# ChatGPT 退訂潮擋不住了？Gemini 整合 Google Workspace 全功能詳解！保母級教學讓你從零到精通！

https://www.youtube.com/watch?v=dHknQINzPdg

[00:03] 嗨，大家好。
[00:04] 今天我們要來聊聊 Gemini。
[00:06] 是由 Google 開發的一款人工智慧模型。
[00:10] 自十一月中旬最新的 Gemini 3 推出之後，
[00:13] 許多科技媒體與專業分析師普遍認為，
[00:16] 它的邏輯推理和編寫程式的能力已超越了 ChatGPT。
[00:20] 使得近期網路上出現了一股，
[00:21] 退訂 ChatGPT，
[00:23] 轉投向 Gemini 的風潮。
[00:25] 那在今天的教學影片，
[00:27] 我會帶大家從零開始，
[00:28] 全方位認識 Gemini 的所有功能。
[00:31] 即使你過去完全沒用過任何的 AI 工具也不用擔心。
[00:35] 只要跟著步驟操作就能輕鬆上手。
[00:37] 那要使用 Gemini，
[00:39] 你可以直接打開瀏覽器，
[00:40] 前往 Gemini 的首頁。
[00:42] 在畫面下方有一個長條狀的輸入框，
[00:45] 這是我們向 AI 提問的地方。
[00:47] 跟 ChatGPT 非常地相似。
[00:50] 那這邊我會建議大家登入自己的 Google 帳號，
[00:53] 因為登入後，
[00:54] 系統才會保留我們跟 AI 的對話紀錄，
[00:57] 同時也會解鎖上傳檔案等進階的功能，
[01:00] 讓你享有完整的使用體驗。
[01:03] Gemini 能做的事非常多
[01:05] 像是生成圖片
[01:06] 製作影片
[01:07] 撰寫文章
[01:08] 協助你學習新的事物等
[01:11] 但 AI 的思考方式其實跟人類並不一樣
[01:14] 它是透過學習大量的資料
[01:16] 找出其中的規律
[01:17] 然後根據這些規律做出最佳的預測
[01:20] 舉例來說
[01:21] 假設今天我寫了一句
[01:23] 「其實我一直想告訴你」
[01:24] 然後我請 Gemini 把這句話完成
[01:27] 那麼 Gemini 會根據機率和統計原則
[01:30] 預測下一句話有可能是
[01:32] 「你做的所有努力我都看在眼裡」
[01:35] 但如果今天我在原句子的後面
[01:37] 加上兩個驚嘆號
[01:38] 那麼 Gemini 就會根據這兩個驚嘆號
[01:40] 帶來的情緒變化
[01:42] 預測下一句有可能會變成
[01:44] 「你對我來說有多麼重要」
[01:46] 由此可知
[01:47] 想要讓 AI 做出更精準的預測
[01:50] 關鍵就在於我們提供的資訊是否充足
[01:53] 如果你的問題過於籠統
[01:55] AI 就只能依靠有限的資訊進行預測
[01:58] 回覆的結果就容易偏離我們的預期
[02:01] 好，那我們來看一個案例
[02:02] 假設小明是某家公司的人資訓練專員
[02:06] 最近幾個月公司新人的離職率很高
[02:08] 因此主管要求小明規劃一套改善的方案
[02:12] 小明想到可以請 Gemini 來幫忙
[02:15] 於是他再對話框內輸入
[02:16] 我想要改善公司的新人培訓計劃
[02:19] 你有沒有什麼建議？
[02:21] 由於這個問題相當籠統
[02:22] 因此 Gemini 會生成很一般且通用的答案
[02:26] 對於小明的實際情況來說
[02:28] 參考價值非常有限
[02:30] 為了提升 AI 回覆的品質
[02:32] 小明決定在提示詞內加入更多具體的資訊
[02:36] 首先是「角色」的設定
[02:37] 角色會影響 AI 答覆的思考方式和回應風格
