基隆有個做水產批發的老闆，我叫他阿海好了，今年二月傳了一個網頁連結給我。那是 Codex 的官方說明文件。他說他看了四十分鐘，第一段就出現 repository、token、API endpoint 這些詞，問我：「老師，這是給人看的嗎？」

我說：「不是給你看的，沒錯。」

他沉默了一下，回：「那我要怎麼學？」

這個問題我這幾年聽到很多次了。

Codex 教學為什麼大多是工程師視角

Codex 最早是 OpenAI 在 2021 年推出的程式碼生成模型，主要定位是幫工程師自動補全程式碼。後來整合進 GitHub Copilot，又延伸出各種應用，技術文件還是延續工程師視角在寫——你要先知道什麼是 git 倉庫、什麼是開發環境，才能開始看第一章。

這不是文件寫爛了。是那份文件根本不是為你寫的。

阿海的問題不在「看不懂」，在「拿錯地圖」。

你如果拿一張地質調查圖去問「從基隆到金山走哪條路比較好走」，看不懂是正常的。那不是你的地圖，那是地質學家的地圖。阿海需要的，是另一份東西。

非技術人員真正需要學的

我陪阿海用了大概兩個半月。他現在每週會用 Codex 做三件事：整理客戶訂單格式、轉換批發報價單欄位、讓業務跑報表的時間從每週三個小時縮到大約四十分鐘。

他沒有學過寫程式。

他學的是怎麼把問題說清楚。

這句話聽起來簡單，但大部分老闆在這個環節就卡住了。不是不懂技術，是習慣了用模糊的語言描述需求。「我想要一個可以看出業績趨勢的東西」這種句子，給工程師聽都要花時間確認三遍，更何況給 AI 工具。

Codex 對非技術人員的使用邏輯其實是這樣：你不需要自己寫程式。你需要學的，是把你的業務問題翻譯成機器能理解的語言。

這個翻譯能力，才是你要培養的東西。

用易經的邏輯來理解這件事

易經每一卦每一爻都有爻辭。乾卦初九是「潛龍，勿用」。

對第一次接觸的人，這五個字完全不知道在說什麼。

但用易經輔助決策，你不需要一開始就把六十四卦的卦爻辭全部背懂。你需要的是學怎麼把你的問題問清楚。你帶什麼問題進來，決定你從「潛龍，勿用」這五個字裡看見什麼意思。同一句爻辭，帶著不同的處境進來，看見的東西就不一樣。

Codex 也是同一個邏輯。

你輸入的描述品質，決定你拿到的輸出品質。

工程師學 Codex，學的是語法、流程、系統架構。非技術人員學 Codex，要學的是怎麼描述你自己的問題。工具一樣，但學習路徑完全是兩件事。

第一步要做什麼

阿海問我：「我第一步要做什麼？」

我跟他說：「你先不要去看任何教學文件。你先把你每天最煩的一件重複工作寫下來，越具體越好。」

他想了十分鐘，寫了一句話：「每週要花兩個小時把五個供應商傳來的報價格式整理成同一個表，因為每家供應商的 Excel 欄位名稱都不一樣。」

這一句話，就是他學 Codex 的起點。

把這句話告訴 Codex，或者透過 Claude 輔助也可以，請它幫你想解決方案，跟著做，第一次不一定成功，但你會開始知道問題卡在哪裡。第二次、第三次，你會慢慢調整你的描述方式。

這個學習路徑，比從頭讀工程師文件有效很多。

非技術人員學 AI 工具最常犯的錯，是去找一個「完整課程」從頭學起。那些課大多預設你有技術背景，或者你有大量空閒時間。你通常兩個都沒有。

帶著你的問題進去。從解決你自己的一個問題開始。等你做出了第一個粗版可用的東西，再回頭去看那些工程師的文件，很多地方你突然就看懂了。不是文件變好懂了，是你已經有了使用經驗，你知道你在找什麼。

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有人這時候會問：「那到底要用 Codex、還是 Claude Code、還是 ChatGPT？」

老實說，這個問題我沒有一個固定答案，因為答案取決於你要做什麼。Codex 的強項是生成程式碼，如果你需要的是「幫我寫一個小工具處理重複的資料整理」，它很適合。如果你需要的是「幫我分析客戶回饋找規律」，Claude 或 ChatGPT 可能更直接。

阿海現在混用三個工具。他說：「用久了就知道這種問題找哪個。」

這個感覺，大概要三到六個月的實際使用才會有。先開始，比先想清楚用哪個重要。