Gemini 全面解析与实战指南：打造你的 AI 超级助手（2025 年中版）
AI 工作流全升级：如何用 Gemini 打造你的个人超级助手 | Digital Explorer#069
Gemini 已经从一个单纯比拼智商的「模型」，进化为一个深度整合了各种工具和工作流的「平台」。
Poe
24 Jul 2025
— 19 min read
Editor's Note
今天是 2025 年 7 月 24 日，您正在阅读的是第 69 期 Digital Explorer。
距离我上一篇详细介绍 Gemini 的文章已经过去了半年，AI 的世界已经完全不同。如果说年初我们还在探讨 Gemini 作为一个「模型」的潜力，那么到了 2025 年中，它已经进化成一个可以融入工作流、提供实际助力的「智能助手」。
今年以来，Google 几乎以「月」为单位更新 Gemini。最新的 Gemini 2.5 Pro 不仅继续拥有百万级 Token 上下文能力，并在多项基准测试中表现出色，更带来了诸如原生多模态、深度研究（Deep Research）、协作画布（Canvas）等一系列核心功能的更新。
面对如此快的变化，曾经的很多认知和使用习惯都需要更新。半年前，我或许还会建议重度用户优先选择 API；但今天，我的答案有了新的变化。
本期 Digital Explorer，我将结合 Gemini 最近的更新与这半年的深度使用体验，重新梳理使用 Gemini 的最佳路径，并分享我如何将这些新功能整合进我的日常内容工作中，构建一套与 AI 协同的、更高效的「人机关系」。
在我们深入探讨如何「使用」Gemini 之前，有必要先了解它在 2025 年的几个关键进展。Google 今年发布的 Gemini 2.5 Pro，被其定位为具备「思考能力」的模型，在一些核心能力上实现了重要突破。
- 推理与性能：在被广泛认可的 LLM Arena 盲测中，Gemini 2.5 Pro 取得了领先排名。在数学、科学和编码等多个领域的公开评测中，其表现也超越了包括 GPT-4.5、Claude 3.7 在内的主要竞争对手。
- 上下文与多模态：Gemini Pro 和 Flash 版本都支持 100 万 Token 上下文窗口（并计划扩展至 200 万），这意味着它可以一次性处理数百页的文档或完整的代码库。同时，其「原生多模态」架构可以统一处理文本、图像、音频、视频等多种信息，为更复杂的应用场景打下了基础。
这些进展传递出一个清晰的信号：Gemini 已成为行业中性能最全面的模型之一。而比性能本身更值得关注的，是 Google 如何将这些强大的能力，转化为普通用户也能有效利用的工具。
两种方式，两种选择
和半年前一样，我们依然有两种主要的方式来使用 Gemini，但它们之间的界限与选择逻辑已经发生了微妙的改变。
Google AI Studio：面向开发者的能力秀场
你可以把 Google AI Studio 理解为一个在线的 AI 模型「沙箱」或「工作台」。
它主要面向开发者和技术爱好者。在这里，你可以直接调用包括最新实验版在内的各种 Gemini 模型，进行细粒度的参数调教，比如调整「温度」来控制输出的创造性。它有相当慷慨的免费额度，适合测试和体验模型的原始能力。
当然你也要注意其限制：AI Studio 的界面是工具化的，缺少友好的对话引导。你需要具备一定的 Prompt Engineering 知识才能驾驭它。同时，虽然免费额度够用，但大规模集成到自己的应用中则需要绑定 Google Cloud API，按量付费，对普通用户有一定门槛。
Gemini 应用 (订阅 Google AI Pro)：面向所有人的智能助手
Gemini 应用则是 Google 面向大众消费者和专业人士的 AI 产品，需要订阅 Google AI Pro（约 20 美元/月）来解锁全部功能，另外 Google 还提供了 250 美元/月的 Ultra 版本。
Gemini 应用是一个开箱即用的聊天机器人，界面友好，支持多端同步（网页、iOS、Android）。它的核心价值不再仅仅是调用强大的模型，而是提供了一整套围绕模型的优化功能，比如我们稍后会详谈的 Deep Research、Canvas、记忆功能等。
通过这些内置功能，Google 将复杂的技术封装成普通人也能轻松使用的「技能」，极大地降低了使用门槛。在手机上，它可以方便地调用语音、摄像头等硬件能力，更像一个随身的 AI 助理。
到底应该怎么选？
半年前，我更倾向于推荐重度用户使用 API。但现在，我的看法有了转变。我们首先要建立一个基本认知：大模型应用和大模型本身是两种不同的事物。
Google AI Studio 让你接触的是「大模型本身」，它强大、原始、灵活，适合那些想要基于模型进行二次开发或深度研究的探索者。