[02:41] 舉例來說
[02:42] 如果我在問題前加了一句
[02:44] 「你是知名的海盜船長傑克史派羅」
[02:47] 那麼 Gemini 就會變成以幽默
[02:49] 狂放不羈的口吻來回答問題
[02:51] 而如果我把角色改成是「剛進公司的新人員工」
[02:55] 那麼 AI 在回覆時就會改從新人的角度出發
[02:58] 著重於他們遇到的困難和需求
[03:01] 又或者我請 AI 扮成一位
[03:03] 「精於統計學的數據分析師」
[03:05] 那麼 Gemini 的回覆就會傾向使用數據
[03:08] 和量化指標來分析問題
[03:10] 當然並不是每一個問題都需要設定「角色」
[03:13] 如果問題本身很明確
[03:15] 答案也很單純
[03:16] 直接詢問 AI 就可以得到很好的效果
[03:19] 但如果你希望 AI 以某種專業角度來思考和回覆時
[03:23] 透過角色設定就可以讓答案更符合你的實際需求
[03:27] 好，影響 AI 答覆品質的第二項要素
[03:30] 是任務的「目標」
[03:31] 這就好像你在開車或騎車時
[03:34] 如果開了導航
[03:35] 卻沒有設定「目的地」
[03:36] 那麼 GPS 就只能帶著你漫無目的地繞來繞去
[03:40] 所以在小明的案例中
[03:42] 如果他把目標設為「在三個月內降低新人離職率」
[03:45] 那麼 Gemini 就會把戰線拉長
[03:48] 提出為期 90 天不同階段的輔導機制
[03:51] 來協助新人融入公司的環境
[03:53] 但如果小明把目標改成
[03:55] 「一週內可立即實施的改善方案」
[03:58] 那麼 AI 就會改建議小明去優化培訓簡報
[04:01] 或設計一些能快速執行的小型任務喔
[04:04] 好，再下來第三個關鍵要素是「情境」
[04:07] 「情境」可以說是提示詞中最重要的一部分
[04:10] 就好像我們去醫院看病時必須跟醫生仔細說明自己的症狀
[04:14] 醫生才能對症下藥
[04:17] 同樣地
[04:17] 當小明需要 Gemini 提供協助時
[04:20] 他必須詳細描述公司的實際情況
[04:23] 譬如公司是一家規模精簡
[04:25] 員工人數不超過 15 人的小型企業
[04:28] 還是一家正處於快速成長期
[04:30] 擁有 300 名員工的科技新創公司
[04:33] 這些背景細節會直接左右 Gemini 所給出的建議方向喔
[04:37] OK，提示詞的第四個關鍵要素是「格式」
[04:41] 「格式」決定了資訊要以何種的方式呈現
[04:44] 例如「要點式」的清單可以讓用戶快速抓到重點
[04:47] 適合用在操作指南和流程指引等
[04:50] 而採用分段式的「短文」
[04:52] 則適合用在帶有前後脈絡的解說
[04:55] 完整的故事敘述或腳本文稿
[04:57] 至於「表格」這種結構化的資訊
[05:00] 則適合用來進行比較和分類整理
[05:02] 讓用戶能一眼看出各項數據的關聯性和差異
[05:06] 那在設定「格式」時
[05:08] 如果你不確定 AI 是否能照著指定的格式進行回覆
[05:12] 最有效的做法就是附上一個具體的「範例」
[05:14] 供 AI 作參考
[05:16] 如此一來
[05:17] AI 就能照著這個範本來生成內容
[05:19] 從而產生更精確且更符合預期的結果喔
[05:23] 好，由於小明這個問題
[05:24] 涉及一套較完整的培訓規劃
[05:27] 因此他可以考慮將 AI 模型切換成「思考型」
[05:30] 讓 Gemini 在回覆前
[05:32] 會先做邏輯推演和多步驟的分析
[05:34] 進而提供更周全的解決方案
[05:37] 那在剛開始學習使用 AI 時
[05:40] 我們常會期待設計出一個「完美提示詞」
