General（通用助手）

處理任何任務的多面手——程式設計、研究、資料分析、寫作、自動化等。沒有固定工作流程。不確定該用哪個專家時，從這裡開始。

## 擅長做什麼

- **程式設計** — 撰寫、執行、除錯和重構 Python、Node.js、Bash 或任何可以即時安裝的語言
- **研究** — 擷取網頁、整合多來源資訊、產生結構化報告
- **資料分析** — 處理 CSV、JSON 和 Excel 檔案；執行統計分析；產生圖表（matplotlib、plotly）
- **寫作** — 用 Markdown 或 HTML 起草報告、提案、郵件、文件
- **檔案處理** — 轉換、變換、批次處理、歸檔和整理檔案
- **自動化** — 構建腳本、CLI 工具和流水線，自動化重複性工作流程
- **LLM 子任務** — 呼叫內建 LLM API 進行摘要、翻譯、分類或內容生成，作為更大任務的一部分

## 工作原理

通用助手執行在帶完整桌面和 VNC 的持久化 Linux 沙箱中。每次工作階段保留檔案——你可以跨多次對話繼續一個專案，無需從頭開始。

它擁有完整的終端機、檔案系統和網路存取權限。可以安裝套件、執行伺服器、在 VNC 桌面上開啟瀏覽器，並將輸出寫回 Workspace。

**Workspace 永久儲存**——你產生的檔案、構建的腳本和處理的資料，無論離開多久，下次開啟對話時都還在那裡。底層容器閒置時暫停，回來時重新啟動，但你的檔案永遠不會遺失。

## 怎麼寫好 Prompt

通用助手沒有預定義的工作流程，這意味著結果品質幾乎完全取決於你對任務的描述是否清晰。

**明確說明輸出。** 「總結這篇文章」適合快速回答。「用三條要點總結這篇文章，聚焦商業影響」則能得到更實用的結果。

**一條訊息描述完整的工作。** 如果你想讓它研究一個主題、寫一份報告再發郵件給你——三件事一起說。它會規劃並執行整個流程，無需你逐步提示。

**附上相關檔案。** 直接在對話中上傳 PDF、試算表或圖片。它讀取檔案後直接處理——無需複製貼上內容。

**迭代。** 第一個結果是草稿。讓它修改、深入、換格式或嘗試不同方案。對話本身就是工作區。

**有效 Prompt 範例：**

> 擷取「AI agent frameworks 2025」的前 5 個搜尋結果，提取各自的核心功能，產生一張 Markdown 格式的對比表。

> 分析附件 sales-report.xlsx。找出按營收成長排名前 3 的產品並產生長條圖，將圖表儲存為 PNG。

> 起草一份兩頁的新內部知識共享系統提案。受眾：工程經理。語氣：簡潔直接。

> 撰寫一個 Python 腳本，監控資料夾中的新 CSV 檔案，將其合併為單一檔案，並輸出彙總報告。

## 能力速覽

| 能力 | 說明 |
|------|------|
| 程式語言 | Python、Node.js、Bash 及任何可安裝的語言 |
| 網路存取 | 擷取頁面、取得內容、追蹤連結 |
| 檔案讀寫 | CSV、JSON、Excel、PDF、圖片、文字 |
| 視覺化 | matplotlib、plotly、ECharts |
| LLM 子呼叫 | 透過內建 API 進行摘要、分類、翻譯 |
| 沙箱 | 持久化 Linux 桌面，VNC，完整終端機 |
| Workspace | 永久儲存——檔案無限期跨對話保留 |

## 下一步

- [AI 專家：找到合適的那個](/docs/zh-tw/getting-started/ai-experts-intro) — 查看所有內建專家及各自適用場景
- [Insights](/docs/zh-tw/built-in-agents/insights) — 連接資料庫或試算表，構建互動式儀表板