在一場關於 AI 與教育未來的深度對談中，Minerva 大學創辦人 Ben Nelson、史丹佛大學未來實驗室的 Isabelle Hau，以及資深教育家 Esther Wojcicki 揭示了教育體系面臨的巨大挑戰與變革。他們不僅探討了 AI 作為個人化導師的潛力，更毫不留情地揭露了現行教育系統中的「魔鬼交易」，並預言在 AI 時代，傳統學位價值將崩潰，甚至高達 80% 的教師可能面臨被淘汰的殘酷現實。 Esther Wojcicki 興奮地指出 AI 的最大潛力在於成為「每個學生的專屬家教」。她說：「學生可以反覆提問，不必擔心自己看起來很笨，並且能立刻得到答案。我認為所有老師都應該在課堂上使用 AI 作為輔助導師。」 然而，Ben Nelson 提出了截然不同的警告，他稱之為教育界的「魔鬼交易」。他一針見血地指出：「老師或教授與學生之間存在一種心照不宣的默契，那就是雙方做得越少，彼此就越開心。而
前Lightspeed Ventures合夥人、Podcast平台Anchor創辦人Mike McNano，在Y Combinator的最新訪談中，深入剖析了AI如何徹底顛覆消費性新創的遊戲規則。McNano不僅是將Anchor成功出售給Spotify的創業家，更是投資了Neurolink、xAI、Suno等傳奇公司的頂尖投資人。他指出，過去十年，許多消費性產品的創業點子因技術限制、發行困難而被判了死刑，但AI的出現，正讓這些「不可能」的機會起死回生。 McNano以他投資的爆紅AI音樂生成應用Suno為例，闡述了AI如何打破創意產業的舊有壁壘。他回憶道：「在AI出現之前，沒有任何技術能真正降低音樂創作的門檻。相機讓攝影普及，麥克風讓Podcasting普及，但音樂創作始終是專業人士的領域。」 Suno的核心理念，就如同當年的Instagram之於攝影。Instagram不僅讓人們能輕鬆拍出好看的照片，更提供了一個發行渠道。Suno則利用AI達成了同樣的目標：「現在有了AI，任何人都能創作音樂。」 McNano觀察到一個前所未見的用戶行為：「人們正在為自己創作音樂，然後自己
Google AI 產品主管 Marilyn Nika，一位在AI領域深耕多年的專家，親身揭示了一套顛覆傳統的產品管理工作流程。當眾多AI工具如雨後春筍般湧現時，她思考的不是AI是否會取代PM，而是「如何成為一名『AI賦能的產品經理』？」她利用一個「智慧冰箱」的 hypothetical 案例，展示如何在短短20分鐘內，完成過去需要數週才能完成的市場研究、產品規格書（PRD）、互動原型，甚至是行銷影片的完整流程，徹底改變了產品開發的遊戲規則。 傳統上，產品經理進行市場研究，需要依賴公司的用戶研究部門（UXR）或聘請外部機構，過程耗時且成本高昂。然而，Nika展示了如何利用 AI 工具 Perplexity 在幾分鐘內洞察全球用戶的想法。 她分享了一個獨特的技巧：不僅僅是搜尋網路，而是專門篩選「Reddit」上的討論與意見。她下的指令是：「家庭用戶會對智慧冰箱感興趣嗎？」AI迅速整理出正反兩方的觀點、常見疑慮和採用的障礙。 但真正的精髓在於下一步。Nika 指示 AI：「創造兩個代理人，
伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 在一場深度訪談中，再次拋出了足以顛覆我們對未來所有想像的震撼觀點。這場對話不僅僅是關於科技，更是對人類文明未來走向的全面預測。從人工智慧（AI）將如何終結傳統工作，到金錢體系的徹底瓦解，再到我們可能身處的「模擬現實」，馬斯克描繪了一幅既令人興奮又充滿挑戰的未來藍圖。 當被問及社會從週休二日走向三日的趨勢時，馬斯克的回答遠超於此。他斷言，這場變革將是根本性的：「我的預測是，在不到20年的時間裡，工作將成為一種選擇（optional）。」他甚至認為，這個時間點可能縮短至10到15年。 這背後的核心驅動力是AI與機器人技術的指數級發展。馬斯克形容這是一場「超音速海嘯」（supersonic tsunami），其帶來的生產力提升將達到前所未有的高度。未來社會將不再是我們熟悉的「全民基本收入」（UBI），而是「全民高收入」（UHI, Universal High Income）。 他解釋道：「未來，工作將會像一種嗜好。就像今天你可以選擇在自家花園種菜，也可以去商店購買一樣。這將是一種選擇。」在這個世界裡，AI和機器人將滿足人類所有的商品和服務需求
