同一个 ChatGPT 账号里，产品栏现在躺着三个入口，Chat、Work、Code。多数人点开 ChatGPT 只进第一个，聊两句，关掉。剩下两个入口常年没人碰。一位博主做过一个扎心的统计口径，90% 的人只把 ChatGPT 当聊天工具用。
其实这三个入口的分工很清楚，区别就一句话，任务从想法到成品再到产品，越往后，越需要单独的工作台。
Chat 管的是念头。你有个模糊的想法，想听听它的看法，要一份思路，写一段初稿，这类秒级就能出结果的事，丢给 Chat。产物是一个回应，用完即走，不指望它落地成文件。
Work 管的是成品。想法已经有了，要把它变成一份能交付的东西，一篇文章、一份表格、一页能看的方案，任务时长从几分钟到几小时，交回来的是一份成品文件，能直接拿去用、拿去发、传到飞书里流转。
Code 管的是产品。成品还不够，你想把一套流程固化下来，下次一个指令就自动跑完，这就要动手搭工作台了，写自动化、接工具、排流程，任务时长以小时甚至几天计，交付的是一个可以反复调用的产品。这个入口很多人习惯叫它 Codex。
三个入口对应三种干活方式，可以串成一条流水线。拿做内容举例子，先用 Chat 把选题聊出来，把方向定住，再去 Work 里把文案写成篇，排版好传到飞书，最后进 Code，搭一个能重复使用的出片工作台，以后每次素材丢进去，自动走完剩下的流程。一个念头进来，一个可复用的生产工具出去。
网上关于这三个入口的讨论，信息量不小，几个说法值得记住。
第一个，三个入口的底层能力其实是一套，边界没有界面上画的那么硬。有做实操的人直接说，他基本不去想该用哪个，主力活全在 Code 里干。也就是说，别把分工当成铁律，用熟了怎么顺怎么来。
第二个，如果只想记一句话，记住这句就够，三个场景全用 Code 来做也没问题。门槛高的是 Code，但上限高的也是它，跳过中间环节直接学最硬的那个，是一条成立的路。
第三个，Work 的自主执行能力被不少用户吐槽过，处理文件、访问授权这类基础操作够用，但要它扛起复杂一点的多步任务，比 Code 这边差着一截。所以别对 Work 期待过高，复杂的活交给 Code。
还有个方向值得留意。有人在问，有没有一个 Agent 能把任务自动分派给最合适的模型。这件事已经有公司在做了，叫模型路由器。ChatGPT 默认用 Sol 配中等推理强度，大项目可以先让最聪明的模型做规划，再把具体子任务分给普通模型去执行。等这套机制铺开，选入口这件事可能就不需要用户操心了，模型自己会分。
在那之前，普通人上手最简单的办法是对号入座。想要一个念头，开 Chat，想要一份成品，开 Work，想要省掉重复劳动，去 Code 搭个台子。一开始不必纠结哪个入口最正统，ChatGPT 把三个入口摆在那里，本来就不是让你选一个用到底，是按任务类型随时换。
