大多數人使用 Gemini 只發揮了它 10% 的潛力。他們把它當成一個「比較聰明的搜尋引擎」，問問問題、查查資料，然後就結束了。
但真正的專家知道：Gemini 是一個可以被「編程」的思維引擎。透過正確的技巧，你可以讓它變成你的私人顧問、研究助理、甚至是能自動執行任務的 AI Agent。
這篇文章將揭示 10 個專家級的 Gemini 使用秘密，從思維重塑到高階開發，讓你徹底釋放 AI 的真正潛力。
第一部分：思維重塑技巧
改變 AI 的思考方式
這兩個技巧將從根本上改變 Gemini 回應的品質和深度。
1
根治 AI 的「討好型人格」- 魔鬼顧問 Prompt
讓 AI 說出你需要聽的話，而非你想聽的話
AI 有個致命弱點：它天生就想討好你。不管你的想法多荒謬，它都會說「這是個好主意！」然後幫你把這個爛主意包裝得更漂亮。
但真正的顧問不會這樣。真正的顧問會在你犯錯前阻止你，會指出你看不到的盲點。
魔鬼顧問 Prompt 就是用來解決這個問題的。它強制 Gemini 切換到「批判模式」，找出你方案中的每一個漏洞。
Prompt 範例：
你現在是一位擁有 20 年經驗的商業顧問，專門幫助創業者避免失敗。你的工作不是鼓勵我，而是找出我計畫中的每一個致命缺陷。
請用「魔鬼代言人」的視角，針對以下商業計畫提出至少 5 個最嚴厲的批評：
[貼上你的商業計畫]
要求：
1. 不要給我任何鼓勵或正面評價
2. 假設最壞的情況，指出每個可能失敗的環節
3. 用數據和邏輯支持你的批評
4. 最後告訴我：如果你是投資人，你為什麼不會投資這個項目？
使用這個 Prompt 後，你會得到一份「壓力測試報告」。它會揭示你的商業計畫中那些你自己看不到（或不想看到）的問題。
2
啟用「思想鏈 (Chain of Thought)」模式
讓 AI 展示完整的推理過程
普通用戶只看到 AI 的「答案」。但專家知道，真正的價值在於「推理過程」。
思想鏈 (Chain of Thought) 是一種讓 AI 展示完整思考過程的技巧。當 AI 被迫「出聲思考」時，它的推理品質會顯著提升，錯誤率也會大幅下降。
Prompt 範例：
請用「思想鏈」方法回答以下問題。在給出最終答案之前，請：
1. 首先，明確列出這個問題需要考慮的所有關鍵因素
2. 然後，一步一步展示你的推理過程
3. 對於每一步，解釋你為什麼做出這個選擇
4. 如果有多個可能的方向，說明你為什麼選擇這條路徑
5. 最後，總結你的推理並給出結論
問題：[你的複雜問題]
記住：展示你的「思考過程」比給出「正確答案」更重要。
這個技巧特別適合用於：複雜的商業決策、技術架構設計、數學問題、邏輯推理題。當你能看到 AI 的完整推理過程，你就能發現它在哪一步出錯，並進行修正。
第二部分：效率工作流技巧
將 Gemini 深度整合到你的工作流程
這三個技巧將讓 Gemini 從「偶爾使用的工具」變成「不可或缺的工作夥伴」。
3
建立您的「Gems 指令庫」
一次設定，永久受益的個人化 AI 助手
每次都要重新解釋你的需求，是最浪費時間的事情。Gems 是 Gemini 的自訂指令功能，讓你可以建立專屬的 AI 助手。
想像一下：你有一個「行銷文案專家」，它完全了解你的品牌調性、目標受眾、寫作風格。每次你需要寫文案，只要點開這個 Gem，它就已經知道所有背景資訊。
Gem 設定範例 - 行銷文案專家：
## 你的身份
你是我的專屬行銷文案顧問，擁有 10 年 B2B SaaS 產品行銷經驗。
## 品牌背景
- 公司名稱：[你的公司名]
- 目標受眾：中小企業主、行銷經理
- 品牌調性：專業但不生硬、友善但不輕浮
- 核心價值主張：幫助企業用更少時間達成更好成果
## 寫作原則
1. 永遠先講好處，再講功能
2. 使用具體數字而非模糊描述
3. 每段文字都要有明確的行動呼籲
4. 避免使用行業術語，用白話文溝通
## 工作方式
每次我給你任務時，請先確認：
- 這個內容要發布在哪個平台？
- 主要目標是什麼？（曝光/互動/轉換）
- 有沒有特定的關鍵字需要融入？
建議建立的 Gems 庫：行銷文案專家、程式碼審查員、會議記錄整理師、學習教練、研究助理。
4
無縫融入您的 Google Workspace
在 Gmail、Docs、Sheets 中直接呼叫 AI
最強大的 AI 不是你特地去用的那個，而是在你工作的地方就能用的那個。
Gemini 已經深度整合到整個 Google Workspace 生態系。這意味著你不需要切換視窗、複製貼上，直接在工作流程中就能使用 AI。