在AI浪潮席捲全球，許多科技領袖紛紛宣稱「AI將會自動寫程式，人類不必再學了」的此刻，被譽為「AI教父」、Coursera共同創辦人吳恩達（Andrew Ng）卻在與美國前白宮首席數據科學家DJ Patel的深度對談中，提出了截然相反的驚人警告。他直言，建議人們「不要學寫程式」，將被歷史證明是「史上最爛的職涯建議」。這場對話不僅揭示了AI時代必備的關鍵技能，更深入剖析了美中AI競賽的殘酷現實與未來教育的巨大挑戰。 吳恩達斬釘截鐵地指出，未來最重要的技能之一，就是「準確地告訴電腦你想要什麼，讓它為你執行」的能力。而目前，最有效的方式依然是透過程式碼。 他提出警告：「我知道今年稍早，有些領導者建議人們不要學習寫程式，理由是AI會將其自動化。我認為，回頭看，這將是史上最糟糕的職涯建議之一。」 吳恩達觀察到一個顯著趨勢，在他自己的團隊和許多矽谷公司中，不只是軟體工程師，就連行銷、人資、財務、分析師等職位的專業人士，「那些懂得寫程式的人，工作效率已經開始輾壓那些不懂的人。」他認為，未來社會需要的不再只是軟體的使用者，而是軟體的創造者。當孩子遇到問題時，我們希望他不是問「有沒有App可
大多數人想用AI賺錢時，都犯了一個根本性的錯誤。他們以為必須先成立一家公司、聘請開發人員、建立品牌，但事實上，你完全不需要這些繁瑣的步驟，就能簽下第一位付費的AI自動化客戶。創業者 Liam Ottley 最初也是一無所有，沒有團隊，更不知道自己在做什麼，但他僅憑一個簡單的工作流程，就成功拿下第一筆價值1200美元的訂單。這讓他領悟到：你根本不需要一間「公司」，你只需要為「一個人」解決一個「極度痛苦的問題」。 在深入探討具體步驟前，你必須先拋棄幾個限制性思維，正是這些想法讓你停滯不前，而其他人卻早已成功。 迷思一：你需要成立一間完整的公司。 許多新手最大的誤解，就是認為自己必須看起來像個成熟的企業，才能為其他企業提供價值。他們花費大量時間建立複雜的客戶開發系統、購買上萬筆的Email名單，甚至組建開發與銷售團隊。事實上，這些都不是起步的必要條件。 迷思二：你需要大筆啟動資金。 完全不用。AI自動化屬於服務型商業模式，是當今線上創業成本最低的模式之一。你真正需要的只有一個能夠串接API的工具訂閱費（例如N8N、Make、Zapier），以及投入學習、建構並找到第一位客戶的專注
Google Gemini 最近推出了一項名為「檔案搜尋 API」的重磅功能，正以前所未有的低成本和簡易性，顛覆 AI 知識庫（RAG Agents）的建置方式。AI 自動化專家 Nate Herk 在其深度分析中指出，這項新技術讓開發者無需再建構複雜龐大的數據處理管道，只需簡單上傳文件，就能立即與 AI 進行問答，而其價格策略更是對 Pinecone 和 OpenAI 等競爭對手發起了「價格屠夫」級別的挑戰。 傳統上，要建立一個 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）代理，你需要經過一連串繁瑣的步驟：解析檔案類型、添加元數據、切分文本、運行嵌入模型，最後再存入向量資料庫（如 Pinecone 或 Superbase）。這個過程不僅技術門檻高，也相當耗時。 Gemini
Google執行長 Sundar Pichai 日前接受BBC深度專訪，在AI技術以前所未有的速度席捲全球的此刻，他以科技巨頭掌舵者的身份，揭開了矽谷這場兆元投資狂潮背後的驚人真相、潛在危機以及對普通人未來的深刻影響。從AI是否為泡沫的尖銳提問，到AI模型公然說謊的致命缺陷，Pichai的回答不僅坦率，更為這場全球性的AI狂熱提供了一劑清醒劑。 當被問及矽谷正在發生的變革規模時，Pichai給出了令人震驚的數據。他指出，這是一次即便以矽谷標準來看都堪稱「非凡」的時刻，是繼個人電腦、網際網路、行動裝置和雲端之後的全新紀元——「AI時代」。 為了支撐這場革命，資本投入的規模是空前的。Pichai透露：「大約四年前，Google每年在基礎設施上的花費不到300億美元。今年，這個數字將超過900億美元。」他進一步估算，如果將所有公司的投資加總，「我們有超過一兆美元的投資正在投入，用於為這一刻建設基礎設施。」 Pichai用一個生動的比喻總結了這種瘋狂的擴張速度：「在接下來的幾年裡，我們將完成我們過去10到20年才可能建成的東西。」這意味著，人類社會正在以前所未有的速度，為AI打造一
