身為資深領導者，有件事沒有人事先提醒你：工作難度並非來自任何單一任務，而是因為你的工作分散在十五個不同的地方，而你的大腦是唯一串連它們的系統。

會議一個接著一個。決策在你不在的討論串中被做出。有人在規劃會議中提到你的名字，現在就有一個你從未看過的文件裡出現了待辦事項。你會在兩週後，當有人隨口問起進度時才發現。真有趣。

去年，我的團隊差點錯過績效考核截止期限，因為公告發布在沒有人注意的頻道裡。有人花了十分鐘搜尋 Slack 卻找不到。另有人在一個完全無關的頻道中找到日期。我最後在 Slack 發文說：「我承認我們在追蹤 Slack 動態上掉鏈子了，這是我的責任。」這就是當你的大腦是唯一串連所有事物的系統時，會不斷發生的事情。

我把太多精力花在切換情境上，以致於沒有剩餘心力去做我的職責真正需要的思考、連結與創造（而這些正是我真正喜歡做的工作）。但我開始在 GitHub Copilot app 中使用自動化，這徹底改變了我的整個工作流程。請容我慢慢說明。

自動化到底是什麼

GitHub Copilot app 是一款獨立的桌面應用程式，適用於 macOS、Windows 和 Linux，專為與代理（agent）共同工作而設計，而不僅是與它們對話。你可以在多個儲存庫上執行平行工作階段，每個工作階段都有自己的分支和工作樹。你可以透過畫布即時看到代理在做什麼，畫布是雙向的工作介面，你和代理可以在同一份計劃、終端機或瀏覽器工作階段中操作。進度是可見且可引導的，不會被埋在聊天紀錄中。

自動化是根據你的真實工作情境（日曆、電子郵件、訊息、GitHub 儲存庫）執行的排程提示。它們透過 MCP 伺服器和整合功能連接，因此可以看到你的工作分散在各處的動態。它們告訴我什麼事情真正需要我的注意，讓我可以忽略其他事項。

你可以把它們想像成有固定任務的代理。你告訴它們要關心什麼、如何思考，以及何時執行。然後它們就……去做。每一天。都不需要你記得去要求。這很好，因為你本來就不會記得。

實際運作的樣子

我是 GitHub 的資深總監，負責領導開發者關係。我的職責範圍廣泛，日曆總是滿檔，而且我的大腦運作方式與大多數人以為的不同。我是 AuDHD，這意味著我擅長模式辨識和深度專注，但真的很不會記得三天前承諾要追蹤的討論串。

我一開始並沒有打算建立 40 個自動化。我只是對自動化分頁感到好奇，問了應用程式它能做什麼，它便建議了一些我沒想過的事情。第一次設定自動化時，我開啟聊天並說了類似這樣的話：「查看我所有的工作介面、日曆、電子郵件、訊息，找出我在哪裡掉鏈子、哪裡可能需要協助，並建議有用的自動化。」

它立刻建議了大約六個。第一版草稿並不完美，但沒關係。你可以再加以調整。你給它們聲音。你教它們如何思考。一旦我看到可能性，我就繼續下去。現在我大約有 40 個。（我知道。我知道。）

我不會一一介紹它們。（不客氣。）但以下是幾個最重要的類別，以及每個類別中的一些亮點。

晨間簡報

每天在我打開任何東西之前，幾個自動化已經執行完畢。會議準備會提取我的日曆，並為每次會議建立情境，針對一對一會議、大型同步會議和外部會議提供不同格式。等我坐下來時，我就知道每次會議的主題以及我需要帶什麼。會議前存取檢查會確認我確實有權限存取邀請中提到的文件和連結。不會再出現到場才發現議程文件被鎖定的情況。如果你從未經歷過那種特定的恐慌，老實說，那真是太好了。每日分類摘要會掃描 GitHub、電子郵件和訊息，找出任何需要我注意的事項。

累積下來，我的早晨從「慌張地打開十二個分頁，假裝我已經看過議程」變成了「邊喝咖啡邊閱讀幾份摘要」。這是截然不同的生活。

保持最新

我不能對我們自己的產品發布感到意外。這就是工作的本質。

Ship Decoder 會找出 GitHub 在過去 24 小時內發布的所有內容，並用淺顯易懂的語言向我解釋。這是我可以在對話中使用的真實情境。Launch Radar 每週執行一次，會顯示即將發布且與我團隊領域相關的內容，讓我不會措手不及。光是這兩個自動化，大概就能每天省下我一小時在各頻道中滑動、拼湊發生了什麼事。我過去確實花了那個小時。我並不喜歡那個小時。

職涯架構

這是我最意外的一個類別。我建立了積極協助職涯發展的自動化，如果這聽起來很奇怪，請繼續聽我說。

每日成就回顧 每天晚上執行，總結我實際完成了什麼。這比聽起來更重要。我的預設模式是完成一件事後立刻進入下一件事。我不會停下來思考，也不會承認它。我只是繼續前進。等到績效考核季來臨時，我必須闡述我的影響力，卻盯著空白文件，試圖回想起八個月的工作。

這個自動化會保留執行紀錄，讓我不必自己記。你可以把它想像成以真實資料為基礎的感恩練習，而不是一份任務清單。它能對抗在忙碌日子最容易出現的「我今天到底做了什麼？」的惡性循環。在冒名頂替症候群大聲尖叫的日子，我需要一些用事實來回應它的東西。即使我自己不相信，機器人也相信我。這有點感動？我不知道。反正它有效。

