二十九篇，走過了什麼

最後一篇，先把前面走過的路攤開來看一次。

第一段（Day 1–4）：先講清楚我是誰、要解決什麼。 一個人扛四份工作，列出哪些是「電腦該做但我在做」的事，說明為什麼選 Google 這一套，然後立下貫穿整個系列的第一條規矩：先問這件事可不可以驗證。

第二段（Day 5–12）：Gemini 和 NotebookLM 做文書與判斷。 草擬辦法和對照表、四百多門課的 AI 相關性盤點、要報出去的數字站不站得住、來文轉成公告、公告口吻的立場、會議逐字稿、去找政府統計資料。這一段學到的是：AI 產得很快，但判準、口徑、立場要我自己訂。

第三段（Day 13–19）：做出實際上線的東西。 網站模板、老後台、內容治理、無障礙檢測、活動報到系統、停車位抽籤、用假資料測試。這一段學到的是：上線之後才是工作，而且很多牆是 AI 推不動的。

第四段（Day 20–26）：把工作交給 Antigravity CLI（agy）跑。 委派、權限、它說「完美」、證據怎麼找、把判準寫成規則、表單建檔、額度看不看得見。這一段學到的是：交出去不難，難的是確認它真的做了、做對了。

第五段（Day 27–29）：把關。 哪些資料不能送出去、真實的行政檔案長什麼樣子、什麼該交給 AI 什麼不該。

如果要用一句話回答標題的問題：變了。機械性的工作確實從我的一天裡少了很多，但判斷和負責的部分一點都沒少，反而變成工作的主體。 省了多少時間，我拿不出數字——我沒有留下改善前的紀錄，這是整個系列一直在提醒、我自己也沒做到的事。

寫的過程本身，也是一次驗證

這三十天沒有中斷，從 9 月 14 日開始每天一篇。

但寫的過程比我預期的更像「查帳」。已經發出去的文章，後來加了 11 處更正，分布在 8 篇裡（Day 1、3、4、7、20、21、22、28），作法一律是原句不動、在後面註明哪天更正了什麼。（2026-10-13 更正：本篇發出後，跨篇檢查又補了 Day 8、Day 28 各 1 處，合計 9 篇 13 處。）另外 Day 22 和 Day 23 是發文當天重翻原始紀錄，發現原本的結論撐不住，整篇改寫才發的。

這些稿子的初稿在九月上旬就寫好了。如果照初稿直接發，這 11 處和那兩篇的錯都會原封不動留在網路上。為了把事情寫清楚，你會被迫重新檢查它們——這可能是這個系列給我最實際的收穫。

連帶也清掉了幾件我以為做完、其實沒做完的事：

• 真實名冊從版本控制排除：處理了一半，以後不再追蹤，但六月那份副本還在歷史裡（Day 27）
• 表單建檔：10 月 7 日補完了，之後改用不把截圖送出去的本機做法（Day 25）
• 那個「壞掉」的檔案：沒有壞，是依資安規定加了密碼；AI 讀不開就猜它壞了（Day 8、Day 28）
• 母體到底是 404 還是 416：根本沒有兩個版本，是數錯了（Day 8）

我期待 Google 這條線接下來能幫上的

回頭看這二十九篇，用 Gemini、NotebookLM、agy 卡住的地方很集中。下面這幾件，不是對產品的預測，是我實際撞過、希望下一步能改善的地方。

一、agy 的瀏覽器小助手，真的接得住後台。

Day 3 和 Day 14 都寫過：Gemini 能把公告寫得很好，但它碰不到瀏覽器，接下來那幾十次登入、貼上、按確定還是我自己點。agy 有一個 /browser 瀏覽器小助手，看起來正是為這段準備的；可是 Day 23 重測時，它說「已經交給瀏覽器小助手」，紀錄裡卻是小助手沒有瀏覽器工具、被權限擋下就結束了。學校的老後台不會改，所以我最期待的是這個小助手真的能接手操作，而且像 Day 23 重測那樣，每一步用了什麼工具都留下紀錄，讓我事後檢查得了。

二、agy 沒做完的時候，直接說沒做完。

Day 21 和 Day 29 都遇過同一件事：agy 被權限擋下、任務根本沒做，但結束的樣子跟正常做完一模一樣。Day 22、23 則是「說做到了」和實際狀況對不上。對行政工作來說，一句「我被擋住了，卡在這一步」比一份看起來完整的報告有用得多。我期待它回報完成時，順便告訴我它查了什麼、產出放在哪裡、哪一步沒做到。

三、讀不懂的檔案，至少講對原因。

Day 28 的實測裡，agy 遇到 Big5 編碼、加了密碼的 Excel、Word 檔都讀不到。它有說讀不到，這點很好；但原因有的講不準——加密檔只被判成「二進位檔」。行政檔案就是這麼雜，我不期待它什麼都讀得懂，但期待它分得出「壞了」「加密了」「格式它不認得」，因為這三種的處理方式完全不同。

四、碰到個資的工作，也有一條 Google 這邊走得通的路。

Day 3 選工具時，我問的第三個問題就是「資料送到哪裡去」。Day 25、Day 27 一路在處理這條界線：名冊、申請人資訊不屬於我，不能送到雲端，最後只能在自己電腦上另外寫程式處理，這一段就離開了 Google 這條線。我期待的是在資料不離開單位的前提下，也能用到 Gemini 這個等級的幫手，而且資料會去哪裡、會不會被拿去用，寫得清楚到行政人員自己就判斷得了。

這四件事有一個共同點：都不是要它更聰明，是要它更好驗證。 這跟 Day 4 立下的第一條規矩是同一件事——能不能交出去，取決於我能不能驗證，不取決於它多厲害。

一件我該講的事

這三十天用到的 Google 工具，沒有一樣是我花錢買的：學校帳號本來就有，AI 方案是免費申請的（條件與要注意的地方在 Day 3）。系列裡提到的「另一套工具」則是我自己付費的，這點要講清楚，免得讀者以為整套都不用錢。

不用架伺服器、不用編預算、不用寫簽呈——對行政單位來說，這幾件事比功能強不強更決定性。一個不寫程式的行政人員，能走到「自己做出東西並且讓它上線」，中間少不了這個低門檻的起點。

最後

如果你也在學校、公部門或任何非技術單位工作，我想說的只有兩句：

不用等到「準備好」才開始。 用學校帳號、打開瀏覽器就能試，門檻沒有想像中高。

但也不要期待它幫你做決定。 它會把你決定好的事做完；決定本身還是你的工作。

三十天結束了。感謝看到這裡的每一位。