標籤: OpenAI

📌 本文重點

• GPT‑5.6 Sol：強大的免費視覺理解模型
• 可將任何圖片轉成結構化資料與可行動內容
• 適合 PM、工程師、知識工作者與學生日常使用

一句話先講清楚：GPT‑5.6 Sol 就是一個「把任何圖片，變成可對話的結構化資訊引擎」的免費視覺模型。你丟 UI 畫面、流程圖、簡報、課本照片，它都能幫你拆成條列、表格、JSON 結構，接著和你一起推理、規劃、改寫。

延伸閱讀：GPT 5.6 Sol is the best “vision” model OpenAI ever released（Roboflow）

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核心功能：四類圖片，一套思路

下面這四個能力，是你日常工作幾乎每天都用得到的：

1. 介面＆報表理解：把畫面拆成欄位、操作流程

Sol 的強項是看畫面就能理解「這是什麼系統、有哪些輸入輸出、使用者會怎麼操作」。

能做到的事：

• 螢幕截圖、Figma 畫面 → 條列介面元素、欄位意義
• 數據儀表板／報表截圖 → 整理成表格＋關鍵指標解讀
• 網頁畫面 → 推測使用者流程、可能的 CTA 與漏斗

你可以這樣用：

上傳一張系統畫面，搭配文字：

這是我們內部訂單管理系統的截圖，請：
1. 條列畫面上所有欄位與按鈕，說明用途
2. 推測完整使用者操作流程（從進入頁面到完成訂單）
3. 匯出成 JSON 結構：{step, action, input_fields, output}

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2. 流程圖與架構圖分析：幫你「用嘴」改系統

Sol 看懂箭頭、方框、節點彼此關係，適合拿來快速討論系統設計。

可以做到：

• 系統架構圖 → 抽出服務清單、依賴關係、可能瓶頸
• 資料流圖 → 指出安全風險、延遲來源、可快取點
• 業務流程圖 → 找出人工步驟、可自動化環節

實際操作：

貼一張系統拓樸圖，詢問：

這是目前的系統架構，請：
1. 用文字重述整體資料流
2. 找出三個可能的單點失敗風險
3. 提出兩種改版方案，分別優先提升可靠性／擴充性

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3. 文件掃描：簡報、PDF、紙本變成行動清單

Sol 讀圖片型文字的能力很好，尤其是：

• 簡報截圖、講義照片 → 整理成條列、摘要、行動項目
• 掃描 PDF → 自動找章節重點、重要數字與定義
• 白板／手寫筆記 → 轉成段落＋待辦事項

範例用法：

上傳一張簡報頁面，請它：

把這頁簡報內容：
1. 濃縮成 5 點摘要
2. 整理出「接下來一週可以執行的具體行動清單」，用 checklist 格式
3. 輸出成 Markdown，方便貼到 Notion

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4. 實物／場景理解：從畫面推需求與規格

除了文件，Sol 也能看懂實體世界的畫面：

• 實物照片 → 辨識零件、用途、可能問題（例如損壞、錯配）
• 環境／場景 → 推測流程、設備配置、安全風險
• 教學器材、課本圖例 → 整理成教學步驟、題庫

應用範例：

拍一張教學實驗設備照片：

根據這張實驗設備照片：
1. 推測實驗主題與步驟
2. 列出需要注意的安全事項
3. 幫我設計 3 題考題（選擇題），附標準答案

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💡 關鍵： GPT‑5.6 Sol 能把原本只能「看」的圖片，轉成可搜尋、可編輯、可推理的結構化資料，是連結視覺與文字工作流程的核心工具。

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適合誰用？四種角色的實際場景

1. 產品／PM：丟 Figma，請它寫 PRD 和 edge cases

場景：你只有原型圖，卻要明天開需求評估會議。

操作步驟：

1. 在 Figma 內選擇幾個核心畫面，輸出 PNG。
2. 在 ChatGPT 對話視窗上傳圖片（確保模型選擇 Sol 或系統自動使用最新視覺模型）。
3. 用這種 prompt：
   “`
   這是新功能的 Figma 畫面，請：
4. 條列出這個功能的目標與主要使用情境
5. 以 PRD 形式整理：user story、主要流程、欄位規格
6. 列出至少 10 個 edge cases 與錯誤訊息設計建議
7. 用表格輸出，方便我貼到 Confluence
   “`

你可以迭代：再丟一張畫面，請它「更新前面 PRD 中的流程圖與欄位表」，做到真正的圖片驅動需求寫作。

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2. 工程師：錯誤畫面＋拓樸圖，請它推理問題和改動建議

場景：線上系統偶發錯誤，你截了錯誤頁面和架構圖，想快速釐清可能原因。

操作步驟：

1. 上傳錯誤畫面（包含錯誤訊息、URL、時間等）。
2. 再上傳相關系統拓樸圖或 sequence diagram。
3. 用這個 prompt 合併分析：
   “`
   這兩張圖分別是：
4. 錯誤畫面（前端顯示）
5. 系統架構圖（後端服務與資料流）
   請：
6. 推測可能的錯誤來源（依機率排序）
7. 列出需要檢查的 log 與監控指標
8. 提出一個最小改動的修正方案，並說明影響範圍
   “`

這種用法適合拿來當排錯思路清單，幫你檢查是否漏掉某些角度（網路、資料庫、第三方服務等）。

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3. 資訊工作者：簡報截圖／掃描 PDF → 重點整理＋行動清單

