Gemini Spark 完全指南｜24小時 AI 助手！手機拍發票記帳、排程週報、打造專屬技能

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0:00.000–0:04.100
zhGemini的新的AI Agent
0:04.100–0:05.380
enGemini Spark
0:05.380–0:06.860
zh已经在台湾推出了
0:06.860–0:09.320
zh因此这次我将为大家介绍几个
0:09.320–0:10.840
zh我觉得非常实用的范例
0:10.840–0:12.160
zh不过还是要说一下
0:12.160–0:14.220
zhGemini Spark的定位是什么呢
0:14.220–0:15.080
zh简单的说
0:15.080–0:16.980
zh它是一个给非工程师用的
0:16.980–0:19.280
zh用来处理工作上事物的AI Agent
0:19.280–0:22.600
zh在定位上与Claude Cowork Chat GPT Work
0:22.600–0:23.480
zh非常相似
0:23.480–0:25.420
zh你可以拿来处理试算表
0:25.420–0:26.200
zh整理公文
0:26.200–0:28.200
zh但有一个很大的不同点在于
0:28.200–0:31.720
zh它是在云端运行的Agent,不是在你的本机端。
0:32.280–0:35.000
zh因此它成了一个24小时联网的AI Agent。
0:35.420–0:37.760
zh就算你把电脑关上,它也能继续帮你工作。
0:38.200–0:41.360
zh你可以让它晚上帮你处理定期任务,早上起来验收。
0:42.040–0:45.000
zh接下来我们就从设定开始教你怎么使用Gemini Spark,
0:45.380–0:49.960
zh并且透过几个范例,教你怎么把这个24小时不休息的AI助手建立起来。
0:52.040–0:53.720
zh首先让我们打开Gemini,
0:54.040–0:57.100
zh目前这项功能对于Pro以上的付费账户开放。
0:57.100–0:59.180
zh不过就算是付费账号
0:59.180–1:00.680
zh它也是分批开放的
1:00.680–1:02.080
zh如果轮到你的话
1:02.080–1:03.300
zh看看左边的选单
1:03.300–1:05.020
zh你会在这里看到这个切换至
1:05.020–1:06.920
zhSpark的β次式版图示
1:06.920–1:09.240
zh点选进去就可以进入Spark
1:09.240–1:11.720
zh那么对于初次使用的人来说
1:11.720–1:13.120
zh现在会先有一个欢迎
1:13.120–1:14.700
zh以及隐私说明的视窗
1:14.700–1:16.200
zh你大致看一下
1:16.200–1:17.560
zh主要是跟你说明
1:17.560–1:19.180
zh它可以自动帮你执行任务
1:19.180–1:21.500
zh以及如果你使用到一些第三方服务
1:21.500–1:23.740
zh可能会有隐私资料共享的风险等等
1:23.740–1:25.540
zh看完后按下确认
1:25.540–1:27.780
zh就可以真正进入到Spark的页面
1:27.780–1:30.040
zh一开始先看一下这个界面
1:30.040–1:33.060
zh它这是与Gemini完全分离出来的界面
1:33.060–1:35.920
zh与Gemini原本的侧边栏完全不一样
1:35.920–1:37.800
zh这些工作栏上面显示的
1:37.800–1:39.800
zh也就是它目前可以进行的功能
1:39.800–1:42.620
zh我们把工作栏由上而下来看一下
1:42.620–1:44.280
zh最上面这个是工作
1:44.280–1:46.140
zh也就是你主要会用到的功能
1:46.140–1:48.440
zh切换到这里与它进行对话
1:48.440–1:49.920
zh交代任务
1:49.920–1:50.840
zh再来往下看
1:50.840–1:51.740
zh这个是排程
1:51.740–1:54.880
zh这里是显示一些已经安排好周期性的工作
1:54.880–1:56.660
zh接着再往下
1:56.660–1:57.900
zh这里则是技能
1:57.900–1:59.800
zh也就是你在上面打造的一些
1:59.800–2:02.120
zh你工作会用到的一些规则以及流程
2:02.120–2:04.400
zh最后是连接的应用程式
2:04.400–2:07.280
zh这是让它可以直接穿梭于各个App之间
2:07.280–2:10.480
zh代替你执行跨软体多步骤的复杂任务
2:10.480–2:12.140
zh不过这里目前连接的主要
2:12.140–2:13.940
zh还是以Google家族的服务为主
2:13.940–2:15.500
zh好 我们看到这里
2:15.500–2:16.740
zh在拿之前我们讲过的
2:16.740–2:19.360
zhChatGPT网页版的Work界面来比较一下
2:19.360–2:20.640
zh其实两者之间
2:20.640–2:22.660
zh无论是界面 逻辑 以及用法
2:22.660–2:23.800
zh都是非常近似的
2:23.800–2:26.460
zh你可以把它直接看成是 Gemini 版的 Work
2:26.460–2:29.080
zh那你可能会问两者到底有什么不一样
2:29.080–2:33.060
zh关于这个问题我们先来实作几个范例等等再来讨论
2:33.060–2:36.440
zh首先一开始我们进来这个界面后
2:36.440–2:38.680
zh你可以看到在输入框下方这里
2:38.680–2:42.740
zh已经预设好几个可以协助你更快掌握它的用法的预设提示词
2:42.740–2:44.940
zh像是这里有个 Gemini Spark
2:44.940–2:48.780
zh设置这个项目用来协助新手快速进行一些基本设定
2:48.780–2:50.820
zh那我们就在这里点选下去
2:50.820–2:52.280
zh点选进去之后
2:52.280–2:53.980
zh在右边就会跟你开始对话
2:53.980–2:55.240
zh在这里说
2:55.240–2:57.400
zh可以透过你的一些Google连接的服务
2:57.400–2:58.960
zh让他学会了解你的角色
2:58.960–3:00.840
zh兴趣以及优先的事项
3:00.840–3:01.860
zh透过这些了解
3:01.860–3:03.740
zh他可以帮你预先建立好一些技能
3:03.740–3:04.640
zh以及工作任务
3:04.640–3:05.720
zh我们就试试看
3:05.720–3:07.260
zh他是不是真的这么有本事
3:07.260–3:09.080
zh到底可以对我有多了解
3:09.080–3:10.780
zh因此在下面回答好
3:10.780–3:12.900
zh接下来我们看他做了哪些动作
3:12.900–3:14.880
zh首先他看我的Google profile
3:14.880–3:16.780
zh其实我是第一次听到这个
3:16.780–3:18.160
zh查了资料后发现
3:18.160–3:21.000
zh这是我们对一些书籍、电影专辑的评论。
3:21.380–3:23.000
zh总之我从没用过这个功能。
3:23.420–3:25.700
zh再来它会启动Google Workspace Search,
3:26.040–3:30.340
zh这是搜寻我们的Gmail、云端硬碟、日历文件及日志等内容。
3:30.680–3:33.560
zh然后它去检视我们的Google形式力、Gmail等等。
3:34.280–3:36.660
zh总之就是透过各种Google服务的串接,
3:36.780–3:39.200
zh它尝试理解我们工作习惯以及属性。
3:39.580–3:40.900
zh到了最后进行总结,
3:41.020–3:44.020
zh它给了我们一个针对它对我们的了解进行的设定档。
3:44.320–3:45.580
zh我们来看一下这个内容,
3:45.580–3:46.940
zh这里包括名字
3:46.940–3:49.820
zh实用的语言居住在新北市都没有错误
3:49.820–3:52.120
zh再来他表示我的目标或是兴趣
3:52.120–3:53.780
zh是深层式AI工具
3:53.780–3:55.220
zh自动化工作流研究
3:55.220–3:57.780
zh以及科技影音内容计划与脚本撰写
3:57.780–4:00.600
zh然后我的角色是科技媒体资深编辑
4:00.600–4:01.700
zh以及内容创作者
4:01.700–4:02.880
zh这部分也很正确
4:02.880–4:04.500
zh然后在优先顺序这里
4:04.500–4:06.600
zh他列出的三点看来也很合理
4:06.600–4:08.240
zh然后最后这里显示的是
4:08.240–4:11.020
zh他建议这个助理与我在协同工作上的建议
4:11.020–4:12.480
zh他列出的是这两点
4:12.480–4:13.780
zh看起来也没有问题
4:13.780–4:16.340
zh那他問我要不要儲存我也回答好
4:16.340–4:17.560
zh那在儲存之後
4:17.560–4:20.100
zh他又問我是否要幫我安排一些排程的工作
4:20.100–4:21.740
zh那就讓他試試看好了
4:21.740–4:24.720
zh最終他幫我安排了兩個排程工作
4:24.720–4:26.960
zh第一個是在每周六上午9點
4:26.960–4:28.960
zh生成AI與科技趨勢周報
4:28.960–4:32.020
zh另一個是在每周二與周四中午12點
4:32.020–4:35.020
zh進行TK邦影音細化與內容進度追蹤
4:35.020–4:37.920
zh另外還有一個並沒有標示排程的項目
4:37.920–4:40.500
zh表示他就是一般的工作任務
4:40.500–4:40.800
zh好的
4:40.800–4:42.840
zh這就是透過他對我的了解
4:42.840–4:44.680
zh我们几乎没有输入任何内容
4:44.680–4:46.520
zh就帮我自动完成的设置
4:46.520–4:49.080
zh那么我们现在跳回主页面这里
4:49.080–4:51.500
zh刚刚他帮我们自动设定了一个
4:51.500–4:53.020
zh基本与他沟通的流程
4:53.020–4:54.160
zh以及设定的规则
4:54.160–4:57.100
zh另外又帮我们设定了两个工作排程
4:57.100–4:58.820
zh那么我们现在要去哪里
4:58.820–5:00.520
zh找到这两个建立的内容呢
5:00.520–5:02.580
zh先来看他设定的规则
5:02.580–5:04.540
zh我们点选左边的技能
5:04.540–5:06.800
zh这里在右边出来的技能页面这里
5:06.800–5:08.760
zh下方有一个使用中的列表
5:08.760–5:10.860
zh这里目前只使用一个技能
5:10.860–5:12.400
zh我们移到最右边
5:12.400–5:13.900
zh点选这三个点的设定
5:13.900–5:15.580
zh然后点选手动编辑
5:15.580–5:17.940
zh在跳出来的这个视窗这里
5:17.940–5:18.720
zh就可以看到
5:18.720–5:20.500
zh这是刚刚他帮我们写好的
5:20.500–5:21.940
zh基本工作设定的内容
5:21.940–5:24.020
zh决定了他与我们的对话方式
5:24.020–5:25.400
zh工作流程规则
5:25.400–5:26.620
zh偏好的语言等等
5:26.620–5:28.540
zh如果你需要微调的话
5:28.540–5:29.620
zh可以在这里调整
5:29.620–5:31.720
zh那么跳出来回到刚刚的画面
5:31.720–5:34.020
zh我们再来点选左边的排程
5:34.020–5:35.740
zh就可以看到在这个页面这里
5:35.740–5:37.480
zh就可以找到他刚刚帮我们
5:37.480–5:39.020
zh设定好的两个排程工作
5:39.020–5:41.140
zh那么我们到这里先暂停一下
5:41.140–5:44.660
zh目前为止我们看了一遍 Gemini Spark 基本的界面
5:44.660–5:48.380
zh以及透过对话的方式帮我们建立好了基本的设定档
5:48.380–5:50.040
zh以及简单的排程工作
5:50.040–5:53.520
zh再接下来我们要先跳出来讲另外两个功能
5:53.520–5:55.680
zh连接的应用程式以及技能
5:55.680–5:57.120
zh理解了这两个功能
5:57.120–5:59.340
zh你才知道 Gemini Spark 的能力范围
5:59.340–6:01.180
zh以及怎么指挥它做事
6:01.180–6:08.540
zh现在来说 Gemini Spark 利用了它与 Google 家族的生态优势
6:08.540–6:10.900
zh与其他的 Google 服务进行了整合
6:10.900–6:14.260
zh我们点选左边连接的应用程式这里
6:14.260–6:15.700
zh就可以在右边看到
6:15.700–6:18.020
zh你可以将Gemini Spark与Gmail
6:18.020–6:18.880
zhGoogle文件
6:18.880–6:20.140
zhGoogle云端硬碟
6:20.140–6:21.760
zh以及Google Keep进行连减
6:21.760–6:25.100
zh目前来说你可以在这里读取这些服务中的内容
6:25.100–6:26.820
zh也可以把资料写入进去
6:26.820–6:30.160
zh等于说是让Spark的应用范围又扩张到更远了
6:30.160–6:31.540
zh不过同样的功能
6:31.540–6:33.680
zhChat GPT Work其实也有
6:33.680–6:35.420
zh在那边叫做外挂程式
6:35.420–6:38.640
zh我们来看一下GPT Work的外挂程式有多少
6:38.640–6:40.480
zh你看这样一直往下拉
6:40.480–6:41.880
zh可以說是一眼望不完
6:41.880–6:42.980
zh而相較之下
6:42.980–6:45.580
zhSpark可以連接的應用程式不超過十個
6:45.580–6:47.080
zh真的是少得可憐
6:47.080–6:47.980
zh可想而知
6:47.980–6:49.980
zh可以應用的範圍要陽春得多
6:49.980–6:52.380
zh這點是Spark需要加強的地方
6:52.380–6:54.080
zh雖然說在下面這裡
6:54.080–6:56.080
zh他說他可以支援用mcp的方式
6:56.080–6:57.980
zh來連接到其他的第三方程式
6:57.980–7:00.280
zh但是他必須要用oOS的方式
7:00.280–7:02.580
zh因此可以使用的範圍又大幅縮小
7:02.580–7:04.080
zh目前也不值得去研究
7:04.080–7:06.080
zh還是等到Google未來改進再說吧
7:06.080–7:08.580
zh不管怎麼樣有了雲端硬碟的支援
7:08.580–7:11.120
zhSpark 可以應用的範圍還是大幅的擴張
7:11.120–7:14.280
zh你可以把雲端硬碟當成是你資料讀取的基地
7:14.280–7:16.880
zh或是把分析之後的結果放到雲端硬碟上
7:16.880–7:19.120
zh這樣就可以讓它進行更複雜的工作
7:19.120–7:20.220
zh舉例來說
7:20.220–7:22.880
zh我現在想要設計臉書社群的貼文以及貼圖
7:23.301–7:25.041
zh我输入的指令是这样
7:25.041–7:27.721
zh要它去网站上找最受欢迎的一则新闻
7:27.721–7:30.741
zh生成一份脸书贴文以及一份脸书贴图
7:30.741–7:33.141
zh重点是要把它储存在我们 Google Drive 的
7:33.141–7:34.741
zh叫做 Facebook 的资料夹
7:34.741–7:35.561
zh注意哦
7:35.561–7:37.021
zh其实现在我的 Google Drive
7:37.021–7:38.941
zh并没有这个叫Facebook的资料夹
7:38.941–7:41.801
zh因此他必须要自己先帮我建立这个资料夹
7:41.801–7:44.081
zh再把图片跟文字放到里面去
7:44.081–7:46.981
zh接下来就看他怎么样去分析我们的要求
7:46.981–7:49.001
zh然后开始一步一步去规划
7:49.001–7:51.161
zh建立要怎么执行我们的命令
7:51.161–7:54.501
zh基本上这个推理的过程是没有什么需要注意的地方
7:54.501–7:56.001
zh我们就快速跳过
7:56.001–7:57.141
zh直接来看结果
7:57.141–7:58.941
zh那么现在我们就等他跑完
7:58.941–8:00.781
zh最后他告诉我们完成了
8:00.781–8:02.121
zh我们先看这里
8:02.121–8:05.101
zh这是他选定的当天的T克邦的一则新闻
8:05.101–8:06.901
zh这的确是当天的没错
8:06.901–8:09.761
zh它在下面列出了这则新闻的几个重点
8:09.761–8:11.021
zh不过我们的命令
8:11.021–8:12.481
zh重点是要做成档案
8:12.481–8:14.081
zh储存在云端硬碟上
8:14.081–8:15.741
zh因此我们往下移动
8:15.741–8:17.281
zh看到在这边它有说明
8:17.281–8:19.221
zh已经在我们的Google Drive中
8:19.221–8:21.181
