「老師，我看到 ChatGPT 不能建立 GPT 了，那課程裡教的那一段怎麼辦？」
我看到這則學員訊息的當下，真的有點哭笑不得。
《AI 瓦基第二大腦》現在第三批次都還沒全部上架，結果課程裡面的一個平台功能，就先一步發生重大改變。
說真的，這件事情發生得非常快。
快到連我這個每天都在使用 AI、每天追這些平台更新的人，都沒有預料到它會在這個時間點發生。
但我後來想了一下。這好像就是現在學 AI 最真實的樣子。
模型會換，功能會改，昨天還很重要的按鈕，明天可能就不見了。
所以今天這封信，我想花一點時間把事情完整講清楚。
也想回應最近我的朋友雷蒙一篇在社群上廣為流傳的文章，以及我對 Custom GPT、Skills，還有接下來 AI 使用方式的看法。
先講最重要的：你現在不用急著做任何事
這一段，請正在上《AI 瓦基第二大腦》的學員先看。
你目前已經拿到的課程專案包，可以照常使用。
課程裡提供給大家的既有 GPT，目前也都可以繼續使用。
這次真正受到影響的，主要是兩件事情：
「新建 GPT」與「發布新的 GPT」。
OpenAI 最近更新官方說明，目前 Free、Go、Plus、Pro 這些個人 ChatGPT 帳號，已經不能建立新的 Custom GPT，也不能發布新的 GPT。
但是以前「已經建立好」的 GPT，目前仍然可以繼續使用，也仍然可以編輯。Business、Enterprise、Edu 工作區則仍可以依照管理員設定建立、編輯與發布 GPT。
所以這次對課程真正造成影響的是什麼？
假設你今天下載了我的某一個專案包，覺得：
「這個版本很好，但我想改成更符合我的工作。」
你打開原始文字檔，把裡面的角色、流程、問題、判斷標準全部改成自己的版本。
這些事情都沒有問題。
真正卡住的是最後一步：
「你想把這一份自己改好的版本，再建立成一顆全新的 ChatGPT Custom GPT。」
如果你現在使用的是個人的 Free、Go、Plus 或 Pro 帳號，這一步暫時走不通了。
但請注意一件很重要的事情。
你的專案包沒有壞掉。
專案包從來就不是 GPT
這可能是我今天最希望大家記住的一句話。
GPT 是容器，專案包才是資產。
我在設計這堂課的時候，一開始就沒有把 10 個專案包寫成「只能在 ChatGPT 使用」的格式。
因為我很早就知道，把自己的工作方法完全綁在某一家公司上，是一件風險很高的事情。
所以你在課程裡拿到的「專案包」，本質上其實是一份「文字內容」（也就是瓦基的智慧結晶）。
裡面包含：
你的任務是什麼？AI 應該扮演什麼角色？它要怎麼跟你互動？
哪些問題應該先問？什麼時候不應該急著給答案？
要怎麼幫你整理？最後怎麼收斂出成果？
這些東西才是專案包真正有價值的地方。
GPT 只是我們當時把它裝進去的一個「容器」。
而這個容器在現階段就是 ChatGPT 的 GPTs、Gemini 的 Gems，或者是 Claude 的 Claude Project。所以你會發現，課程會以這三種容器的形式來提供給大家。
容器可能會變，但內容永遠存在。
這也是為什麼我在這堂課一直強調「以不變應萬變」。
工具或軟體功能一定會演變。真正值得你花時間學的，是那一套可以跟著你搬家的工作方法。
雷蒙最近那篇文章，我認同其中的一半
這幾天，我的朋友雷蒙分享了一篇文章：
〈Google 要收掉 Gems；OpenAI 也把「個人發布 GPTs」這條路關了〉
這篇文章破千按讚，在社群上傳得非常快。
我很認同雷蒙裡面一個非常重要的提醒：
不要把自己的知識、工作方法、Prompt 和資料全部鎖死在某一家 AI 公司裡面。
他提到把知識和 Skills 保存在自己的電腦、NAS、GitHub，確保未來可以搬到不同模型上。
這個觀念我非常贊成。
甚至某種程度來說，我們兩個人在講的是同一件事：
「你的方法要留在自己手上。」
但讀完那篇文章之後，我有一個地方想補充。
因為這篇文章很容易讓人產生一種誤會：「GPT 是上一個時代的產品，以後我們全部改做 Skills 就好了。」（如果你沒有產生這樣的誤會，那是好事）。
這一點，我的看法不太一樣。
GPT 跟 Skill，解決的是兩種不同的問題
我喜歡用一個很簡單的方式區分：
GPT 比較像坐在你對面的顧問。
Skill 比較像放在桌上的一套 SOP。
先講 Skill。
OpenAI 和 Claude 官方對 Skill 的定義，是一套「可以重複使用、可以分享的工作流程」。
裡面可以包含指令、範例、程式碼、資料和固定執行步驟；當 AI 遇到適合的任務時，也可以自動使用一個或多個 Skill。
例如，你已經非常清楚每個禮拜的週報怎麼做。
