從Prompt到Product：掌握GPT模型API、RAG、Agent與Codex實踐指南
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- 作者： 柯克(Ko Ko)、陳葵懋(Ian Chen)、Ryan Chung 追蹤 ? 追蹤作者後，您會在第一時間收到作者新書通知。
- 出版社： 博碩文化 追蹤 ? 追蹤出版社後，您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日：2026/11/04
活動訊息
2026《加速世界 劇場版 INFINITE BURST》
金石堂閱讀週年慶
第48次中小學生讀物選介
內容簡介
從AI對話到實際應用，全面掌握GPT-6的強大能力！本書從ChatGPT提問技巧與工作協作出發，深入GPT API、多模態應用、RAG知識庫、AI Agent、Work與Codex，搭配Python、Node.js及C#實作範例，帶領讀者從需求規劃、工具整合到應用開發，打造能讀懂資料、自動執行任務的AI工作流程，讓AI不只提供答案，更能真正完成工作！
搶先使用最強GPT-6模型
你還停在跟 AI 聊天，別人已經叫 AI 去上班。
從「幫我寫」到「照規格做」，
讓 AI 讀資料、用工具、完成任務，才是 Agent 精神
一次打包
● ChatGPT API × RAG × AI Agent × Work × Codex
● Python、Node.js、C#三語言完整範例
跟 AI 聊天，只能得到答案；讓 AI 進入工作流程，才能得到成果。它可以把零散的會議紀錄整理成待辦與客戶信、讀懂你的文件並附上來源回答問題、串接工具完成多步驟任務，甚至依需求規格寫出、測試與驗收一個應用。但前提是，你要知道怎麼交代工作、設定限制、判斷它有沒有做對。
本書從 ChatGPT 的實用協作開始，帶你走進 GPT-6 API、多模態、Microsoft Foundry、RAG、AI Agent、Work 與 Codex。非工程讀者可以學會把需求說清楚、把成果驗收好；開發者則可用 Python、Node.js、C# 把 AI 真正接進產品。別再只問AI能做什麼，開始讓它替你完成一件事。
這不是一本只教提示詞，也不是只寫給工程師的 API 手冊，而是從「用AI 協作」走到「打造 AI 應用」的完整路線。適合想用ChatGPT改變工作方式的知識工作者、產品經理、行銷與企劃人員，以及準備把AI接進服務或產品的開發者。沒有程式背景的讀者，可以從提問、整理資料、Work 與驗收方法開始；具備 Python、Node.js 或 C# 基礎的讀者，則能進一步實作多模態應用、RAG 知識庫與 AI Agent，把 AI 從好用的工具，變成能真正協作的工作系統。
本書範例源始碼：https://github.com/iangithub/GPTBook2
搶先使用最強GPT-6模型
你還停在跟 AI 聊天，別人已經叫 AI 去上班。
從「幫我寫」到「照規格做」，
讓 AI 讀資料、用工具、完成任務，才是 Agent 精神
一次打包
● ChatGPT API × RAG × AI Agent × Work × Codex
● Python、Node.js、C#三語言完整範例
跟 AI 聊天，只能得到答案；讓 AI 進入工作流程，才能得到成果。它可以把零散的會議紀錄整理成待辦與客戶信、讀懂你的文件並附上來源回答問題、串接工具完成多步驟任務，甚至依需求規格寫出、測試與驗收一個應用。但前提是，你要知道怎麼交代工作、設定限制、判斷它有沒有做對。
本書從 ChatGPT 的實用協作開始，帶你走進 GPT-6 API、多模態、Microsoft Foundry、RAG、AI Agent、Work 與 Codex。非工程讀者可以學會把需求說清楚、把成果驗收好；開發者則可用 Python、Node.js、C# 把 AI 真正接進產品。別再只問AI能做什麼，開始讓它替你完成一件事。
這不是一本只教提示詞，也不是只寫給工程師的 API 手冊，而是從「用AI 協作」走到「打造 AI 應用」的完整路線。適合想用ChatGPT改變工作方式的知識工作者、產品經理、行銷與企劃人員，以及準備把AI接進服務或產品的開發者。沒有程式背景的讀者，可以從提問、整理資料、Work 與驗收方法開始；具備 Python、Node.js 或 C# 基礎的讀者，則能進一步實作多模態應用、RAG 知識庫與 AI Agent，把 AI 從好用的工具，變成能真正協作的工作系統。
本書範例源始碼：https://github.com/iangithub/GPTBook2
目錄
CHAPTER 1 先看懂 GPT-5：能力、入口與工作方式Outputs、 工具、圖像與語音
1.1 GPT-5.6 模型能力地圖：ChatGPT 選項、API 家族與推理 模式
1.2 ChatGPT、OpenAI API、Azure OpenAI：三條路怎麼選？
