凌晨刚看到 GPT-5.6 正式上线，我竟然没有特别兴奋。这两年，新模型来得太快了。今天说推理更强，明天说编程又破纪录。大家看完发布会，收藏两篇教程，第二天回到工位，那份 Excel 还得自己理，PPT 还是空白页，想做的视频依然卡在第一帧。所以这次，我没有继续研究它跑了多少分。我花时间看了 OpenAI 官方材料，又沿着 AIHOT 和 X 翻了第一批案例。有人拿它做完整服务，有人用一条要求做出小游戏，还有人让它自己找到电脑里的图像和视频模型，再把工具调起来干活。看到后面，我突然意识到，这次更新最值得看的地方，是 AI 开始能做好一整套工作流程了。我从里面筛了 5 个普通人真能用上的场景。它们不需要你先学会一大堆技术概念，只需要你手上刚好有一件不想再重复做的事。
7 月 9 日，OpenAI 推出 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna，同时把 ChatGPT Work、Sites、Plugins 和 Scheduled 这些入口推到了更重要的位置。
接下来直接说怎么用。先插播一个好消息，额度也回来了OpenAI 负责 Codex 和 ChatGPT 的 Tibo，刚刚在 X 上回复用户，额度重置会在 7 月 10 日下午进行。
如果你这两天已经把额度跑得差不多了，现在就去使用量页面看一眼。每个账号显示的次数和到账时间可能不同，以自己的页面为准。新模型来了，额度也松了一口气。这次别只收藏教程。下面 5 个场景随便挑一个，这两天真的跑出一个东西来。第一个，用 Sites 做一个真能打开的小工具如果你的 Codex 左边也出现了站点入口，建议你先点进去看看。
这个入口对不会编程的人很友好。你可以直接把一个平时用 Excel 算、用微信来回问、或者每次都要手工处理的小问题，做成一个可点击的页面。举个常见的例子。我们平时接 AI 视频项目，客户最常问的一句话是，这条片大概要多少钱。真正的报价要看片长、镜头数、风格、交付周期、修改次数和生成成本。以前要反复问半天，现在可以先做一个 AI 视频报价计算器。
第一版可以这样说：
帮我做一个 AI 视频项目报价页面。用户填写成片时长、镜头数、视频类型和交付周期，页面自动给出报价范围、成本构成和交付清单。先做手机和电脑都能用的简洁版，并用 3 组数据检查计算结果。
你可以把报价计算器换成任意东西：课程报名页、内容选题库、旅行预算表、健身计划、学习打卡页。以前你觉得需要找程序员的一些小需求，现在可以先自己跑出一版。第二个，别只让它搜资料，直接让它帮你做一个决定我们每天都在遇到这类问题。哪个 AI 视频工具更适合当前项目？新模型到底值不值得换？一条行业消息是官方已经发布，还是大家在转述传闻？以前我们会打开十几个网页，边看边复制，最后文档里堆了很多信息，真到要做决定时还是很懵逼。这篇文章就是一个现成案例。我先让 Codex 从 AIHOT 里找当天线索，再回到 OpenAI 发布页、模型页和安全文档核对，最后去 X 里看第一批人怎么用。
这样最后得到的是一份真能帮你下决定的研究卡。它会直接告诉你，哪些是已经确认的能力，哪些是早期用户的个人感受，哪些事还得自己再测一次。你可以照着这个起手式来：
这一段很适合买设备、选工具、做竞品研究、准备客户方案和判断行业热点。关键的一步，是在任务开始前告诉 AI，你最后要做哪个决定。第三个，把左上角从 Codex 切到 Work如果你平时的工作不在代码仓库里，而在 Excel、PPT、Word、邮件、会议纪要和各种云文档里，Work 会比 Codex 两个字更好理解。
按 OpenAI 这次的定位，Codex 更靠近开发和技术工作，Work 更适合跨文件、网页和办公应用推进一个完整任务。GPT-5.6 对 PPT、文档和表格的加强，也正好放在这个入口里。它可以参考你已有的 PPT 模板，继续沿用里面的字体、间距、配色和母版。它也可以从多份资料中提取数字，生成和继续修改可编辑表格，或者把一堆散乱笔记整理成可交付文档。我自己早就开始这样用了。我用它分析 Excel，制作可编辑 PPT，自动生成和修改合同，把公司的飞书文档和 Obsidian 知识库连起来。以前感觉像在不同软件之间搬家，现在我更多只需要告诉它，这堆东西最后要变成什么。