[05:42] 來得到想要的答案
[05:44] 然而比起追求一次到位
[05:46] 更理想的做法是把與 AI 的互動當成是「一段對話」
[05:50] 你可以針對 AI 每次的回覆進行追問
[05:52] 補充和修正
[05:53] 直到最後取得滿意的結果
[05:56] 那你會發現免費用戶在使用「思考型」的 Gemini 時
[05:59] 每天會有使用次數的上限
[06:02] 如果要解除這個限制
[06:04] 最直接的作法就是訂閱 Google AI Pro 的方案
[06:07] 來享受各項進階的福利
[06:09] 但如果暫時不想升級
[06:11] 我們也可以透過提示詞
[06:12] 來讓一般模型模擬推理的過程。
[06:15] 譬如一個很常見的技巧是，
[06:16] 在提示詞中請 AI「逐步思考」，
[06:19] 並且把推理步驟明確寫出來。
[06:21] 最後再給出結論。
[06:23] 而另一個技巧是讓 AI「發散思考」，
[06:26] 也就是先產生幾個可行的方案，
[06:28] 然後在評估各自的利弊後再選出最優解。
[06:32] 透過這類型的技巧，
[06:33] 就可以有效提升 AI 回覆的品質與深度。
[06:37] 那 Gemini 每次在回覆完畢後，
[06:39] 左下角會顯示幾個功能按鈕，
[06:41] 其中包含了「複製」選項，
[06:43] 讓你能將文字拷貝到剪貼簿，
[06:46] 或是將答案轉成一封 Email 寄送給他人。
[06:49] 也可以選擇匯出成 Google 文件，
[06:51] 以方便日後查閱。
[06:53] 那最上方有一個「查證」的功能，
[06:55] 之所以有這個功能，
[06:57] 是因為目前的 AI 很容易產生「幻覺」，
[06:59] 也就是生成看似合理，
[07:01] 但實際上是錯誤的內容。
[07:03] 那在點擊「查證」之後，
[07:05] Gemini 會主動到網路上搜尋資料，
[07:07] 來驗證自己的答覆，
[07:09] 並使用顏色來標記「安全」或「可疑」的句子。
[07:12] 那目前仍沒有一套絕對有效的方法可以完全杜絕幻覺
[07:17] 因此面對重要的問題
[07:18] 使用者務必要親自查證
[07:21] 或是把相同問題分別詢問多個 AI 來進行交叉比對
[07:25] 此外你也可以在提示詞中明確告訴 AI
[07:27] 「不要猜測」或「不要自行補充細節」
[07:30] 而如果你覺得每次都這樣寫感覺很麻煩的話
[07:34] 你可以進入個人化設定的頁面
[07:36] 點擊「新增」
[07:37] 來把這行指示直接貼進去
[07:40] 那這裡你還可以輸入其它你希望 Gemini 記住的資訊
[07:44] 像是你的工作背景
[07:45] 興趣偏好和習慣用語等
[07:47] 讓 Gemini 在回覆時能更貼近你的需求
[07:51] 那除了「幻覺」的問題之外
[07:53] 目前的 AI 還有兩個明顯的限制
[07:55] 一個是「知識截止日」
[07:57] 如果你詢問一個 AI 知識截止日「之後」發生的事情
[08:01] 就有可能會得到過時或不正確的答案
[08:04] 那以 Gemini 來說
[08:05] 如果要彌補這個限制
[08:07] 你可以在提示詞中明確要求 Gemini
[08:09] 在答覆前先在網路上進行搜尋
[08:13] 或是你可以改用 Google 搜尋的「AI 模式」。
[08:15] 這種基於「搜尋」的 AI 工具。
[08:17] 會更適合用來查詢網路上的即時資訊喔。
[08:21] 好，那 AI 的最後一個限制。
[08:23] 是目前的 AI 一次能「記住」的資訊量有限。
[08:26] 例如免費版的 Gemini 在同一頁的對話中。
[08:29] 大約能記住 25000 個中文字。