長久以來，科技巨頭們一直夢想著「對話式商務」（Conversational Commerce）的到來——一個我們只需與聊天機器人對話，就能完成所有購物需求的未來。然而，這個夢想始終未能實現。現在，隨著生成式AI的崛起，這個未來似乎觸手可及。Visa全球增長產品與戰略合作夥伴關係主管 Rubail Birwadker 在深度訪談中，揭示了這場由AI驅動的購物革命將如何徹底改變我們的消費方式，以及背後驚人的數據與潛在風險。 Birwadker 指出，商業智慧化的演進速度驚人。他將過去35年的電商發展劃分為三個階段： 1. 線上商務 (Online Commerce): 核心是「接觸」(Access)，讓消費者無需親臨現場即可購買商品與服務。 2. 行動商務 (Mobile Commerce): 核心是「便利性」(Accessibility)，讓消費者能隨時隨地進行交易。 3. 代理人商務 (Agentic Commerce): 核心將是「自主性與個人化」(Autonomy and Personalization)。 Birwadker 表示：
AI教父、OpenAI前首席科學家 Ilya Sutskever 在離開他共同創立的公司後，首次接受深度訪談，揭示了他對當前 AI 發展的深刻反思與未來藍圖。他直言，儘管AI模型在各種評測（evals）上表現驚人，但在現實世界中的經濟影響力卻遠遠落後，這種「聰明卻無用」的脫節現象，正預示著一個重大轉變的到來：我們正從一個盲目追求規模的時代，重返一個真正需要思想突破的「研究時代」。 Ilya Sutskever 指出，當前 AI 模型最令人困惑的一點，是其評測表現與實際應用之間的巨大鴻溝。他生動地描述了一個常見情境：「你讓模型修復一個 bug，它道歉後引入了第二個 bug。你再指出第二個 bug，它再次道歉，然後又帶回了第一個 bug。」這種在兩個錯誤之間來回切換的荒謬現象，暴露了模型深層次的理解缺陷。 他用一個「兩位學生」的比喻來解釋這個問題： 學生A：投入一萬個小時，專門練習「程式競賽」，背誦所有解法與技巧，成為頂尖高手。 學生B：
全球科技巨擘 Alphabet（Google母公司）的執行長 Sundar Pichai，這位掌握我們數位生活無數面向的關鍵人物，在接受 BBC 的深度專訪中，揭示了當前 AI 革命背後驚人的資本投入、潛在的經濟泡沫，以及一場科技發展與氣候變遷之間無可避免的權衡。這場對話不僅僅是關於技術，更是對我們未來社會、經濟和環境的深刻剖析。 當前矽谷正處於一場前所未有的「AI淘金熱」，資金以前所未見的規模湧入。Pichai 提供了驚人的數據來描繪這場盛況：「大約四年前，Google 每年的資本支出不到 300 億美元。今年，這個數字將超過 900 億美元。」 這不僅僅是 Google 一家公司的行動。Pichai 指出，整個行業的總投資額已經突破天際：「如果你把所有公司正在做的事情加總起來，我們有超過一兆美元的投資正在投入建設這個時代的基礎設施。」他更用一個驚人的比喻來形容其速度：「在接下來的幾年裡，我們最終將建成的，可能是我們過去 10 到 20 年才建成的東西。」 如此瘋狂的投資引發了一個核心問題：這是一場巨大的泡沫嗎？
