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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本课程由Google的Wendy主讲，旨在为各类工作者和小型企业提供一份关于如何在日常工作中实际应用AI工具（特别是Google Gemini和NotebookLM）的实用指南。课程强调，AI并非深奥的技术理论，而是一个能即刻提升工作效率的实用助手，可以帮助处理耗时、重复或令人困扰的任务。核心观点是，通过掌握有效的沟通技巧——即“提示词工程 (Prompting)”，任何人都可以利用AI增强创造力、高效处理信息和解决问题。

课程详细拆解了编写高效提示词的五步法：任务、人设、格式、背景和参考，并强调通过迭代 (Iteration) 和提示词链 (Prompt Chaining) 等高级技巧，可以不断优化AI的输出结果，将其从一个简单的指令执行者转变为一个创造性的“思想伙伴”。此外，课程分别介绍了Google生态系统中的不同AI工具及其适用场景：
* Gemini：作为通用的创意和问题解决伙伴。
* Gemini Live：通过语音和摄像头进行实时、动态的对话式交互。
* Google Workspace with Gemini：将AI无缝嵌入到Docs、Sheets等日常应用中，在工作流内提供即时帮助。
* NotebookLM：一个专注于用户所提供资料的深度分析工具，能对指定文档、视频等内容进行总结、连接和生成洞察，并独创了“音频概览”功能。

最终，课程鼓励用户将使用AI视为一种习惯，通过不断实践和探索，将AI融入现有工作流程，从而更轻松、高效地完成工作。

AI基础知识与工作原理

• AI的普遍性：演讲者指出，AI已广泛应用于日常生活，例如地图的实时交通更新、邮件的智能补全和视频平台的推荐算法。
• AI模型 (AI Model)：
  • 本质是一个计算机程序，通过学习大量数据来进行预测、推荐或决策。
  • 类比：像一位厨师，通过不断尝试和学习（“需要更多盐”、“太辣了”），最终创造出完美的食谱。
• 大型语言模型 (LLM)：
  • 经过海量数据训练的AI模型，能够理解和生成全新的内容，即使是前所未见的需求。
  • 这种能力被称为生成式AI (Generative AI / Gen AI)。
• 多模态能力：Gen AI（如Gemini）不仅能处理文本，还能理解和创建图像、视频、音频等多种格式的内容。
  • 应用示例：上传图表照片要求AI生成文本摘要；从会议录音中提取行动项；为网站或演示文稿生成视觉材料。
• 核心风险与责任：
  • AI幻觉 (Hallucination)：AI有时会出错或提供不实信息。
  • 用户责任：必须采取“人在环路 (human in the loop)”的方法，在使用AI生成的结果前进行人工核实和审查。

核心技能：编写高效的AI提示词 (Prompting)

有效的提示词是获取高质量AI输出的关键。演讲者将其比作给出清晰的导航指令，并提出了一个包含五个关键要素的框架。

• 1. 任务 (Task)：明确描述希望AI完成的具体工作。

  • 示例：“帮我写一封介绍我新开的花艺设计业务的邮件，目标是探索与本地商家的潜在合作关系。”

• 2. 人设 (Persona)：为AI指定一个角色或专业身份，使其从特定视角提供帮助。

  • 示例：“扮演一个擅长新业务开发的邮件营销专家。”

• 3. 格式 (Format)：规定输出内容的具体形式，如长度、语气、结构（如要点列表）或语言。

  • 示例：“输出内容应在500字以内，语气友好，使用要点以提高可读性，并包含一个吸引人的主题行来提高打开率。”

• 4. 背景 (Context)：提供所有必要的背景信息，帮助AI更好地理解任务。

  • 示例：“你应该知道，我的花卉是本地采购的，我擅长定制花艺，并为忠实客户提供定制报价。”

• 5. 参考 (References)：提供正面或反面的示例，为AI的输出提供一个模仿或避免的基准。

  • 示例：“使用附件中的邮件作为其说服力风格的范本。”