第一步，讀資料。
第二步，找出三個異常。
第三步，整理關鍵數字。
第四步，照固定格式產出主管摘要。
這件事情根本「不需要跟 AI 討論半小時」。你已經知道該怎麼做了。你就叫 AI 照 SOP 做完就好。
這就是 Skill 很擅長的事情。
但是，人生和工作裡，有非常多問題不是這樣。
有時候你「根本不知道自己要什麼」。
例如你來找我說：「我最近工作很卡。」
我問你：「卡在哪裡？」
你說：「不知道，就是很煩。」
這個時候，我如果馬上給你一份：「解決工作焦慮的 7 步驟 SOP」其實很可能完全搞錯方向。
也許真正的問題不是工作量。是你跟主管關係不好。
也可能不是主管。是你已經不想待在這個產業。
甚至你真正害怕的，根本不是離職，而是害怕自己離開之後證明「我沒有那麼厲害」。
這些東西，一開始你自己可能也不知道。
你需要有人繼續問。
「最近發生哪一件事情讓你最消耗？」
「如果薪水完全一樣，你還想留下來嗎？」
「你剛剛說的是害怕失敗，還是害怕別人失望？」
你回答一句。它再問一句。
你慢慢整理。它慢慢追問。
聊到第五輪、第十輪，你才突然發現：「喔，原來我真正卡住的是這個。」
這就是 GPT 在我心中非常有價值的地方。
一個幫你探索，一個幫你執行
當然，我要特別說清楚：這不是產品規格上的絕對二分法。
我真正想說的是使用情境的差別。
你可以問自己一個問題：我現在是在「找答案」，還是在「做答案」？
如果你已經很清楚：我要什麼。資料在哪裡。流程怎麼跑。好成果長什麼樣子。
那很好。
把事情交給 Skill、Agent、自動化流程去做。省下那些重複的勞力。
但如果你連真正的問題都「還沒有搞懂」呢？
你不知道自己要什麼。不知道選 A 還是 B。不知道自己的想法有沒有盲區。腦中有很多經驗，但講不出一個清楚的觀點。
這個時候你真正需要的，可能不是一套 SOP。
你需要的是：一個會跟你來回對話的思考夥伴。
這也是為什麼《AI 瓦基第二大腦》裡面的很多專案包，我從一開始就沒有把它做成：「按下按鈕 → 等 30 秒 → 拿答案。」
因為你面對的情境，不是這樣。
我真正想教大家的，其實是「對話的過程」
例如你在做決策。
我不希望 AI 一看到你的問題就回答：「根據分析，我建議你選 A。」
太快了。
我希望它先問你：「你真正重視的是什麼？」「這四個條件的權重一樣嗎？」「哪個條件不能犧牲？」
你回答後，它又繼續追問：「如果 A 失敗，你最害怕什麼？」「如果 B 成功，最大的回報又是什麼？」
你回答之後，它再調整。你覺得權重不對，再改。突然發現漏了一個條件，再補。
最後，才收斂成答案。
成果固然重要，但真正讓你變清楚的，是前面那一連串對話。
這也是我一直認為 AI 最迷人的地方。
有些人的困難，不是他不會工作。而是他身上明明已經累積了 10 年、20 年的經驗，卻沒有一個好的方式把它挖出來。
那些經驗就像一塊「還沒被雕刻的玉石」。
好的 AI 對話，不是直接丟給你一塊四不像的成品。它比較像有人陪你一刀、一刀地慢慢雕。
最後你才發現：「原來我知道這麼多。」「原來這就是我的觀點。」「原來這就是我真正想做的事情。」
這跟把一份週報自動完成，是非常不同的價值。
我們是大人，我們不用二選一，因為我們兩個都要。
只是用途不同。
所以，我現在不會叫大家「全部改學 Skills」
這也是我跟雷蒙文章讀完之後，稍微不同的判斷。
Skills 很重要。
我也認為它會愈來愈重要。
尤其當你已經把自己的工作方法拆清楚，知道什麼資料要進來、流程怎麼走、品質怎麼驗收，Skills 非常適合把這套方法交給 AI 重複執行。
但我現在不會因為 Custom GPT 的政策改了，就對大家說：「好，GPT 不重要了，我們全部轉 Skill。」
因為目前就連 OpenAI 自己的 Skills，也還沒有全面提供給所有個人版 ChatGPT 使用者。
官方目前主要提供給 Business、Enterprise、Healthcare、Edu，以及 Codex 和 API 等使用情境。
所以它目前也還不是一個「Plus 不能建立 GPT？沒關係，你按這個按鈕全部轉 Skill。」這麼簡單的替代關係。
未來會不會發生？我不知道。
但我自己很期待一種情況：
你面前還是坐著一個非常懂你的 GPT 顧問。你跟它來回討論半小時。它陪你把問題想清楚。等到方向確定之後，它說：「好，接下來交給我。」
然後它自己拿出研究 Skill、分析 Skill、寫作 Skill，把後面的工作全部跑完。
我覺得這才是很有意思的未來。
前面的對話，幫我們把事情「想對」。
後面的 Skill，幫我們把事情「做完」。