你是否曾有過一個絕妙的點子，在腦中一閃而過，卻因忙碌而忘記，或因執行的繁瑣而卻步？Google 主要的 AI 競爭對手 Anthropic 最近發布了一支影片，生動地展示了其 AI 模型 Claude 如何不僅僅是一個問答機器，而是能深度融入工作流程，成為你的「思考夥伴」，將一個模糊的靈感，在短短一天內變成具體的現實。 專案的起點，往往是一個微弱的、閃爍的靈感。影片開頭便描繪了這個場景：「你有個想法。昨天它還只是一個微光。那是什麼來著？對。Claude 記住了它。」 這揭示了 Claude 的第一個核心能力：成為你想法的外部記憶體。它能捕捉並保存那些稍縱即逝的創意火花。當你第二天回頭尋找時，它不僅能幫你回憶，更能以此為起點，展開後續工作。這徹底解決了創意工作者最大的痛點之一——靈感的流失。 知識的加速器：餵養飢餓的創意 一個好的想法需要大量資訊來滋養與驗證。影片接著說：「你的想法是飢餓的。渴望著答案與連結。Claude 幫助你尋找，與你並肩閱讀。
【我用AI做背景音樂，想靠YouTube廣告月入十萬，結果狠狠撞牆了一次】 大概在幾個禮拜前的某個深夜，我像平常一樣戴著耳機聽 Podcast，滑手機殺時間，突然一個標題跳了出來，大意是說，有人靠製作那種你開車、讀書、工作時會聽的 YouTube 背景音樂，光靠廣告分潤，每天就能賺進好幾萬塊。 當下我的第一個反應是：「真的假的？」 這不是那種教你怎麼投資致富的內容，而是非常具體、聽起來好像……我也能做到的事。你想想，YouTube 上那種「三小時放鬆音樂」、「開車專用 Lofi Hip Hop」，播放量動輒百萬、千萬。如果這門生意真的可行，那簡直是夢幻般的被動收入。 我的腦子立刻高速運轉起來，心想這件事非同小可，得好好研究一下。於是，我就這樣一頭栽進了 AI 音樂的世界，開始了一段充滿驚喜，但更多的是挫敗的奇幻旅程。 ▋ 幻想的起點：當 AI 讓我以為自己是音樂大師 研究了一圈，發現現在大家主要都是用一個叫 Suno
繼 Gemini 3 推出後，Google 再次無預警投下震撼彈，發布了全新的 AI 影像模型「Nano Banana Pro」。知名科技 YouTuber Matt Wolfe 獲得了為期一週的獨家早期測試權，並深入剖析了這款模型的驚人能力。這不只是一款單純的圖像生成工具，而是一個整合了設計、編輯、風格轉換於一身的「全能創意引擎」，其強大的編輯功能，可能將徹底改變 AI 影像領域的遊戲規則。 「Nano Banana Pro」實際上是建立在 Google 最頂尖的 Gemini 3 Pro 影像模型之上，旨在將 AI 影像創作的品質、可控性與易用性提升到全新層次。Google 正以前所未有的規模將其部署到旗下所有平台： * 一般使用者： Gemini App 中將直接內建 Nano Banana Pro。
Google Gemini 的能力正變得空前強大，整個 Google AI 生態系也在飛速演進。然而，單一的AI模型很快就會過時，我們真正應該關注的不是炫目的功能，而是能徹底改變工作流程的方法論與基礎應用。這篇文章將深度拆解如何利用 Google AI Stack 和 Gemini，打造一支由四位AI助理組成的虛擬行كى行銷團隊，處理從策略規劃到創意執行的80%繁瑣任務，讓你專注於真正具影響力的決策。 卓越的行銷始於穩固的策略。我們的第一位AI助理，就是結合 Gemini 強大研究能力與 NotebookLM 驚人整合能力的「AI行銷策略師」。 假設我們正在為一個線上跨平台課程規劃上市策略。首先，在 Gemini 中開啟「深度研究」功能。一個重磅更新是，現在你可以上傳自己的檔案或指定資料來源，讓研究更具針對性。Gemini 會生成一份極其詳盡的研究報告，涵蓋目標受眾、主要市場參與者、定價模型到優先行銷通路等。 接著，將這份報告匯出，並與其他重要資料一同導入 NotebookLM，例如「線上學習市場趨勢」
Google 再次震撼了 AI 領域，在 Gemini 3 剛推出不久，又無預警地發表了一款全新的 AI 圖像模型，內部代號為「Nano Banana Pro」（基於 Gemini 3 Pro image 技術打造）。這款模型不僅僅是生成漂亮圖片的工具，更像是一個全能的創意引擎，旨在讓 AI 圖像的生成、編輯與控制能力提升到前所未有的高度。從海報設計、產品原型到風格轉移，Google 的野心是將這項技術全面融入其生態系統的每一個角落。 Google 正計畫將這款強大的新模型部署到旗下幾乎所有平台，這是一次史無前例的全面升級。 對於一般消費者和學生，它將內建於 Gemini App 中，免費用戶可享有限額的 Pro 級生成次數。 對於美國的 Google AI Pro 和 Ultra 訂閱者，它將直接強化搜尋功能的
