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Gemini 是 Google 開發的 AI 核心工具,具備強大的「原生多模態」能力,能同時理解、處理並整合文字、程式碼、圖片、音訊與影片等多種資訊。在日常應用中,它就像一位全能的數位助理,不僅能回答複雜的知識問題、流暢地進行多國語言翻譯,還能協助撰寫各類文章、企劃書與編寫多種程式語言。對使用者而言,Gemini 能大幅簡化資料蒐集與分析的流程,並將抽象的靈感轉化為具體的創作內容,是一個能與人類自然對話、顯著提升工作效率與激發創意思維的強大智慧工具。
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Gemini 學習推薦

林尚能

執行長

06/03 08:53

Google I/O 2026 看完我只有一個感想:SEO 死了,Agent SEO 來了
每年 Google I/O 我都會認真看,但今年看完有種說不上來的感覺,有點興奮,又有點焦慮。興奮的是 AI 技術真的進化到一個很不一樣的層次了。焦慮的是,很多我以為還很穩固的商業模式,可能比我想象的更快被沖擊到。特別是 SEO 這件事。
【Google 宣布的那一刻,我意識到搜尋引擎不一樣了】
Google 在 I/O 2026 上宣布,旗下所有核心產品,包含 Search、Chrome、Android、Workspace,都將全面整合 Gemini Agent。
不是「整合 AI 功能」,是「全面整合 Gemini Agent」。這兩件事的差別很大。「整合 AI 功能」是在原有架構上加一個外掛,「全面整傖 Gemini Agent」是把 AI 從根本上變成這些產品的核心邏輯。
以 Google Search 為例,以前的 AI Overview 是在搜尋結果上方加一個 AI 生成的摘要,用戶還是可以往下看到傳統的藍色連結。但現在的方向是讓 Gemini Agent 直接理解用戶意圖、主動執行任務、提供完整的解決方案,而不只是提供資訊。
這代表什麼?代表用戶可能根本不需要點開任何網站。
【Gemini 3.5 和 Gemini Spark 各自在做什麼】
Gemini 3.5 是旗艦版本,主要針對企業和開發者,重點在多模態推理能力和長文本理解。Gemini Spark 是為了移動端和邊緣設備設計的輕量版本,主打速度快、耗電低。Google 的野心很明顯:讓 Gemini 可以跑在任何設備上。
【Agentic AI 和傳統 AI 的本質差異】
傳統 AI 的邏輯是:你給它一個指令,它給你一個回答。Agentic AI 的邏輯完全不一樣:你給它一個目標,它自己決定怎麼達成,包括要用什麼工具、要執行幾個步驟。
据體例:你問傳統 AI 「台北有什麼好吃的餐廳」,它給你一份清單。你問 Agentic AI 同樣的問題,它可能會先問一些問題金清需求,然後去搜尋、查評論、比價格,確認是否有位子,甚至直接幫你訂位,跳告訴你「我已經幫你預訂了明天晚上七點 X 餐廳的兩人位置」。
這個差異,對用戶體驗是革命性的。對網站流量呢?是災難性的。
【SEO 的死亡與重生:從 AI SEO 到 Agent SEO】
傳統 SEO 的核心假設有兩個:一,用戶需要點擊連結才能獲得資訊;二,搜尋引擎的目的是把用戶帶到網頁。Agentic AI Search 正在瓦解這兩個假設。
Agent SEO 的核心邏輯是:不只是讓 Google 找到你,而是讓 AI 推薦你。
具體來說,當用戶問 Gemini Agent 「我應該買哪個品牌的咏啡機」時,你的品牌要讓 AI 愿意推薦你,而不只是讓你的網頁出現在搜尋結果第一頁。
這需要你的品牌在 AI 訓練資料中有足夠多的正面、可信的內容。需要你的產品資訊結構化,讓 AI 容易理解和引用。需要你的品牌具有足夠的權威性。
【Chrome、Android、Workspace 全面 Agent 化的實際影響】
Chrome 方面:瀏覽器本身會有 Gemini Agent 常駐,可以幫你理解正在瀏覽的網頁、提取重要資訊、跨分頁整合內容。
Android 方面:手機上的 Gemini 會更深度整合系統 App,可以跨應用程式執行任務。
Workspace 方面: Gmail、Google Docs、Sheets 都會有更強的 Agent 功能,處理郵件、整理文件、分析表格,都可以用自然語言直接下指令。
三個方向加在一起,代表著 Google 生態系統的用戶,他們的數位生活正在被 Agentic AI 全面滲透。
【企業該如何應對?】
我給一個建議:不要等到流量下降了再想辦法,要現在就開始布局。具體的做法有幾個方向:一,建立品牌的「 AI 可讀性」,你的網站和內容要結構化,讓 AI 容易理解你是誰、你提供什麼。二,生產 AI 難以取代的內容,個人經驗、原創觀點、第一手資料。三,思考你的業務模式是否過度依賴 SEO 流量,現在是分散風險的時候了。
Google I/O 2026 讓我看到了一個清晰的未來:AI 不只是工具,它正在成為人們與數位世界互動的主要介面。對企業主和行銷人員來說,這不是威脅,是機會,只要你比對手先一步理解這個轉變。
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【104職場力】