- Gmail：「幫我草擬一封禮貌但堅定的拒絕信」
- Google Docs：「把這份報告的執行摘要濃縮成 3 個重點」
- Google Sheets：「分析這份銷售數據，找出最賺錢的產品類別」
- Google Slides：「為這份簡報生成講者備註」
Gmail 快速回覆範例：
在 Gmail 中，當你收到一封需要婉拒的邀請時：
1. 點擊「Help me write」按鈕
2. 輸入：「禮貌地拒絕這個會議邀請，說明我那天已有其他安排，並提議下週二或週四的替代時間」
3. AI 會根據原始郵件的語調，生成適當的回覆
這比從零開始寫快 10 倍，而且更不容易遺漏禮貌用語。
5
您的「隨身學習助理」- 一鍵生成語音摘要
把通勤時間變成學習時間
資訊過載是現代人的通病。你有一堆想讀的文章、想學的資料，但就是沒有時間坐下來讀。
解決方案：把文字內容轉換成語音摘要。利用通勤、運動、做家事的時間，「聽」完那些你沒時間「讀」的內容。
Prompt 範例：
請將以下長文轉換成一個 5 分鐘的語音摘要腳本。要求：
1. 用口語化的方式撰寫，像是朋友在跟你分享心得
2. 保留最重要的 3-5 個核心觀點
3. 每個觀點都要有具體的例子或數據支持
4. 在適當的地方加入過渡語，讓聽眾知道「現在要講下一個重點了」
5. 結尾要有一個明確的「一句話總結」
原文：
[貼上長文]
生成的腳本我會用 Google 的文字轉語音功能朗讀出來。
進階技巧：使用 NotebookLM 的 Audio Overview 功能，可以讓兩個 AI 主持人以對話形式討論你上傳的資料，學習效果更好。
第三部分：高階開發與創造技巧
釋放 Gemini 的完整潛力
這五個技巧需要更多練習，但一旦掌握，你就能做到大多數人認為不可能的事。
6
Few-shot Prompting（少範例提示法）
用範例教 AI 你想要的輸出格式
與其花 500 字描述你想要什麼，不如直接給 AI 看 2-3 個範例。這叫做 Few-shot Prompting，是最有效的教學方法之一。
人類學習也是這樣：看一個例子，比聽一百個解釋更有效。
Prompt 範例 - 產品描述生成：
我需要你幫我寫產品描述。請參考以下範例的風格和格式：
---
範例 1：
產品：無線藍牙耳機
描述：「告別糾結的線材，擁抱純粹的音樂體驗。30 小時超長續航，讓你的播放清單永不中斷。主動降噪技術，在喧囂中為你創造一座聲音島嶼。」
範例 2：
產品：智能溫控水杯
描述：「你的咖啡，永遠是你喜歡的溫度。從 40°C 到 65°C，精準控溫只需一個按鈕。LED 顯示即時溫度，再也不用猜測『現在可以喝了嗎？』」
---
現在，請用相同的風格為以下產品撰寫描述：
產品：[你的產品名稱]
主要特點：[列出 2-3 個特點]
7
Function Calling（函式呼叫）
讓 AI 連接真實世界的資料和服務
純文字對話的 AI 是有限的。但透過 Function Calling，你可以讓 Gemini 呼叫外部 API、存取即時資料、執行實際操作。
這是將 AI 從「聊天機器人」升級為「AI Agent」的關鍵技術。
概念範例 - 天氣查詢 Function：
// 定義一個 Function 讓 Gemini 可以呼叫
{
"name": "get_weather",
"description": "取得指定城市的即時天氣資訊",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名稱，例如：台北、東京"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "溫度單位"
}
},
"required": ["city"]
}
}
// 當用戶問「台北現在幾度？」時
// Gemini 會自動呼叫這個 Function，取得真實數據後回答
實際應用場景：查詢庫存系統、發送通知、更新資料庫、預約會議、控制智能家居設備。Function Calling 讓 AI 能「動手做事」，而不只是「說話」。
8
圖片資訊的結構化提取
讓 AI 從視覺內容中提取可用數據
Gemini 的多模態能力讓它能「看懂」圖片。但真正的價值在於：將圖片中的資訊轉換成結構化的數據。
一張名片、一份收據、一個數據圖表——這些視覺資訊都可以被提取、整理、存入你的系統。
Prompt 範例 - 收據資訊提取：
