我們在 DevDay 推出了 ChatGPT 應用程式，讓你能以全新方式，將產品直接帶入 ChatGPT 對話。本文延續這次發布，為開發人員、產品經理和設計師提供實務指引，說明如何選擇合適的使用情境，並設計出上線後確實實用的應用程式。我們將著重說明，如何把產品優勢轉化為定義清楚、範圍明確的能力，讓模型能在各種對話中，根據不同的使用者意圖加以運用。如果你想了解最初的技術工作流程，可以直接參閱 Apps SDK 快速入門與開發人員文件。
我們將探討：
- ChatGPT 應用程式究竟是什麼，又不是什麼
- 應用程式能真正創造價值的三種方式
- 如何針對對話與探索需求進行設計
- 如何判斷你的應用程式是否真的有幫助
- 具體範例與螢幕擷取畫面建議
ChatGPT 應用程式究竟是什麼
團隊打造第一個 ChatGPT 應用程式時，往往會從這個想法出發：
「我們已經有產品了，就把它帶進 ChatGPT 吧。」
這通常意味著從現有的網頁或行動裝置體驗著手，試著將畫面、選單和流程改造成適合對話的形式。這種直覺很合理；多年來，「軟體」指的就是頁面、導覽與使用者介面架構。
然而，為 ChatGPT 打造應用程式，面對的是不同的使用環境。使用者不會「開啟」你的應用程式，再從首頁開始操作。他們正在針對某件事進行對話，而模型可以決定何時將應用程式帶入對話。使用者是在對話進行到某個時刻時，才開始接觸你的應用程式。 在這樣的環境中，最出色的應用程式從外表看來，規模往往小得令人意外。它們不會試圖重現整個產品，而是讓使用者在 ChatGPT 中使用應用程式時，取得幾項 特定能力 ：也就是你的產品最擅長、模型也能在任何對話中重複運用的具體功能。
在 ChatGPT 之外，你的應用程式往往就是使用者的目的地。使用者會：
- 點選你的圖示
- 進入你的使用環境
- 學習你的導覽方式與使用者介面操作模式
大多數產品決策都源於這個假設：「整個畫面都由我們掌控。」使用者既然願意花時間待在你的產品裡，你就可以大力投入版面配置、新手引導與資訊架構。
在 ChatGPT 中，你的應用程式扮演不同的角色：
- 它是模型可以呼叫的一項 能力 ，既能提供上下文，也能提供視覺互動。
- 它會出現在進行中的對話 裡 。
- 它是模型可能協調運用的多項工具之一。
這表示，衡量價值的單位不再那麼著重於你提供的整體體驗，而更在於你能在適當時機，協助模型與使用者完成哪些具體事情。
從實務角度，可以這樣定義：
ChatGPT 應用程式是一組定義明確的工具，能夠執行任務、觸發互動或存取資料。
這意味著幾件事：
- 你不需要移植每一項功能。
- 你不需要完整的導覽層級。
- 但你 確實 需要清楚、精簡的 API：提供少數幾項容易呼叫，也方便延伸運用的操作。
你可以這樣想：當使用者遇到特定類型的問題時，你的 ChatGPT 應用程式就是模型會拿來使用的工具組。工具組的定義越精確，就越容易在對話過程中運用。
一旦你將應用程式視為「模型可以協調運用的能力」，而非「我們產品的迷你版」，設計決策就會更清楚。你開始問的是「我們在這裡能幫上什麼忙？」，而不是「使用者接下來該前往哪裡？」
創造實際價值的三種方式
任何應用程式構想，都可以用以下簡單標準來篩選：
- 知悉： 它能否讓使用者運用原本在 ChatGPT 中無法取得的新上下文或資料？
- 行動： 應用程式能否代表使用者採取實際行動？
- 呈現： 應用程式能否透過使用者介面呈現資訊，讓資訊比純文字更清楚，也更便於採取行動？
這些標準既適用於 「正經」 的生產力應用程式，也適用於遊戲這類 「純粹好玩」 的應用程式。遊戲或許無法幫人更快交出報告，但仍能完成基礎模型單靠自身難以做好的事情：維護具備狀態管理的遊戲邏輯、追蹤進度、落實規則，或呈現有趣的遊戲世界畫面。它的價值在於樂趣與投入感，但背後的模式相同。
1) 知悉新資訊
你的應用程式能在 ChatGPT 對話中提供新的上下文：
- 即時價格、供應狀況、庫存
- 內部指標、記錄、分析資料
- 專業、需訂閱才能存取，或特定小眾領域的資料集
- 使用者專屬資料（帳戶、歷史記錄、偏好設定、使用權益）
- 感測器資料、即時影像串流