而 Gemini 应用则是典型的「大模型应用」。Google 在这里扮演了一个「产品经理」的角色，它思考的是如何优化普通人的使用体验，如何将模型的能力与真实的工作场景结合。为此，它提供了大量的功能优化和流程设计。
对于绝大多数用户，包括像我一样的内容创作者和知识工作者，我现在的首要推荐是：订阅并深度使用 Gemini 应用。
原因很简单：我们大多数时候需要的不是一个裸模型，而是一个能解决实际问题的「助手」。Gemini 应用通过内置的丰富功能，已经把许多原本需要复杂 Prompt 或调用工具才能实现的流程，变成了一键可用的按钮。这节省下来的时间与精力，远比每月 20 美元的订阅费更有价值。
我的 Gemini AI 工作流实战
理论说尽，实战开始。下面我将分享，我是如何将 Gemini 应用的各项核心功能，融入到我的日常信息处理与内容创作流程中的。
利用「记忆」功能，串起分散的对话
我们与 AI 的多数对话都是一次性的，这导致我们不得不反复强调自己的身份和要求。Gemini 的「Saved Info」（记忆）功能解决了这个问题。它的价值在于，能让 AI 在不同对话中保持对你个人背景和偏好的一致性认知。
我的使用方法是，在「Saved Info」中设定好一些关键的、高频复用的指令：
- 身份背景：「我是一名科技博主，运营网站 Dailyio，为付费会员提供关于人机关系的深度内容。」
- 风格要求：「我的写作风格需要兼具深度与可读性，请避免使用过于晦涩的专业术语和 AI 腔。」
- 格式规范：「在回答时，请使用 「」作为中文引号，并在中英文和数字间添加空格。」
设置好后，无论我打开哪个新的对话窗口，Gemini 都会自动加载这些背景信息。这不仅省去了重复说明的麻烦，更重要的是，它让 Gemini 的输出从一开始就更接近我的预期。我建议定期回顾并优化这些记忆项，删除不再需要的，补充新出现的，让这个「用户画像」保持最新。
拥抱「大上下文窗口」，高效处理海量资料
Gemini 2.5 Pro 的百万级 Token 上下文窗口改变了处理长文档的游戏规则。对于需要研读大量行业报告和学习资料的我来说，这意味着工作模式的彻底改变。
过去，面对一份上百页的 PDF 报告，我需要分段喂给 AI，效率低下且容易丢失上下文。现在，我可以一次性把整份报告（无论是上传文件还是复制粘贴）扔给 Gemini，然后提出综合性的分析需求。
我的具体流程通常是：
- 上传与指令：先将文件上传，然后在对话框中粘贴我预设好的、详细的指令框架。
- 明确需求：指令中我会非常具体地定义我需要的输出内容和格式。清晰的指令是获得高质量输出的关键。
下面是一个我常用的高效提示词 (Prompt) 范例：
「你是一位专业的行业分析师，请阅读我上传的这份 150 页的行业研究报告。我需要一份不超过 2000 字的摘要，核心内容需覆盖以下几点：1. 市场规模与增长预测；2. 主要竞争对手的策略分析；3. 关键技术趋势；4. 面临的挑战与机遇。请用要点形式呈现，并引用报告中的关键数据（注明页码）来支持你的观点。」
如今的 Gemini，已经可以完整理解通篇内容，并给出条理清晰、论据充分的分析报告。这为我后续的深度分析节省了大量的前期阅读和信息整理时间。
依赖「Deep Research」，把调研交给 AI
Deep Research（深度研究）是 Gemini 应用中一个非常实用的功能，它能将 AI 变为一个自动化研究助理。
当我需要快速了解一个全新领域时，比如「分析人工智能在教育领域的应用前景」，我会启用 Deep Research。我的工作流如下：
- 发起调研：在 Deep Research 模式下输入我的研究主题。
- 审阅计划：AI 会首先生成一个研究计划提纲。这是整个流程中最关键的一步。我会仔细审阅这个提纲，看它是否覆盖了我关心的所有方面，有时会手动增删或修改其中的要点，以确保最终报告的精准性。
- 跟踪进程：在 AI 执行搜索和分析时，我偶尔会点开「思维面板」，查看它的实时进展和信息来源，这让我对整个过程更有掌控感。
- 深化提问：生成的报告只是一个开始。我会基于报告中的内容，进行追问，比如「报告第三部分提到的 XX 技术，能否提供更多商业化案例？」由于 Gemini 保留了完整的调研上下文，它可以给出更深入的回答。
这里分享一个我常用的的提示词示例：
这个功能将原本需要数小时的案头工作，压缩到了几分钟，让我能更快地建立起对一个新领域的认知框架。
巧用多模态，快速「看完」YouTube 视频
作为内容工作者，我需要消费大量视频信息，但时间有限。Gemini 的多模态能力在这里提供了一个高效的解决方案。通过向 Gemini 发送 YouTube 链接，我们现在可以快速获取视频的核心信息。
