בקצרה: אם אותה משימה במחשב חוזרת כל שבוע, מראים אותה ל-Codex פעם אחת, הופכים אותה לסקיל עם כללים ברורים, בודקים על ריצה חדשה, ומשאירים אישור לכל דבר שאי אפשר לבטל. למטה: מה כדאי לאטמט, 6 שלבים, דוגמה מהחיים ותבנית מוכנה להעתקה.
מורידים את אותם דוחות כל שבוע? משנים שמות לקבצים, מעבירים מסמכים בין תיקיות, מעדכנים גיליונות, מעתיקים מידע מאפליקציה לאפליקציה? זו עבודה שמחשב יכול לחזור עליה במקומכם.
עם OpenAI Codex והיכולת שלו לעבוד מול המסך, לא צריך לבנות אוטומציה מאפס. מדגימים את התהליך, Codex לומד את הרצף, הופכים את זה לסקיל, ובפעם הבאה פשוט מבקשים שירוץ.
Codex הוא סוכן הקוד של OpenAI, לפיתוח ולמשימות מחשב. בסביבות שתומכות בזה, הוא עובד עם אפליקציות דרך מה שהוא רואה על המסך, כמו שאתם עובדים.
הרעיון פשוט: מראים ל-AI מה עושים בדרך כלל, אומרים מה חייב להישאר קבוע, בודקים את התוצאה, ומשתמשים בזה שוב. משימה של חמש דקות ידניות הופכת לתהליך שחוזר על עצמו.
המועמדים הכי טובים הם דברים שחוזרים ולא משתנים:
מה שקובע זה עקביות. אם כל יום שני עושים כמעט בדיוק את אותו רצף, זה מועמד מצוין. אם המשימה משתנה כל פעם, לא.
עושים פעם אחת. מקליטים. משתמשים שוב. ריצה רגילה נראית ככה:
שימו לב: הזמינות של עבודה מול המסך ושל Record & Replay תלויה במנוי ChatGPT, במערכת ההפעלה, בחשבון ובשלב ההשקה של OpenAI.
לא מאטמטים את כל העבודה. בוחרים תהליך אחד קטן: דוח שבועי, סידור קבצים, העברת נתונים בין שתי אפליקציות, או מחקר קבוע מאותם מקורות. ככל שהראשון פשוט יותר, קל יותר לבדוק אותו.
מפעילים הקלטה ועושים את המשימה כמו תמיד, באותו סדר. מראים את הדרך הרגילה, לא כל חריג אפשרי.
מידע רגיש נשאר בחוץ. בלי סיסמאות, קודי אימות, מידע פיננסי פרטי או מפתחות API בזמן ההקלטה. ואת נקודות העצירה בונים כבר מההתחלה:
תריץ את תהליך הדוח השבועי שלי, אבל תעצור ותשאל אותי לפני שליחת מייל, מחיקת קובץ, פרסום של משהו או ביצוע רכישה.
הכלל חשוב יותר מהקליקים. למשל: "תמיד להוריד את הדוח הכי חדש, לשנות את השם לתאריך, להעביר ל-Weekly Reports ולעדכן את גיליון הסיכום."
תיאור טוב של תהליך כולל:
רוצים לראות איך אחרים בונים סקילים? יש את ספריית הסקילים של Masterphub.
הקלטה אחת טובה לא אומרת שזה עובד. נותנים לו גרסה חדשה של אותה משימה:
תריץ את תהליך הדוח השבועי שלי עם הנתונים הכי עדכניים. תעצור ותשאל אותי לפני שליחה, פרסום, מחיקה או שינוי של משהו מחוץ לתהליך.
ואז בודקים: שמות קבצים לא נכונים, תיקיות לא נכונות, נתונים חסרים, שינויים בממשק, עדכון גיליון שגוי, ופעולות שהיו צריכות לשאול קודם.
כשמשהו משתבש, מוסיפים כלל במקום לתקן ריצה אחת.
ככל שהכללים החשובים כתובים יותר ברור, התהליך יותר אמין.
חמש דקות בשבוע זה יותר מארבע שעות בשנה. עשר משימות קטנות כאלה זה עשרות שעות. והרווח האמיתי הוא האנרגיה שמפסיקים לבזבז על עבודה משעממת וצפויה.
אוטומציה רגילה: טריגר → כלל → פעולה. תהליכי AI: מטרה → הקשר → חשיבה → פעולות → בדיקה.