團隊與人員

在這裡我想很誠實地說，因為我知道你可能在想：她是不是把工作的「人性化」部分自動化了？

沒有。這區別對我來說比這篇文章中的任何事都重要。

承諾與追蹤器 會搜尋我自己的訊息，找出我說過要做的事，並標記我還沒做的事。這讓人感到謙卑。但也很重要。因為當我告訴別人「我會調查這件事」然後忘記時，那就是信任問題。自動化保護了信任。

我寫的讚揚仍然是我自己的。注意到的仍然是我自己的。自動化只是確保我的大腦不會從那些值得被肯定的人身上偷走它。

這些自動化並不會取代連結。它們是促成連結。它們讓我重新獲得足夠的腦力，真正為人們服務。在這個系統之前，我會帶著分心或疲憊的狀態走進對話，因為我的大腦充滿了運作噪音。現在當我坐下來進行一對一會議時，我是真的在場。當我為團隊寫認可時，是具體且真實的。

自動化處理架構。我做人的工作。這就是交易。

維護與後勤

這個類別涵蓋那些無聊但如果你放任不管就會悄悄吃掉你一週時間的事：Dependabot PR 分類 每天在我的儲存庫中找出安全的依賴更新並合併。處理完畢。過時工作查找器 會顯示我開啟後忘記的拉取請求、沉寂的議題、堆積灰塵的分支。（我們都有那些。別騙人。）差旅後勤追蹤器 會監看與會議相關的討論串，並將後勤資訊整合成一份簡報。會議季很混亂。這有幫助。

我的自動化長什麼樣子

這裡是我設定中的一個真實範例，過時工作查找器，讓你看看這些提示在實際操作中是什麼樣子：

Find all my stale work across GitHub using the gh CLI. Things that are falling through the cracks.

Check for:

- PRs I opened that haven't received a review in 7+ days
- PRs I'm assigned to review that I haven't reviewed yet (older than 3 days)
- Issues assigned to me that have had no activity in 14+ days
- Draft PRs I own that have been drafts for 2+ weeks
- For each item show: repo, title, link, how long it's been stale, and who's involved.

Format as:

  1. 🔴 Embarrassingly stale (3+ weeks)
  2. 🟡 Getting dusty (1-3 weeks)
  3. 🟢 Just needs a nudge (under a week)

就是這樣。這就是整個自動化。你寫一個提示、設定排程，代理就會代表你執行。你可以寫得非常詳細或非常寬鬆。應用程式會從你連接的工具中填入情境。它每週一為我執行一次，結果總是……有點令人驚訝。但知道總比不知道好。

AuDHD 的部分

我就直接說吧：對我來說，自動化是一種無障礙工具。

AuDHD 意味著我的執行功能和工作記憶極度不穩定，而這種不穩定是最難向別人解釋的部分。有些日子我可以在腦中同時處理十七條討論串。有些日子我會忘記十分鐘後有會議。沒有中間狀態。這種日子之間的差距曾經讓我害怕，因為我的團隊應該得到一致的領導，無論我大腦在某個星期二的狀態如何。

這些自動化縮小了那個差距。它們讓我保持一致。它們讓我的團隊無論我的執行功能今天是否出現，都能得到同樣品質的關注。對我來說，這是茁壯與慢慢燃盡之間的差別。而我已經經歷過燃盡的部分。零顆星，不推薦。

如何開始（真的）

如果你正在考慮建立類似的東西，我會這麼說：不要一次試圖自動化所有事情。從造成你最大摩擦的那件事開始。

對我來說，是會議準備。我總是毫無準備地走進會議，因為準備工作需要造訪四個不同的工具，並綜合我沒有心力去綜合的資訊。一個自動化就解決了這個問題。一旦我感受到那種解脫，我就繼續下去。繼續。繼續。

我能不能整合其中一些？大概可以。我大約有 40 個，我相信其中一些可以合併。我偏好特定性，但如果你比較喜歡，你可以輕鬆地將幾個合併成一個大型自動化。

對我有效的技巧是：在 GitHub Copilot app 中開啟聊天，請它審核你的工作介面。你在哪裡掉鏈子？有哪些重複的模式？你一直想做但從未做到的事情是什麼？從那裡開始。

第一版草稿不會完美。沒關係。你可以在對話中加以調整。你教它你的聲音、你的優先順序、你如何定義「好」。然後讓它執行。

從一個開始。看看感覺如何。

然後再建立另一個。又一個。在你知道之前，你已經有 40 個，而且正在寫一篇關於它的部落格文章。總之。

更大的圖像

我認為我們正處於人們如何在工作中與 AI 互動的有趣時刻。早期關於 AI 在工作中的討論大多是關於生成。幫我做一件事。幫我寫程式碼。至少對我來說，現實更像是對隱形勞動的增強。那些讓你精疲力竭但從未出現在你產出中的事情。那些在績效考核中沒有人承認，但每個人都深陷其中的後設工作。

我認識的每位領導者都被情境壓得喘不過氣。我認識的每位神經多樣性專業人士，都在神經典型人士不用思考就能駕馭的系統上，付出巨大的精力。自動化無法修復組織功能失調、糟糕的管理或不合理的工作量。但它們可以給你足夠的腦力，去真正做你來這裡要做的工作。

老實說？這就夠了。這已經很多了。

另外，這是 GitHub 的產品。它也會執行你的依賴更新、分類你的議題、在你的儲存庫中進行安全性掃描。開發者工作流程正是你所期望的。我只是碰巧用它來處理工作中沒有人談論的部分。

在 GitHub Copilot app > 中建立你自己的自動化

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