實務上，這通常代表串接到能提供正確、即時且受權限控管資料的系統。應用程式成為模型在你所屬領域的「耳目」，也因此能更有根據地回答問題。
2) 採取新的 行動
你的應用程式能代表使用者採取行動：
- 在內部工具中建立或更新記錄
- 傳送訊息、工單、核准與通知
- 安排時程、預訂、下單或進行設定
- 觸發工作流程（部署、提報升級處理、同步資料）
- 進行互動遊戲（套用規則、推進回合、追蹤狀態）
- 在實體世界中採取行動（IoT、機器人控制等）
在這裡，應用程式與其說是權威資料來源，不如說是一雙能動手執行的手。它把使用者的意圖轉化為具體變更，落實到團隊日常使用的系統中；如果是遊戲，則會實際改變遊戲狀態，讓體驗保持一致且公平。到了這一步，你的應用程式才真正開始扮演智慧體的角色。
3) 更好的呈現方式
應用程式可以在 ChatGPT 對話中，透過圖形使用者介面呈現資訊，讓資訊更容易理解，或更便於採取行動：
- 精選清單、比較、排名
- 表格、時間軸、圖表
- 針對特定角色或決策提供的摘要
- 以視覺化或結構化方式呈現遊戲狀態（棋盤、物品清單、分數）
當使用者需要做出選擇或取捨時，這尤其有價值。應用程式能為模型提供一種表達結構的語言：透過含有欄、列、評分與視覺元素的小工具，配合人們實際做決定的方式；在遊戲中，則配合玩家理解自己在遊戲世界中「身在何處」的方式。
如果應用程式無法在 知悉／行動／呈現這三個面向中，至少有一項帶來明顯改善，使用者往往會覺得，它並未在 ChatGPT 原有能力之外提供更多價值。使用者或許不會直接抱怨，但無論應用程式用於工作還是娛樂，這都代表錯失了為使用者提供更有意義價值的機會。
以下範例展示應用程式如何改善使用體驗：
ChatGPT 的回答範例這個回答很有幫助，不過使用者可能希望透過具備額外能力的應用程式，直接瀏覽實際房源，而不必切換情境或離開對話。
搭配 Zillow 應用程式的回答
有了 Zillow 應用程式，使用者還能搜尋即時房源、依條件篩選，以及查看詳盡的房屋資訊，全程都不必離開對話。
透過全螢幕模式，享受更豐富的探索體驗
這樣的價值在於，你仍能取得模型提供的豐富上下文，同時享有更豐富、能依你的意圖動態回應的應用程式體驗。想請它尋找特定地區的房屋嗎？使用 Zillow 應用程式時，模型會呼叫 Zillow MCP 伺服器上的工具，並重新渲染 UI 層。
挑選能力，而非移植整個產品
常見的第一個念頭是列出產品的所有功能，然後問：「我們要如何把這些功能帶進 ChatGPT？」
乍看之下，這似乎很周全。但實際上，這通常會讓應用程式涵蓋的範圍過大、界線模糊，模型難以選用，使用者也難以理解。如果你很難用一句話說清楚應用程式能做什麼，模型也會更難理解它。
更有效的做法是：
-
列出使用者要完成的核心工作： 找出使用者想完成、而你的產品能協助實現的具體任務或成果。這些正是產品存在的初衷。從這裡出發，能讓你始終聚焦於使用者想達成的成果，而不是功能清單。
例如：- 協助使用者挑選房屋。
- 將想法化為精緻的簡報。
- 將意圖轉化為愉快的探索體驗。
- 將原始資料整理成清楚、可分享的報告。
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針對每項工作，問自己：
「如果沒有應用程式，使用者在 ChatGPT 對話中有哪些事做不到？」
常見的答案包括：
- 存取即時或私人資料。
- 在我們的系統中執行實際操作。
- 取得使用者需要的結構化或視覺化輸出。
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你的獨特價值會在這裡開始浮現。你思考的不再是「技術上，我們能開放哪些功能？」，而是「我們在哪些方面能提供獨有的幫助？」
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將這些缺口轉化為少數幾個 命名清楚的操作。例如：
search_properties：傳回結構化的候選房屋清單。explain_metric_change：擷取相關資料，並摘要說明可能的影響因素。generate_campaign_variants：建立多個附帶中繼資料的廣告版本。create_support_ticket：建立支援工單，並傳回摘要與連結。