[08:31] 而 Pro 方案的 Gemini。
[08:33] 則號稱能記住近百萬字的等級。
[08:36] 只要超過 AI 能記住字數的上限。
[08:38] AI 的回覆品質就會明顯地下降。
[08:41] 而這時最好的策略。
[08:43] 就是直接開啟一個新的對話。
[08:45] 那在側邊欄。
[08:47] 你可以看到之前跟 Gemini 所有的對話記錄。
[08:50] 你可以替它們重新命名使其易於識別。
[08:53] 也可以釘選重要的對話。
[08:54] 以方便日後進行查找。
[08:56] 那在上方有一個放大鏡按鈕。
[08:59] 它可以讓你用關鍵字。
[09:00] 來搜尋過去的對話內容。
[09:02] 而如果你有一些敏感、屬於個人隱私的問題。
[09:06] 你可以在下方啟用「臨時對話」的模式。
[09:08] 這樣對話內容就不會保留在歷史記錄當中囉。
[09:12] 好，那小明在開始草擬新人培訓的計畫之前。
[09:16] 他打算啟用「引導式學習」的功能
[09:18] 先來熟悉「新人培訓」的核心概念
[09:21] 在這個模式下的 Gemini
[09:22] 不會把答案一次全部塞給你
[09:25] 而是像真人老師一樣
[09:26] 會根據你對於該主題的理解程度
[09:29] 動態調整回覆的內容
[09:30] 並給予正向回饋
[09:32] 營造出一個無壓力且高效的學習體驗
[09:35] 而除了對話式的互動之外
[09:37] Gemini 也能分析用戶上傳的各類型檔案
[09:40] 像是 Word
[09:41] Excel 和 PDF 等
[09:43] 譬如小明可以把新人的問卷調查結果上傳給 Gemini
[09:47] 請它找出離職率較高的部門
[09:49] 或是標記需要留意的風險指標
[09:52] 透過這個方式
[09:53] 小明就可以快速掌握關鍵問題所在
[09:55] 進而修正新人培訓的策略
[09:58] 那小明有些檔案是儲存在 Google 雲端硬碟
[10:01] Gemini 同樣能存取這些資料
[10:04] 小明只要打開左下角的功能選單
[10:06] 選擇「連結的應用程式」
[10:08] 來建立 Gemini 與 Google Workspace 的連線
[10:12] 如此小明就可以回到首頁點擊 + 號
[10:14] 來瀏覽雲端硬碟中的檔案
[10:16] 並選擇想要讓 Gemini 分析的文件
[10:19] 這樣一來
[10:20] 小明就無需將檔案下載到電腦
[10:22] 這對於習慣將文件放在雲端的使用者來說
[10:25] 非常地方便喔
[10:27] 好，Gemini 是一個多模態的 AI 模型
[10:30] 這代表它不光是能處理文字
[10:32] 還能理解和分析其他類型的資料
[10:35] 舉例來說
[10:36] 小明可以直接上傳公司會議的錄音檔
[10:39] 請 Gemini 幫忙轉成逐字稿
[10:41] 這樣就可以省去手動謄寫的時間
[10:44] 或著他也可以上傳開會時白板上的討論照片
[10:47] 讓 Gemini 辨識圖片中的文字
[10:49] 來將這些資訊轉換成筆記中的要點
[10:52] Gemini 甚至還能分析影片中的內容
[10:55] 舉例來說
[10:56] 假設小明錄了一段 Google 試算表的教學
[10:59] 他需要把影片中的操作整理成文字步驟
[11:03] 那麼他只需上傳這段影片
[11:05] Gemini 就能分析影片中的重點來生成摘要
[11:08] 這對於製作培訓教材
[11:10] 或工作交接文件來說非常地實用喔
[11:13] 好，那現在許多人都會透過 YouTube
[11:15] 來學習新技能或解決問題
[11:18] 而現在有了 Gemini
[11:19] 這個過程變得更簡單了
[11:21] 譬如小明在 YouTube 找到一個影片