05/20 14:26

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ChatGPT x Gemini AI 簡報高效工作術:從自動架構到視覺美化的全方位教學!
用 AI 重新定義你的簡報生產力:不再是簡單的「一鍵生成」,而是「精準實現」。 你是否也曾遇到過:AI 生成的簡報內容空洞、圖片出現中文亂碼、或者頁數限制讓你無法處理大型專案?這門課將帶你深度結合 Google Gemini (NotebookLM) 與 OpenAI ChatGPT 5.5,打造一套職場必備的 AI 簡報自動化方案。從處理複雜 PDF 原始資料,到生成可編輯的 PPTX 檔案,再到大師級的視覺美化,全方位解決你的簡報痛點。 第一章、Gemini 與 NotebookLM:重塑 AI 簡報自動化工作流 本章焦點:突破工具限制,實現精準、無限擴充的 AI 簡報技術。 • 1-1 解決關鍵痛點:Gemini 處理 NotebookLM 圖片亂碼的修補技術 • 1-2 格式轉換實戰:將 NotebookLM 結構化文獻轉為可編輯 PPTX 簡報 • 1-3 深度進階:突破 15 頁限制的「無限擴充法」與 Claude 協作技巧 • 1-4 核心策略:獨創「慢即是快」工作流,精準實現原始意圖的 AI 簡報術 • 1-5 視覺美學提升:優化 NotebookLM 資訊圖表,告別平庸提示詞的設計祕訣 • 1-6 高度客製化:運用 Gemini 打造風格一致的 4 大流派 × 32 種設計樣式 ________________________________________ 第二章、ChatGPT 高效協作:視覺美化與一站式產出方案 本章焦點:運用最新模型能力,解決風格不一與排版效率的職場難題。 • 2-1 商業視覺實作:ChatGPT Image 2.0 在簡報繪圖的八大實戰案例 • 2-2 職場必修課:ChatGPT 5.5 結合 Image 2.0 的高效視覺工作流 • 2-3 產能飛躍:自動化生成可編輯 PPT 檔案,倍增簡報製作效率 • 2-4 AI 簡報終極方案:ChatGPT 5.5 一站式產出——解決頁數與風格瓶頸
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AI賦能新職涯:掌握 Gemini 22個實作情境,成為不可替代的高效人才!
課程大綱 (Course Content) 第一部分:Gemini 快速啟動與實戰預熱 -用 Gemini 寫出一封你今天真的要回的 Email -用 AI 做一份迷你研究(讓你拿得上台講) -做一張「可放進簡報」的專業圖卡 第二部分:全場景實作:職場與生活的超級助理 -職場熱門場景:把 Gemini 3 Pro 當成你的超級同事 (5 個實作) -日常熱門場景:讓 Gemini 3 Pro 住進你的生活 (4 個實作) 第三部分:DeepResearch 高階應用:深度洞察與評估 -新市場/新趨勢研究:洞察先機的精準分析 -採購評估:產品、工具與供應商的邏輯化比較 -個人成長:設計專屬的「學習路徑圖」 第四部分:精準溝通術:Email 全方位技能組 -風格複製: 告別罐頭感,複製個人專屬語氣 -格式化摘要: 讓 AI 按你的邏輯看完信並整理重點 -效率管理: 信件重要程度評分與同主題批次摘要 -極速草稿: 四大常見信件類型模板應用 -變色龍技術: 依對象性質一次產出不同版本的內容 -時光回溯: 跨信件的專案脈絡總覽 教學單元列表: 01 用 Gemini 寫出一封你今天真的要回的Email 02 用 AI 做一份迷你研究(讓你拿得上台講) 03 做一張「可放進簡報」的圖卡 04 職場熱門場景:把Gemini 3 Pro當成你的超級同事(5個上班情境實作) 05 日常熱門場景:讓Gemini 3 Pro住進你的生活(4個生活情境實作) 06 DeepResearch應用情境一:新市場/新趨勢研究 07 DeepResearch應用情境二:採購評估(產品/工具/供應商比較) 08 DeepResearch應用情境三:為自已設計「個人成長學習路徑圖」 09 Email技能一:風格複製(不在寫出AI味的罐頭信件) 10 Email技能二:讓AI幫你「看完信」設計「你要的摘要格式」 11 Email技能三:讓 AI 幫你打信件的「重要程度分數」 12 Email技能三(進階):一次摘要同主題的信件 13 Email技能四:極速草稿(四大常見信件類型模板) 14 Email技能五:變色龍(依對象一次產出二種版本內容) 15 Email技能六:時光回溯(跨信件專案總覽)
龍耀智能企業社
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產品

05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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