這些操作具備以下特點：
- 足夠具體，讓模型能有把握地選用
- 足夠簡單，能與對話中的其他步驟搭配
- 直接對應所提供的價值，而非涵蓋整個產品的功能版圖
也可以換個角度思考：如果團隊有人問：「這個應用程式有哪三件事是我們非做好不可的？」這三件事應該幾乎能與產品提供的能力一一對應。
例如，ChatGPT 中的 Canva 應用程式可以產生完整的簡報草稿，使用者也能進入全螢幕模式，以符合預期的方式瀏覽投影片。不過，若要逐張投影片進行更細緻的編輯，仍須使用完整的 Canva 編輯器。
為對話與探索而設計
你可以在 MCP 伺服器中定義 description，為模型提供上下文，讓它知道何時該呼叫你的工具，以及該透過哪些具體的工具呼叫來完成特定任務。這有助於將使用者意圖對應到工具的動作。
a) 模糊的意圖
幫我想想適合住在哪裡。
好的應用程式回應會：
- 運用對話串中已有的相關上下文。
- 必要時，最多問一到兩個釐清問題。
- 快速提供具體內容，例如列出幾個城市作為範例，並附上簡短說明。
使用者應該感受到事情已經有了進展，而不是被丟進一套多步驟的新手引導流程。如果得先回答五個問題才能看到有用的內容，許多人就會直接放棄。
來看看 Canva 應用程式如何處理這種情況：
製作一份完整的簡報需要上下文。Canva 應用程式會進一步提問，協助使用者整理出想製作的內容。
b) 具體的意圖
尋找西雅圖價格低於 $1.2M、有 3 間臥室，且鄰近評價良好小學的房屋。
這時，應用程式不應要求使用者重複已說過的內容，而應該：
- 解析查詢。
- 呼叫適當的能力。
- 傳回一組切合需求的結果，並以實用的結構呈現。
你仍然可以提供微調選項（「你比較在意通勤，還是學校評價？」），但這些選項應讓人覺得是可自由選擇的調整，而非必須完成的設定。
Canva 範例：
當使用者的意圖明確，並要求產生簡報時，模型就能確切知道何時該呼叫 Canva，以及該使用哪項能力。
如下所示，工具會提供幾個選項；如果使用者想進一步調整，也會深入詢問需求：
c) 不認識品牌
你不能假設使用者知道你是誰。
你的第一個實質回應應該：
- 用一句話說明應用程式的用途（「我會取得即時房源和學校評分，方便你比較各個選項。」）
- 立即提供有用的結果。
- 提供明確的下一步（「你可以請我依通勤、社區或預算縮小範圍。」）
把這視為冷啟動問題：你必須在一兩則訊息內，介紹你的應用程式 是什麼 、 為什麼 有幫助，以及 如何 使用。
同時為模型與使用者設計
你的設計需要面向兩種對象：
- 對話中的使用者
- 決定何時及如何呼叫應用程式的模型執行環境
大多數團隊都很熟悉如何為第一種對象設計，第二種則比較陌生。但如果模型無法理解你的應用程式能做什麼、該如何使用，你為使用者設計的體驗就很少有機會派上用場。
還有第三個同樣重要的面向： 模型呼叫應用程式時，哪些使用者資料會流經應用程式。 良好的應用程式設計不僅要有明確的能力，也要審慎決定索取 哪些資料 ，以及 如何 使用這些資料。
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清楚且具描述性的動作與參數： 讓模型一看就知道何時適合使用你的應用程式，以及如何呼叫。使用直觀的名稱（
search_jobs、get_rate_quote、create_ticket），並明確說明哪些參數為必填、哪些為選填，以及各自的格式。模糊不清會增加路由判斷的負擔。 -
將隱私保護納入設計： 只要求提供真正需要的欄位。避免使用將資料整包收進來、連多餘上下文也一併收集的參數。優先採用最少量的結構化輸入，不要使用「直接傳送整段對話」之類的指示。
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可預期的結構化輸出： 保持結構描述穩定，並包含 ID 和清楚的欄位名稱。將簡短摘要（「三個符合你預算與通勤時間的選項」）搭配便於機器處理的清單（
[{id, address, price, commute_minutes, school_rating, url}, …]）。這樣模型就能自然地交談，同時保留精確引用資料的方式。 -