[11:24] 是關於新人培訓的重要性和完整流程介紹
[11:27] 而小明可以將影片網址拷貝下來
[11:30] 貼到 Gemini 請它做重點的摘要
[11:32] 並且在關鍵處標上時間碼
[11:35] 如此一來
[11:36] 小明就可以迅速掌握影片中的核心內容囉
[11:39] 好，Gemini 真正的強項
[11:41] 不僅是模型本身的優異性能
[11:43] 更在於它與 Google Workspace 生態系統的緊密結合
[11:47] 你可以在這些 Apps 的右上角
[11:49] 找到一個 Gemini 的圖示
[11:51] 如果你不知道 Gemini 可以提供什麼樣的協助
[11:54] 你不妨可以直接詢問它
[11:56] Gemini 會列出一系列實用的建議功能
[11:59] 透過這樣的設計
[12:00] 小明就不需要在不同分頁之間
[12:02] 頻繁地進行切換
[12:04] 就像是身旁多了一位隨時待命的智慧助手喔
[12:08] 好，那小明先前透過「引導式學習」的功能
[12:11] 對於新人培訓已有了一些基本概念
[12:13] 不過他想要更全面地掌握這個主題
[12:16] 於是他啟用了 Gemini 的 Deep Research (深度研究) 功能
[12:19] 來了解其他公司是如何設計和執行新人培訓的計畫
[12:23] 那 Deep Research 會針對你指定的主題
[12:26] 系統性地搜尋數十甚至上百個網站
[12:29] 包括產業報告、學術文章
[12:31] 以及知名企業的實際案例等
[12:33] 最後整合成一份結構完整
[12:35] 且具有參考價值的研究報告
[12:38] 那這份報告小明可以將它匯出成 Google 文件
[12:41] 以便於個人編輯或與他人共同協作
[12:44] 而如果想要深入研讀這份報告
[12:47] 小明可以前往 NotebookLM 的網站
[12:50] 它是 Google 推出的一款知識管理工具
[12:53] 然後點擊「雲端硬碟」
[12:55] 這樣就能把 Gemini 生成的研究報告匯入進來
[12:58] 透過 NotebookLM
[13:00] 小明可以針對這份報告的內容進行提問
[13:03] 而且 NotebookLM 在答覆時都會附上引用來源
[13:06] 因此比起一般的 AI
[13:08] NotebookLM 的答覆會比較安全
[13:10] 較不容易有幻覺的情形
[13:13] 值得一提的是
[13:14] NotebookLM 可以針對文件產生多樣性的摘要
[13:18] 例如「資訊圖表」
[13:19] 會將資料以流程圖等視覺化的方式呈現
[13:22] 使報告內容變得更為直觀且容易理解
[13:25] 而「測驗」則是將報告轉換成一個互動式的學習工具
[13:29] 讓用戶可以檢視是否自己已真正理解報告的內容
[13:33] 再下來「影片摘要」是一個非常酷的功能
[13:36] 它會依據報告內容自動生成 AI 語音旁白和影片
[13:40] 讓學習變得更加生動有趣
[13:42] 旁白：你的公司是不是成長的很快
[13:44] 那同時也發現新同事好像來得快
[13:47] 去得也快
[13:48] 今天我們就是要來聊這個
[13:50] 那小明在使用 NotebookLM 時
[13:53] 他突然收到一封 Email
[13:55] 是主管希望他能夠前往台北總部
[13:57] 出席「跨部門新人培訓工作坊」
[14:00] 為了確保當天沒有任何衝突的行程
[14:02] 小明先透過 Gemini 查詢他的行事曆
[14:05] 確認時間可行之後
[14:07] 小明就讓 Gemini 把工作坊的行程排入到日曆之中
[14:11] 並協助他撰寫一封簡潔禮貌的回信
[14:14] 回覆給小明的主管
[14:16] 而在幾天過後