1.3 OpenAI 開發平台全景
1.4 GPT-5 如何改變一般人的工作習慣
CHAPTER 2 把 GPT-5.6 用進工作與生活：提問、協作
2.1 初次見面：ChatGPT / GPT-5.6 介面與小技巧
2.2 提示的秘密：目標、脈絡、標準、輸出
2.3 知識工作者 × GPT-5.6：寫作、摘要、重寫、分析
2.4 學習 × GPT-5.6：教學、語言、邏輯、研究輔助
2.5 日常生活 × GPT-5.6：決策、整理、企劃
2.6 GPT-5.6 對話技巧：如何讓成果更穩定
CHAPTER 3 GPT-6 Astra API 開發入門Responses API、 Structured Outputs、工具、圖像與語音
3.1 GPT-6 Astra 的定位與模型選擇
3.2 用官方 SDK 跑通第一個 GPT-6 Responses API 請求
3.3 Prompt 設計與輸出控制：讓 GPT-6 完成指定任務
3.4 Structured Outputs：讓模型輸出真正可被程式使用的資料
3.5 Tools、Function Calling 與 Agent 基礎
3.6 長上下文、多輪狀態與進階工作流
3.7 圖像理解、生成與編修
3.8 Audio API：語音轉文字、文字轉語音與即時互動
CHAPTER 4 Microsoft Foundry×GPT-6×Azure AI
4.1 Microsoft Foundry：資源建立與入口網站
4.2 Microsoft Foundry - Discover 探索
4.3 Microsoft Foundry - Build 建置 / Operate 營運 / Docs 文件
4.4 Microsoft Foundry - Azure AI 服務：文字轉語音
4.5 Microsoft Foundry - Azure AI 服務：文字情緒分析與 人事時地物分析
CHAPTER 5 用GPT做RAG：你的資料，你的AI助理
5.1 認識Embeddings
5.2 產生第一個 Embedding
5.3 向量資料庫
5.4 RAG 是什麼
5.5 我的資料我做主：實現 RAG 應用
5.6 提升 RAG 精準度與評估
CHAPTER 6 GPT-6×Microsoft Foundry ×AI Agent：人工智慧 代理人
6.1 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Microsoft Foundry 入口
6.2 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Foundry Agent Service
6.3 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - 網路搜尋
6.4 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - Remote MCP
6.5 Microsoft Foundry - Workflows 多重 AI Agent 協同合作： 這是一隻很好寫的筆
CHAPTER 7 Work mode 與 Codex非工程工作流、 AI 應用與安全自動化
7.1 從 Chat 到 Work：不會寫程式也能把工作交付出去
7.2 Projects 與工作位置：先確認資料放在哪裡
7.3 用 Work mode 把回饋整理成需求規格
7.4 把一次性工作變成可重複流程：Projects、Skills、Plugins
7.5 把 Work 規格交給 Codex 建立 AI 應用
7.6 不看程式碼也能驗收：Browser、測試與 Review
7.7 用 Sites 建立並發布「大魔術熊貓工程公司」官網
7.8 平行處理複雜任務：Subagents、Worktrees、Cloud
7.9 離開電腦後繼續工作：Remote 與 Handoff
7.10 Scheduled tasks、Hooks、codex exec、GitHub Action 與 安全實務
1.1 GPT-5.6 模型能力地圖：ChatGPT 選項、API 家族與推理 模式
1.2 ChatGPT、OpenAI API、Azure OpenAI：三條路怎麼選？
1.3 OpenAI 開發平台全景
1.4 GPT-5 如何改變一般人的工作習慣
CHAPTER 2 把 GPT-5.6 用進工作與生活：提問、協作
2.1 初次見面：ChatGPT / GPT-5.6 介面與小技巧
2.2 提示的秘密：目標、脈絡、標準、輸出
2.3 知識工作者 × GPT-5.6：寫作、摘要、重寫、分析
2.4 學習 × GPT-5.6：教學、語言、邏輯、研究輔助
2.5 日常生活 × GPT-5.6：決策、整理、企劃