zh建立了叫做Facebook的资料夹
8:21.181–8:23.421
zh并且在这里依照了脸书贴文
8:23.421–8:25.401
zh以及脸书贴图附上了连接
8:25.401–8:26.961
zh那我们点选连接
8:26.961–8:28.921
zh它现在就打开我们的Google Drive
8:28.921–8:31.441
zh并且开启了这个叫做Facebook的资料夹
8:31.441–8:34.561
zh我们可以看到现在有一个脸书贴文的文字档案
8:34.561–8:36.561
zh以及脸书贴图的图片档案
8:36.561–8:40.061
zh不過我們打開來看一下所產生的文字以及圖片
8:40.061–8:42.561
zh發現它做出來的效果並不是很好
8:42.561–8:45.561
zh像是這個文字看起來比較像是新聞的語氣
8:45.561–8:47.061
zh內容太過於正式
8:47.061–8:49.561
zh不像是社群用的貼文那麼輕鬆
8:49.561–8:52.061
zh那另外再來打開這個圖片看看
8:52.061–8:54.261
zh也是做成像是科普類的圖片
8:54.261–8:56.561
zh一點也沒有社群那種輕鬆感
8:56.561–8:57.861
zh其實這也很正常
8:57.861–9:00.561
zh通常它給你的結果都沒辦法一次到位
9:00.561–9:02.361
zh因此我們回到Spark這裡
9:02.361–9:04.061
zh再輸入要求它改進
9:04.061–9:07.261
zh當然如果你能把改進的要求描述的越詳細
9:07.261–9:09.061
zh那它可以給你更好的結果
9:09.061–9:10.461
zh那如果還是不行
9:10.461–9:13.261
zh還有一個小技巧就是直接丟給他幾個範例
9:13.261–9:14.661
zh讓他參考修正
9:14.661–9:16.861
zh經過反覆幾次調整的動作
9:16.861–9:20.061
zh你可以看到我的雲端硬碟中的Facebook資料夾
9:20.061–9:21.861
zh多了很多圖片檔案
9:21.861–9:24.261
zh這就是我們反覆溝通修正的結果
9:24.261–9:26.261
zh當然多做幾次一定會更好
9:26.261–9:28.661
zh但我們現在就先假定已經完成了
9:28.661–9:32.061
zh那麼我們花了很長的一段時間得到這樣的結果
9:32.061–9:35.394
zh那么下次如果我们要再做一次类似的工作,
9:35.394–9:37.675
zh比方说去其他的网站抓新闻,
9:37.675–9:39.079
zh做脸书贴图的话,
9:39.079–9:42.061
zh那这些试错的步骤难道要再来一次吗?
9:42.061–9:45.160
zh为了下次你不需要重复时间在同样的工作上,
9:45.160–9:46.089
zh我们建议你,
9:46.089–9:48.413
zh当你要他做完一件你的工作流程,
9:48.413–9:50.427
zh并且对于结果调整到满意后,
9:50.427–9:53.061
zh就把这整个流程做成Skill技能。
9:53.061–9:59.061
zhSkill就是把你的工作流程以及所需要的指令或是程式码都打包起来。
9:59.061–10:03.101
zh由於一般人很難可以憑本事從無到有獨立寫好
10:03.101–10:05.301
zh可以真正能上線工作的skill
10:05.301–10:07.141
zh因此建議你像我一樣
10:07.141–10:10.521
zh在剛剛驗證出一套實際可以完成工作的流程後
10:10.521–10:12.061
zh現在就在這裡輸入
10:12.061–10:14.541
zh把我的整個工作流程製作成技能
10:14.541–10:17.801
zh讓Spark協助你去做好一個技能
10:17.801–10:20.821
zh輸入好之後它會開始執行幫你打包
10:20.821–10:23.461
zh不過在這個過程中發生幾次小插曲
10:23.461–10:25.381
zh不知道是最近太多人使用
10:25.381–10:27.321
zh導致平台不大穩或是怎麼樣
10:27.321–10:31.321
zh總之我製作技能時,它卡在這個畫面10分鐘沒有任何反應
10:31.321–10:35.321
zh遇到這情況沒有關係,因為Spark它其實是在雲端跑的
10:35.321–10:39.321
zh我們這裡卡住不代表是真的卡住,因此我們可以跳出來更新一下
10:39.321–10:43.321
zh重新進入Spark,現在點選技能,這裡我們可以在上面看到
10:43.321–10:47.321
zh現在新增了一個名字以TechBankFB為開頭的技能
10:47.321–10:51.321
zh在這個選項點選進去可以看到它已經幫我們把整個技能架構完成了
10:51.321–10:54.321
zh那麼接下來要怎麼樣使用這個技能呢?
10:54.321–10:59.321
zh我們在輸入框這裡,輸入斜線就可以列出目前我們儲存下來的技能
10:59.321–11:02.321
zh那我們選擇剛剛這個TechBank FB的技能
11:02.321–11:06.321
zh然後輸入請他到國外網站上幫我們找出三則AI相關的科技新聞
11:06.321–11:09.321
zh然後製作成三則臉書的圖文
11:09.321–11:11.321
zh那麼現在他就開始執行了
11:11.321–11:14.321
zh或許你會問剛剛我們在製作技能的時候
11:14.321–11:17.321
zh明明內容是去TKBON網站上找一則新聞
11:17.321–11:19.321
zh然後製作成臉書的圖文
11:19.321–11:22.321
zh可是現在我們下的指令是去國外網站找三則新聞
11:22.321–11:24.121
zh做成三則臉書圖文
11:24.121–11:26.741
zh這樣不是跟原本的技能內容不一樣嗎?
11:27.181–11:28.321
zh在這裡說明一下
11:28.321–11:29.921
zh在Spark中
11:29.921–11:31.841
zhScale並不是死板的規則
11:31.841–11:33.541
zh而比較像是一個參考的指南
11:33.541–11:36.021
zhAgent會依照你的指令去調整流程
11:36.021–11:36.821
zh嘗試理解
11:36.821–11:38.701
zh並且達到你想要的效果
11:38.701–11:39.981
zh以這個範例來說
11:39.981–11:42.121
zh它會將來源網站從Tickerbomb動態
11:42.121–11:43.361
zh抽換成國外網站
11:43.361–11:46.181
zh把產出數量從一則自動變成到三則
11:46.181–11:48.801
zh我們看看現在它給我們的結果
11:48.801–11:50.381
zh它在這裡給了我們三個
11:50.381–11:52.541
zh依照先前的模板产生的脸书贴图
11:52.541–11:53.841
zh然后在这个文件里头
11:53.841–11:55.841
zh包含了三则国外新闻的脸书贴文
11:55.841–11:58.641
zh我们切换到我们Facebook资料夹来看
11:58.641–12:01.621
zh这里就是生成出来的三则脸书贴图
12:01.621–12:03.121
zh明显看得出来
12:03.121–12:06.001
zh我们生涂的提示词写得好像还是太死了
12:06.001–12:09.421
zh导致这些脸书贴图除了文字外几乎没有变化
12:09.421–12:11.621
zh不过这事后可以再来持续调整
12:11.621–12:14.381
zh我们主要看的还是skill的原理以及应用
12:14.381–12:16.721
zh你可以依照个原理自己去变化
12:16.721–12:18.001
zh制作你自己的技能
12:20.381–12:24.141
zh现在我们再回过头来说排程
12:24.141–12:26.041
zh在 Gemini Spark 中
12:26.041–12:30.121
zh排程是让 AI 从被动问答变为主动工作的核心的功能
12:30.121–12:35.261
zh简单来说排程功能可以让 Spark 全天后 24 小时在云端自动运行
12:35.261–12:38.261
zh因为 Spark 基本就是一台 Google 云端的电脑
12:38.261–12:40.601
zh因此即使你把笔电关上
12:40.601–12:43.901
zh设定好的排程任务依然会在后台自动执行完毕
12:43.901–12:45.681
zh刚刚在一开始的范例中
12:45.681–12:47.741
zh它已经帮我们设计了两个排程工作
12:47.741–12:49.881
zh首先点选到排程这里
12:49.881–12:51.421
zh点选进来可以看到
12:51.421–12:53.681
zh下面在执行中这个标签的下方
12:53.681–12:55.441
zh显示了有三个任务
12:55.441–12:58.841
zh而上面这两个就是他刚刚帮我们设定好的排程任务
12:58.841–13:01.761
zh那其中第一个汇总每周生成是AI动态
13:01.761–13:04.561
zh下面有标示是每周六上午九点执行
13:04.561–13:07.801
zh那在下面有显示上次执行的时间是几个小时前
13:07.801–13:10.421
zh那在这个排程任务这里的最右边
13:10.421–13:12.101
zh点选最右边三个点
13:12.101–13:14.281
zh这里就可以进行排程任务的调整
13:14.281–13:17.281
zh我们点选手动编辑可以跳到这个编辑窗口
13:17.281–13:20.581
zh下方会显示出目前这个排程任务的提示词内容
13:20.581–13:22.121
zh我们看这个提示词
13:22.121–13:24.301
zh其实这内容本质上就还是一个技能
13:24.301–13:27.661
zh就是叫它帮我们汇总一周的AI资讯工作的资讯
13:27.661–13:29.161
zh整理成一个周报
13:29.161–13:31.381
zh基本上跟其他的技能没有两样
13:31.381–13:33.621
zh文中也没有说要怎么排程
13:33.621–13:37.281
zh它的排程主要是依靠这个界面上面的周期表来设定
13:37.281–13:38.901
zh你可以在这里进行调整
13:38.901–13:42.581
zh不过如果你想知道上次排程产生出来的任务结果
13:42.581–13:44.981
zh目前Gemini Spark的设计的非常不好
13:44.981–13:46.901
zh你必须要跳回到前一页
13:46.901–13:49.501
zh它在这里有一个前往对话串的选项
13:49.501–13:51.021
zh你点选下去之后
13:51.021–13:53.241
zh它也只是跳回到一开始的页面这里
13:53.241–13:55.881
zh然后你要自己在下面的对话串中
13:55.881–13:58.021
zh依照标题去对照哪一个对话串
13:58.021–13:59.341
zh是排成出来的结果
13:59.341–14:01.241
zh我们先点选进来
14:01.241–14:02.401
zh看看这里就列出了
14:02.401–14:04.761
zh它帮我们依照排成输出的结果
14:04.761–14:06.201
zh虽然这个结果还不错
14:06.201–14:08.081
zh但我们回头来看看这个对话串
14:08.081–14:09.021
zh是不是很混乱
14:09.021–14:11.681
zh从里头要找到特定的排成主题
14:11.681–14:13.181
zh还真的有点难度
14:13.181–14:14.341
zh也由于这个关系
14:14.341–14:16.641
zh所以建议你最好在指令中明确加入
14:16.641–14:19.461
zh要把成果存在云端资料夹中的特定位置
14:19.461–14:22.041
zh这样就不用来Spark里头大海捞针
14:22.041–14:24.521
zh另外要提的一点是
14:24.521–14:28.301
zh在Spark中除了依照时间去触发排程任务外
14:28.301–14:30.541
zh也可以依照事件来触发任务
14:30.541–14:32.401
zh去执行重复性的动作
14:32.401–14:35.201
zh比方说你可以要它检查Gmail中
14:35.201–14:36.901
zh收到特定主题的邮件后
14:36.901–14:38.701
zh自动进行后续的动作
14:38.701–14:40.761
zh或是检查云端资料夹中
14:40.761–14:42.101
zh新增了什么档案
14:42.101–14:43.641
zh去进行后续的动作
14:43.641–14:45.541
zh我们现在来举一个例子
14:45.541–14:49.541
zh假設我要針對我每次交易時發票來進行整理存檔
14:49.541–14:52.941
zh那我現在打開我手機版的 Gemini 切換到 Spark
14:52.941–14:57.241
zh然後在對話框這裡切換到相機 拍下一張發票的照片
14:57.241–15:02.241
zh我在手機上輸入 幫我把發票照片儲存在我的 Drive 中的發票資料夾
15:02.241–15:06.841
zh你看 雖然是在手機上 但是因為其實它與我的桌機版的 Spark
15:06.841–15:11.741
zh用的是同一個雲端的 Spark 因此在體驗上以及速度上其實是一樣的
15:11.741–15:14.821
zh那處理完之後它還給了我發票的明細資訊
15:14.861–15:17.781
zh那我在手機上要它以後只要收到發票的圖檔
15:17.781–15:20.181
zh都放到同樣的資料夾中讓它執行
15:20.181–15:23.621
zh我這樣在手機上反覆上傳了四張發票的照片
15:23.621–15:26.821
zh不過呢,手機版的Spark還是陽春了一點
15:26.821–15:28.781
zh在介面上我們看不到排程
15:28.781–15:31.041
zh连接应用程式那些侧边栏的内容
15:31.041–15:32.581
zh也无法进一步设定
15:32.581–15:35.141
zh因此现在我们切换回桌机版的Spar
15:35.141–15:36.441
zh我们在排程这里
15:36.441–15:38.241
zh可以看到新增加了一个叫做
15:38.241–15:40.721
zh自动处理与硅档电子发票的排程
15:40.721–15:42.661
zh我们点选进来看内容
15:42.661–15:44.361
zh它上面的触发条件
15:44.361–15:46.561
zh目前写的是收到电子邮件时
15:46.561–15:49.361
zh主题或是附件中有发票相关的内容
15:49.361–15:51.441
zh才会帮我们触发这个任务
15:51.441–15:54.301
zh这个触发条件是我们先前另外追加的要求
15:54.301–15:56.701
zh没有在前面的示范中演示出来
15:56.701–15:59.321
zh那现在我们可以修改这个任务的内容
15:59.321–16:02.621
zh比方说希望我们的发票除了有单独的资讯外
16:02.621–16:04.561
zh还可以有一个统一汇总的表格
16:04.561–16:05.681
zh方便我整理
16:05.681–16:07.841
zh我们现在回到上一页
16:07.841–16:10.561
zh在设定这里选择使用Gemini编辑
16:10.561–16:13.081
zh那么实际上它的动作是跳回到
16:13.081–16:15.161
zh我们先前在手机上的对话串里头
16:15.161–16:18.441
zh我们现在在对话串中追加一些新的任务
16:18.441–16:21.641
zh表示我要把发票的内容整理到一个试算表中
16:21.641–16:24.021
zh可以统一看到我在哪里花了多少钱
16:24.021–16:24.981
zh以进行分析
16:24.981–16:27.461
zh那么他在这里处理了一下之后
16:27.461–16:30.201
zh回答我们他已经在原本的发票资料夹中
16:30.201–16:32.301
zh新增了一个发票消费记账表
16:32.301–16:34.761
zh好,我们现在到我的云端硬碟中
16:34.761–16:36.941
zh打开这个发票资料夹来看一下
16:36.941–16:40.481
zh在这个资料夹中有几张是上传发票的文字内容
16:40.481–16:41.661
zh你可以看到
16:41.661–16:44.921
zh在最下面有一个叫做发票消费记账表的试算表
16:44.921–16:47.381
zh打开之后可以看到他已经依照日期
16:47.381–16:50.281
zh消费地点、商家、金额等等的资讯
16:50.281–16:51.401
zh帮我们记录起来了
16:51.401–16:54.061
zh这就是你可以利用触发事件的功能
16:54.061–16:55.401
zh来建立的排程任务
16:55.401–16:57.501
zh你也可以想想有哪些周期性
16:57.501–16:58.621
zh固定性的工作任务
16:58.621–16:59.821
zh可以分配给它处理
16:59.821–17:04.841
zh最后我们来简单分析一下
17:04.841–17:07.761
zh虽然 Gemini Spark 与 ChatGPT Work
17:07.761–17:09.181
zh乍看之下很相似
17:09.181–17:11.141
zh但是其实有很大的差异
17:11.141–17:13.061
zh首先 Spark 目前只能串接
17:13.061–17:14.441
zhGoogle自家的生态系
17:14.441–17:15.981
zh在能力上受限很多
17:15.981–17:19.041
zh完全不及 ChatGPT Work 的多样化
17:19.041–17:21.721
zh此外 Spark 只能处理网络上的内容