[14:17] 當小明想要再次確認工作坊的詳細資訊時
[14:20] 他只要在 Gemini 輸入一個 @ 符號
[14:23] 就能快速呼叫 Google 日曆
[14:25] 來查詢工作坊的時間地點和其它重要的細節
[14:29] 由於小明的辦公室是位於高雄
[14:31] 而工作坊將會在台北的總公司舉行
[14:34] 因此小明請 Gemini 先幫他規劃往返的交通安排
[14:38] 包含高鐵班次和捷運轉乘的方式
[14:41] 如有需要
[14:42] 小明也可以打開連結
[14:44] 在 Google 地圖查看詳細的路線指引
[14:47] 那藉著此次北上
[14:48] 小明還打算在會後
[14:50] 與幾個許久未見的大學同學聚餐敘舊
[14:53] 於是他請 Gemini 推薦總公司附近適合聚餐的餐廳
[14:57] 省去了自行搜尋的麻煩
[14:59] 由於此次北上小明需要做個人簡報
[15:02] 為了確保一切準備就緒
[15:04] 小明請 Gemini 在會議前一天
[15:06] 提醒他要檢查簡報的內容
[15:09] 而除了設定「單次」提醒之外
[15:11] Gemini 還能執行「週期性」的自動化任務
[15:14] 例如總公司為了新人培訓專案
[15:16] 在 Google 雲端硬碟建立了一個共用資料夾
[15:20] 小明可以請 Gemini 在每週固定的時間
[15:23] 針對新上傳的檔案生成重點摘要
[15:26] 這樣小明就能隨時掌握最新的培訓資源
[15:29] 而之後如果想要中斷自動化的任務時
[15:32] 小明只要進入「排定動作」的頁面
[15:34] 將該任務的狀態改成「暫停」就 OK 囉
[15:38] 好，到了出差當天
[15:40] 小明搭上了高鐵準備前往台北總部
[15:43] 那在休息空檔時
[15:45] 小明發現座位前方放了一本雜誌
[15:47] 封面印了一個很特別的幾何圖騰
[15:50] 出於好奇
[15:51] 小明拿出手機打開了 Gemini 的 App
[15:54] 並啟用了旁邊的通話功能
[15:56] 然後按下「鏡頭」按鈕
[15:58] 這樣小明就可以透過自然語音
[16:00] 詢問 Gemini 關於這個圖騰的含義和起源囉
[16:04] 好，小明在結束了在台北總部的工作坊之後
[16:07] 他對於新人培訓的架構和執行方式
[16:09] 有了更深入的理解
[16:11] 於是他準備著手來修改部門現有的新人培訓計劃
[16:15] 為了讓編輯過程能更有效率
[16:17] 小明選擇使用 Gemini 的 Canvas 功能
[16:20] 這個功能可以讓小明和 Gemini
[16:22] 共同編輯一份文件或程式碼
[16:25] 於是小明先上傳了公司的員工手冊
[16:27] 作為參考資料
[16:29] 請 Gemini 擬定一份新人培訓的計畫
[16:32] 那在 Gemini 完成了初步的草稿之後
[16:34] 小明可以針對文件內容進行細部的調整
[16:37] 例如新增或刪除文字
[16:40] 而小明也可以反白特定的段落
[16:42] 請 Gemini 調整該段落的長度
[16:44] 或是改變文字的語氣風格等
[16:47] 如有需要
[16:48] 小明也可以從右上角的選單
[16:50] 生成資訊圖表或語音摘要等
[16:52] 而當培訓計畫修改到一個令人滿意的階段時
[16:56] 小明就可以將它匯出
[16:57] 作為一份正式的人資培訓文件
[17:00] 日後如果還需要做內容上的調整
[17:03] 小明仍可以從側邊欄叫出 Gemini 來提供協助
[17:06] 那 Gemini 在這份報告中
[17:08] 有預留了插入圖片的位置
[17:10] 對此小明可以將提示詞複製下來
[17:13] 執行「插入」
[17:14] 「生成圖片」
[17:16] 然後將提示詞貼上
