CodeWords 表示，資金主要用於幾個方向：

• 擴充 工程與 go‑to‑market 團隊
• 在 三藩市開設辦公室，拓展美國市場
• 加快開發 AI 工作流程代理 Cody

長遠來看，公司希望把產品由「自動化工具」升級為 會主動執行業務任務的 AI 操作層。

Cody：把一句話變成完整自動化流程

CodeWords 平台的核心是 AI 代理 Cody。它可以把自然語言指令轉換成可運行的業務流程。

與傳統自動化工具需要手動設計流程不同，用戶只需要描述想達到的結果。Cody 之後會自動完成整個流程：

1. 理解任務需求
2. 連接所需應用程式或資料來源
3. 建立工作流程
4. 測試並部署自動化
5. 按排程或事件觸發持續運行

CodeWords 將這種體驗形容為 「words in, working agents out」——輸入文字，輸出可運行的 AI 代理。

目前 Cody 主要仍是 提示式（prompt‑driven）自動化建立工具。未來公司計劃加入情境記憶（contextual memory），讓系統能從過往工作流程和企業活動中學習，進一步 主動建議或執行自動化任務。

為非技術團隊而設的自動化

CodeWords 的設計重點之一，是讓自動化不再只屬於工程師。

平台目標用戶包括：

• 營運團隊
• 初創創辦人
• 行銷人員
• 財務或投資團隊

使用方式非常簡單：透過聊天式介面，用日常語言描述任務。例如：

• 「每三日檢查一次競爭對手的價格頁面，有變動就通知我。」
• 「抓取某品牌社交媒體貼文並建議新的內容點子。」

Cody 會把這些要求轉換為自動化流程，並在背景持續運行。通知可以透過 Slack 或 WhatsApp 等通訊工具發送。

因為整個系統在 CodeWords 的基礎設施上運行，用戶 不需要管理伺服器、部署流程或維護系統。

可連接數千個商業工具

CodeWords 的另一個關鍵能力是整合能力。平台可連接 數千個外部應用程式，讓單一自動化流程跨多個服務運行。

這些整合通常包括：

• 協作與生產力工具
• 通訊平台
• 雲端儲存
• 行銷與數據服務

流程可以按 排程或事件觸發執行，因此很多任務可以完全自動化而無需人工操作。

實際企業使用案例

CodeWords 提供的例子顯示，企業已經在多個場景使用這類 AI 自動化：

投資機會監測（Deal‑flow monitoring）
投資或金融團隊可以自動追蹤投資機會或競爭對手動態，一有新訊號就即時提醒。

內容研究與生成
行銷或內容團隊可以抓取社交媒體數據、整理趨勢並生成貼文建議。

潛在客戶開發流程（Lead generation）
自動化代理可以收集潛在客戶資料、補充數據，並把線索導入 CRM 系統。

官方文件亦示範過一個流程：抓取網頁內容 → 用 AI 摘要 → 自動電郵發送結果，展示平台如何把資料收集、AI 分析和通知整合在同一個流程內。

目標：更主動的 AI 代理

大多數 no‑code 自動化工具仍然需要用戶先找出重複任務，再手動建立流程。

CodeWords 的願景是反過來：讓 AI 更主動。

未來的 Cody 可能會：

• 分析企業運作模式
• 建議可以自動化的流程
• 甚至在某些情況下直接執行任務

如果這個方向成功，自動化工具可能不再只是「設定好的流程」，而會變成 在企業軟件背後持續運作的 AI 營運層。

也正因為這個願景——讓 AI 理解目標並跨工具完成工作——投資者才會押注像 CodeWords 這類 AI 代理平台，視其為下一代工作流程自動化的演進方向。

CodeWords 表示，資金主要用於幾個方向：

• 擴充 工程與 go‑to‑market 團隊
• 在 三藩市開設辦公室，拓展美國市場
• 加快開發 AI 工作流程代理 Cody

長遠來看，公司希望把產品由「自動化工具」升級為 會主動執行業務任務的 AI 操作層。

Cody：把一句話變成完整自動化流程

CodeWords 平台的核心是 AI 代理 Cody。它可以把自然語言指令轉換成可運行的業務流程。

與傳統自動化工具需要手動設計流程不同，用戶只需要描述想達到的結果。Cody 之後會自動完成整個流程：

1. 理解任務需求
2. 連接所需應用程式或資料來源
3. 建立工作流程
4. 測試並部署自動化
5. 按排程或事件觸發持續運行

CodeWords 將這種體驗形容為 「words in, working agents out」——輸入文字，輸出可運行的 AI 代理。

目前 Cody 主要仍是 提示式（prompt‑driven）自動化建立工具。未來公司計劃加入情境記憶（contextual memory），讓系統能從過往工作流程和企業活動中學習，進一步 主動建議或執行自動化任務。

為非技術團隊而設的自動化

CodeWords 的設計重點之一，是讓自動化不再只屬於工程師。

平台目標用戶包括：

• 營運團隊
• 初創創辦人
• 行銷人員
• 財務或投資團隊

使用方式非常簡單：透過聊天式介面，用日常語言描述任務。例如：

• 「每三日檢查一次競爭對手的價格頁面，有變動就通知我。」
• 「抓取某品牌社交媒體貼文並建議新的內容點子。」

Cody 會把這些要求轉換為自動化流程，並在背景持續運行。通知可以透過 Slack 或 WhatsApp 等通訊工具發送。

因為整個系統在 CodeWords 的基礎設施上運行，用戶 不需要管理伺服器、部署流程或維護系統。

可連接數千個商業工具

CodeWords 的另一個關鍵能力是整合能力。平台可連接 數千個外部應用程式，讓單一自動化流程跨多個服務運行。

這些整合通常包括：

• 協作與生產力工具
• 通訊平台
• 雲端儲存
• 行銷與數據服務

流程可以按 排程或事件觸發執行，因此很多任務可以完全自動化而無需人工操作。

實際企業使用案例

CodeWords 提供的例子顯示，企業已經在多個場景使用這類 AI 自動化：

投資機會監測（Deal‑flow monitoring）
投資或金融團隊可以自動追蹤投資機會或競爭對手動態，一有新訊號就即時提醒。

內容研究與生成
行銷或內容團隊可以抓取社交媒體數據、整理趨勢並生成貼文建議。

潛在客戶開發流程（Lead generation）
自動化代理可以收集潛在客戶資料、補充數據，並把線索導入 CRM 系統。

官方文件亦示範過一個流程：抓取網頁內容 → 用 AI 摘要 → 自動電郵發送結果，展示平台如何把資料收集、AI 分析和通知整合在同一個流程內。

目標：更主動的 AI 代理

大多數 no‑code 自動化工具仍然需要用戶先找出重複任務，再手動建立流程。

CodeWords 的願景是反過來：讓 AI 更主動。

未來的 Cody 可能會：

• 分析企業運作模式
• 建議可以自動化的流程
• 甚至在某些情況下直接執行任務

如果這個方向成功，自動化工具可能不再只是「設定好的流程」，而會變成 在企業軟件背後持續運作的 AI 營運層。

也正因為這個願景——讓 AI 理解目標並跨工具完成工作——投資者才會押注像 CodeWords 這類 AI 代理平台，視其為下一代工作流程自動化的演進方向。