一本搞定Google AI:Gemini、NotebookLM、Workspace AI、Nano Banana到Gemini Omni,學會清晰化、結構化、規格化的AI工作法
謝孟諺
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商品描述
AI做起事來半調子?那是因為你沒有替他把工作分析清楚!
本書教你把最強大的AI體系(Google AI)轉化成為能力放大器
在 AI 工具越來越普及的時代,很多人以為「會用 AI」就是會打 Prompt,知道怎麼下指令、怎麼要求格式、怎麼讓 AI 寫得更像樣,但本書真正要提醒讀者的是:使用 Google AI 的關鍵不在於工具本身,也不只是 Prompt 技巧,而是在開啟 Gemini、Google Workspace AI、NotebookLM、Gemini Omni 或 Nano Banana 之前,使用者有沒有先把任務想清楚。因為 AI 不是替人思考的魔法棒,而是能力放大器。你給它清楚的目標、完整的背景與明確的規格,它就能放大你的思考成果;你給它模糊的問題、含混的需求,它也只會放大模糊,產生一份看似完整、其實不適用的答案。
你要什麼結果?先想清楚
作者教讀者拿到任務時,第一步不是立刻打開 Google AI,而是先停下來分析任務。這個「停下來」並不是拖延,而是避免把錯誤方向交給 AI 加速執行。很多人接到「做一份簡報」、「寫一封信」、「整理一份報告」時,會馬上輸入:「幫我做一份簡報」或「幫我寫一篇報告」,AI 便很快地就會給出東西,而且通常格式整齊、文字流暢,但問題是它未必能回答真正的需求。
因此,作者提出 AIQ 三問法。第一問是:我要的結果長什麼樣?這不是只回答「我要一份報告」或「我要一份簡報」,而是要具體想像成品的樣子。它是給誰看的?長度多少?用在哪裡?讀者看完後要做什麼決定?第二問是:這件事最難的決策在哪裡?每一項任務背後都有一個真正需要人判斷的核心;例如季報簡報最難的地方,不是把數字排成表格,而是判斷這季要呈現「問題嚴重」還是「轉機出現」。第三問是:哪部分必須由我完成,哪部分可以交給 AI?當這個分界清楚後,讀者就不會把本該由自己負責的判斷,也推給 AI 處理。
任務拆解三結構:目的、內容、格式
當讀者知道自己要什麼之後,下一步是把任務整理成 AI 能理解的結構。作者強調,AI 不像熟悉你的同事或主管,它沒有共同記憶,也不懂你的隱性語境。人類說「幫我寫一封給客戶的信」,同事可能會根據過往經驗知道是哪個客戶、什麼語氣、目前關係如何;但 AI 不會知道。它只能根據你明確提供的資訊來生成內容。如果你不說受眾是誰、背景是什麼、目的為何、語氣要如何,它就只能猜,而猜出來的往往是平均化、普通化的答案。
因此,作者把任務拆解成三個維度:目的、內容、格式。目的維度,是要先說清楚這件事要達到什麼效果,受眾是誰,希望對方看完後有什麼感受或行動。內容維度,是要列出必須包含什麼、不能出現什麼、哪些資料已經有了、哪些需要 AI 協助補充。格式維度,則是明確規定輸出形式,例如字數、語氣、段落結構、是否要標題、是否要條列。這三個維度,就是把人的想法翻譯成 AI 可執行的任務規格。
例如,與其對 Gemini 說:「幫我寫一段保健品 IG 文案」,不如先分析受眾是 28 到 35 歲的都市上班族女性,她們的痛點是睡眠品質差、下班後精神不振,產品主打晚間修復;再要求 AI 寫 150 字以內、語氣溫暖、有共感,結尾加上行動呼籲。這樣一來,AI 得到的不再是一個空泛的要求,而是一份明確的工作說明。輸出自然不再只是通用文案,而會更貼近品牌與讀者。
先把腦袋用清楚,再讓 AI 把自己的思考放大
作者真正想教讀者的,不只是如何把工作交辦給 Google AI,而是如何重新理解人與 AI 的分工。AI 擅長整理資料、生成文字、提出多角度想法、快速製作草稿;但它不擅長判斷這件事在特定情境中是否重要,也不理解主管、客戶、老師或讀者背後的隱性期待。換句話說,AI 可以協助執行,但不能替人完成價值判斷。
這也是本書最重要的工作方法:先由人確認方向,再讓 AI 加速完成。讀者在交辦任務前,要先決定核心立場、受眾需求、成功標準與輸出規格;接著再把這些判斷轉成清楚的指令,交給 Gemini、Workspace AI 或 NotebookLM 等工具處理。當任務需要整理特定資料時,可以交給 NotebookLM;需要寫作、分析、腦力激盪時,可以用 Gemini;需要在文件、郵件、簡報中加速日常工作時,則可以使用 Google Workspace AI。工具各有分工,但使用工具前的思考方法是一致的。
因此,作者教讀者的不是一套會過時的操作步驟,而是一套可遷移的 AI 工作思維。工具會更新,介面會改變,但「先定義問題、再拆解任務、最後交給 AI 執行」的流程不會過時。當讀者養成這種習慣,就不會只是被動等待 AI 給答案,而能主動設計 AI 的工作方式。真正會用 Google AI 的人,不是把腦袋交出去,而是先把腦袋用清楚,再讓 AI 把自己的思考放大。
本書特色
★一套可遷移的 AI 工作思維:打造永久的SOP
AI工具變化快速,規則、網頁形式動輒更新,但是底層運算的基本原則不變,因此在你交付AI工作時,分析工作的原理不變。比如說,你交代一個同事做事,他在公司工作了一段時間,因此,你一個簡單的提示,他就知道前因後果,你們有「共同記憶」,但AI可沒有,它是到處找資料湊出答案給你,得到的結果自然難以應用。
本書提出一套基於AI底層邏輯的工作分析方法,讓它可以準確地達成你的要求。
★完整的Google AI說明
市場上提供AI服務的工具不少,但是Alphabet是最被看好的一家,也是股神巴菲特所投資的相關企業。
本書介紹Alphabet旗下的AI工具,Gemini、Google Workspace AI、NotebookLM、Gemini Omni及Nano Banana。你只是AI的使用者,採用最有可能笑到最後的公司的工具,比較省事哦!