Google 旗下 AI 團隊 DeepMind 近日發布了革命性的整合開發環境（IDE）「Project IDX」，內部代號為 Anti-gravity，並搭載了最新的 Gemini 3 Pro 模型。這不僅僅是一次產品更新，更是一場可能徹底顛覆軟體開發流程的風暴。最驚人的是，影片中展示了一個前所未有的工作流程：一個 AI 代理程式（Agent）即時觀看並直接編輯應用程式。這不是噱頭，也不是危言聳聽，這預示著程式設計的典範轉移已經到來。 Gemini 3 Pro 無疑是當前市場上最強大的模型之一，但它的強大也伴隨著巨大的不確定性。開發者形容它「像一頭得了狂犬病的比特犬」，能以驚人的效率完成任務，但也可能完全失控。 在一次實測中，開發者給予 Gemini 3 Pro 一項複雜的任務：將應用程式中原本儲存在 IndexDB 的資料，根據提供的 schema（資料結構）與路徑，
【我用AI幫自己拍了部2分鐘的科幻爛片，結果意外成了朋友間的年度笑話】 不知道你有沒有過這種感覺，深夜滑著手機，看到那些越來越誇張的AI影片，心裡總有種複雜的情緒。一半是讚嘆科技進步神速，另一半，老實說，是種快要被時代甩在後頭的焦慮。我不是什麼大導演，也不是演員，連用手機拍個Vlog都覺得尷尬，但心底總有個聲音在想：「如果…如果有一天，我也能成為電影主角，那會是什麼樣子？」 這個念頭一直擱在心裡，直到我最近玩到一個叫「SOLAR」的AI工具。它最瘋狂的功能，就是可以根據你的照片和影片，創造一個數位分身，然後讓這個「你」去演任何你寫給它的劇本。 機會來了。我決定，我要用AI幫自己圓一個電影夢。 ▋ 打造我的「AI分身」：第一步，先當個編-劇 一開始，我真的像在籌備一部微電影。我沒有劇本，腦袋空空，於是我想到了它的好兄弟 ChatGPT。我直接開了一個客製化的 GPTs，對它下指令：「嘿，你現在是個好萊塢金牌編劇，幫我想一個以我為主角的電影題材，要有點超能力，但又不能太扯。」 就這樣，
Google AI Studio 的產品負責人 Logan Kilpatrick 最近親自展示了最新模型 Gemini 3.0 的驚人實力，這不僅僅是一次產品演示，更像是一場對未來軟體開發的預言。在這場深入的實測中，Kilpatrick 展示了如何利用 Gemini 3.0 的「Vibe Coding」（氛圍編碼）能力，從零開始打造功能齊全的3D遊戲、新創公司的應用程式，甚至僅用一張截圖就完整複製一個現有網站。他強調，這項技術為開發者和創業者提供了前所未有的「不公平優勢」，而我們大多數人，可能都嚴重低估了它的潛力。 許多人對 AI 編碼的印象還停留在製作簡單的登陸頁或處理數據。然而，Kilpatrick 一開場就顛覆了這個觀念。他展示了多款僅用「單一提示詞」生成的3D遊戲，從城市建造模擬《Sky Metropolis》到需要鏡頭互動的節奏遊戲《Tempo Strike》，其複雜度和完成度都令人咋舌。 Kilpatrick 解釋：
當 AI 已經成為我們日常數位生活的一部分時，大多數人仍然停留在繁瑣的「複製、切換 App、貼上」的傳統操作模式。然而，科技 YouTuber Jeff Su 揭露了一個幾乎所有 iPhone 用戶都忽略的隱藏功能，這個技巧能將你的手機與 ChatGPT 無縫整合，徹底改變你的工作流程，讓 AI 真正成為你的隨身效率神器。 iPhone 的多工處理能力遠超你的想像。第一個關鍵技巧是利用 iOS 內建的「拖放（Drag and Drop）」功能。傳統上，當我們想讓 ChatGPT 分析一段文字或一張圖片時，標準流程是：選取內容、複製、打開 ChatGPT App、新增對話、然後貼上。這個過程不僅耗時，還會打斷你的思緒。 Jeff Su
