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概览 (Executive Summary)

本课程由Google的Wendy主讲，是一份面向各类工作者与小企业的实用指南，旨在阐释如何将AI工具（特别是Google Gemini和NotebookLM）应用于日常工作，以解决耗时、重复或棘手的任务。课程的核心理念是，AI并非遥不可及的技术，而是通过有效的沟通技巧——即“提示工程 (Prompting)”——便能即刻利用的强大助手。通过掌握编写高效提示词的方法，任何人都能将AI转变为提升效率、激发创意的“思想伙伴”。

课程系统性地讲解了编写高效提示词的五步框架：任务、人设、格式、背景和参考。同时，课程介绍了迭代 (Iteration) 和提示词链 (Prompt Chaining) 等高级技巧，用以持续优化AI的输出质量。此外，课程对Google生态中的关键AI工具及其应用场景进行了区分和说明：
* Gemini：作为通用的创意引擎和问题解决伙伴。
* Gemini Live：提供基于语音和摄像头的实时、动态对话式交互。
* Google Workspace中的Gemini：将AI无缝嵌入Docs、Sheets等日常办公应用，在工作流中提供即时支持。
* NotebookLM：作为用户专属资料的深度分析工具，能对指定的文档、视频等内容进行精准的总结、关联和洞察生成，并提供创新的“音频概览”功能。

最终，课程倡导将使用AI培养成一种工作习惯，鼓励用户通过持续的实践探索，将AI无缝融入现有工作流程，从而更智能、高效地完成任务。

第一部分：AI基础与工作原理

• AI的本质与类比：AI已融入日常生活（如地图交通预测、邮件智能撰写）。其核心是AI模型——一种通过学习海量数据来进行预测或决策的计算机程序。课程用一个生动的比喻来解释这个过程：AI模型就像一位厨师，最初的尝试是一个数据点，通过不断学习反馈（“需要更多盐”、“太辣了”）来积累经验，最终创造出完美的食谱。
• 大型语言模型 (LLM) 与生成式AI (Gen AI)：当AI模型学习了足够多的数据后，便能像那位经验丰富的厨师创造全新菜品一样，生成前所未见的全新内容（如博客文章、预算方案）。这种模型被称为大型语言模型 (LLM)，其创造新内容的能力则被称为生成式AI (Gen AI)。
• 多模态能力：先进的生成式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。例如，用户可以上传图表照片要求AI生成文本摘要，或从会议录音中提取行动要点。
• 核心风险与用户责任：
  • AI幻觉 (Hallucination)：AI有时会提供错误或不实的信息。
  • “人在环路”原则 (Human in the Loop)：这是使用AI时一项至关重要的责任。用户必须对AI生成的所有结果进行人工核实与审查，确保其准确性后再投入使用。

第二部分：核心技能：编写高效AI提示词

向AI下达清晰、具体的指令是获得高质量输出的关键。课程提出了一个包含五个关键要素的提示词框架，并鼓励用户将有效的提示词保存起来，建立个人“提示词库”以便复用。

• 1. 任务 (Task)：清晰描述希望AI完成的具体工作。

  • 示例：“帮我写一封介绍我新花艺业务的邮件，目标是与本地商家建立合作。”

• 2. 人设 (Persona)：为AI指定一个专家角色，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（要点列表）或语言。

  • 示例：“输出应在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。”

• 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，并为老客户提供专享价。”

• 5. 参考 (References)：提供正面或反面的示例，为AI的输出提供模仿或规避的基准。

  • 示例：“使用附件中的邮件作为其说服力风格的范本。”

第三部分：高级技巧与应用策略

• 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。这是一个反复调整直至满意的过程。
  • 主要方法：补充缺失的提示词要素；将复杂任务拆解为多个小任务；微调任务方向；增加预算、时间等约束条件。
• 多模态提示 (Multimodal Prompting)：在提示词中结合文本以外的媒介（如PDF、图片、代码），以提供更丰富的上下文。

  • 示例：上传一张商家传单的图片，并要求Gemini基于该传单内容，为这家企业个性化一封推广邮件。

• 提示词链 (Prompt Chaining)：指创建一系列相互关联的提示词，后一个提示词建立在前一个输出的基础上，从而引导AI逐步完成一个多步骤的复杂任务。
  • 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”）；而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？”）。

第四部分：Google AI工具应用场景解析

4.1 Gemini：全能创意伙伴

将与AI的交互从单向问答升级为双向对话，利用其进行头脑风暴、获取第二意见。通过提示词链技术，可以引导Gemini将一个抽象的想法（如“我想拓展业务”）逐步转化为具体的行动计划。

4.2 Gemini Live：实时语音交互

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。
* 主要用途：
* 对话模拟：排练销售演讲或重要谈话，并获得关于语气、措辞的即时反馈。
* 实时视觉辅助：结合手机摄像头，让AI识别物体、诊断设备故障或优化产品陈列。
* 即时内容反馈：通过分享手机屏幕，让AI对社交媒体帖子、网站布局等提供改进建议。

4.3 Google Workspace中的Gemini：无缝集成的工作流助手

将AI助手直接嵌入用户日常使用的Google应用（如Docs, Sheets, Slides）中，无需切换标签页即可获得帮助。Gemini能自动将当前文档内容作为上下文，提供高度相关的支持。
* 应用示例：在Gmail中总结长邮件、在Docs中起草项目提案、在Slides中根据文字描述直接生成图片、在Meet中自动生成会议纪要。

4.4 NotebookLM：专属资料的深度分析师

这是一款专注于处理和分析用户所提供资料的AI工具。其知识范围被严格限定在用户上传的来源（文档、网站、视频等）之内，确保输出结果的精准性和相关性。
* 核心类比：Gemini如同公共图书馆，知识广博；NotebookLM则是你的私人书房，知识精准且聚焦于你的个人收藏。
* 特色功能：音频概览 (Audio Overview)：将书面资料转换成一段生动的双人AI主播对话。他们会以讨论、辩论的形式总结你的材料，非常适合听觉型学习者或希望在通勤等场景下消化复杂信息的用户。

结论：将AI融入日常，化为工作习惯

课程的最终目标是鼓励用户将AI视为一种日常工具，并养成在遇到挑战时主动思考“AI能否帮忙？”的习惯。课程强调“学以致用”，通过发起“一天内用AI解决三个问题”的挑战，并提供行动计划工作表，号召用户立即开始实践，将AI的潜力真正转化为个人的生产力。