CHATGPT · GPT-6 ASTRA · 2026.09.11

8 個 GPT-6 Astra 最值得拿來做的真實工作

不只做遊戲。從整理 Email、準備會議到競品研究，這 8 個多步驟任務，才是 Astra 真正值得測試的地方。

最近 GPT-6 Astra 在台灣社群掀起一波「自製遊戲潮」。大家拿它做 RPG、互動遊戲、各種酷炫 Demo。

但我測了一輪後，反而覺得：如果你只拿 Astra 做遊戲，真的太可惜了。

因為它這次真正值得注意的進步，不只是更會回答問題，而是更會操作電腦、處理多步驟任務，把一整件工作做完。

我整理了 8 個更適合一般人直接拿 Astra 來做的真實工作。

Astra 跟 GPT-5.6 Sol 到底差在哪？

如果只是寫文案、翻譯、摘要、Brainstorm，其實 GPT-5.6 Sol 已經非常夠用。

Astra 真正開始拉開差距的，是這種工作：找資料 → 開網站 → 操作 → 比較 → 判斷 → 整理 → 交付結果。也就是那些你每天覺得很煩、步驟很多，卻又不得不自己完成的工作。

OpenAI 公布的 AutomationBench 測試中，GPT-5.6 Sol 得分為 18.1%，GPT-6 Astra 則提升到 41.4%。這項測試衡量模型完成真實商業工作流程的能力。

GPT-6 Astra 正逐步開放給 ChatGPT Plus、Pro、Business 與 Enterprise 使用者；實際顯示時間仍可能因帳號與工作區設定不同。若你的 ChatGPT Work 或 Codex 已經能選到 Astra，就可以從下面的工作開始測試。

模型	AutomationBench	更適合拿來做什麼
GPT-5.6 Sol	18.1%	寫作、翻譯、摘要、Brainstorm 與一般分析
GPT-6 Astra	41.4%	電腦操作、跨工具、多步驟工作與完整交付

涉及刪除信件、取消訂閱、取消付費方案、送出表單或完成付款時，先要求 Astra 列出預計動作並等待你確認。讓 AI 把工作準備好，不代表要把最後決定也交出去。

如果每天打開 Gmail 都是一堆電子報、收據、垃圾信和不知道該不該回的 Email，可以直接把整理工作交出去。

你可能省下：30–60 分鐘

打開我的 Email，找出過期的電子報、垃圾郵件、收據，以及我從來沒讀過的信件。

先把建議取消訂閱、刪除與分類的項目整理成清單，等我確認後再執行。

把重要的 Email 分類，並列出所有我應該回覆的信件。

與其自己開 LinkedIn、Indeed 和一堆公司官網，不如把整個搜尋流程交給 Astra。

你可能省下：1–2 小時

搜尋 LinkedIn、Indeed、公司官網以及其他求職網站，找出位於［地點］的［職位名稱］職缺。

只顯示近期發布的工作，移除重複職缺，並把最適合的職缺整理成一份試算表，附上應徵連結。

讓 Astra 自己查看 Calendar，再去找相關 Email 和文件，最後直接整理成 Meeting Brief。

你可能省下：30–90 分鐘

查看我明天的行事曆，找到與每場會議相關的 Email 和文件。

每場會議都幫我整理：我要跟誰開會、上次談到哪裡、這次要準備什麼，以及最值得問的 3 個問題。

不要再自己開十幾個分頁比較 Pricing。

你可能省下：2–3 小時

找出我的前三大競爭對手。

查看他們的網站、價格、方案、功能與註冊流程，告訴我哪些地方他們做得比我好、哪些比我差，以及 3 個我可以立刻改善產品的地方。

這個很適合有網站、SaaS 或電商的人。不是叫 AI 分析網站，而是真的讓它走一次使用者流程。

你可能省下：1–2 小時

打開［網站網址］，把自己當成第一次造訪的新客戶。

測試註冊流程、按鈕、表單、結帳、連結以及主要頁面。

記錄所有壞掉、令人困惑或可能造成使用者流失的地方，最後按照嚴重程度整理修正建議。

不要送出真實表單、建立付費訂單或完成付款。

我們每個人手上大概都有幾個「好像有在用，但其實根本沒什麼在開」的 SaaS。

你可能省下：30–60 分鐘

查看我目前正在付費使用的軟體工具。

找出功能重複、很少使用或有更便宜替代方案的工具，並計算如果調整訂閱，我每個月和每年可以省下多少錢。

先提出建議，不要取消任何訂閱，等我確認後再執行。

如果你每週都要整理數據、客戶回饋、專案進度，這類工作其實非常適合 Astra。

你可能省下：1–2 小時

查看我這週的銷售資料、網站數據、客戶訊息、任務與專案。

建立一份 Weekly Report，告訴我：哪些項目帶來收入、哪些地方表現不好、客戶目前想要什麼，以及下週最應該專注的 3 件事。

最後一個我最推薦：直接讓 AI 幫你找出，還有哪些事情根本不需要自己做。

查看我每週固定在做的工作，找出其中可以改由 AI 幫我完成的任務。

針對每項任務，告訴我可以節省多少時間、需要哪些工具、可能出錯的地方，以及最簡單的測試方式。

本文依 2026 年 9 月 11 日可查到的 OpenAI 官方資料校正模型能力、AutomationBench 成績與開放範圍。實際功能、額度與可用工具仍可能依方案、地區與工作區設定而不同。