17:21.721–17:23.581
zh无法处理你本极端的档案
17:23.581–17:25.141
zh因此目前的Spark
17:25.141–17:27.121
zh比较像是常住在你背景的助理
17:27.121–17:29.481
zh还无法像ChatGPT Work那样全面
17:29.481–17:33.101
zh不过如果你是高度依赖Google服务的重度使用者
17:33.101–17:36.361
zhSpark也的确能帮你处理很多工作中的琐事
17:36.361–17:38.741
zh再来因为Gemini Spark在背景
17:38.741–17:40.681
zh帮你处理各种自动化任务时
17:40.681–17:43.041
zh底层调用的依然是Gemini模型
17:43.041–17:44.841
zh所以它消耗的总算力
17:44.841–17:46.601
zh基本上是跟你的Gemini App
17:46.601–17:47.941
zh共用同一个额度池
17:47.941–17:50.121
zh所以如果你的任务很复杂的话
17:50.121–17:52.581
zh可能要随时再设定检查一下你的用量
17:52.581–17:54.241
zh好啦,这就是今天
17:54.241–17:56.081
zhGemini Spark整个教学的内容
17:56.081–17:58.561
zh有什么问题,欢迎在留言告诉我
17:58.561–18:00.921
zh也请帮我按赞分享,开启小铃铛
18:00.921–18:02.961
zh今天的教学就到这里
18:02.961–18:04.641
zh我们下支影片再见
18:04.641–18:05.401
zh拜拜
0:00.000–0:04.100
Gemini 的新 AI Agent
0:04.100–0:05.380
[未翻譯]
0:05.380–0:06.860
已在台灣推出
0:06.860–0:09.320
因此這次我將介紹幾個
0:09.320–0:10.840
我認為非常實用的範例
0:10.840–0:12.160
不過還是要說明一下
0:12.160–0:14.220
Gemini Spark 的定位是什麼呢
0:14.220–0:15.080
簡單來說
0:15.080–0:16.980
它是給非工程師使用的
0:16.980–0:19.280
用來處理工作事務的 AI Agent
0:19.280–0:22.600
在定位上與 Claude Cowork、ChatGPT Work
0:22.600–0:23.480
[未翻譯]
0:23.480–0:25.420
你可以用它來處理試算表
0:25.420–0:26.200
[未翻譯]
0:26.200–0:28.200
但有一個很大的不同點在於
0:28.200–0:31.720
它是在雲端運行的 Agent，不是在你的本機端。
0:32.280–0:35.000
因此它成為了一個 24 小時聯網的 AI Agent。
0:35.420–0:37.760
就算你把電腦關機，它也能繼續幫你工作。
0:38.200–0:41.360
你可以讓它晚上幫你處理定期任務，早上起來驗收。
0:42.040–0:45.000
接下來我們就從設定開始，教你如何使用 Gemini Spark，
0:45.380–0:49.960
並且透過幾個範例，教你怎麼建立這個 24 小時不休息的 AI 助手。
0:52.040–0:53.720
首先讓我們打開 Gemini，
0:54.040–0:57.100
目前這項功能僅對 Pro 以上的付費帳戶開放。
0:57.100–0:59.180
不過即使是付費帳號
0:59.180–1:00.680
它也是分批開放的
1:00.680–1:02.080
如果輪到你的話
1:02.080–1:03.300
看看左邊的選單
1:03.300–1:05.020
你會在這裡看到這個切換至
1:05.020–1:06.920
Spark 的 Beta 版圖示
1:06.920–1:09.240
點選進去就可以進入 Spark
1:09.240–1:11.720
那麼對於初次使用的人來說
1:11.720–1:13.120
現在會先出現一個歡迎
1:13.120–1:14.700
以及隱私說明的視窗
1:14.700–1:16.200
你大概看一下
1:16.200–1:17.560
主要是跟你說明
1:17.560–1:19.180
它可以自動幫你執行任務
1:19.180–1:21.500
以及如果你使用到一些第三方服務
1:21.500–1:23.740
可能會有隱私資料共享的風險等等
1:23.740–1:25.540
看完後按下確認
1:25.540–1:27.780
就可以真正進入到 Spark 的頁面
1:27.780–1:30.040
一開始先看一下這個介面
1:30.040–1:33.060
這是與 Gemini 完全分離出來的介面
1:33.060–1:35.920
與 Gemini 原本的側邊欄完全不一樣
1:35.920–1:37.800
這些工作欄上面顯示的
1:37.800–1:39.800
也就是它目前可以進行的功能
1:39.800–1:42.620
我們把工作欄由上而下來看一下
1:42.620–1:44.280
最上面這個是工作
1:44.280–1:46.140
也就是你主要會用到的功能
1:46.140–1:48.440
切換到這裡與它進行對話
1:48.440–1:49.920
交代任務
1:49.920–1:50.840
再來往下看
1:50.840–1:51.740
這個是排程
1:51.740–1:54.880
這裡是顯示一些已經安排好週期性的工作
1:54.880–1:56.660
接著再往下
1:56.660–1:57.900
這裡則是技能
1:57.900–1:59.800
也就是你在上面建立的
1:59.800–2:02.120
你工作會用到的一些規則以及流程
2:02.120–2:04.400
最後是連接的應用程式
2:04.400–2:07.280
這是讓它可以直接穿梭於各個 App 之間
2:07.280–2:10.480
代替你執行跨軟體多步驟的複雜任務
2:10.480–2:12.140
不過這裡目前連接的主要
2:12.140–2:13.940
還是以 Google 家族的服務為主
2:13.940–2:15.500
好 我們看到這裡
2:15.500–2:16.740
在拿之前我們講過的
2:16.740–2:19.360
ChatGPT 網頁版的 Work 介面來比較一下
2:19.360–2:20.640
其實兩者之間
2:20.640–2:22.660
無論是介面 邏輯 以及用法
2:22.660–2:23.800
都非常相似
2:23.800–2:26.460
你可以直接把它視為 Gemini 版的 Work
2:26.460–2:29.080
那你可能會問兩者到底有什麼不一樣
2:29.080–2:33.060
關於這個問題我們先來實作幾個範例等等再來討論
2:33.060–2:36.440
首先一開始我們進來這個介面後
2:36.440–2:38.680
你可以看到在輸入框下方這裡
2:38.680–2:42.740
已經預設好幾個可以協助你更快掌握它的用法的預設提示詞
2:42.740–2:44.940
像是這裡有個 Gemini Spark
2:44.940–2:48.780
設定這個專案用來協助新手快速進行一些基本設定
2:48.780–2:50.820
那我們就在這裡點選下去
2:50.820–2:52.280
點選進去之後
2:52.280–2:53.980
在右邊就會跟你開始對話
2:53.980–2:55.240
在這裡說
2:55.240–2:57.400
你可以透過一些 Google 連接的服務
2:57.400–2:58.960
讓它學習了解你的角色
2:58.960–3:00.840
興趣以及優先事項
3:00.840–3:01.860
透過這些了解
3:01.860–3:03.740
它可以幫你預先建立好一些技能
3:03.740–3:04.640
以及工作任務
3:04.640–3:05.720
我們就試試看
3:05.720–3:07.260
它是不是真的這麼有本事
3:07.260–3:09.080
到底能對我有多了解
3:09.080–3:10.780
所以接下來好好回答
3:10.780–3:12.900
接下來我們看它做了哪些動作
3:12.900–3:14.880
首先它查看我的 Google 個人檔案
3:14.880–3:16.780
其實我是第一次聽到這個
3:16.780–3:18.160
查了資料後發現
3:18.160–3:21.000
這是我們對一些書籍、電影、專輯的評論。
3:21.380–3:23.000
總之我從沒用過這個功能。
3:23.420–3:25.700
再來它會啟動 Google Workspace 搜尋
3:26.040–3:30.340
這是搜尋我們的 Gmail、雲端硬碟、日曆、文件及日誌等內容。
3:30.680–3:33.560
然後它去檢視我們的 Google 表單、Gmail 等等。
3:34.280–3:36.660
總之就是透過各種 Google 服務的串接
3:36.780–3:39.200
它嘗試理解我們的工作習慣以及屬性。
3:39.580–3:40.900
到了最後進行總結
3:41.020–3:44.020
它給了我們一個針對它對我們的了解所進行的設定檔。
3:44.320–3:45.580
我們來看一下這個內容
3:45.580–3:46.940
這裡包括名字
3:46.940–3:49.820
使用的語言、居住在新北市都沒有錯誤
3:49.820–3:52.120
再來他表示我的目標或是興趣
3:52.120–3:53.780
是深度 AI 工具
3:53.780–3:55.220
自動化工作流研究
3:55.220–3:57.780
以及科技影音內容計畫與腳本撰寫
3:57.780–4:00.600
然後我的角色是科技媒體資深編輯
4:00.600–4:01.700
以及內容創作者
4:01.700–4:02.880
這部分也很正確
4:02.880–4:04.500
然後在優先順序這裡
4:04.500–4:06.600
他列出的三點看來也很合理
4:06.600–4:08.240
然後最後這裡顯示的是
4:08.240–4:11.020
他建議這個助理與我在協同工作上的建議
4:11.020–4:12.480
他列出的是這兩點
4:12.480–4:13.780
看起來也沒有問題
4:13.780–4:16.340
那他問我是否要儲存，我也回答說好
4:16.340–4:17.560
儲存之後
4:17.560–4:20.100
他又問我是否要幫我安排一些排程工作
4:20.100–4:21.740
那就讓他試試看吧
4:21.740–4:24.720
最後他幫我安排了兩項排程工作
4:24.720–4:26.960
第一個是在每週六上午9點
4:26.960–4:28.960
生成式人工智慧與科技趨勢週報
4:28.960–4:32.020
另一個則是在每週二與週四中午12點
4:32.020–4:35.020
執行 TK 邦影音的細分與內容進度追蹤
4:35.020–4:37.920
另外還有一個沒有標示排程的項目
4:37.920–4:40.500
這代表他是一般的工作任務
4:40.500–4:40.800
[未翻譯]
4:40.800–4:42.840
這就是透過他對我了解
4:42.840–4:44.680
我們幾乎沒有輸入任何內容
4:44.680–4:46.520
就幫我自動完成的設定
4:46.520–4:49.080
那麼我們現在跳回主頁面這裡
4:49.080–4:51.500
剛剛他幫我們自動設定了一個
4:51.500–4:53.020
基本與他溝通的流程
4:53.020–4:54.160
以及設定的規則
4:54.160–4:57.100
另外又幫我們設定了兩個工作排程
4:57.100–4:58.820
那麼我們現在要去哪裡
4:58.820–5:00.520
找到這兩個建立的內容呢
5:00.520–5:02.580
先來看他設定的規則
5:02.580–5:04.540
我們點選左邊的技能
5:04.540–5:06.800
這裡在右邊出現的技能頁面這裡
5:06.800–5:08.760
下方有一個使用中的列表
5:08.760–5:10.860
這裡目前只使用一個技能
5:10.860–5:12.400
我們移到最右邊
5:12.400–5:13.900
點選這三個點的設定
5:13.900–5:15.580
然後點選手動編輯
5:15.580–5:17.940
在跳出來的這個視窗這裡
5:17.940–5:18.720
就可以看見
5:18.720–5:20.500
這是剛剛他幫我們寫好的
5:20.500–5:21.940
基本工作設定的內容
5:21.940–5:24.020
決定了他與我們的對話方式
5:24.020–5:25.400
工作流程規則
5:25.400–5:26.620
偏好的語言等等
5:26.620–5:28.540
如果你需要微調的話
5:28.540–5:29.620
可以在這裡調整
5:29.620–5:31.720
那麼跳出來回到剛剛的畫面
5:31.720–5:34.020
我們再來點選左邊的排程
5:34.020–5:35.740
就可以在這個頁面看到
5:35.740–5:37.480
就可以找到他剛剛幫我們
5:37.480–5:39.020
設定好的兩個排程工作
5:39.020–5:41.140
那麼我們到這裡先暫停一下
5:41.140–5:44.660
到目前為止我們看了一遍 Gemini Spark 基本的介面
5:44.660–5:48.380
以及透過對話的方式幫我們建立好了基本的設定檔
5:48.380–5:50.040
以及簡單的排程工作
5:50.040–5:53.520
再接下來我們要先跳出來講另外兩個功能
5:53.520–5:55.680
連接的應用程式以及技能
5:55.680–5:57.120
理解了這兩個功能
5:57.120–5:59.340
你才知道 Gemini Spark 的能力範圍
5:59.340–6:01.180
以及怎麼指揮它做事
6:01.180–6:08.540
現在來說 Gemini Spark 利用了它與 Google 家族的生態優勢
6:08.540–6:10.900
與其他的 Google 服務進行了整合
6:10.900–6:14.260
我們點選左邊連接的應用程式這裡
6:14.260–6:15.700
就可以在右邊看到
6:15.700–6:18.020
你可以將 Gemini Spark 與 Gmail
6:18.020–6:18.880
[未翻譯]
6:18.880–6:20.140
Google 雲端硬碟
6:20.140–6:21.760
以及 Google Keep 進行連接
6:21.760–6:25.100
目前來說你可以在這裡讀取這些服務中的內容
6:25.100–6:26.820
也可以把資料寫入進去
6:26.820–6:30.160
等於說是讓 Spark 的應用範圍又擴張到更遠了
6:30.160–6:31.540
不過同樣的功能
6:31.540–6:33.680
Chat GPT Work 其實也有
6:33.680–6:35.420
在那邊叫做外掛程式
6:35.420–6:38.640
我們來看一下 GPT Work 的外掛程式有多少
6:38.640–6:40.480
你看這樣一直往下拉
6:40.480–6:41.880
可以說是一眼望不到盡頭
6:41.880–6:42.980
相比之下
6:42.980–6:45.580
Spark能連接的應用程式不超過十個
6:45.580–6:47.080
真的少得可憐
6:47.080–6:47.980
[未翻譯]
6:47.980–6:49.980
能應用的範圍要陽春得多
6:49.980–6:52.380
這點正是 Spark 需要改進的地方
6:52.380–6:54.080
不過在下面這裡
6:54.080–6:56.080
他表示可以透過MCP方式來支援
6:56.080–6:57.980
以便連接至其他第三方應用程式
6:57.980–7:00.280
但是他必須要用 OS 的方式
7:00.280–7:02.580
因此可用範圍又大幅縮小
7:02.580–7:04.080
目前也不值得去深入研究
7:04.080–7:06.080
還是等 Google 未來改進再說吧
7:06.080–7:08.580
不過有了雲端硬碟的支援
7:08.580–7:11.120
Spark 可以應用的範圍還是大幅擴張
7:11.120–7:14.280
你可以將雲端硬碟作為資料讀取的基地
7:14.280–7:16.880
或者將分析結果儲存至雲端硬碟
7:16.880–7:19.120
如此便能處理更複雜的任務
7:19.120–7:20.220
[未翻譯]
7:20.220–7:22.880
我現在想設計 Facebook 社群的貼文和貼圖
7:23.301–7:25.041
我輸入的指令是這樣
7:25.041–7:27.721
要它去網站上找最受歡迎的一則新聞
7:27.721–7:30.741
生成一份臉書貼文以及一份臉書貼圖
7:30.741–7:33.141
重點是要把它儲存在我們 Google Drive 的
7:33.141–7:34.741
叫做 Facebook 的資料夾
7:34.741–7:35.561
注意看
7:35.561–7:37.021
其實現在我的 Google Drive
7:37.021–7:38.941
並沒有這個叫 Facebook 的資料夾
7:38.941–7:41.801
因此它必須要先幫我建立這個資料夾
7:41.801–7:44.081
再把圖片跟文字放到裡面去
7:44.081–7:46.981
接下來就看它怎麼去分析我們的要求
7:46.981–7:49.001
然後開始一步一步去規劃
7:49.001–7:51.161
建立要怎麼執行我們的命令
7:51.161–7:54.501
基本上這個推理的過程是沒有什麼需要注意的地方
7:54.501–7:56.001
我們就快速跳過
7:56.001–7:57.141
直接來看結果
7:57.141–7:58.941
那麼現在我們就等它跑完
7:58.941–8:00.781
最後它告訴我們完成了
8:00.781–8:02.121
我們先看這裡
8:02.121–8:05.101
這是它選定的當天的 Facebook 的一則新聞
8:05.101–8:06.901
這的確是當天的沒錯