[17:17] 這樣 Gemini 就會自動生成合適的插圖
[17:20] 小明也不用再花時間到網路上搜尋圖片素材
[17:24] 而如果小明覺得從側邊欄生成的圖片
[17:26] 不符合他的需求
[17:28] 小明可以改前往 Gemini 的首頁
[17:30] 來啟用 Nano Banana 的功能
[17:32] 它是目前最先進的圖片生成 AI 模型
[17:36] Nano Banana 最大的特色
[17:38] 在於它支援「多輪對話」的調整
[17:40] 舉例來說
[17:41] 如果小明想要替中間的男性員工
[17:43] 加上一件西裝外套
[17:45] 他只要將這個需求寫在提示詞內
[17:48] Nano Banana 就可以立即完成這項任務
[17:51] 而如果想要生成包含文字的資訊圖表也沒有問題
[17:54] 因為 Nano Banana 目前已可以正確渲染繁體中文
[17:58] 因此無論是用在簡報
[17:59] 培訓文件
[18:00] 或社群媒體都非常地方便
[18:03] 不僅如此
[18:04] 小明還可以進一步把 Nano Banana 生成的圖片
[18:06] 透過 Google Veo 3.1 的模型轉換成影片
[18:10] 譬如小明可以把剛才那張茶水間聊天的照片拖曳進來
[18:14] 稍微描述一下他想要看到的動態效果
[18:17] 然後按下 Enter 鍵送出指令
[18:19] 於是這段影片小明就可以把它用在簡報
[18:22] 或是新人培訓的教學短片裡面囉
[18:25] 好，為了協助新進員工能更快融入公司的環境
[18:28] 小明最後打算製作一款簡單的 App
[18:31] 來將入職流程遊戲化
[18:33] 使新人在完成每一項任務時
[18:35] 都能獲得即時的成就感
[18:37] 雖然小明自己不懂得程式開發
[18:40] 但是透過 Gemini 的協助
[18:41] 他只需說明 App 的設計需求
[18:44] Gemini 就可以根據這些描述產生對應的程式碼
[18:47] 並製作出完整的應用程式
[18:49] 而如果測試過程中
[18:51] 小明發現某些地方不如預期
[18:53] 他只要再告訴 Gemini 哪裡需要調整就 OK 了
[18:57] 那製作好的 App
[18:58] 小明可以透過右上角的「共用」生成一個連結
[19:01] 來分享給所有新進的員工
[19:03] 而且無論是在電腦、手機或平板
[19:06] App 的版面都會自動適應螢幕的尺寸
[19:08] 不會有顯示異常的問題喔
[19:11] 而除了新人任務的 App 之外
[19:13] 小明還打算使用 Gemini 的 Gem 功能
[19:16] 打造一個新人專屬的「智慧助理」
[19:18] Gem 基本上就是一個客製化的 Gemini
[19:21] 小明可以替它取一個親切且好記的名字
[19:24] 並指派它一項明確的職責
[19:27] 這些小明都可以寫在 Gem 的系統提示詞裡面
[19:30] 當然要讓 Gem 能準確回答新人的各種問題。
[19:34] 它本身必須擁有足夠的背景知識。
[19:36] 因此小明上傳了公司的員工手冊。
[19:39] 作為 AI 的資料來源。
[19:41] 然後小明就可以先做個測試。
[19:43] 隨便問幾個與公司相關的問題。
[19:46] 看看 Gem 是否能照著員工手冊準確地回答。
[19:49] 如果測試過後一切都沒有問題。
[19:52] 小明就可以生成一個共用的連結。
[19:54] 分享給所有新進的員工。
[19:56] 讓新人無論何時何地。
[19:57] 都能獲得即時且可靠的協助喔。
[20:00] OK，那今天關於 Gemini 的功能介紹。
[20:03] 我們就聊到這邊。
[20:04] 那我們就下回再見囉。
[20:06] 拜拜。