在分秒必爭的金融市場，一位頂尖基金的信用分析師如何在短短幾分鐘內，完成過去需要數小時甚至數天的深度研究？這不是未來，而是正在發生的現實。本文將深度解析AI工具「Claude」如何賦予一位名為 Yuri 的分析師超凡的效率，他在短短30分鐘內，整合三大數據平台，從一個微小的市場波動，迅速形成一個有數據支持、有專家背書的完整投資論述。 故事開始於上午10點，Yuri 注意到沃爾瑪（Walmart）2030年到期的債券利差正在收窄。距離下午2點的投資組合審查會議只剩下4個小時，他必須迅速判斷：「這是一個短線交易機會，還是公司基本面的根本性轉變？」 Yuri 向 Claude 下達了第一個指令：「顯示沃爾瑪的債券殖利率曲線，並與好市多（Costco）和塔吉特（Target）進行比較。」 Claude 立即連接到倫敦證券交易所集團（LSCG）的數據庫。短短幾秒鐘內，一個互動式的數據儀表板就呈現在 Yuri 面前。儀表板清晰顯示： - 沃爾瑪2030年期債券確實緊俏。 - 但在2037年和2038年到期的長期債券上，殖利率曲線出現了陡峭的躍升，顯示市場要求更高的長期風險補償。 -
一個被忽略的AI商業模式，正悄悄地讓一些單打獨鬥的創作者每天賺進300、500甚至超過700美元。這門生意不需要任何員工，僅靠一人和幾款AI工具就能運作。這就是「AI利基音樂YouTube頻道」——一個在AI出現前幾乎不可能實現的黃金賽道。本文將深度解析這個模式，揭示其驚人的盈利潛力與超低成本的運作秘密。 AI音樂頻道的商業模式很簡單：在YouTube上傳時長至少一小時的特定利基市場背景音樂影片，例如非洲部落音樂、西藏長笛音樂等。這些看似小眾的影片，卻能吸引數百萬的觀看次數，為創作者帶來數十萬美元的收入。 以一個「西藏長笛音樂」影片為例，它累積了超過1200萬次觀看。創作者在說明中明確標示「由AI生成」。在過去，製作這樣的音樂極其困難且昂貴，你可能需要花費超過1000美元聘請一位專業的長笛演奏家。但現在，AI將成本降到了令人難以置信的程度。 根據Suno AI音樂生成器社群創作者的回報，這類影片的RPM（每千次觀看的收入）大約在3到8美元之間。讓我們來算一筆帳： - 單一影片收入：一個1200萬觀看的影片，平均可賺取 36,000美元至97,000美元（約新台幣116萬至3
你是否也受夠了AI生成那些千篇一律、毫無靈魂的文字？無論是部落格文章、社群貼文還是YouTube腳本，AI的產出總是需要我們花費大量時間修改，才能讓它聽起來「像個人」。知名AI領域YouTuber Matt Wolfe在他的最新影片中，揭示了一個能徹底解決這個問題的強大技術：模型微調（Fine-tuning）。這不只是簡單的指令調整，而是真正讓大型語言模型（LLM）學習你的語氣、風格和思考模式，打造一個專屬於你的AI分身。 要讓AI聽起來像你，首先必須理解兩種核心技術的差異：微調（Fine-tuning）與檢索增強生成（RAG）。 Matt Wolfe用一個絕佳的比喻解釋了兩者：「想像你為YouTube頻道雇用一位寫手。如果你給他一整個Google雲端硬碟的研究資料，他會知道所有事實，但他仍然不知道如何像你一樣寫作或說話。」 * 檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）：這就像是給寫手一本巨大的參考手冊。AI可以從中提取事實和數據，但它的寫作風格不會改變。這也是你在ChatGPT中上傳PDF或文字檔時所
無論你是每天處理潛在客戶郵件的業務、獨自應對客戶諮詢的小企業主，還是管理預約的沙龍老闆，Google Workspace 最新推出的自動化工具「Flows」都將徹底改變你的工作模式。這項被譽為「真正遊戲規則改變者」的功能，讓你無須任何程式碼背景，就能創建專屬的 AI 助理（Agent），自動執行跨 Google 應用程式的任務。本文將透過三個從簡到難的實例，深度解析這項工具的強大之處。 Workspace Flows 的介面極其簡潔，核心概念是建立一系列的「流程」（Flow）。每個流程都由一個「觸發條件」（Starter）和後續的「步驟」（Steps）組成。這些步驟可以是在不同 Google 應用程式（如 Gmail, Sheets, Drive）中執行的動作，或是指示 Gemini AI 處理資訊的指令。你可以直接套用官方範本，或像使喚秘書一樣，用白話文描述你的需求，讓