8:06.901–8:09.761
它在下面列出了這則新聞的幾個重點
8:09.761–8:11.021
不過我們的命令
8:11.021–8:12.481
重點是要做成檔案
8:12.481–8:14.081
儲存在雲端硬碟上
8:14.081–8:15.741
因此我們往下移動
8:15.741–8:17.281
看到在這裡它有說明
8:17.281–8:19.221
已經在我們的 Google Drive 中
8:19.221–8:21.181
建立了叫做 Facebook 的資料夾
8:21.181–8:23.421
並且在這裡依照了臉書貼文
8:23.421–8:25.401
以及臉書貼圖附上了連結
8:25.401–8:26.961
接著我們點擊連結
8:26.961–8:28.921
它現在會開啟我們的Google Drive
8:28.921–8:31.441
並開啟名為Facebook的資料夾
8:31.441–8:34.561
我們可以看到裡面有一個臉書貼文的文字檔案
8:34.561–8:36.561
以及臉書貼圖的圖片檔案
8:36.561–8:40.061
不過我們打開來看看產生的文字和圖片
8:40.061–8:42.561
發現做出來的效果並不太好
8:42.561–8:45.561
像是這段文字看起來比較像新聞語氣
8:45.561–8:47.061
內容過於正式
8:47.061–8:49.561
不像社群貼文那麼輕鬆
8:49.561–8:52.061
接著我們再打開這張圖片看看
8:52.061–8:54.261
也做成像是科普類的圖片
8:54.261–8:56.561
完全沒有社群貼文那種輕鬆的感覺
8:56.561–8:57.861
其實這很正常
8:57.861–9:00.561
通常它給你的結果無法一次到位
9:00.561–9:02.361
[未翻譯]
9:02.361–9:04.061
再次輸入要求它改進
9:04.061–9:07.261
當然如果你能把改進的要求描述得越詳細
9:07.261–9:09.061
它就能給你更好的結果
9:09.061–9:10.461
如果還是不行
9:10.461–9:13.261
還有一個小技巧就是直接丟給它幾個範例
9:13.261–9:14.661
讓它參考修正
9:14.661–9:16.861
經過反覆幾次調整
9:16.861–9:20.061
你可以看到我的雲端硬碟中Facebook資料夾
9:20.061–9:21.861
增加了許多圖片檔案
9:21.861–9:24.261
這就是我們反覆溝通與修正的成果
9:24.261–9:26.261
[未翻譯]
9:26.261–9:28.661
但我們現在就先假設已經完成了
9:28.661–9:32.061
那麼我們花了很長一段時間才得到這樣的結果
9:32.061–9:35.394
那麼下次如果我們要做類似的工作
9:35.394–9:37.675
比方說去其他網站抓取新聞
9:37.675–9:39.079
製作臉書貼圖
9:39.079–9:42.061
這些試錯的步驟難道要再做一次嗎？
9:42.061–9:45.160
為了讓你下次不需要在同樣的工作上重複花時間
9:45.160–9:46.089
我們建議你
9:46.089–9:48.413
當你要它完成你的工作流程
9:48.413–9:50.427
並且對結果調整到滿意後
9:50.427–9:53.061
就把整個流程做成Skill技能
9:53.061–9:59.061
Skill就是把你的工作流程以及所需的指令或程式碼都打包起來
9:59.061–10:03.101
因為一般人很難憑本事從無到有獨立寫好
10:03.101–10:05.301
真正能上線運作的技能
10:05.301–10:07.141
[未翻譯]
10:07.141–10:10.521
在剛剛驗證了一套實際可以完成工作的流程後
10:10.521–10:12.061
[未翻譯]
10:12.061–10:14.541
將我的整個工作流程製作成技能
10:14.541–10:17.801
讓Spark協助你建立一個技能
10:17.801–10:20.821
輸入完畢後它會開始執行打包程序
10:20.821–10:23.461
不過過程中發生了一些小狀況
10:23.461–10:25.381
不知道是不是最近使用人數過多
10:25.381–10:27.321
導致平台不太穩定或是其他原因
10:27.321–10:31.321
總之我在製作技能時，它卡在這個畫面十分鐘沒有任何反應
10:31.321–10:35.321
遇到這種情況沒關係，因為Spark其實是在雲端運作的
10:35.321–10:39.321
我們這裡顯示卡住不代表真的卡住，因此我們可以跳出來重新整理
10:39.321–10:43.321
重新進入Spark，現在點選技能，這裡我們可以在上方看到
10:43.321–10:47.321
現在新增了一個名稱以TechBankFB為開頭的技能
10:47.321–10:51.321
點選這個選項進去可以看到它已經幫我們完成整個技能架構
10:51.321–10:54.321
那麼接下來要如何使用這個技能呢？
10:54.321–10:59.321
在輸入框輸入斜線即可列出已儲存的技能
10:59.321–11:02.321
接著我們選擇剛剛那個TechBank FB的技能
11:02.321–11:06.321
然後輸入指令請它到國外網站上幫我們找出三則AI相關的科技新聞
11:06.321–11:09.321
並製作成三則臉書的圖文
11:09.321–11:11.321
那麼現在它就開始執行了
11:11.321–11:14.321
也許你會問，我們剛才在建立技能的時候
11:14.321–11:17.321
[未翻譯]
11:17.321–11:19.321
接著製作成臉書的貼文
11:19.321–11:22.321
但現在我們下的指令是去國外網站找三則新聞
11:22.321–11:24.121
製作三篇臉書貼文
11:24.121–11:26.741
這樣不就跟原本的技能內容不一樣了嗎
11:27.181–11:28.321
這裡先說明一下
11:28.321–11:29.921
[未翻譯]
11:29.921–11:31.841
技能並不是死板的規則
11:31.841–11:33.541
而比較像是一個參考指南
11:33.541–11:36.021
Agent會根據你的指令調整流程
11:36.021–11:36.821
試著理解
11:36.821–11:38.701
並達成你所期望的效果
11:38.701–11:39.981
舉這個範例來說
11:39.981–11:42.121
[未翻譯]
11:42.121–11:43.361
替換成國外網站
11:43.361–11:46.181
把產出數量從一則自動變成三則
11:46.181–11:48.801
我們來看看它現在給我們的結果
11:48.801–11:50.381
它在這裡提供了三個
11:50.381–11:52.541
依照先前模板產生的 Facebook 貼圖
11:52.541–11:53.841
然後在這個檔案裡頭
11:53.841–11:55.841
包含了三則國外新聞的 Facebook 貼文
11:55.841–11:58.641
我們切換到我們的 Facebook 資料夾來看
11:58.641–12:01.621
這裡就是生成出來的三則 Facebook 貼圖
12:01.621–12:03.121
明顯看得出來
12:03.121–12:06.001
我們生成的提示詞寫得好像還是太死了
12:06.001–12:09.421
導致這些 Facebook 貼圖除了文字外幾乎沒有變化
12:09.421–12:11.621
不過這事後可以再來持續調整
12:11.621–12:14.381
我們主要看的還是 Skill 的原理以及應用
12:14.381–12:16.721
你可以依照這個原理自己去變化
12:16.721–12:18.001
製作你自己的技能
12:20.381–12:24.141
現在我們再回頭來說排程
12:24.141–12:26.041
[未翻譯]
12:26.041–12:30.121
排程是讓 AI 從被動問答變為主動工作的核心功能
12:30.121–12:35.261
簡單來說排程功能可以讓 Spark 全天後 24 小時在雲端自動運行
12:35.261–12:38.261
因為 Spark 基本就是一台 Google 雲端的電腦
12:38.261–12:40.601
因此即使你把筆電關上
12:40.601–12:43.901
設定好的排程任務依然會在後台自動執行完畢
12:43.901–12:45.681
剛剛在一開始的範例中
12:45.681–12:47.741
它已經幫我們設計了兩個排程工作
12:47.741–12:49.881
首先點選到排程這裡
12:49.881–12:51.421
點選進來可以看到
12:51.421–12:53.681
下面在執行中這個標籤的下方
12:53.681–12:55.441
顯示了有三個任務
12:55.441–12:58.841
而上面這兩個就是他剛剛幫我們設定好的排程任務
12:58.841–13:01.761
那其中第一個匯總每週生成是 AI 動態
13:01.761–13:04.561
下面有標示是每週六上午九點執行
13:04.561–13:07.801
那在下面有顯示上次執行的時間是幾個小時前
13:07.801–13:10.421
那在這個排程任務這裡的最右邊
13:10.421–13:12.101
點選最右邊三個點
13:12.101–13:14.281
這裡就可以進行排程任務的調整
13:14.281–13:17.281
我們點選手動編輯可以跳到這個編輯視窗
13:17.281–13:20.581
下方會顯示出目前這個排程任務的提示詞內容
13:20.581–13:22.121
我們看這個提示詞
13:22.121–13:24.301
其實這內容本質上就還是一個技能
13:24.301–13:27.661
就是叫它幫我們匯總一週的 AI 資訊工作的資訊
13:27.661–13:29.161
整理成一份週報
13:29.161–13:31.381
基本上跟其他的技能沒有兩樣
13:31.381–13:33.621
文中也沒有說明該如何設定排程
13:33.621–13:37.281
它的排程主要是依靠這個界面上的週期表來設定
13:37.281–13:38.901
你可以在這裡進行調整
13:38.901–13:42.581
不過如果你想知道上次排程產生的任務結果
13:42.581–13:44.981
目前 Gemini Spark 的設計非常不好
13:44.981–13:46.901
你必須跳回前一頁
13:46.901–13:49.501
它這裡有一個前往對話串的選項
13:49.501–13:51.021
你點選下去之後
13:51.021–13:53.241
它也只是跳回一開始的頁面這裡
13:53.241–13:55.881
然後你要自己在下方的對話串中
13:55.881–13:58.021
依照標題去對照哪一個對話串
13:58.021–13:59.341
是排程產生的結果
13:59.341–14:01.241
我們先點選進來
14:01.241–14:02.401
看看這裡就列出了
14:02.401–14:04.761
它幫我們依照排程輸出的結果
14:04.761–14:06.201
雖然這個結果還不錯
14:06.201–14:08.081
但我們回頭來看看這個對話串
14:08.081–14:09.021
是不是很混亂
14:09.021–14:11.681
從裡頭要找到特定的排程主題
14:11.681–14:13.181
還真的有點難度
14:13.181–14:14.341
也由於這個關係
14:14.341–14:16.641
所以建議你最好在指令中明確加入
14:16.641–14:19.461
要把成果存在雲端資料夾中的特定位置
14:19.461–14:22.041
這樣就不用來 Spark 裡頭大海撈針
14:22.041–14:24.521
另外要提的一點是
14:24.521–14:28.301
在 Spark 中除了依照時間去觸發排程任務外
14:28.301–14:30.541
也可以依照事件來觸發任務
14:30.541–14:32.401
去執行重複性的動作
14:32.401–14:35.201
比方說你可以要它檢查 Gmail 中
14:35.201–14:36.901
收到特定主題的郵件後
14:36.901–14:38.701
自動進行後續的動作
14:38.701–14:40.761
或是檢查雲端資料夾中
14:40.761–14:42.101
新增了什麼檔案
14:42.101–14:43.641
去進行後續的動作
14:43.641–14:45.541
我們現在來舉一個例子
14:45.541–14:49.541
假設我要針對我每次交易時的發票來進行整理存檔
14:49.541–14:52.941
那我現在打開手機版的 Gemini 並切換到 Spark
14:52.941–14:57.241
接著在對話框中切換至相機模式，拍攝一張發票照片
14:57.241–15:02.241
我在手機上輸入指令，要求將發票照片儲存至 Google Drive 的發票資料夾
15:02.241–15:06.841
你看，雖然是在手機上操作，但因為它與我桌機版的 Spark 使用的是同一個雲端 Spark，所以在體驗和速度上其實是一樣的
15:06.841–15:11.741
使用的是同一個雲端版的 Spark，因此在體驗和速度上其實是一樣的
15:11.741–15:14.821
處理完成後，它還提供了發票的明細資訊
15:14.861–15:17.781
接著我在手機上要求它，以後只要收到發票的圖片
15:17.781–15:20.181
全部放進同一個資料夾讓它執行
15:20.181–15:23.621
我在手機上反覆上傳了四張發票的照片
15:23.621–15:26.821
不過，手機版的 Spark 還是比較陽春
15:26.821–15:28.781
在介面上看不到排程
15:28.781–15:31.041
連接應用程式等側邊欄的內容
15:31.041–15:32.581
也無法進一步設定
15:32.581–15:35.141
因此現在我們切換回桌機版的 Spark
15:35.141–15:36.441
我們在排程這裡
15:36.441–15:38.241
可以看到新增加了一個叫做
15:38.241–15:40.721
自動處理與儲存電子發票的排程
15:40.721–15:42.661
我們點進去查看內容
15:42.661–15:44.361
它上面的觸發條件
15:44.361–15:46.561
目前寫的是收到電子郵件時
15:46.561–15:49.361
主題或是附件中有發票相關內容
15:49.361–15:51.441
才會幫我們觸發這個任務
15:51.441–15:54.301
這個觸發條件是我們先前另外追加的要求
15:54.301–15:56.701
沒有在前面的示範中演示出來
15:56.701–15:59.321
現在我們可以修改這個任務的內容
15:59.321–16:02.621
比方說希望我們的發票除了有單獨的資訊外
16:02.621–16:04.561
還可以有一個統一匯總的表格
16:04.561–16:05.681
這樣方便我整理
16:05.681–16:07.841
我們現在回到上一頁
16:07.841–16:10.561
在設定這裡選擇使用 Gemini 編輯
16:10.561–16:13.081
那麼實際上它的動作是跳回到
16:13.081–16:15.161
我們先前在手機上的對話串裡頭
16:15.161–16:18.441
我們現在在對話串中追加一些新的任務
16:18.441–16:21.641
表示我要把發票的內容整理到試算表中
16:21.641–16:24.021
可以統一看到我在哪裡花了多少錢
16:24.021–16:24.981
以便進行分析
16:24.981–16:27.461
那麼它在這裡處理了一下之後
16:27.461–16:30.201
回答我們它已經在原本的發票資料夾中
16:30.201–16:32.301
新增了一個發票消費記帳表
16:32.301–16:34.761
好，現在我們到雲端硬碟中
16:34.761–16:36.941
打開這個發票資料夾來看一下
16:36.941–16:40.481
在這個資料夾中有幾張是上傳發票的文字內容
16:40.481–16:41.661
[未翻譯]
16:41.661–16:44.921
在最下面有一個叫做發票消費記帳表的試算表
16:44.921–16:47.381
打開後可以看到它已經依照日期
16:47.381–16:50.281
消費地點、商家、金額等資訊
16:50.281–16:51.401
幫我們記錄起來了
16:51.401–16:54.061
這就是你可以利用觸發事件的功能
16:54.061–16:55.401
來建立的排程任務
16:55.401–16:57.501
你也可以思考有哪些週期性的
16:57.501–16:58.621
固定性的工作任務
16:58.621–16:59.821
可以分配給它處理
16:59.821–17:04.841
最後我們來簡單分析一下
17:04.841–17:07.761
雖然 Gemini Spark 與 ChatGPT Work
17:07.761–17:09.181
[未翻譯]
17:09.181–17:11.141
但是其實有很大的差異
17:11.141–17:13.061
首先，Spark 目前僅能串接
17:13.061–17:14.441
Google自家的生態系
17:14.441–17:15.981
功能上受到許多限制
17:15.981–17:19.041
完全不及 ChatGPT Work 的多樣化
17:19.041–17:21.721
此外 Spark 只能處理網路上的內容
17:21.721–17:23.581
無法處理你本機端的檔案
17:23.581–17:25.141
[未翻譯]
17:25.141–17:27.121
比較像是常住在你背景的助理
17:27.121–17:29.481
還無法像ChatGPT Work那樣全面
17:29.481–17:33.101
不過如果你是高度依賴Google服務的重度使用者
17:33.101–17:36.361
Spark也的確能幫你處理很多工作中的瑣事
17:36.361–17:38.741