我的具体用法是，直接将链接发给 Gemini，并附上明确指令：
- 概括要点：「用 5 个要点总结这个 1 小时讲座视频的核心内容。」
- 信息提取：「提取视频中主讲人提到的所有关键数据或工具名称。」
- 跨语言理解：「将这个英文视频的内容翻译成中文摘要。」
Gemini 能自动处理视频的字幕或音频，并像阅读文章一样理解、回答你的问题。需要注意的是，总结的质量很大程度上取决于视频本身是否带有准确的字幕。如果效果不佳，我会尝试让它先提取文字稿，我再基于文字稿进行提问。
补充一个小技巧，如果你在手机上使用 Gemini 应用，一般情况下无法直接读取 YouTube 链接，但是可以通过输入「@YouTube 视频链接」的方式实现，如下图所示：
5. 借助「Canvas」，与 AI 共同创作
Canvas（协作画布）是 Gemini 应用内置的一个交互式创作空间，它改变了传统的「一问一答」式交互，让内容生成过程变得更像协同编辑。
它就像一个你与 AI 共享的 Google Doc。在这里，我的写作流程是迭代式的：
- 生成初稿：先让 AI 就某个主题生成一段初稿。
- 局部精修：如果感觉某句话或某段的语气不妥，我会直接选中它，然后在弹出的窗口里，对 Gemini 下达修改指令，比如「把这段改写得更专业一些」或「让这句话更简短有力」。AI 会在原文位置直接更新，反馈非常直观。
- 持续迭代：在这个「我写一段、AI 改写、我再调整」的循环中，一篇文章的雏形很快就能完成。
这种所见即所得的编辑体验，极大地提升了文稿的润色和修改效率，让人机协作变得非常顺畅。
6. 打通 Google 生态，让助手更懂你
这是 Gemini 最具想象力、也最能体现其未来方向的一环。让 AI 助手连接我们的个人数据，这背后固然有隐私的考量，但它也是实现真正「智能」的必经之路。一个不了解你的助手，永远只能是一个被动的问答工具。
Google 正在做的，就是将 Gemini 深度融入其庞大的服务生态中。在与各个应用连接之后，它就从一个通用的 AI 模型，转变为一个了解你个人工作与生活脉络的专属助理。
这在实际应用中意味着什么？我们可以设想几个场景：
场景一：无缝的差旅规划。 当我对 Gemini 说「我下周要去新加坡出差，帮我规划一下」时，一个真正打通生态的 AI 助手会主动扫描 Gmail 找到航班和酒店预订信息，接着联动 Calendar 将行程自动添加到日历，最后再结合 Maps 推荐我酒店附近适合商务会谈的咖啡馆。整个过程无需我手动提供任何信息，AI 像一位贴心的秘书，主动串联起所有信息并完成了规划。
场景二：主动的内容素材整理。 作为内容创作者，我可以下达指令：「下个月我要写一篇关于开源模型发展的复盘文章。」AI 的响应将是主动检索 Google Photos 里所有标记为「开源模型」的照片，分析 Google Drive 中相关的文本或素材纪要，最后在 Google Docs 里新建一个文档，将筛选出的图表、素材要点等信息整合进去，形成一个图文并茂的初稿框架，等待我来填充思考和感悟。
场景三：基于兴趣的深度学习。 如果 Gemini 注意到我最近在 YouTube 上看了很多关于「量化投资」的视频，并在 Google Keep 里记录了相关想法，那么当我问它「最近有什么值得研究的领域吗？」时，它可能会主动提出一个基于我兴趣的学习路径，比如：
「我注意到你对『量化投资』很感兴趣。基于你的观看历史和笔记，我为你整理了一份该领域的入门学习路径，包括几本经典书籍、一些核心概念的解释，以及一个简单的 Python 策略代码示例。需要现在看看吗？」
这些场景展示了 AI 助手的终极形态：它不再是被动地等待指令，而是基于对你个人数据的理解，主动地预测需求、整合信息、提供服务。这是一种以隐私换取便利的权衡，但它所带来的效率提升和体验优化，无疑是所有 AI 助手发展的必然方向。
写在最后：拥抱人机协作的新范式
回顾这半年的变化，Gemini 已经从一个单纯比拼智商的「模型」，进化为一个深度整合了各种工具和工作流的「平台」。它正在改变我们获取信息、处理信息、创造内容的方式。
它让繁琐的案头工作自动化，让我们能将更多精力聚焦于更高层次的思考、策划与决策。这正是我所追求的理想「人机关系」——人类负责提出问题、把握方向、注入创意，AI 则作为我们忠实、高效的执行者和不知疲倦的助理。
站在 2025 年年中的时间点，探索大模型的旅程依然充满乐趣与挑战。我们与机器的关系也在被深刻地重塑。在这场变革中，关键已经不再是掌握某一个工具的技巧，而是建立一种新的工作哲学与思考方式：让机器处理复杂而无聊的任务，让我们回归创造与思考的位置。
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