在這次系列文的最後一天，分享的內容會利用敘事性的敘述方式回顧整個過程，並且從目前發生的趨勢新功能持續思考還可以精進哪一些重要的觀念與可嘗試培養的新思維。

生成式 AI 基礎模型加上應用與服務生態，正加速各職能角色橫向技能的養成與普及

在只要有網路就能立即使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 等生成式 AI 服務的時代，從問題輸入到答案產出的速度與品質正快速提升。

這樣的發展趨勢不僅代表資訊獲取更即時和更完整，也意味著個人與組織在面對 AI 工具時，必須同步調整角色與能力，在知識內化的同時展現更高的多元性與應用靈活度。

不論從開發、導入服務或者是兼具需要推廣和賦能角色，在內化知識的同時也要讓自己的角色能力更多多元化。這也是在第三天文章( Day 3 - 打破專業壁壘，釋放公民開發者在生成式 AI 浪潮下的巨大潛能)提到的公民開發者的概念。

除了我們能夠利用技術或者是更深層的知識解決一般使用者的問題外，可能要花更多時間思考如何善用生成式 AI 應用服務。從賦予者的角度引導和強化一般使用者主動向 AI 提問，透過初步答案啟發思考與行動，這樣的轉變才能真正讓生成式 AI 成為促進知識擴散與創新的助力。

這時候可能會衍伸的一個問題是剛剛角色的執行者，如果沒有具備基本功那可能就會淪為單向的執行者?

所以在 Day 2 - 邁開第一步，在企業內數位工具與AI賦能前的自我鍛鍊法則 提到框架和思維當逐步具備後，接著可以當作是萬用的公式應用在學習或者是推廣的技能培養。

除此之外這五個使用法則的觀念和延伸分享的最小可行性方案，可參考以下的分類模組區塊

• Day 5 - Copilot 助你第一法則 : 場景在哪裡功能的起點就在那裡
• Day 6 - Copilot 助你第二法則 : 利用摘要透析文字森林
• Day 7 - Copilot 助你第三法則：不只時光倒轉，更能預見未來
• Day 8 - Copilot 助你第四法則 : 輸入Prompt從範例到反舉例
• Day 9 - Copilot 助你第五法則 : 框選知識的領域讓答案貼近你的業務場景

本次系列文的 Copilot 關鍵字服務只是生態系服務的一角

三十天的分享內容走到這裡，我們再回頭再看「Copilot」這個關鍵字，它已經不只是代表一套微軟的功能服務，而是一個更大的深層思考，就是要如何在多變的 AI 生態中保持主動，並設計出屬於自己和對方的最小可行性或者是解決方案?

這個系列的起點也許只是為了了解 Copilot 的應用方式，但當內容一路推進到後半段，事情就變得更有層次。

因為學習的重點逐漸從「操作工具」轉向「理解生態」，從怎麼用 AI 轉向 AI 怎麼影響思考、協作與決策。

跳脫功能層面的框架就能看見更大的結構，每一個 AI 生態，其實都在回應同一個核心問題：如何讓人與智能協作時，仍然能維持主導權與創造性。微軟的 Copilot 生態是一個明確的案例，它用「整合」作為主軸，並且試著讓從使用者到開發者、從應用到基礎建設之間的邊界變得更流動。

讓 AI 不只是協助完成任務的工具，而是能與人共同塑造流程、共享決策的夥伴。

而如果再拉高一點視角來看 Google 的生態系其實也在做相同的嘗試，不同的是更強調「協作」與「延展性」，例如從 Gemini for Workspace 到 Vertex AI，核心精神是讓 AI 更自然地嵌入日常工作與知識流。

這裡我們不需要比較誰做得更好，而是要理解這些生態其實都在建構一種「多層角色共創」的模式，只是路線與節奏不同。理解這個差異，比熟悉任何單一產品都更有價值，因為這樣的視角能幫助在未來的工作與設計中做出更清晰的判斷。

還可以做哪一些事情因應接下來生成式 AI 應用服務的巨浪?

當多數人開始使用生成式 AI，通常是從學會寫清楚和明確的「提示（prompt）」開始，這是基本功但也只是起點，進階的應用是在單一主題上透過多輪提問與修正，建立短期的互動脈絡讓 AI 的回應更貼近需求。

但真正能發揮 AI 策略價值的關鍵，在於建立一個長期運作的「脈絡宇宙」。

想像一下，當你說「幫我準備簡報」，AI 不只理解這句話的字面意思，更知道你目前負責的專案、簡報的對象、過去的討論紀錄，甚至知道你偏好的表達風格與合作方式。這樣的 AI 不只是給你一個答案，而是能提供真正符合情境的「最佳解方」。

要達到這樣的程度，可以從以下三個方向開始：

1. 留下脈絡：系統性整理會議紀錄、決策背景與專案摘要，讓 AI 有資料可參考。
2. 建立風格設定：整理常用的語氣、簡報格式、寫作習慣，讓 AI 更懂你怎麼做事。

延伸思考 : 可以馬上練習的像是 Custom instructions 或者是 memory

3. 整合日常工具：讓 AI 連接你的行事曆、文件、任務系統，及時掌握你現在在忙什麼。

當 AI 能理解的不只是你問了什麼，而是你是誰、你在做什麼、你想達成什麼，它就不再只是工具而能成為你真正的工作夥伴。

本次系列文的結尾

這三十天的旅程僅是這場技術變革中的一個縮影，一個暫時的存檔點。

寫到這裡回頭再去看了一下 Day 30 : 系列文總結 - 反思未來工作場景的代理世界，經過了一年世界真的是變動的非常快，非常有感的是今年系列文的內容整體架構清晰後，搭配多個 AI 虛擬團隊成員從點子發想到網路資訊的來源蒐集與深度研究，這樣的工作模式讓生成式 AI 不再只是工具，而成為能跨越思考、創作與學習多個層面的「加速器」，推動個人知識成長與思維躍升的速度遠超以往。

在這樣快速演化的環境下時間投入的重心也逐漸轉移，明顯的改變是投入的重點不再是逐字輸入以獲得答案，而是放在審視內容、反思思維、並突破既有框架。越來越多的時間用於優化提問與情境設計，讓 AI 的回應更貼近真實需求，同時具備更完整的背景脈絡與理解深度。

最後感謝每一位閱讀這次系列文的大家，願我們都能在生成式 AI 的旅程中，不只是見證者更是播種與培育者，讓更多能量的種子在未來持續萌發成長。