審慎決定哪些內容 不 回傳： 不要以「以備不時之需」為由，附上敏感的內部資訊。避免讓 Token 或機密資訊出現在使用者可見的內容中。不需要保留完整細節時，應遮蔽敏感部分或彙整資料。
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明確說明收集哪些資料及其原因： 只索取完成任務所需的最少資訊。如果需要敏感資訊或權限（例如帳戶存取權），請用一句話說明原因。設計動作和結構描述時，應讓人一眼就能看出哪些資料會傳送到哪裡。
為生態系設計，而非打造封閉系統
實際使用 ChatGPT 時，你的應用程式很少會是唯一參與其中的應用程式。模型可能會在同一段對話中呼叫多個應用程式。
對使用者來說，這是一個連貫的流程。對你來說，這提醒了你：你的應用程式是生態系的一部分，而不是封閉的產品。
這在實務上代表幾件事：
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讓動作的 範圍小而聚焦
search_candidates、score_candidates、send_outreach- 而不是單一的
run_full_recruiting_pipeline。
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讓輸出 易於傳遞給後續步驟
- 使用穩定的 ID、清楚的欄位名稱和一致的結構。
- 避免只將重要資訊埋在自由格式的文字中。
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避免冗長、只能一路走到底的流程
- 完成你負責的部分後，就把控制權交還給對話。
- 讓模型決定下一步應由哪個工具處理。
如果其他應用程式（或你自己的應用程式未來版本）能輕鬆運用你的輸出繼續處理，你就能受益於生態系其他部分的進步，而不必與之競爭。
快速檢查清單
以下是開發前後都可使用的簡短檢查清單：
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1. 新能力
- 你的應用程式是否明確帶來新的資訊、可執行的動作或呈現方式？
- 如果應用程式停止運作，目標情境中的使用者會察覺嗎？
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2. 聚焦的功能範圍
- 你是否挑選了少數幾項能力，而非複製整個產品？
- 這些能力的名稱與範圍，是否能清楚對應使用者實際想完成的任務？
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3. 初次互動
- 你的應用程式是否能妥善處理模糊與具體的提示詞？
- 新使用者是否能從第一則有實質內容的回覆中，了解應用程式的用途？
- 他們是否能在第一輪對話就感受到價值？
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4. 便於模型使用
- 動作與參數是否清楚明確、沒有歧義？
- 輸出是否具備足夠的結構與一致性，便於串接及重複使用？
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5. 評估
- 你是否準備了一組規模小但經過仔細設計的測試集，涵蓋正向、負向與邊界案例？
- 相較於 ChatGPT 未使用應用程式時的回答，你是否大致了解應用程式所提供回答的勝率？
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6. 與生態系的契合度
- 其他應用程式和使用者是否能順利運用你的輸出繼續處理？
- 你是否願意成為多個應用程式串接流程中的一環，而非包辦整段使用歷程？
你不必等到每個面向都完美才推出產品。但如果上述大多數問題的答案都是「是」，你就不只是把產品放進 ChatGPT，而是讓 ChatGPT 在你的領域中真正發揮作用。這也正是這些應用程式開始讓人覺得不可或缺的時候。