新版里还有一个很实用的变化，就是插件目录更靠前了。
飞书和 Obsidian 这类自己正在使用的工具，也可以继续通过已配置的连接器、MCP 和 Skill 接入。需要记住的一点是，插件不会自动越过原系统的权限。你本来看不到的文件，接了插件后也不会凭空多出来。对普通人来说，第一次最适合跑这样的任务：
ChatGPT Work 可以跨资料继续更新 PPT
第四个，把公众号周复盘交给 Scheduled前面三个用法都是你想起来了，打开 AI，再把任务交给它。Scheduled 更进一步。你可以让一件事每周一、每月最后一天，或者在某个事件发生后自动开始。
这里我给一个足够具体的案例。如果你在做公众号，每周都要导出阅读、转发、收藏、关注和推荐占比，然后再去飞书找选题，去 Obsidian 找素材，最后做一页周会 PPT。单看每一步都不难，全部连起来就很耗人。这类工作特别适合放进定时任务。
完整起手式可以直接复制：
官方展示的表格案例也很直观。AI 可以从多个项目来源汇总信息，建一张带时间线的总表，后面还能继续听你指挥修改。
第一次设定定时任务时，别一上来就让它自动发文、发邮件、删文件或改数据。先让它读、整理、起草和新建结果，连续跑稳定几次后，再慢慢扩大权限。第五个，让 GPT-5.6 当 AI 视频的制作调度最后回到我们最熟的 AI 视频。需要先说清一件事。GPT-5.6 自己不直接输出视频。它放在这条生产线里，更像一个能理解需求、找素材、生成分镜、调用工具、跑渲染和回头检查的制作搭子。Ethan Mollick 在早期体验中提到，GPT-5.6 找到了他本机的图像和视频模型，还把它们调起来完成任务。
这个用法和我们这段时间跑的 Codex + 图像生成 + Remotion 路线非常像。以《农夫与蛇》为例。我们最开始让它直接用代码画，能动，但农夫和蛇长得太抽象，小朋友很难一眼看懂。后来我们换了方向，先生成一组统一画风的绘本分镜，再把每一幕交给 Remotion 做推镜、转场、字幕和旁白。
从图上能看到，雪地发现蛇、带回家取暖、蛇醒来、袭击农夫，故事顺序和画风都已经在分镜阶段锁定。这一步走稳，后面的动效就容易很多。配图：《农夫与蛇》成片抽帧总览
成片后，Codex 再把关键时间点抽出来排成一张图。我们不用从头到尾反复拖进度条，一眼就能发现角色有没有突然变样，字幕有没有被裁切，哪个镜头还需要重做。这类任务的起手式可以这样写：
新模型可能让这条路线跑得更丝滑，但最后哪一帧有情绪，哪一个镜头有味道，仍然要人来判断。工具会不断变，人还是要知道自己要去哪里看完这 5 个用法，我对 GPT-5.6 最直接的感受，是我们终于可以少当一点文件搬运工，少在几个软件之间来回跑，把时间留给那些需要判断的事。人类一直在用工具延长自己。锤子延长了手，望远镜延长了眼睛，计算机延长了记忆。AI 这次延长出去的，更像是我们的注意力和行动。它可以替我们翻很多页，走很多步，在深夜里安静地整理表格，把一帧帧画面排好。它不知道哪条路值得走，也不知道哪一帧会让人心里轻轻感动一下。那仍然是人的事。河流经过水车，一部分力量被借去做工，河水还是会继续向海里走。AI 也许就是我们这一代人刚刚遇到的一座新水车。它能借走重复劳动的力，但我希望它别借走我们对世界的好奇，也别借走我们对别人的感受。工具越能干，人越要保留一点笨拙的诚实。知道自己为什么做，知道什么结果值得留下，也知道最后该由谁负责。这也是我现在最想和 AI 相处的方式。你最想先跑哪个？站点、研究、Work、定时任务，还是 AI 视频？把你现在最想丢给 AI 的那件麻烦事放在评论区。我会从里面挑一个最高频的，用 GPT-5.6 完整跑一遍。
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