(生活中的AI應用) Gemini 篇, AI界中的Google Classroom

身為一個AI知識(狂熱)份子?有的時候很難跟身邊的人解釋甚麼事情, 真的可以透過AI得到好的結果. (除了加入生成式AI社群, 開發者社群, 透過被AI轟炸過的Facebook....)  這邊是以下幾個只要有基本的Gemini AI訂閱就可以做到的:

1. 定期匯報你的信箱中真正跟你有關的信: 這件事情是當我已經發現訂閱的有的沒的Substack後, 或是所謂的研究, 變成我永遠不可能真的把每天的信箱看完, 更別說清掃了. 於是乎這件事情可以透過Gemini 開放個人化應用之後, 很輕鬆地順利達成

2. 同理n8n的自動化流程: 如果有甚麼社群新聞或是消息你很想第一時間知道然後沿著前沿研究繼續往下導入在自己的agentic AI,那很推薦也把Gemini 設定一個AI 日報的功能, 把你需要的消息來源, 跟你的應用情境跟他說, 他就會依照你要求的回報頻率抓google上的最新消息彙整給你(這也是目前我覺得Google生態圈中最大的優勢) 其中最讓人期待的AI-DNS（ＡI－DNS）很可能也有機會在這樣的過程中第一時間找到他的架構, 然後導入在自己的系統架構裡(現階段是Claude Code Agent來用他的layer做 Tech Lead)

把原本其他agent思考架構放進去Gemini, 讓他有提早使用企業版傳說中的Spark

3. 減重與熱量管理:即便今天其他開源的AI Vision Model也能做到從照片反推熱量, 但是Gemini恐怖的有他自己環境感測的外掛, 搞得有時候甚麼東不用跟他說他也知道你在吃哪家, 這個食物在營養師的預設下, 會建議你怎麼吃(還是不要吃!) 非常有用的健康管理師.然後如果你有在外掛一個可以讀取json格式的Openclaw或是更基礎的Chatbot,你就可以一口氣把你日常每天的熱量攝取都記錄下來(只是需要一點複製貼上丟進去給聊天機器人)

Gemini-Golang一個微型資料庫, 做為個人營養控制

4.隨時生活中的領域轉換(DeepThink): 有的時候你可能會再弄某個物理,化學,史學,哲學界的問題, 會突然靈光乍現的想問說這裡面有甚麼可以轉移到Agentic Skill set上面, 透過連續提問5W2H這種QA手法, 他就會被迫, 幫你連結(connect the dots)然後教你怎麼應用在原本想不到的領域(十萬個為什麼還是還有價值的),或是寫入在notebookLLM一個常用的邏輯圈(BTW,這也是後來Gemini才開放的, 把Gemini連續問題直接匯入到NotebookLLM)或是寫成code(Gemini-2.5-Pro後就有這個能力,但是在Gemini-3後就更能夠意會到我的意圖,雖然需要幾輪的折騰與Gril Cooking

Gemini 3.5 — Google DeepMind

5. Google Search(AI mode)這件事情也是到後來發現, Google Search AI mode竟然也可以變成agent而回答的內容會依據你給予他的context而變化@@!( ex. 像是他就極度不推已經想再弄一台Nvidia Spark跑另外looping的agents...因為台灣的天氣過熱, 需要24/7的冷氣系統才能夠讓他全速運作 反而是比較建議mac mini M1)

就像Codex Product Lead-Andrew說的, 在產品開發的過程裡, 你可以是任何腳色, .重要的是你想要的是甚麼?