作者簡介
謝孟諺 (Mr. GoGo)
他是一位橫跨資訊科技、高階管理與人工智慧教育的頂尖專家。
他曾擔任業界具影響力的事業群總經理,並歷任資訊長(CIO)、資訊經理等關鍵高階職位,擁有深厚的 IT 營運與網路推廣實戰經驗。
作為一位對 AI 發展具備敏銳洞察的專業人士,他不僅是「無遠弗屆教學工作室」負責人,更是「一本搞定 AI」系列叢書的作者,致力於將複雜的 AI 技術轉化為人人可掌握的實用工具。
他憑藉超過 18 年的專業教學與演講經驗,創立了知名的 YouTube 頻道「無遠弗屆教學教室」,坐擁 8 萬 8,000 名訂閱者,成功開發 AI 高手訓練營、網路行銷等多項熱門課程。
Mr. GoGo 透過其專業的技術與資源整合能力,不僅在管理階層創造價值,更在教育領域點燃了無數學員的 AI 潛能,是引領讀者駕馭 AI 浪潮的權威導師。
Mr.GoGo系列代表作:《一本搞定Google AI》、《ChatGPT一本搞定》、《生成式AI一本搞定》、《一本搞定AI數位員工實戰》。
目錄大綱
閱讀指導
序言
你學的 AI,可能是假的
從 Vivian 和 James 的故事說起
| 第一部 | 重新認識這件事 |
| 在學怎麼用之前,先搞清楚「它是什麼」。這是絕大多數人跳過的一步,也是後來所有問題的根源。 | |
| Ch 01 | AI 是放大器,不是替代品 |
| 你帶進去什麼品質的思維,AI 就放大什麼 | |
| Ch 02 | Google AI 生態系全景圖 |
| 認識你的工具箱,才知道什麼時候拿哪把刀 |
| 第二部 | AI 前的思維準備 |
| 這是全書的靈魂。三個框架,讓你每次使用 AI 前都知道自己在做什麼——不靠直覺,靠結構。 | |
| Ch 03 | 拿到任務的第一個動作:不是開 AI |
| AIQ 三問法——把模糊任務變成清晰意圖 | |
| Ch 04 | 把任務拆解成 AI 看得懂的結構 |
| 思考的結構化,是 Prompt 之前的 Prompt | |
| Ch 05 | 你給 AI 的不是問題,是規格書 |
| RSO Prompt 架構——Prompt 的本質是需求文件 |
| 第三部 | 工具實戰——用對工具,事半功倍 |
| 五個 Google AI 工具,每一個都搭配「使用前思維準備」與真實案例,讓你看完就能立刻上手。 | |
| Ch 06 | Gemini ×思維放大 |
| 把 AI 當成「會反駁你的思考夥伴」,不只是文字生成機 | |
| Ch 07 | Google Workspace AI ×日常工作革命 |
| 讓每天的重複工作消失,把時間還給真正需要思考的事 | |
| Ch 08 | NotebookLM ×知識管理革命 |
| 把你的資料變成你的私人顧問 | |
| Ch 09 | Nano Banana ×影片思維先行 |
| AI 不懂你的「感覺」——把視覺意圖轉化成具體指令 | |
| Ch 10 | Gemini Omni ×視覺思維先行 |
| AI 能生成畫面,但不懂你的故事——導演的角色,你來 |
| 第四部 | 思維的遷移——這才是真正的 AI 能力 |
| 工具會換,思維不會過期。這兩章要給你的,是在任何 AI 時代都帶得走的核心能力。 | |
| Ch 11 | 換了新 AI 怎麼辦?打造你的永久 SOP |
| 思維框架是你的護城河,工具只是介面 | |
| Ch 12 | 真正的 AI 素養,是知道何時不用 AI |
| 有些事情,只有人能做 |
| 後記 | 思考,是你永遠帶得走的競爭力 |
| 寫給每一個在 AI 浪潮中仍在思考的你 |






