你。
从 Dots 里获益最多的人，不会是连了最多应用或写了最长 prompt 的人。而是那些把职责定义清楚、把“好”的样子展示明白，并在自主工作与人类决策之间划出合理边界的人。
从一项职责开始。只给它最低限度的访问权限。把有影响的动作留在审批之后。检查结果，解释你的决定，优化常驻指令。
然后让第二轮跑得比第一轮更好。
这样，dot 才不会像个换了皮的聊天机器人，而是真正变得好用。
上线时的可用情况
Dots 于 2026 年 9 月 29 日开始推送。OpenAI 表示，它们正逐步向欧洲经济区、瑞士和英国以外的 Pro 用户、受支持 ChatGPT 地区的 Business Premium 用户，以及通过管理员开启 beta 功能的 Enterprise 用户开放。访问权限可能需要几天时间才会显示。
你可以通过 ChatGPT 桌面端应用或网页版创建你的第一个 dot。上线时，创建后可以在受支持的移动端体验中使用，但不能在移动端创建 dot，移动端网页也不支持。符合条件的 Pro 或 Business Premium 用户可免费获得首个 dot，无需额外付费。