再來因為Gemini Spark在背景
17:38.741–17:40.681
幫你處理各種自動化任務時
17:40.681–17:43.041
底層調用的依然是Gemini模型
17:43.041–17:44.841
所以它消耗的總算力
17:44.841–17:46.601
基本上是和你的 Gemini App
17:46.601–17:47.941
共用同一個額度池
17:47.941–17:50.121
所以如果你的任務很複雜的話
17:50.121–17:52.581
可能要隨時再設定檢查一下你的用量
17:52.581–17:54.241
好啦,這就是今天
17:54.241–17:56.081
Gemini Spark整個教學的內容
17:56.081–17:58.561
有問題,歡迎在留言告訴我
17:58.561–18:00.921
也請幫我按讚分享,開啟小鈴鐺
18:00.921–18:02.961
今天的教學就到此為止
18:02.961–18:04.641
我們下支影片再見
18:04.641–18:05.401
掰掰
0:00.000–0:04.100
zhGemini的新的AI Agent
Gemini 的新 AI Agent
0:04.100–0:05.380
enGemini Spark
[未翻譯]
0:05.380–0:06.860
zh已经在台湾推出了
已在台灣推出
0:06.860–0:09.320
zh因此这次我将为大家介绍几个
因此這次我將介紹幾個
0:09.320–0:10.840
zh我觉得非常实用的范例
我認為非常實用的範例
0:10.840–0:12.160
zh不过还是要说一下
不過還是要說明一下
0:12.160–0:14.220
zhGemini Spark的定位是什么呢
Gemini Spark 的定位是什麼呢
0:14.220–0:15.080
zh简单的说
簡單來說
0:15.080–0:16.980
zh它是一个给非工程师用的
它是給非工程師使用的
0:16.980–0:19.280
zh用来处理工作上事物的AI Agent
用來處理工作事務的 AI Agent
0:19.280–0:22.600
zh在定位上与Claude Cowork Chat GPT Work
在定位上與 Claude Cowork、ChatGPT Work
0:22.600–0:23.480
zh非常相似
[未翻譯]
0:23.480–0:25.420
zh你可以拿来处理试算表
你可以用它來處理試算表
0:25.420–0:26.200
zh整理公文
[未翻譯]
0:26.200–0:28.200
zh但有一个很大的不同点在于
但有一個很大的不同點在於
0:28.200–0:31.720
zh它是在云端运行的Agent,不是在你的本机端。
它是在雲端運行的 Agent，不是在你的本機端。
0:32.280–0:35.000
zh因此它成了一个24小时联网的AI Agent。
因此它成為了一個 24 小時聯網的 AI Agent。
0:35.420–0:37.760
zh就算你把电脑关上,它也能继续帮你工作。
就算你把電腦關機，它也能繼續幫你工作。
0:38.200–0:41.360
zh你可以让它晚上帮你处理定期任务,早上起来验收。
你可以讓它晚上幫你處理定期任務，早上起來驗收。
0:42.040–0:45.000
zh接下来我们就从设定开始教你怎么使用Gemini Spark,
接下來我們就從設定開始，教你如何使用 Gemini Spark，
0:45.380–0:49.960
zh并且透过几个范例,教你怎么把这个24小时不休息的AI助手建立起来。
並且透過幾個範例，教你怎麼建立這個 24 小時不休息的 AI 助手。
0:52.040–0:53.720
zh首先让我们打开Gemini,
首先讓我們打開 Gemini，
0:54.040–0:57.100
zh目前这项功能对于Pro以上的付费账户开放。
目前這項功能僅對 Pro 以上的付費帳戶開放。
0:57.100–0:59.180
zh不过就算是付费账号
不過即使是付費帳號
0:59.180–1:00.680
zh它也是分批开放的
它也是分批開放的
1:00.680–1:02.080
zh如果轮到你的话
如果輪到你的話
1:02.080–1:03.300
zh看看左边的选单
看看左邊的選單
1:03.300–1:05.020
zh你会在这里看到这个切换至
你會在這裡看到這個切換至
1:05.020–1:06.920
zhSpark的β次式版图示
Spark 的 Beta 版圖示
1:06.920–1:09.240
zh点选进去就可以进入Spark
點選進去就可以進入 Spark
1:09.240–1:11.720
zh那么对于初次使用的人来说
那麼對於初次使用的人來說
1:11.720–1:13.120
zh现在会先有一个欢迎
現在會先出現一個歡迎
1:13.120–1:14.700
zh以及隐私说明的视窗
以及隱私說明的視窗
1:14.700–1:16.200
zh你大致看一下
你大概看一下
1:16.200–1:17.560
zh主要是跟你说明
主要是跟你說明
1:17.560–1:19.180
zh它可以自动帮你执行任务
它可以自動幫你執行任務
1:19.180–1:21.500
zh以及如果你使用到一些第三方服务
以及如果你使用到一些第三方服務
1:21.500–1:23.740
zh可能会有隐私资料共享的风险等等
可能會有隱私資料共享的風險等等
1:23.740–1:25.540
zh看完后按下确认
看完後按下確認
1:25.540–1:27.780
zh就可以真正进入到Spark的页面
就可以真正進入到 Spark 的頁面
1:27.780–1:30.040
zh一开始先看一下这个界面
一開始先看一下這個介面
1:30.040–1:33.060
zh它这是与Gemini完全分离出来的界面
這是與 Gemini 完全分離出來的介面
1:33.060–1:35.920
zh与Gemini原本的侧边栏完全不一样
與 Gemini 原本的側邊欄完全不一樣
1:35.920–1:37.800
zh这些工作栏上面显示的
這些工作欄上面顯示的
1:37.800–1:39.800
zh也就是它目前可以进行的功能
也就是它目前可以進行的功能
1:39.800–1:42.620
zh我们把工作栏由上而下来看一下
我們把工作欄由上而下來看一下
1:42.620–1:44.280
zh最上面这个是工作
最上面這個是工作
1:44.280–1:46.140
zh也就是你主要会用到的功能
也就是你主要會用到的功能
1:46.140–1:48.440
zh切换到这里与它进行对话
切換到這裡與它進行對話
1:48.440–1:49.920
zh交代任务
交代任務
1:49.920–1:50.840
zh再来往下看
再來往下看
1:50.840–1:51.740
zh这个是排程
這個是排程
1:51.740–1:54.880
zh这里是显示一些已经安排好周期性的工作
這裡是顯示一些已經安排好週期性的工作
1:54.880–1:56.660
zh接着再往下
接著再往下
1:56.660–1:57.900
zh这里则是技能
這裡則是技能
1:57.900–1:59.800
zh也就是你在上面打造的一些
也就是你在上面建立的
1:59.800–2:02.120
zh你工作会用到的一些规则以及流程
你工作會用到的一些規則以及流程
2:02.120–2:04.400
zh最后是连接的应用程式
最後是連接的應用程式
2:04.400–2:07.280
zh这是让它可以直接穿梭于各个App之间
這是讓它可以直接穿梭於各個 App 之間
2:07.280–2:10.480
zh代替你执行跨软体多步骤的复杂任务
代替你執行跨軟體多步驟的複雜任務
2:10.480–2:12.140
zh不过这里目前连接的主要
不過這裡目前連接的主要
2:12.140–2:13.940
zh还是以Google家族的服务为主
還是以 Google 家族的服務為主
2:13.940–2:15.500
zh好 我们看到这里
好 我們看到這裡
2:15.500–2:16.740
zh在拿之前我们讲过的
在拿之前我們講過的
2:16.740–2:19.360
zhChatGPT网页版的Work界面来比较一下
ChatGPT 網頁版的 Work 介面來比較一下
2:19.360–2:20.640
zh其实两者之间
其實兩者之間
2:20.640–2:22.660
zh无论是界面 逻辑 以及用法
無論是介面 邏輯 以及用法
2:22.660–2:23.800
zh都是非常近似的
都非常相似
2:23.800–2:26.460
zh你可以把它直接看成是 Gemini 版的 Work
你可以直接把它視為 Gemini 版的 Work
2:26.460–2:29.080
zh那你可能会问两者到底有什么不一样
那你可能會問兩者到底有什麼不一樣
2:29.080–2:33.060
zh关于这个问题我们先来实作几个范例等等再来讨论
關於這個問題我們先來實作幾個範例等等再來討論
2:33.060–2:36.440
zh首先一开始我们进来这个界面后
首先一開始我們進來這個介面後
2:36.440–2:38.680
zh你可以看到在输入框下方这里
你可以看到在輸入框下方這裡
2:38.680–2:42.740
zh已经预设好几个可以协助你更快掌握它的用法的预设提示词
已經預設好幾個可以協助你更快掌握它的用法的預設提示詞
2:42.740–2:44.940
zh像是这里有个 Gemini Spark
像是這裡有個 Gemini Spark
2:44.940–2:48.780
zh设置这个项目用来协助新手快速进行一些基本设定
設定這個專案用來協助新手快速進行一些基本設定
2:48.780–2:50.820
zh那我们就在这里点选下去
那我們就在這裡點選下去
2:50.820–2:52.280
zh点选进去之后
點選進去之後
2:52.280–2:53.980
zh在右边就会跟你开始对话
在右邊就會跟你開始對話
2:53.980–2:55.240
zh在这里说
在這裡說
2:55.240–2:57.400
zh可以透过你的一些Google连接的服务
你可以透過一些 Google 連接的服務
2:57.400–2:58.960
zh让他学会了解你的角色
讓它學習了解你的角色
2:58.960–3:00.840
zh兴趣以及优先的事项
興趣以及優先事項
3:00.840–3:01.860
zh透过这些了解
透過這些了解
3:01.860–3:03.740
zh他可以帮你预先建立好一些技能
它可以幫你預先建立好一些技能
3:03.740–3:04.640
zh以及工作任务
以及工作任務
3:04.640–3:05.720
zh我们就试试看
我們就試試看
3:05.720–3:07.260
zh他是不是真的这么有本事
它是不是真的這麼有本事
3:07.260–3:09.080
zh到底可以对我有多了解
到底能對我有多了解
3:09.080–3:10.780
zh因此在下面回答好
所以接下來好好回答
3:10.780–3:12.900
zh接下来我们看他做了哪些动作
接下來我們看它做了哪些動作
3:12.900–3:14.880
zh首先他看我的Google profile
首先它查看我的 Google 個人檔案
3:14.880–3:16.780
zh其实我是第一次听到这个
其實我是第一次聽到這個
3:16.780–3:18.160
zh查了资料后发现
查了資料後發現
3:18.160–3:21.000
zh这是我们对一些书籍、电影专辑的评论。
這是我們對一些書籍、電影、專輯的評論。
3:21.380–3:23.000
zh总之我从没用过这个功能。
總之我從沒用過這個功能。
3:23.420–3:25.700
zh再来它会启动Google Workspace Search,
再來它會啟動 Google Workspace 搜尋
3:26.040–3:30.340
zh这是搜寻我们的Gmail、云端硬碟、日历文件及日志等内容。
這是搜尋我們的 Gmail、雲端硬碟、日曆、文件及日誌等內容。
3:30.680–3:33.560
zh然后它去检视我们的Google形式力、Gmail等等。
然後它去檢視我們的 Google 表單、Gmail 等等。
3:34.280–3:36.660
zh总之就是透过各种Google服务的串接,
總之就是透過各種 Google 服務的串接
3:36.780–3:39.200
zh它尝试理解我们工作习惯以及属性。
它嘗試理解我們的工作習慣以及屬性。
3:39.580–3:40.900
zh到了最后进行总结,
到了最後進行總結
3:41.020–3:44.020
zh它给了我们一个针对它对我们的了解进行的设定档。
它給了我們一個針對它對我們的了解所進行的設定檔。
3:44.320–3:45.580
zh我们来看一下这个内容,
我們來看一下這個內容
3:45.580–3:46.940
zh这里包括名字
這裡包括名字
3:46.940–3:49.820
zh实用的语言居住在新北市都没有错误
使用的語言、居住在新北市都沒有錯誤
3:49.820–3:52.120
zh再来他表示我的目标或是兴趣
再來他表示我的目標或是興趣
3:52.120–3:53.780
zh是深层式AI工具
是深度 AI 工具
3:53.780–3:55.220
zh自动化工作流研究
自動化工作流研究
3:55.220–3:57.780
zh以及科技影音内容计划与脚本撰写
以及科技影音內容計畫與腳本撰寫
3:57.780–4:00.600
zh然后我的角色是科技媒体资深编辑
然後我的角色是科技媒體資深編輯
4:00.600–4:01.700
zh以及内容创作者
以及內容創作者
4:01.700–4:02.880
zh这部分也很正确
這部分也很正確
4:02.880–4:04.500
zh然后在优先顺序这里
然後在優先順序這裡
4:04.500–4:06.600
zh他列出的三点看来也很合理
他列出的三點看來也很合理
4:06.600–4:08.240
zh然后最后这里显示的是
然後最後這裡顯示的是
4:08.240–4:11.020
zh他建议这个助理与我在协同工作上的建议
他建議這個助理與我在協同工作上的建議
4:11.020–4:12.480
zh他列出的是这两点
他列出的是這兩點
4:12.480–4:13.780
zh看起来也没有问题
看起來也沒有問題
4:13.780–4:16.340
zh那他問我要不要儲存我也回答好
那他問我是否要儲存，我也回答說好
4:16.340–4:17.560
zh那在儲存之後
儲存之後
4:17.560–4:20.100
zh他又問我是否要幫我安排一些排程的工作
他又問我是否要幫我安排一些排程工作
4:20.100–4:21.740
zh那就讓他試試看好了
那就讓他試試看吧
4:21.740–4:24.720
zh最終他幫我安排了兩個排程工作
最後他幫我安排了兩項排程工作
4:24.720–4:26.960
zh第一個是在每周六上午9點
第一個是在每週六上午9點
4:26.960–4:28.960
zh生成AI與科技趨勢周報
生成式人工智慧與科技趨勢週報
4:28.960–4:32.020
zh另一個是在每周二與周四中午12點
另一個則是在每週二與週四中午12點
4:32.020–4:35.020
zh進行TK邦影音細化與內容進度追蹤
執行 TK 邦影音的細分與內容進度追蹤
4:35.020–4:37.920
zh另外還有一個並沒有標示排程的項目
另外還有一個沒有標示排程的項目
4:37.920–4:40.500
zh表示他就是一般的工作任務
這代表他是一般的工作任務
4:40.500–4:40.800
zh好的
[未翻譯]
4:40.800–4:42.840
zh這就是透過他對我的了解
這就是透過他對我了解
4:42.840–4:44.680
zh我们几乎没有输入任何内容
我們幾乎沒有輸入任何內容
4:44.680–4:46.520
zh就帮我自动完成的设置
就幫我自動完成的設定
4:46.520–4:49.080
zh那么我们现在跳回主页面这里
那麼我們現在跳回主頁面這裡
4:49.080–4:51.500
zh刚刚他帮我们自动设定了一个
剛剛他幫我們自動設定了一個
4:51.500–4:53.020
zh基本与他沟通的流程
基本與他溝通的流程
4:53.020–4:54.160
zh以及设定的规则
以及設定的規則
4:54.160–4:57.100
zh另外又帮我们设定了两个工作排程
另外又幫我們設定了兩個工作排程
4:57.100–4:58.820
zh那么我们现在要去哪里
那麼我們現在要去哪裡
4:58.820–5:00.520
zh找到这两个建立的内容呢
找到這兩個建立的內容呢
5:00.520–5:02.580
zh先来看他设定的规则
先來看他設定的規則
5:02.580–5:04.540
zh我们点选左边的技能
我們點選左邊的技能
5:04.540–5:06.800
zh这里在右边出来的技能页面这里
這裡在右邊出現的技能頁面這裡
5:06.800–5:08.760
zh下方有一个使用中的列表
下方有一個使用中的列表
5:08.760–5:10.860
zh这里目前只使用一个技能
這裡目前只使用一個技能
5:10.860–5:12.400
zh我们移到最右边
我們移到最右邊
5:12.400–5:13.900
zh点选这三个点的设定
點選這三個點的設定
5:13.900–5:15.580
zh然后点选手动编辑
然後點選手動編輯
5:15.580–5:17.940
zh在跳出来的这个视窗这里
在跳出來的這個視窗這裡
5:17.940–5:18.720
zh就可以看到
就可以看見
5:18.720–5:20.500
zh这是刚刚他帮我们写好的
這是剛剛他幫我們寫好的
5:20.500–5:21.940
zh基本工作设定的内容
基本工作設定的內容
5:21.940–5:24.020
zh决定了他与我们的对话方式
決定了他與我們的對話方式
5:24.020–5:25.400
zh工作流程规则
工作流程規則
5:25.400–5:26.620
zh偏好的语言等等
偏好的語言等等
5:26.620–5:28.540
zh如果你需要微调的话
如果你需要微調的話
5:28.540–5:29.620
zh可以在这里调整
可以在這裡調整
5:29.620–5:31.720
zh那么跳出来回到刚刚的画面
那麼跳出來回到剛剛的畫面
5:31.720–5:34.020
zh我们再来点选左边的排程
我們再來點選左邊的排程
5:34.020–5:35.740
zh就可以看到在这个页面这里
就可以在這個頁面看到
5:35.740–5:37.480
zh就可以找到他刚刚帮我们
就可以找到他剛剛幫我們
5:37.480–5:39.020
zh设定好的两个排程工作
設定好的兩個排程工作