最後也許全部被包進某個 AI 功能裡面。到時候可能根本沒有人在意它叫 GPT、Skill 還是 Agent。
到底這些功能該叫什麼名字？別擔心，這是那些軟體公司的行銷部門才要傷腦筋的事情。
你應該在乎的，是你所處的情境、遭遇的問題，是否能被有效解決？
至於 Google Gems，我目前也先保持觀察
雷蒙的文章裡還提到一件事情：
Gemini 介面曾出現訊息，顯示 Gems 可能會在 10 月 20 日退場，並建議使用者保存內容或重建成 Skills。
這是一個很值得注意的訊號，但不是官方公告（來源是 x.com 的一則第三方貼文）。
目前查到的 Google 官方公開資料，仍然保留建立 Custom Gems 和分享 Gems 的正式操作說明；我還沒有找到 Google 在 Help Center 或官方公告裡正式宣布「Gems 將於 10 月 20 日退場」。
所以這件事情，我目前會把它放在：「非常值得密切觀察，但還沒有正式確認。」
我不想把猜測講成事實。但它也再次提醒我們：我們不能把第二大腦綁死在任何一個容器裡。
接下來，我會做三件事
講完我的看法，最後回到大家最在乎的問題：「老師，那課程接下來怎麼辦？」
我可以很清楚地回答你。
第一，我會繼續盯著這些平台的變化
ChatGPT、Claude、Gemini 都是我自己每天真的在用的工具。
所以這不是「為了課程，偶爾上網查一下新聞」。它們一改，我自己的工作流程就會先被影響。
我也一定會先踩到。
所以只要有任何會影響課程操作的重要變動，我會第一時間研究、測試，再跟大家說清楚。
第二，需要搬家的時候，我會陪大家一起搬
如果未來 OpenAI 的方向真的變成：GPT → Skill。或者：GPT → Agent。
又或者明年冒出一個我們今天根本還不知道名字的新東西。
只要它會影響到這堂課，我就會重新測試課程裡的 10 個專案包。
該更新的更新。該補充影片說明的補充影片。該補充轉換方式的，就教大家怎麼轉。
我不會丟一句：「抱歉，平台改版了，請自行研究。」然後就沒了。
因為這些東西我自己也在用。
我要搬家的時候，就帶大家一起搬。
第三，這類因平台變化產生的必要更新，不會另外向你收費
你買這堂課，不是買「2026 年某一天 ChatGPT 的操作介面」。
你買的是這一整套：
怎麼跟 AI 思考、怎麼整理自己的經驗、怎麼做決策、怎麼產出觀點、怎麼拓展認知，以及怎麼把這些方法打包成可以反覆使用的工作流程。
所以只要是因為主要平台功能變動，而必須補充的操作與遷移方式，我會持續更新。
這次改版，反而驗證了我一直想教大家的事情
其實事情發生幾天之後，我心裡反而有一點奇妙的感覺。
因為從這堂課第一天開始，我就一直在跟大家說：「不要追著工具跑。」
當時這句話聽起來可能只像一個原則。現在它直接變成一個活生生的案例。
如果這堂課教你的只有：「GPT Builder 左邊按這個、右邊按那個、最後按 Share。」那這次改版真的很麻煩。整堂課的價值可能瞬間少一大截。
但我們真正花最多時間學的，是：怎麼定義問題。怎麼跟 AI 對話。怎麼讓 AI 反問你。怎麼整理自己的脈絡。怎麼修正方向。怎麼判斷什麼叫好成果。怎麼把這套方法保存下來。
這些東西沒有任何一項被 OpenAI 關掉。
這也是為什麼我會強調說：GPT 是容器，專案包才是資產。
最後，課程照常往前走
最後也跟大家報告一下目前的進度。
《AI 瓦基第二大腦》的第一階段與第二階段，都已經正式上架。如果你還沒有看完，歡迎繼續往下學，也記得真的動手做練習。最後的第三階段，預計在 9 月 11 日正式上架。
整堂課的主軸照常進行。這次 Custom GPT 的政策調整，我也會持續追蹤。
需要補充的地方，我會補。需要升級的地方，我會升級。需要搬家的時候，我們一起搬。
所以你現在最不需要做的事情，就是因為看到一則平台新聞，突然停下自己的學習進度。
請繼續用。繼續練習。繼續跟 AI 對話。
因為我們真正要建立的，從來就不是一顆永遠不會消失的 GPT。
我們真正要建立的是：一套可以搬家的工作方法。
工具會改名。模型會換代。平台可能收掉一個按鈕，再推出另外一個名字完全不同的新功能。
但只要你知道自己怎麼思考、知道怎麼跟 AI 協作，也把自己的工作流程留在手上，你的第二大腦，就不會跟著某一家公司一起消失。
讓我們一起繼續往前。
9 月 11 日，課程的第三階段見。
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瓦基
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