• 建议：将效果好的提示词保存在一个“提示词库”（如Google Doc）中，以便未来快速复用。

高级技巧：迭代与多模态提示

• 迭代 (Iteration)：对初始提示词进行修改或追加指导，以逐步优化输出结果。这并非一次性完成的过程。
  • 迭代方法：
    1. 补充要素：为初始提示词补充缺失的五大要素之一。
    2. 拆分任务：将一个复杂的大任务分解为多个小步骤，引导AI逐步完成。
    3. 调整任务：将任务切换到一个相似但略有不同的方向。
    4. 增加约束：添加限制条件，如预算（“低于500美元”）、时间（“在下个月内完成”）或字数。
• 多模态提示 (Multimodal Prompting)：在提示词中包含文本以外的媒介（如PDF、图片、代码等），以提供更丰富的上下文。
  • 应用示例：上传一张商家传单的图片，并要求Gemini基于该传单内容，为这家特定企业个性化一封推广邮件。

AI应用场景一：使用Gemini作为创意思想伙伴

• 核心理念：将与AI的交互从单向问答转变为双向对话，用于头脑风暴、获取第二意见和解决棘手问题。
• 关键技术：提示词链 (Prompt Chaining)
  • 定义：一系列相互关联的提示词，其中每个新提示词都建立在前一个输出的基础上，逐步深入或扩展任务。
  • 与迭代的区别：
    • 迭代是为同一任务优化输出（“请把这个回答解释得更简单”）。
    • 提示词链是用一个输出作为新相关任务的输入（“既然知道了步骤，我需要哪些工具？”）。
  • 应用示例（为油漆公司拓展业务）：
    1. 初始提示：“我想扩展我的油漆公司业务，请作为我的商业顾问，列出三种可以提供的补充服务。”
    2. 第一层链接：“这些选项中，哪一个我们可以在六个月内最快推出？”
    3. 第二层链接：“如果我们决定推进（被选中的）业务，我这周应该完成哪些任务？”

AI应用场景二：通过Gemini Live进行实时语音交互

• 定义：Gemini移动应用中的一项功能，允许用户通过语音与AI进行实时、自然的对话，无需打字。
• 主要用途：
  • 对话模拟：排练销售演讲、演示或棘手的对话，并获得关于表达方式的即时反馈。

    • Gemini反馈示例：“你的声音友好且专业，但有几个地方听起来有点像在照本宣科，可以尝试更口语化一些。”

  • 多模态实时帮助：结合手机摄像头，让AI识别物体、解决现实世界的问题。
    • 示例：帮助诊断打印机故障、快速盘点储藏室库存、优化产品陈列。
  • 屏幕内容反馈：分享手机屏幕，让AI对社交媒体帖子、网站布局等内容提供即时分析和改进建议。

AI应用场景三：Google Workspace与Gemini的无缝集成

• 核心优势：将AI助手直接嵌入用户日常使用的Google应用（Gmail, Docs, Slides, Sheets, Meet, Drive）中，无需切换应用即可获得帮助。
• 工作原理：Gemini能自动将当前文档或邮件内容作为上下文，从而提供高度相关的帮助。
• 具体应用示例：
  • Gmail：总结冗长的邮件线索。
  • Docs：为新项目创建提案。
  • Sheets：分析数据。
  • Slides：根据文字描述直接在幻灯片上生成所需图片，或生成演讲要点。
  • Meet：在会议中做笔记并提供会议纪要。
  • Drive：在云端硬盘中快速查找和整合信息。

AI应用场景四：使用NotebookLM进行深度信息理解

• 核心定位：一个专注于处理和分析用户所提供资料的AI工具。
• 独特之处：其知识范围被严格限定在你上传或链接的来源（文档、网站、视频等）之内，确保输出结果与你的资料高度相关。
  • 类比：Gemini是公共图书馆，知识广博；NotebookLM是你的私人书房，知识精准且聚焦于你个人的收藏。
• 主要功能：
  • 对多个来源进行总结、提炼关键点。
  • 发现不同文档和主题之间的联系与模式。
  • 基于你提供的资料生成新的内容（如报告、问答）。
• 特色功能：音频概览 (Audio Overview)
  • 将书面资料转换成一段生动的音频对话，由两位AI主持人以讨论和辩论的形式总结你的材料。
  • 这对于听觉型学习者或希望在通勤、健身等场景下消化复杂信息的用户尤其有用。

结论与行动号召

课程的最终目标是鼓励用户将AI融入日常工作，使其成为一种习惯。当遇到挑战时，应主动思考：“这是AI可以帮忙解决的问题吗？” 演讲者发起挑战，鼓励观众在接下来的一天内尝试用AI解决三个问题，并通过实践和探索来发掘AI的潜力。课程提供了行动计划工作表，以帮助用户规划如何将AI应用于特定挑战。