5:39.020–5:41.140
zh那么我们到这里先暂停一下
那麼我們到這裡先暫停一下
5:41.140–5:44.660
zh目前为止我们看了一遍 Gemini Spark 基本的界面
到目前為止我們看了一遍 Gemini Spark 基本的介面
5:44.660–5:48.380
zh以及透过对话的方式帮我们建立好了基本的设定档
以及透過對話的方式幫我們建立好了基本的設定檔
5:48.380–5:50.040
zh以及简单的排程工作
以及簡單的排程工作
5:50.040–5:53.520
zh再接下来我们要先跳出来讲另外两个功能
再接下來我們要先跳出來講另外兩個功能
5:53.520–5:55.680
zh连接的应用程式以及技能
連接的應用程式以及技能
5:55.680–5:57.120
zh理解了这两个功能
理解了這兩個功能
5:57.120–5:59.340
zh你才知道 Gemini Spark 的能力范围
你才知道 Gemini Spark 的能力範圍
5:59.340–6:01.180
zh以及怎么指挥它做事
以及怎麼指揮它做事
6:01.180–6:08.540
zh现在来说 Gemini Spark 利用了它与 Google 家族的生态优势
現在來說 Gemini Spark 利用了它與 Google 家族的生態優勢
6:08.540–6:10.900
zh与其他的 Google 服务进行了整合
與其他的 Google 服務進行了整合
6:10.900–6:14.260
zh我们点选左边连接的应用程式这里
我們點選左邊連接的應用程式這裡
6:14.260–6:15.700
zh就可以在右边看到
就可以在右邊看到
6:15.700–6:18.020
zh你可以将Gemini Spark与Gmail
你可以將 Gemini Spark 與 Gmail
6:18.020–6:18.880
zhGoogle文件
[未翻譯]
6:18.880–6:20.140
zhGoogle云端硬碟
Google 雲端硬碟
6:20.140–6:21.760
zh以及Google Keep进行连减
以及 Google Keep 進行連接
6:21.760–6:25.100
zh目前来说你可以在这里读取这些服务中的内容
目前來說你可以在這裡讀取這些服務中的內容
6:25.100–6:26.820
zh也可以把资料写入进去
也可以把資料寫入進去
6:26.820–6:30.160
zh等于说是让Spark的应用范围又扩张到更远了
等於說是讓 Spark 的應用範圍又擴張到更遠了
6:30.160–6:31.540
zh不过同样的功能
不過同樣的功能
6:31.540–6:33.680
zhChat GPT Work其实也有
Chat GPT Work 其實也有
6:33.680–6:35.420
zh在那边叫做外挂程式
在那邊叫做外掛程式
6:35.420–6:38.640
zh我们来看一下GPT Work的外挂程式有多少
我們來看一下 GPT Work 的外掛程式有多少
6:38.640–6:40.480
zh你看这样一直往下拉
你看這樣一直往下拉
6:40.480–6:41.880
zh可以說是一眼望不完
可以說是一眼望不到盡頭
6:41.880–6:42.980
zh而相較之下
相比之下
6:42.980–6:45.580
zhSpark可以連接的應用程式不超過十個
Spark能連接的應用程式不超過十個
6:45.580–6:47.080
zh真的是少得可憐
真的少得可憐
6:47.080–6:47.980
zh可想而知
[未翻譯]
6:47.980–6:49.980
zh可以應用的範圍要陽春得多
能應用的範圍要陽春得多
6:49.980–6:52.380
zh這點是Spark需要加強的地方
這點正是 Spark 需要改進的地方
6:52.380–6:54.080
zh雖然說在下面這裡
不過在下面這裡
6:54.080–6:56.080
zh他說他可以支援用mcp的方式
他表示可以透過MCP方式來支援
6:56.080–6:57.980
zh來連接到其他的第三方程式
以便連接至其他第三方應用程式
6:57.980–7:00.280
zh但是他必須要用oOS的方式
但是他必須要用 OS 的方式
7:00.280–7:02.580
zh因此可以使用的範圍又大幅縮小
因此可用範圍又大幅縮小
7:02.580–7:04.080
zh目前也不值得去研究
目前也不值得去深入研究
7:04.080–7:06.080
zh還是等到Google未來改進再說吧
還是等 Google 未來改進再說吧
7:06.080–7:08.580
zh不管怎麼樣有了雲端硬碟的支援
不過有了雲端硬碟的支援
7:08.580–7:11.120
zhSpark 可以應用的範圍還是大幅的擴張
Spark 可以應用的範圍還是大幅擴張
7:11.120–7:14.280
zh你可以把雲端硬碟當成是你資料讀取的基地
你可以將雲端硬碟作為資料讀取的基地
7:14.280–7:16.880
zh或是把分析之後的結果放到雲端硬碟上
或者將分析結果儲存至雲端硬碟
7:16.880–7:19.120
zh這樣就可以讓它進行更複雜的工作
如此便能處理更複雜的任務
7:19.120–7:20.220
zh舉例來說
[未翻譯]
7:20.220–7:22.880
zh我現在想要設計臉書社群的貼文以及貼圖
我現在想設計 Facebook 社群的貼文和貼圖
7:23.301–7:25.041
zh我输入的指令是这样
我輸入的指令是這樣
7:25.041–7:27.721
zh要它去网站上找最受欢迎的一则新闻
要它去網站上找最受歡迎的一則新聞
7:27.721–7:30.741
zh生成一份脸书贴文以及一份脸书贴图
生成一份臉書貼文以及一份臉書貼圖
7:30.741–7:33.141
zh重点是要把它储存在我们 Google Drive 的
重點是要把它儲存在我們 Google Drive 的
7:33.141–7:34.741
zh叫做 Facebook 的资料夹
叫做 Facebook 的資料夾
7:34.741–7:35.561
zh注意哦
注意看
7:35.561–7:37.021
zh其实现在我的 Google Drive
其實現在我的 Google Drive
7:37.021–7:38.941
zh并没有这个叫Facebook的资料夹
並沒有這個叫 Facebook 的資料夾
7:38.941–7:41.801
zh因此他必须要自己先帮我建立这个资料夹
因此它必須要先幫我建立這個資料夾
7:41.801–7:44.081
zh再把图片跟文字放到里面去
再把圖片跟文字放到裡面去
7:44.081–7:46.981
zh接下来就看他怎么样去分析我们的要求
接下來就看它怎麼去分析我們的要求
7:46.981–7:49.001
zh然后开始一步一步去规划
然後開始一步一步去規劃
7:49.001–7:51.161
zh建立要怎么执行我们的命令
建立要怎麼執行我們的命令
7:51.161–7:54.501
zh基本上这个推理的过程是没有什么需要注意的地方
基本上這個推理的過程是沒有什麼需要注意的地方
7:54.501–7:56.001
zh我们就快速跳过
我們就快速跳過
7:56.001–7:57.141
zh直接来看结果
直接來看結果
7:57.141–7:58.941
zh那么现在我们就等他跑完
那麼現在我們就等它跑完
7:58.941–8:00.781
zh最后他告诉我们完成了
最後它告訴我們完成了
8:00.781–8:02.121
zh我们先看这里
我們先看這裡
8:02.121–8:05.101
zh这是他选定的当天的T克邦的一则新闻
這是它選定的當天的 Facebook 的一則新聞
8:05.101–8:06.901
zh这的确是当天的没错
這的確是當天的沒錯
8:06.901–8:09.761
zh它在下面列出了这则新闻的几个重点
它在下面列出了這則新聞的幾個重點
8:09.761–8:11.021
zh不过我们的命令
不過我們的命令
8:11.021–8:12.481
zh重点是要做成档案
重點是要做成檔案
8:12.481–8:14.081
zh储存在云端硬碟上
儲存在雲端硬碟上
8:14.081–8:15.741
zh因此我们往下移动
因此我們往下移動
8:15.741–8:17.281
zh看到在这边它有说明
看到在這裡它有說明
8:17.281–8:19.221
zh已经在我们的Google Drive中
已經在我們的 Google Drive 中
8:19.221–8:21.181
zh建立了叫做Facebook的资料夹
建立了叫做 Facebook 的資料夾
8:21.181–8:23.421
zh并且在这里依照了脸书贴文
並且在這裡依照了臉書貼文
8:23.421–8:25.401
zh以及脸书贴图附上了连接
以及臉書貼圖附上了連結
8:25.401–8:26.961
zh那我们点选连接
接著我們點擊連結
8:26.961–8:28.921
zh它现在就打开我们的Google Drive
它現在會開啟我們的Google Drive
8:28.921–8:31.441
zh并且开启了这个叫做Facebook的资料夹
並開啟名為Facebook的資料夾
8:31.441–8:34.561
zh我们可以看到现在有一个脸书贴文的文字档案
我們可以看到裡面有一個臉書貼文的文字檔案
8:34.561–8:36.561
zh以及脸书贴图的图片档案
以及臉書貼圖的圖片檔案
8:36.561–8:40.061
zh不過我們打開來看一下所產生的文字以及圖片
不過我們打開來看看產生的文字和圖片
8:40.061–8:42.561
zh發現它做出來的效果並不是很好
發現做出來的效果並不太好
8:42.561–8:45.561
zh像是這個文字看起來比較像是新聞的語氣
像是這段文字看起來比較像新聞語氣
8:45.561–8:47.061
zh內容太過於正式
內容過於正式
8:47.061–8:49.561
zh不像是社群用的貼文那麼輕鬆
不像社群貼文那麼輕鬆
8:49.561–8:52.061
zh那另外再來打開這個圖片看看
接著我們再打開這張圖片看看
8:52.061–8:54.261
zh也是做成像是科普類的圖片
也做成像是科普類的圖片
8:54.261–8:56.561
zh一點也沒有社群那種輕鬆感
完全沒有社群貼文那種輕鬆的感覺
8:56.561–8:57.861
zh其實這也很正常
其實這很正常
8:57.861–9:00.561
zh通常它給你的結果都沒辦法一次到位
通常它給你的結果無法一次到位
9:00.561–9:02.361
zh因此我們回到Spark這裡
[未翻譯]
9:02.361–9:04.061
zh再輸入要求它改進
再次輸入要求它改進
9:04.061–9:07.261
zh當然如果你能把改進的要求描述的越詳細
當然如果你能把改進的要求描述得越詳細
9:07.261–9:09.061
zh那它可以給你更好的結果
它就能給你更好的結果
9:09.061–9:10.461
zh那如果還是不行
如果還是不行
9:10.461–9:13.261
zh還有一個小技巧就是直接丟給他幾個範例
還有一個小技巧就是直接丟給它幾個範例
9:13.261–9:14.661
zh讓他參考修正
讓它參考修正
9:14.661–9:16.861
zh經過反覆幾次調整的動作
經過反覆幾次調整
9:16.861–9:20.061
zh你可以看到我的雲端硬碟中的Facebook資料夾
你可以看到我的雲端硬碟中Facebook資料夾
9:20.061–9:21.861
zh多了很多圖片檔案
增加了許多圖片檔案
9:21.861–9:24.261
zh這就是我們反覆溝通修正的結果
這就是我們反覆溝通與修正的成果
9:24.261–9:26.261
zh當然多做幾次一定會更好
[未翻譯]
9:26.261–9:28.661
zh但我們現在就先假定已經完成了
但我們現在就先假設已經完成了
9:28.661–9:32.061
zh那麼我們花了很長的一段時間得到這樣的結果
那麼我們花了很長一段時間才得到這樣的結果
9:32.061–9:35.394
zh那么下次如果我们要再做一次类似的工作,
那麼下次如果我們要做類似的工作
9:35.394–9:37.675
zh比方说去其他的网站抓新闻,
比方說去其他網站抓取新聞
9:37.675–9:39.079
zh做脸书贴图的话,
製作臉書貼圖
9:39.079–9:42.061
zh那这些试错的步骤难道要再来一次吗?
這些試錯的步驟難道要再做一次嗎？
9:42.061–9:45.160
zh为了下次你不需要重复时间在同样的工作上,
為了讓你下次不需要在同樣的工作上重複花時間
9:45.160–9:46.089
zh我们建议你,
我們建議你
9:46.089–9:48.413
zh当你要他做完一件你的工作流程,
當你要它完成你的工作流程
9:48.413–9:50.427
zh并且对于结果调整到满意后,
並且對結果調整到滿意後
9:50.427–9:53.061
zh就把这整个流程做成Skill技能。
就把整個流程做成Skill技能
9:53.061–9:59.061
zhSkill就是把你的工作流程以及所需要的指令或是程式码都打包起来。
Skill就是把你的工作流程以及所需的指令或程式碼都打包起來
9:59.061–10:03.101
zh由於一般人很難可以憑本事從無到有獨立寫好
因為一般人很難憑本事從無到有獨立寫好
10:03.101–10:05.301
zh可以真正能上線工作的skill
真正能上線運作的技能
10:05.301–10:07.141
zh因此建議你像我一樣
[未翻譯]
10:07.141–10:10.521
zh在剛剛驗證出一套實際可以完成工作的流程後
在剛剛驗證了一套實際可以完成工作的流程後
10:10.521–10:12.061
zh現在就在這裡輸入
[未翻譯]
10:12.061–10:14.541
zh把我的整個工作流程製作成技能
將我的整個工作流程製作成技能
10:14.541–10:17.801
zh讓Spark協助你去做好一個技能
讓Spark協助你建立一個技能
10:17.801–10:20.821
zh輸入好之後它會開始執行幫你打包
輸入完畢後它會開始執行打包程序
10:20.821–10:23.461
zh不過在這個過程中發生幾次小插曲
不過過程中發生了一些小狀況
10:23.461–10:25.381
zh不知道是最近太多人使用
不知道是不是最近使用人數過多
10:25.381–10:27.321
zh導致平台不大穩或是怎麼樣
導致平台不太穩定或是其他原因
10:27.321–10:31.321
zh總之我製作技能時,它卡在這個畫面10分鐘沒有任何反應
總之我在製作技能時，它卡在這個畫面十分鐘沒有任何反應
10:31.321–10:35.321
zh遇到這情況沒有關係,因為Spark它其實是在雲端跑的
遇到這種情況沒關係，因為Spark其實是在雲端運作的
10:35.321–10:39.321
zh我們這裡卡住不代表是真的卡住,因此我們可以跳出來更新一下
我們這裡顯示卡住不代表真的卡住，因此我們可以跳出來重新整理
10:39.321–10:43.321
zh重新進入Spark,現在點選技能,這裡我們可以在上面看到
重新進入Spark，現在點選技能，這裡我們可以在上方看到
10:43.321–10:47.321
zh現在新增了一個名字以TechBankFB為開頭的技能
現在新增了一個名稱以TechBankFB為開頭的技能
10:47.321–10:51.321
zh在這個選項點選進去可以看到它已經幫我們把整個技能架構完成了
點選這個選項進去可以看到它已經幫我們完成整個技能架構
10:51.321–10:54.321
zh那麼接下來要怎麼樣使用這個技能呢?
那麼接下來要如何使用這個技能呢？
10:54.321–10:59.321
zh我們在輸入框這裡,輸入斜線就可以列出目前我們儲存下來的技能
在輸入框輸入斜線即可列出已儲存的技能
10:59.321–11:02.321
zh那我們選擇剛剛這個TechBank FB的技能
接著我們選擇剛剛那個TechBank FB的技能
11:02.321–11:06.321
zh然後輸入請他到國外網站上幫我們找出三則AI相關的科技新聞
然後輸入指令請它到國外網站上幫我們找出三則AI相關的科技新聞
11:06.321–11:09.321
zh然後製作成三則臉書的圖文
並製作成三則臉書的圖文
11:09.321–11:11.321
zh那麼現在他就開始執行了
那麼現在它就開始執行了
11:11.321–11:14.321
zh或許你會問剛剛我們在製作技能的時候
也許你會問，我們剛才在建立技能的時候
11:14.321–11:17.321
zh明明內容是去TKBON網站上找一則新聞
[未翻譯]
11:17.321–11:19.321
zh然後製作成臉書的圖文
接著製作成臉書的貼文
11:19.321–11:22.321
zh可是現在我們下的指令是去國外網站找三則新聞
但現在我們下的指令是去國外網站找三則新聞
11:22.321–11:24.121
zh做成三則臉書圖文
製作三篇臉書貼文
11:24.121–11:26.741
zh這樣不是跟原本的技能內容不一樣嗎?
這樣不就跟原本的技能內容不一樣了嗎
11:27.181–11:28.321
zh在這裡說明一下
這裡先說明一下
11:28.321–11:29.921
zh在Spark中
[未翻譯]
11:29.921–11:31.841
zhScale並不是死板的規則
技能並不是死板的規則
11:31.841–11:33.541
zh而比較像是一個參考的指南
而比較像是一個參考指南
11:33.541–11:36.021
zhAgent會依照你的指令去調整流程
Agent會根據你的指令調整流程
11:36.021–11:36.821
zh嘗試理解
試著理解
11:36.821–11:38.701
zh並且達到你想要的效果
並達成你所期望的效果
11:38.701–11:39.981
zh以這個範例來說
舉這個範例來說
11:39.981–11:42.121
zh它會將來源網站從Tickerbomb動態
[未翻譯]
11:42.121–11:43.361
zh抽換成國外網站
替換成國外網站
11:43.361–11:46.181
zh把產出數量從一則自動變成到三則
把產出數量從一則自動變成三則
11:46.181–11:48.801
zh我們看看現在它給我們的結果
我們來看看它現在給我們的結果
11:48.801–11:50.381
zh它在這裡給了我們三個
它在這裡提供了三個
11:50.381–11:52.541
zh依照先前的模板产生的脸书贴图
依照先前模板產生的 Facebook 貼圖
11:52.541–11:53.841
zh然后在这个文件里头
然後在這個檔案裡頭
11:53.841–11:55.841