請分析這張收據圖片，並以 JSON 格式提取以下資訊：
{
"store_name": "商店名稱",
"date": "消費日期 (YYYY-MM-DD)",
"items": [
{
"name": "品項名稱",
"quantity": "數量",
"unit_price": "單價",
"subtotal": "小計"
}
],
"subtotal": "商品總計",
"tax": "稅金",
"total": "總金額",
"payment_method": "付款方式"
}
如果某項資訊在圖片中看不清楚，請標記為 "unclear"。
如果某項資訊不存在，請標記為 null。
應用場景：自動化記帳、名片數位化、表單資料錄入、發票處理、產品目錄建立。
9
Prompt Chaining（提示詞鏈）
將複雜任務拆解成連續的小步驟
複雜的任務不適合用一個巨大的 Prompt 解決。更好的方法是：將大任務拆成小任務，每個任務的輸出成為下一個任務的輸入。
這就像工廠的流水線：每一站做一件事，做到最好，然後交給下一站。
範例 - 部落格文章生成流水線：
【第一步：主題研究】
「針對『遠端工作生產力』這個主題，列出 10 個讀者最常見的痛點和問題。」
↓ 輸出作為下一步的輸入 ↓
【第二步：大綱規劃】
「根據以上痛點，設計一篇 2000 字文章的大綱。包含標題、各段落的小標題、以及每段要涵蓋的核心觀點。」
↓ 輸出作為下一步的輸入 ↓
【第三步：內容撰寫】
「根據以上大綱，撰寫完整的文章內容。每個段落都要有具體的例子或數據支持。」
↓ 輸出作為下一步的輸入 ↓
【第四步：編輯優化】
「請以專業編輯的角度審視這篇文章。修正任何邏輯不順、用詞不當、或論述不足的地方。」
為什麼這樣更好？因為 AI 在每一步都能專注於一個明確的目標。當任務變簡單，輸出品質就會提高。而且當某一步出問題時，你只需要重新執行那一步，而不是整個流程。
10
變身「虛擬產品經理」- 生成 PRD
從模糊想法到完整產品規格文件
你有一個產品點子，但不知道怎麼把它變成具體的規格？讓 Gemini 扮演資深產品經理，幫你把模糊的想法轉化成專業的 PRD（Product Requirements Document）。
這個技巧結合了前面所有的方法：角色設定、思想鏈、結構化輸出。
Prompt 範例：
你是一位擁有 10 年經驗的產品經理，曾在 Google 和多家成功新創公司工作。我需要你幫我撰寫一份專業的 PRD。
## 我的產品想法
[用 3-5 句話描述你的產品概念]
## 請按以下結構生成 PRD
### 1. 產品概述
- 產品名稱建議（3 個選項）
- 一句話價值主張
- 目標用戶畫像
### 2. 問題陳述
- 用戶目前面臨什麼問題？
- 現有解決方案的缺點是什麼？
- 為什麼現在是解決這個問題的好時機？
### 3. 解決方案
- 核心功能列表（MVP 版本）
- 每個功能的用戶故事（User Story）
- 功能優先級排序（P0/P1/P2）
### 4. 成功指標
- 北極星指標是什麼？
- 如何衡量產品成功？
- 第一年的目標數字
### 5. 風險與假設
- 這個產品基於哪些關鍵假設？
- 最大的風險是什麼？
- 如何驗證這些假設？
### 6. 初步時程規劃
- MVP 開發預估時間
- 關鍵里程碑
請用專業但易懂的語言撰寫，讓技術團隊和非技術利益關係人都能理解。
結論：從使用者到專家的進階之路
這 10 個技巧代表了三個層次的 Gemini 使用境界：
- 思維重塑（技巧 1-2）：改變 AI 的思考方式，獲得更高品質的輸出
- 工作流整合（技巧 3-5）：將 AI 無縫融入日常工作，節省時間
- 高階應用（技巧 6-10）：釋放 AI 的完整潛力，完成複雜任務
建議的學習順序：
- 先掌握「魔鬼顧問」和「思想鏈」，這會立即提升你獲得的回答品質
- 建立你的第一個 Gem，體驗個人化 AI 助手的威力
- 嘗試 Few-shot Prompting，學會用範例教 AI
- 挑戰 Prompt Chaining，處理你第一個複雜任務
- 最後探索 Function Calling 和圖片提取，進入 AI 自動化的世界
記住：工具的價值取決於使用它的人。同樣是 Gemini，有人只把它當搜尋引擎，有人卻用它建立了自動化帝國。差別就在於這 10 個專家級秘密。
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