讓 Codex 操作電腦之前，
先把它變成可驗證的工作流
How I AI 於 2026 年 7 月 22 日示範 browser 與 computer use。重點不是讓 AI 幫你點更多按鈕，而是把它每一次替你瀏覽、填寫與判斷，變成能回看、能拒絕、能修正的任務。
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How I AI 於 2026 年 7 月 22 日示範 browser 與 computer use。重點不是讓 AI 幫你點更多按鈕，而是把它每一次替你瀏覽、填寫與判斷，變成能回看、能拒絕、能修正的任務。
Claire Vo 用 ChatPRD 的 onboarding flow 示範：她請 Codex 在已登入的本機環境，用桌面與手機尺寸走完流程、截圖，再把問題整理成試算表。影片中的一次執行找到 11 個問題，其中 1 個被列為高嚴重度；每一列附上 viewport、重現步驟、修正方向與截圖。
這不是把 QA 「外包」給模型。它把人工最容易省略的窮舉瀏覽，改成一份可供人審核、也可供 agent 後續修復的問題清單。後端測試、前端測試與實際操作感受，仍是不同的證據層。
影片把 Codex 的操作分成 browser、Chrome extension 與整台電腦三種範圍。選哪一種，不是介面偏好，而是權限選擇：已登入的本機流程可用 browser；需要既有 Chrome session 時才用 extension；需要跨 app 操作才考慮 computer use。
Vo 的實作觀察是，細到每一步的指令不一定更好；清楚說明目標、限制與可檢查的輸出，通常比把 agent 當成遙控滑鼠更有用。這不代表可以省略 review：產出的表格與修正仍要有人決定是否接受。
另一個工作流是把角色輪廓寫清楚，再讓 browser use 以那個 persona 走網站、回報哪裡順、哪裡不順。它的價值在於強迫產品團隊把「誰在什麼情境下要完成什麼」說得具體，並用真實介面驗證這個假設。
但 persona 不是使用者研究的替代品。它只能檢查你提供的角色與流程，不能證明市場真的存在、也不能替代無障礙測試、隱私審查或真實使用者訪談。把它當成高頻的假設檢查，而非真相生成器。
影片也展示了讓 agent 分流 LinkedIn 未讀訊息、依條件把商品加入購物車、填寫麻煩表單，以及透過 iPhone Mirroring 調整遠端網路設定。這些案例共同的前提是：agent 能瀏覽不等於它應該自行送出、付款、開放連線或改變安全設定。
最實際的模式是把流程切成「可逆的探索」與「不可逆的提交」。讓它蒐集、篩選、草擬、填寫並列出差異；付款、送出外部訊息、改權限、開 port 或刪除資料，保留給人確認。影片中的購物示範也出現需要人類驗證的阻礙，正好說明自動化不是消失的責任。
Computer use 的價值，不是把人移出流程；
而是把人留在真正需要判斷的地方。
來源：How I AI，原始發表日期 2026 年 7 月 22 日。
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原始影片保留了 Codex browser、Chrome extension 與 computer use 的操作差異，以及 QA、角色走讀與個人工作流的實際畫面。
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