2.6 GPT-5.6 對話技巧：如何讓成果更穩定
CHAPTER 3 GPT-6 Astra API 開發入門Responses API、 Structured Outputs、工具、圖像與語音
3.1 GPT-6 Astra 的定位與模型選擇
3.2 用官方 SDK 跑通第一個 GPT-6 Responses API 請求
3.3 Prompt 設計與輸出控制：讓 GPT-6 完成指定任務
3.4 Structured Outputs：讓模型輸出真正可被程式使用的資料
3.5 Tools、Function Calling 與 Agent 基礎
3.6 長上下文、多輪狀態與進階工作流
3.7 圖像理解、生成與編修
3.8 Audio API：語音轉文字、文字轉語音與即時互動
CHAPTER 4 Microsoft Foundry×GPT-6×Azure AI
4.1 Microsoft Foundry：資源建立與入口網站
4.2 Microsoft Foundry - Discover 探索
4.3 Microsoft Foundry - Build 建置 / Operate 營運 / Docs 文件
4.4 Microsoft Foundry - Azure AI 服務：文字轉語音
4.5 Microsoft Foundry - Azure AI 服務：文字情緒分析與 人事時地物分析
CHAPTER 5 用GPT做RAG：你的資料，你的AI助理
5.1 認識Embeddings
5.2 產生第一個 Embedding
5.3 向量資料庫
5.4 RAG 是什麼
5.5 我的資料我做主：實現 RAG 應用
5.6 提升 RAG 精準度與評估
CHAPTER 6 GPT-6×Microsoft Foundry ×AI Agent：人工智慧 代理人
6.1 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Microsoft Foundry 入口
6.2 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Foundry Agent Service
6.3 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - 網路搜尋
6.4 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - Remote MCP
6.5 Microsoft Foundry - Workflows 多重 AI Agent 協同合作： 這是一隻很好寫的筆
CHAPTER 7 Work mode 與 Codex非工程工作流、 AI 應用與安全自動化
7.1 從 Chat 到 Work：不會寫程式也能把工作交付出去
7.2 Projects 與工作位置：先確認資料放在哪裡
7.3 用 Work mode 把回饋整理成需求規格
7.4 把一次性工作變成可重複流程：Projects、Skills、Plugins
7.5 把 Work 規格交給 Codex 建立 AI 應用
7.6 不看程式碼也能驗收：Browser、測試與 Review
7.7 用 Sites 建立並發布「大魔術熊貓工程公司」官網
7.8 平行處理複雜任務：Subagents、Worktrees、Cloud
7.9 離開電腦後繼續工作：Remote 與 Handoff
7.10 Scheduled tasks、Hooks、codex exec、GitHub Action 與 安全實務
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指定商品滿$3500即贈 小編私藏禮
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- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
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- ISBN
- 9786264146371
- 分級
- 普通級
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- 頁數
- 480
- 商品規格
- 23*17*2.51
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- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
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- 注音
- 級別
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