אוטומציה נוקשה נשברת כשכפתור זז. סוכן AI הרבה פעמים יבין את השינוי ועדיין יעשה את הדבר הנכון. זו לא סיבה לסמוך עליו בעיניים עצומות. זו סיבה לשלב את הגמישות שלו עם גבולות ברורים. סוכנים מוכנים שבנויים ככה יש ב-Masterphub Agents, ולתהליכים קלאסיים עם טריגרים יש את תבניות האוטומציה ל-n8n.
משימות טובות להתחלה: חוזרות, צפויות, דיגיטליות, לפי כללים ובסיכון נמוך. כאלה שטעות בהן מעצבנת, לא אסון.
לא מתחילים עם משימות ש: משתנות כל פעם, דורשות שיקול דעת מסובך, כוללות מידע רגיש, יכולות לגרום נזק כספי אמיתי, אי אפשר לבטל אותן, תלויות בחריגים שלא כתובים בשום מקום, או קורות רק פעם אחת.
מתחילים משעמם. זה כל העניין.
בעל עסק מקבל דוח מכירות כל יום שני. ידנית: נכנס למערכת, מוריד CSV, משנה שם, מעביר, פותח את הגיליון החודשי, מעתיק מספרים, מעדכן סיכום, שומר, שולח לצוות.
כתהליך:
אוטומציה זה לא לתת ל-AI סמכות בלי גבול. התהליכים הכי טובים מגדירים בדיוק איפה בן אדם עדיין אומר כן.
מטרה: לבצע את [המשימה החוזרת]. קלט: להשתמש ב[קובץ/דוח/נתונים] הכי חדש. פעולות: 1. לפתוח את [אפליקציה/אתר]. 2. למצוא את [המידע הספציפי]. 3. להוריד או לאסוף את הנתונים. 4. לשנות שם או לעצב את התוצאה לפי [כלל]. 5. לשמור ב[מיקום]. 6. לעדכן את [קובץ/אפליקציה]. כללים: לעבוד לפי [שיטת שמות]. אסור לשנות את [מידע מוגן]. להשאיר את [פורמט מסוים] כמו שהוא. צריך אישור: לשאול אותי לפני שליחה, מחיקה, פרסום, רכישה או כל שינוי שאי אפשר לבטל. בדיקה: לוודא שהקובץ קיים ושהמידע עודכן.
רוצים לחדד תבנית כזאת לפני שנותנים אותה ל-Codex? מעבירים אותה דרך ה-Prompt Compiler של Masterphub.
עשרות שנים למדנו תוכנות בעל פה. ללחוץ פה, לפתוח את התפריט הזה, להעתיק, להדביק, לשנות שם, שוב. סוכני AI מוסיפים אפשרות אחרת: אומרים למחשב מה רוצים שיצא ומלמדים אותו את הדרך. ההחלטה והבדיקה נשארות אצלכם. רק הקליקים עוברים אליו.
מה זה אוטומציה עם Codex? שימוש ב-OpenAI Codex עם עבודה מול המסך כדי להריץ תהליכי מחשב חוזרים לפי הוראות.
מה זה Record & Replay? יכולת שמקליטה משימה שהדגמתם והופכת אותה לתהליך או סקיל שאפשר להריץ שוב.
Codex יכול לעדכן גיליונות? בסביבות שתומכות בזה, כן. הוא מכניס ומעדכן נתונים באפליקציות גיליונות.
זה בטוח? תלוי איך בונים את התהליך. מידע רגיש לא נכנס להקלטה, וכל דבר משמעותי או בלתי הפיך דורש אישור.
אפשר להריץ לפי לוח זמנים? חלק מהתהליכים כן, תלוי בסביבת Codex ו-ChatGPT שלכם.
לאטמט הכול? לא. מתחילים בעבודה חוזרת, צפויה ובסיכון נמוך, ומשאירים אישור אנושי להחלטות שחשובות.
המשימה הכי קלה לאטמט היא זו שכבר נמאס לכם לעשות. בוחרים תהליך משעמם אחד, מראים אותו, הופכים לסקיל, בודקים, מוסיפים כללים, ונותנים ל-Codex לחזור עליו.
עוד כלים, פרומפטים, סקילים וסוכנים לעבודה כזאת יש ב-Masterphub. מעתיקים. מדביקים. מרוויחים.