zh包含了三则国外新闻的脸书贴文
包含了三則國外新聞的 Facebook 貼文
11:55.841–11:58.641
zh我们切换到我们Facebook资料夹来看
我們切換到我們的 Facebook 資料夾來看
11:58.641–12:01.621
zh这里就是生成出来的三则脸书贴图
這裡就是生成出來的三則 Facebook 貼圖
12:01.621–12:03.121
zh明显看得出来
明顯看得出來
12:03.121–12:06.001
zh我们生涂的提示词写得好像还是太死了
我們生成的提示詞寫得好像還是太死了
12:06.001–12:09.421
zh导致这些脸书贴图除了文字外几乎没有变化
導致這些 Facebook 貼圖除了文字外幾乎沒有變化
12:09.421–12:11.621
zh不过这事后可以再来持续调整
不過這事後可以再來持續調整
12:11.621–12:14.381
zh我们主要看的还是skill的原理以及应用
我們主要看的還是 Skill 的原理以及應用
12:14.381–12:16.721
zh你可以依照个原理自己去变化
你可以依照這個原理自己去變化
12:16.721–12:18.001
zh制作你自己的技能
製作你自己的技能
12:20.381–12:24.141
zh现在我们再回过头来说排程
現在我們再回頭來說排程
12:24.141–12:26.041
zh在 Gemini Spark 中
[未翻譯]
12:26.041–12:30.121
zh排程是让 AI 从被动问答变为主动工作的核心的功能
排程是讓 AI 從被動問答變為主動工作的核心功能
12:30.121–12:35.261
zh简单来说排程功能可以让 Spark 全天后 24 小时在云端自动运行
簡單來說排程功能可以讓 Spark 全天後 24 小時在雲端自動運行
12:35.261–12:38.261
zh因为 Spark 基本就是一台 Google 云端的电脑
因為 Spark 基本就是一台 Google 雲端的電腦
12:38.261–12:40.601
zh因此即使你把笔电关上
因此即使你把筆電關上
12:40.601–12:43.901
zh设定好的排程任务依然会在后台自动执行完毕
設定好的排程任務依然會在後台自動執行完畢
12:43.901–12:45.681
zh刚刚在一开始的范例中
剛剛在一開始的範例中
12:45.681–12:47.741
zh它已经帮我们设计了两个排程工作
它已經幫我們設計了兩個排程工作
12:47.741–12:49.881
zh首先点选到排程这里
首先點選到排程這裡
12:49.881–12:51.421
zh点选进来可以看到
點選進來可以看到
12:51.421–12:53.681
zh下面在执行中这个标签的下方
下面在執行中這個標籤的下方
12:53.681–12:55.441
zh显示了有三个任务
顯示了有三個任務
12:55.441–12:58.841
zh而上面这两个就是他刚刚帮我们设定好的排程任务
而上面這兩個就是他剛剛幫我們設定好的排程任務
12:58.841–13:01.761
zh那其中第一个汇总每周生成是AI动态
那其中第一個匯總每週生成是 AI 動態
13:01.761–13:04.561
zh下面有标示是每周六上午九点执行
下面有標示是每週六上午九點執行
13:04.561–13:07.801
zh那在下面有显示上次执行的时间是几个小时前
那在下面有顯示上次執行的時間是幾個小時前
13:07.801–13:10.421
zh那在这个排程任务这里的最右边
那在這個排程任務這裡的最右邊
13:10.421–13:12.101
zh点选最右边三个点
點選最右邊三個點
13:12.101–13:14.281
zh这里就可以进行排程任务的调整
這裡就可以進行排程任務的調整
13:14.281–13:17.281
zh我们点选手动编辑可以跳到这个编辑窗口
我們點選手動編輯可以跳到這個編輯視窗
13:17.281–13:20.581
zh下方会显示出目前这个排程任务的提示词内容
下方會顯示出目前這個排程任務的提示詞內容
13:20.581–13:22.121
zh我们看这个提示词
我們看這個提示詞
13:22.121–13:24.301
zh其实这内容本质上就还是一个技能
其實這內容本質上就還是一個技能
13:24.301–13:27.661
zh就是叫它帮我们汇总一周的AI资讯工作的资讯
就是叫它幫我們匯總一週的 AI 資訊工作的資訊
13:27.661–13:29.161
zh整理成一个周报
整理成一份週報
13:29.161–13:31.381
zh基本上跟其他的技能没有两样
基本上跟其他的技能沒有兩樣
13:31.381–13:33.621
zh文中也没有说要怎么排程
文中也沒有說明該如何設定排程
13:33.621–13:37.281
zh它的排程主要是依靠这个界面上面的周期表来设定
它的排程主要是依靠這個界面上的週期表來設定
13:37.281–13:38.901
zh你可以在这里进行调整
你可以在這裡進行調整
13:38.901–13:42.581
zh不过如果你想知道上次排程产生出来的任务结果
不過如果你想知道上次排程產生的任務結果
13:42.581–13:44.981
zh目前Gemini Spark的设计的非常不好
目前 Gemini Spark 的設計非常不好
13:44.981–13:46.901
zh你必须要跳回到前一页
你必須跳回前一頁
13:46.901–13:49.501
zh它在这里有一个前往对话串的选项
它這裡有一個前往對話串的選項
13:49.501–13:51.021
zh你点选下去之后
你點選下去之後
13:51.021–13:53.241
zh它也只是跳回到一开始的页面这里
它也只是跳回一開始的頁面這裡
13:53.241–13:55.881
zh然后你要自己在下面的对话串中
然後你要自己在下方的對話串中
13:55.881–13:58.021
zh依照标题去对照哪一个对话串
依照標題去對照哪一個對話串
13:58.021–13:59.341
zh是排成出来的结果
是排程產生的結果
13:59.341–14:01.241
zh我们先点选进来
我們先點選進來
14:01.241–14:02.401
zh看看这里就列出了
看看這裡就列出了
14:02.401–14:04.761
zh它帮我们依照排成输出的结果
它幫我們依照排程輸出的結果
14:04.761–14:06.201
zh虽然这个结果还不错
雖然這個結果還不錯
14:06.201–14:08.081
zh但我们回头来看看这个对话串
但我們回頭來看看這個對話串
14:08.081–14:09.021
zh是不是很混乱
是不是很混亂
14:09.021–14:11.681
zh从里头要找到特定的排成主题
從裡頭要找到特定的排程主題
14:11.681–14:13.181
zh还真的有点难度
還真的有點難度
14:13.181–14:14.341
zh也由于这个关系
也由於這個關係
14:14.341–14:16.641
zh所以建议你最好在指令中明确加入
所以建議你最好在指令中明確加入
14:16.641–14:19.461
zh要把成果存在云端资料夹中的特定位置
要把成果存在雲端資料夾中的特定位置
14:19.461–14:22.041
zh这样就不用来Spark里头大海捞针
這樣就不用來 Spark 裡頭大海撈針
14:22.041–14:24.521
zh另外要提的一点是
另外要提的一點是
14:24.521–14:28.301
zh在Spark中除了依照时间去触发排程任务外
在 Spark 中除了依照時間去觸發排程任務外
14:28.301–14:30.541
zh也可以依照事件来触发任务
也可以依照事件來觸發任務
14:30.541–14:32.401
zh去执行重复性的动作
去執行重複性的動作
14:32.401–14:35.201
zh比方说你可以要它检查Gmail中
比方說你可以要它檢查 Gmail 中
14:35.201–14:36.901
zh收到特定主题的邮件后
收到特定主題的郵件後
14:36.901–14:38.701
zh自动进行后续的动作
自動進行後續的動作
14:38.701–14:40.761
zh或是检查云端资料夹中
或是檢查雲端資料夾中
14:40.761–14:42.101
zh新增了什么档案
新增了什麼檔案
14:42.101–14:43.641
zh去进行后续的动作
去進行後續的動作
14:43.641–14:45.541
zh我们现在来举一个例子
我們現在來舉一個例子
14:45.541–14:49.541
zh假設我要針對我每次交易時發票來進行整理存檔
假設我要針對我每次交易時的發票來進行整理存檔
14:49.541–14:52.941
zh那我現在打開我手機版的 Gemini 切換到 Spark
那我現在打開手機版的 Gemini 並切換到 Spark
14:52.941–14:57.241
zh然後在對話框這裡切換到相機 拍下一張發票的照片
接著在對話框中切換至相機模式，拍攝一張發票照片
14:57.241–15:02.241
zh我在手機上輸入 幫我把發票照片儲存在我的 Drive 中的發票資料夾
我在手機上輸入指令，要求將發票照片儲存至 Google Drive 的發票資料夾
15:02.241–15:06.841
zh你看 雖然是在手機上 但是因為其實它與我的桌機版的 Spark
你看，雖然是在手機上操作，但因為它與我桌機版的 Spark 使用的是同一個雲端 Spark，所以在體驗和速度上其實是一樣的
15:06.841–15:11.741
zh用的是同一個雲端的 Spark 因此在體驗上以及速度上其實是一樣的
使用的是同一個雲端版的 Spark，因此在體驗和速度上其實是一樣的
15:11.741–15:14.821
zh那處理完之後它還給了我發票的明細資訊
處理完成後，它還提供了發票的明細資訊
15:14.861–15:17.781
zh那我在手機上要它以後只要收到發票的圖檔
接著我在手機上要求它，以後只要收到發票的圖片
15:17.781–15:20.181
zh都放到同樣的資料夾中讓它執行
全部放進同一個資料夾讓它執行
15:20.181–15:23.621
zh我這樣在手機上反覆上傳了四張發票的照片
我在手機上反覆上傳了四張發票的照片
15:23.621–15:26.821
zh不過呢,手機版的Spark還是陽春了一點
不過，手機版的 Spark 還是比較陽春
15:26.821–15:28.781
zh在介面上我們看不到排程
在介面上看不到排程
15:28.781–15:31.041
zh连接应用程式那些侧边栏的内容
連接應用程式等側邊欄的內容
15:31.041–15:32.581
zh也无法进一步设定
也無法進一步設定
15:32.581–15:35.141
zh因此现在我们切换回桌机版的Spar
因此現在我們切換回桌機版的 Spark
15:35.141–15:36.441
zh我们在排程这里
我們在排程這裡
15:36.441–15:38.241
zh可以看到新增加了一个叫做
可以看到新增加了一個叫做
15:38.241–15:40.721
zh自动处理与硅档电子发票的排程
自動處理與儲存電子發票的排程
15:40.721–15:42.661
zh我们点选进来看内容
我們點進去查看內容
15:42.661–15:44.361
zh它上面的触发条件
它上面的觸發條件
15:44.361–15:46.561
zh目前写的是收到电子邮件时
目前寫的是收到電子郵件時
15:46.561–15:49.361
zh主题或是附件中有发票相关的内容
主題或是附件中有發票相關內容
15:49.361–15:51.441
zh才会帮我们触发这个任务
才會幫我們觸發這個任務
15:51.441–15:54.301
zh这个触发条件是我们先前另外追加的要求
這個觸發條件是我們先前另外追加的要求
15:54.301–15:56.701
zh没有在前面的示范中演示出来
沒有在前面的示範中演示出來
15:56.701–15:59.321
zh那现在我们可以修改这个任务的内容
現在我們可以修改這個任務的內容
15:59.321–16:02.621
zh比方说希望我们的发票除了有单独的资讯外
比方說希望我們的發票除了有單獨的資訊外
16:02.621–16:04.561
zh还可以有一个统一汇总的表格
還可以有一個統一匯總的表格
16:04.561–16:05.681
zh方便我整理
這樣方便我整理
16:05.681–16:07.841
zh我们现在回到上一页
我們現在回到上一頁
16:07.841–16:10.561
zh在设定这里选择使用Gemini编辑
在設定這裡選擇使用 Gemini 編輯
16:10.561–16:13.081
zh那么实际上它的动作是跳回到
那麼實際上它的動作是跳回到
16:13.081–16:15.161
zh我们先前在手机上的对话串里头
我們先前在手機上的對話串裡頭
16:15.161–16:18.441
zh我们现在在对话串中追加一些新的任务
我們現在在對話串中追加一些新的任務
16:18.441–16:21.641
zh表示我要把发票的内容整理到一个试算表中
表示我要把發票的內容整理到試算表中
16:21.641–16:24.021
zh可以统一看到我在哪里花了多少钱
可以統一看到我在哪裡花了多少錢
16:24.021–16:24.981
zh以进行分析
以便進行分析
16:24.981–16:27.461
zh那么他在这里处理了一下之后
那麼它在這裡處理了一下之後
16:27.461–16:30.201
zh回答我们他已经在原本的发票资料夹中
回答我們它已經在原本的發票資料夾中
16:30.201–16:32.301
zh新增了一个发票消费记账表
新增了一個發票消費記帳表
16:32.301–16:34.761
zh好,我们现在到我的云端硬碟中
好，現在我們到雲端硬碟中
16:34.761–16:36.941
zh打开这个发票资料夹来看一下
打開這個發票資料夾來看一下
16:36.941–16:40.481
zh在这个资料夹中有几张是上传发票的文字内容
在這個資料夾中有幾張是上傳發票的文字內容
16:40.481–16:41.661
zh你可以看到
[未翻譯]
16:41.661–16:44.921
zh在最下面有一个叫做发票消费记账表的试算表
在最下面有一個叫做發票消費記帳表的試算表
16:44.921–16:47.381
zh打开之后可以看到他已经依照日期
打開後可以看到它已經依照日期
16:47.381–16:50.281
zh消费地点、商家、金额等等的资讯
消費地點、商家、金額等資訊
16:50.281–16:51.401
zh帮我们记录起来了
幫我們記錄起來了
16:51.401–16:54.061
zh这就是你可以利用触发事件的功能
這就是你可以利用觸發事件的功能
16:54.061–16:55.401
zh来建立的排程任务
來建立的排程任務
16:55.401–16:57.501
zh你也可以想想有哪些周期性
你也可以思考有哪些週期性的
16:57.501–16:58.621
zh固定性的工作任务
固定性的工作任務
16:58.621–16:59.821
zh可以分配给它处理
可以分配給它處理
16:59.821–17:04.841
zh最后我们来简单分析一下
最後我們來簡單分析一下
17:04.841–17:07.761
zh虽然 Gemini Spark 与 ChatGPT Work
雖然 Gemini Spark 與 ChatGPT Work
17:07.761–17:09.181
zh乍看之下很相似
[未翻譯]
17:09.181–17:11.141
zh但是其实有很大的差异
但是其實有很大的差異
17:11.141–17:13.061
zh首先 Spark 目前只能串接
首先，Spark 目前僅能串接
17:13.061–17:14.441
zhGoogle自家的生态系
Google自家的生態系
17:14.441–17:15.981
zh在能力上受限很多
功能上受到許多限制
17:15.981–17:19.041
zh完全不及 ChatGPT Work 的多样化
完全不及 ChatGPT Work 的多樣化
17:19.041–17:21.721
zh此外 Spark 只能处理网络上的内容
此外 Spark 只能處理網路上的內容
17:21.721–17:23.581
zh无法处理你本极端的档案
無法處理你本機端的檔案
17:23.581–17:25.141
zh因此目前的Spark
[未翻譯]
17:25.141–17:27.121
zh比较像是常住在你背景的助理
比較像是常住在你背景的助理
17:27.121–17:29.481
zh还无法像ChatGPT Work那样全面
還無法像ChatGPT Work那樣全面
17:29.481–17:33.101
zh不过如果你是高度依赖Google服务的重度使用者
不過如果你是高度依賴Google服務的重度使用者
17:33.101–17:36.361
zhSpark也的确能帮你处理很多工作中的琐事
Spark也的確能幫你處理很多工作中的瑣事
17:36.361–17:38.741
zh再来因为Gemini Spark在背景
再來因為Gemini Spark在背景
17:38.741–17:40.681
zh帮你处理各种自动化任务时
幫你處理各種自動化任務時
17:40.681–17:43.041
zh底层调用的依然是Gemini模型
底層調用的依然是Gemini模型
17:43.041–17:44.841
zh所以它消耗的总算力
所以它消耗的總算力
17:44.841–17:46.601
zh基本上是跟你的Gemini App
基本上是和你的 Gemini App
17:46.601–17:47.941
zh共用同一个额度池
共用同一個額度池
17:47.941–17:50.121
zh所以如果你的任务很复杂的话
所以如果你的任務很複雜的話
17:50.121–17:52.581
zh可能要随时再设定检查一下你的用量
可能要隨時再設定檢查一下你的用量
17:52.581–17:54.241
zh好啦,这就是今天
好啦,這就是今天
17:54.241–17:56.081
zhGemini Spark整个教学的内容
Gemini Spark整個教學的內容
17:56.081–17:58.561
zh有什么问题,欢迎在留言告诉我
有問題,歡迎在留言告訴我
17:58.561–18:00.921
zh也请帮我按赞分享,开启小铃铛
也請幫我按讚分享,開啟小鈴鐺
18:00.921–18:02.961
zh今天的教学就到这里
今天的教學就到此為止
18:02.961–18:04.641
zh我们下支影片再见
我們下支影片再見
18:04.641–18:05.401
zh拜拜
掰掰