場景：開完會只有投影片照片；或拿到是掃描版 PDF，沒有文字層。

操作步驟：

1. 把照片或 PDF 截圖分批上傳 Sol。
2. 先叫它「逐頁摘要」，再叫它「整併成完整會議紀錄＋行動項目」。
3. 範例 prompt：
   “`
   這是本次專案會議的簡報截圖，請：
4. 每張圖先各自寫 3-5 點摘要
5. 統整成一份會議重點（含背景、決策、未決議題）
6. 列出所有具體待辦事項，格式：{owner, task, deadline_suggestion}
   “`

這比純文字總結更精準，因為 Sol 能看到圖表、流程箭頭、註解框這些細節。

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4. 個人學習：課本照片／板書 → 筆記＋題庫

場景：上課拍板書、拍課本，想回家變成系統化筆記。

操作步驟：

1. 把同一章節的幾張照片一次上傳。
2. 請它先整理成「樹狀大綱」，再生成題目。範例：
   “`
   這些照片是同一章節的內容，請：
3. 整理成分層的大綱（章節 → 小節 → 關鍵概念）
4. 用自己的話重寫成教學筆記，讓高中生看得懂
5. 根據內容出 5 題選擇題、5 題簡答題，附標準答案
   “`

久了你會發現：Sol 可以直接變成你的圖片型知識轉文字型筆記的流水線。

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💡 關鍵： 不論你是 PM、工程師或學生，只要日常有「截圖」或「拍照記錄」，Sol 就能幫你把這些零散視覺資訊變成系統化產出。

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怎麼開始：免費用 Sol ＋簡單 API 範例

1. 在 ChatGPT 免費／低階方案使用 Sol

目前 Sol 已整合在 OpenAI 的 ChatGPT 中，免費或低階方案也能用，重點是：

💡 關鍵： 即使是免費或低階方案，也能直接使用 Sol 視覺模型，降低導入門檻。

1. 入口位置：
2. 登入 chatgpt.com 或官方 App。

3. 新建對話，確保模型選擇為最新可視覺模型（通常會標示 GPT‑5.6 或支援「圖片上傳」）。

4. 上傳圖片方式：

5. 在輸入框旁邊使用「上傳檔案／圖片」按鈕，上傳截圖、照片、掃描件。

6. 同一則訊息可上傳多張，適合完整章節或多頁簡報。

7. 提問範例 prompt 模板：
   “`
   這張圖（或這幾張圖）是：[簡短描述，例如：產品原型圖／系統拓樸／簡報／課本內容]。
   請依照以下步驟幫我處理：

8. 先用自己的話描述這張圖在講什麼
9. 把重要元素整理成結構化資料（條列或表格）
10. 依我的角色（產品／工程師／學生），提出 3-5 個你建議我接下來可以做的具體行動
    “`

你可以把這段當作通用模板，之後再加上更細的輸出格式要求（例如「用 JSON 回答」）。

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2. 給開發者：最小可行 API 範例（圖像＋文字 → JSON）

以下是使用 OpenAI API（Node.js 範例）調用 GPT‑5.6 Sol，把圖片與指令變成 JSON 結構輸出的最小例子：

注意：實際模型名稱與 endpoint 可能依 OpenAI 更新調整，請以官方文件為準。

npm install openai

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function analyzeImageToJSON() {
  const imageBytes = fs.readFileSync("./input.png");
  const base64Image = imageBytes.toString("base64");

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.6-sol", // 依官方最新名稱調整
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "請分析這張圖，輸出介面元素與可能的使用流程，格式為 JSON：{elements:[], flows:[]}"
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: `data:image/png;base64,${base64Image}`
            }
          }
        ]
      }
    ],
    response_format: { type: "json_object" }
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

analyzeImageToJSON().catch(console.error);

這段程式碼做的事很單純：

• 把本機圖片轉成 base64
• 丟給 GPT‑5.6 Sol 模型，搭配文字指令
• 要求模型直接回傳 JSON 結構（方便你接在後續系統）

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3. 隱私與公司內部畫面注意事項

視覺模型很容易讓人「隨手截圖就丟」，但有幾點要特別提醒：

• 避免敏感資訊：
• 公司內部系統截圖若含客戶資料、金額、地址、帳號，先打碼或模糊關鍵區域。

• 法規敏感資料（醫療、金融）請遵守公司政策，不要直接上傳雲端模型。

• 確認使用條款：

• 不同方案對「是否用你的資料做模型訓練」的政策不同，請在帳號設定與隱私條款中確認。

• 內網場景處理：

• 若需要分析高度敏感架構圖，可考慮在公司內部部署方案（例如自架模型），不要直接使用公網 API。

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總結：把 Sol 想成一個「圖片轉結構化資料」的助理——你給它任何圖，它就幫你拆成可編輯、可推理、可執行的資訊。從 PM、工程師，到知識工作者和學生，只要日常有截圖或照片，就值得試著把這些「視覺碎片」，交給 GPT‑5.6 Sol 變成你工作流程的一部分。

🚀 你現在可以做的事

• 登入 chatgpt.com，上傳一張你常用系統或簡報截圖，照文中的通用模板試一次
• 將文中的 Node.js 範例貼到本機專案，改成你自己的圖片與 prompt，測試 JSON 輸出
• 選一個工作或學習場景（PM、工程師、會議紀錄或課本），設計一個固定的 Sol 使用流程並連續使用一週