影片筆記：Gemini Spark 完全指南｜24小時 AI 助手！手機拍發票記帳、排程週報、打造專屬技能

一句話總結

Gemini Spark 是 Google 推出的雲端 AI Agent（Beta 版），定位為非工程師使用的 24 小時聯網助理，透過整合 Google 生態系服務，實現發票處理、週報生成等自動化排程任務，但目前在第三方應用連接與介面設計上仍有局限。

核心重點

  1. 產品定位：Gemini Spark 是給非工程師使用的雲端 AI Agent，類似 ChatGPT 的 Work 界面，但核心差異在於它是「24 小時聯網的雲端 Agent」，即使關閉電腦也能在後台執行排程任務。
  2. 四大核心功能：
  • 工作（Work）：主要對話介面，可透過預設提示詞快速建立個人設定檔。
  • 技能（Skills）：將工作流程、指令或程式碼打包，以便重複使用。
  • 排程（Schedule）：讓 AI 在特定時間或觸發特定事件（如收到郵件、新增檔案）時自動執行任務。
  • 連接的應用程式：目前主要整合 Google 家族服務（Gmail、雲端硬碟等），連接數量較少。
  1. 實作範例：
  • 利用預設提示詞自動分析用戶習慣，生成包含姓名、語言、目標、角色等資訊的個人設定檔。
  • 建立自動化流程（如臉書貼文與貼圖），並將其轉為「技能」。
  • 透過手機版拍攝發票上傳至 Drive，觸發桌機版 Spark 的排程任務，自動識別並生成統一的試算表。
  1. 限制與比較：
  • 僅能串接 Google 自家生態系，連接應用數量少（不到 10 個）。
  • 支援 MCP 連接第三方程式，但需透過 oOS 方式，範圍受限。
  • 主要處理網路內容，無法直接處理本機端檔案。
  • 底層調用 Gemini 模型，消耗算力與 Gemini App 共用同一額度池。

詳細大綱

I. Gemini Spark 簡介與定位

  • 產品定義：給非工程師使用的 AI Agent，用於處理工作事務。
  • 核心差異：
  • 運行於雲端，非本機端。
  • 24 小時聯網，可執行定期任務，關閉電腦後仍持續運作。
  • 競爭比較：定位與 Claude Cowork、Chat GPT Work 相似，但架構不同。
  • 存取方式：
  • 需 Pro 以上付費帳戶。
  • 分批開放，需透過左側選單切換至「Spark 的 β 次式版」。
  • 初次使用需確認隱私說明（涉及第三方服務資料共享風險）。

II. 介面功能解析

Gemini Spark 介面與 Gemini 原側邊欄分離，主要包含四個功能區塊：

  1. 工作（Work）：主要對話區，交代任務。
  2. 排程（Schedule）：顯示已安排的周期性工作。
  3. 技能（Skills）：使用者打造的規則、流程及工作設定。
  4. 連接的應用程式：跨軟體多步驟任務執行，目前主要支援 Google 家族服務。

III. 實作範例：建立個人設定與技能

  • 快速設定流程：
  • 使用預設提示詞「Gemini Spark 設置這個項目」。
  • AI 自動串接 Google 服務（Profile, Workspace Search, Gmail, Drive, Calendar 等）分析用戶習慣。
  • 生成包含姓名、語言、居住地點、目標/興趣、角色、優先順序及協同建議的設定檔。
  • 自動排程建立：
  • AI 根據設定檔自動建議排程任務（例如：每週六生成 AI 趨勢周報、週二/四進行內容進度追蹤）。
  • 技能（Skill）的建立與應用：
  • 定義：將工作流程、指令或程式碼打包。
  • 建立方式：在驗證流程可行後，輸入指令讓 Spark 協助打包成技能。
  • 使用方式：在輸入框輸入斜線「/」選擇已儲存的技能。
  • 特性：技能非死板規則，而是參考指南，Agent 會根據新指令動態調整流程（如更換來源網站、增加產出數量）。
  • 注意事項：製作技能時若遇平台不穩卡住，可跳離後重新進入查看，因任務仍在雲端執行。

IV. 實作範例：排程與事件觸發

  • 排程功能核心：
  • 讓 AI 從被動問答轉為主動工作。
  • 依賴雲端電腦特性，即使筆電關閉，排程任務仍於後台執行。
  • 排程任務管理：
  • 可設定固定時間觸發（如每週六上午 9 點）。
  • 可設定事件觸發（如收到特定主題郵件、雲端資料夾新增檔案）。
  • 缺點：查看排程結果需回到對話串尋找，介面設計被評為不佳，建議將成果儲存至雲端硬碟特定資料夾以便管理。
  • 手機版與桌機版協同：
  • 手機版 Spark 介面較陽春，無側邊欄，無法直接設定排程或連接應用。
  • 手機版與桌機版共用同一雲端 Spark 環境。
  • 範例：在手機拍攝發票照片並上傳至 Drive，桌機版 Spark 隨後自動識別觸發條件，建立「自動處理發票」的排程任務，並生成統一的試算表。

V. 總結與比較

  • 與 ChatGPT Work 比較：
  • 相似處：界面邏輯、用法近似。
  • 差異處：
  1. 生態系限制：Spark 僅能串接 Google 自家生態系，連接應用數量少（不到 10 個），遠少於 ChatGPT Work 的外掛程式。
  2. 第三方連接：Spark 支援 MCP 連接第三方程式，但需透過 oOS 方式，目前範圍受限。
  3. 檔案處理：Spark 主要處理網路內容，無法直接處理本機端檔案。
  • 適用對象：高度依賴 Google 服務的重度使用者。
  • 計費與用量：
  • 底層調用 Gemini 模型。
  • 消耗算力與 Gemini App 共用同一額度池。
  • 複雜任務需注意用量檢查。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • Gemini
  • Gemini Spark
  • Gemini App
  • Claude Cowork
  • Chat GPT Work (或稱 ChatGPT 網頁版的 Work 界面)
  • Google Workspace
  • Gmail
  • Google 雲端硬碟 (Google Drive)
  • Google Keep
  • Google 形式力 (原文如此，疑為 Google Forms 或相關服務)
  • MCP
  • oOS (原文如此，疑為特定技術縮寫或聽誤)
  • TK 邦 (原文如此，疑為特定媒體或品牌名稱)
  • T克邦 (原文如此，疑為 TK 邦 的異寫)
  • Tickerbomb (原文如此，疑為 TK 邦 的英文對應或特定網站名稱)

操作流程整理

  1. 存取與設定：
  • 擁有 Pro 以上付費帳戶。
  • 透過左側選單切換至「Spark 的 β 次式版」。
  • 確認隱私說明（涉及第三方服務資料共享風險）。
  1. 建立個人設定檔：
  • 在工作區使用預設提示詞「Gemini Spark 設置這個項目」。
  • AI 自動串接 Google 服務（Profile, Workspace Search, Gmail, Drive, Calendar 等）分析用戶習慣。
  • 確認生成的設定檔（姓名、語言、居住地點、目標/興趣、角色、優先順序）。
  1. 建立技能（Skills）：
  • 驗證工作流程可行後，輸入指令讓 Spark 協助打包成技能。
  • 在輸入框輸入斜線「/」選擇已儲存的技能執行。
  1. 設定排程（Schedule）：
  • 設定固定時間觸發（如每週六上午 9 點）。
  • 或設定事件觸發（如收到特定主題郵件、雲端資料夾新增檔案）。
  • 將成果儲存至雲端硬碟特定資料夾以便管理。
  1. 手機與桌面協同：
  • 手機版拍攝發票照片並上傳至 Drive。
  • 桌機版 Spark 識別觸發條件，自動執行排程任務並生成試算表。

值得注意的限制或風險

  1. 生態系限制：Spark 僅能串接 Google 自家生態系，連接應用數量少（不到 10 個）。
  2. 第三方連接限制：支援 MCP 連接第三方程式，但需透過 oOS 方式，目前範圍受限。
  3. 檔案處理限制：主要處理網路內容，無法直接處理本機端檔案。
  4. 介面設計問題：查看排程結果需回到對話串尋找，介面設計被評為不佳。
  5. 用量共用：底層調用 Gemini 模型，消耗算力與 Gemini App 共用同一額度池，複雜任務需注意用量。
  6. 平台穩定性：製作技能時若遇平台不穩卡住，需跳離後重新進入查看，因任務仍在雲端執行。

逐字稿辨識疑點

  • Claude Cowork：原文提及此名稱，需查證是否為正確產品名稱。
  • Chat GPT Work：原文使用此稱呼，通常指代 ChatGPT 的特定功能或介面，需確認是否為官方正式名稱。
  • Spark 的 β 次式版：原文描述，疑為「Beta 版本」或「Beta 測試版」的聽誤。
  • Google 形式力：原文出現於串接服務列表中，疑為「Google Forms」或「Google 試算表」的聽誤。
  • TK 邦 / T克邦 / Tickerbomb：逐字稿中出現多個變體，疑為講者所指的特定新聞來源、媒體品牌或網站名稱，需查證正確拼寫。
  • oOS：原文提及連接第三方程式需使用「oOS」方式，此縮寫不明確，需查證是否為特定技術標準或聽誤。
  • 本極端：原文「無法處理你本極端的檔案」，疑為「本機端」的聽誤。
  • 試算表：原文使用此詞，通常標準譯名為「試算表」，保留原文。
  • 連減：原文「進行連減」，疑為「連接」或「連結」的聽誤。
  • 生涂：原文「我們生涂的提示詞」，疑為「生成」或「設定」的聽誤。
  • 排成：原文多次出現「排成」，疑為「排程」的聽誤。
  • 硅檔：原文「與硅檔電子發票」，疑為「紙本」或「電子」相關詞彙的聽誤，或特定格式名稱。

可延伸追問

  1. Gemini Spark 的「技能（Skills）」具體如何編寫或修改？
  2. 如何精確設定「事件觸發」的條件（例如：郵件主旨包含特定關鍵字）？
  3. MCP 連接第三方程式的「oOS」方式具體是什麼技術標準？
  4. 對於非 Google 生態系的使用者，Gemini Spark 的實用性為何？
  5. 如何監控和管理 Gemini Spark 的用量額度，以避免超出限制？

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