Google Gemini 工具箱完整教學：Canvas、Deep Research、影音生成、學習與程式碼匯入

Gemini 的輸入框看似只是「問問題、等答案」，但實際上可以把不同任務送入專用工作模式：用 Canvas 製作和修改成品、用 Deep Research 規劃多來源研究、用 Guided Learning 分步學習，再把檔案、Drive、NotebookLM、GitHub 或相簿變成上下文。關鍵不是把所有工具都開一次，而是先判斷你要交付甚麼、需要哪些資料、怎樣驗收、哪些內容不應交給雲端服務。

版本校正（2026-07-18）：錄影片段內出現的模型版本、每日數量和輸出秒數是當時畫面，不是永久規格。Google 會按帳戶、方案、地區和推出階段更新名稱與限額。本文只把它們當作介面辨識，實際可用功能一律以你的帳戶畫面和本文列出的官方 Help 為準。

一、先選正確工具：不要把所有工作都塞進普通聊天

影片的工具總覽把 Canvas、圖像、Deep Research、影片、音樂和學習並列。它們不是同一個聊天模型的六個按鈕而已；每個模式都有不同的等待時間、資料來源、輸出形式、資格和風險。

二、開始前做 5 分鐘資料與帳戶檢查

1. 確認帳戶：個人帳戶與工作／學校帳戶的資料處理和功能可不同；後者亦受 Workspace 管理員控制。
2. 資料分類：公開、內部、機密、受規管四級。機密或受規管資料沒有明確批准便不要上載。
3. 清除秘密：刪除 API key、密碼、session、客戶識別、付款資料、私隱照片、未公開合約和 repository secret。
4. 最小連接：只開啟任務需要的 Connected App，完成後再檢查設定。
5. 定義交付：例如「一頁可在手機閱讀的活動頁」比「幫我做網站」更可驗收。

任務：［要完成的成果］
使用者：［誰會使用］
輸入：［允許使用的檔案／來源］
禁止：［不能讀取、不能推斷、不能公開的資料］
輸出格式：［頁面／表格／報告／程式／媒體］
成功條件：［3–8 個可測試條件］
不確定時：先列問題和假設，不要自行補資料。

三、Canvas：左邊溝通，右邊把答案變成可修改成品

Canvas 可建立和編輯文件、app、投影片或程式。影片示範輸入「每日 AI 新聞聚合網站」後，右側由程式內容切換至 Preview，再用附加圖片和後續提示修改。可靠做法不是一次寫長 prompt 後接受全部，而是先鎖定規格，再逐輪處理資料、結構、視覺和邊界情況。

步驟 1：先要求頁面規格，不要立即生成

我要做一頁繁體中文的每日 AI 新聞摘要頁。
請先只輸出規格，不要建立 app：
1. 使用者和閱讀情境
2. 資訊架構與手機版順序
3. 每張新聞卡的欄位與資料來源
4. loading、空資料、來源失效與錯誤狀態
5. 無障礙與鍵盤操作
6. 驗收清單
不要虛構即時新聞；沒有真實資料時使用清楚標示的示例。

步驟 2：建立最小版本，再切到 Preview

• 先做一個頁面、一種卡片、一組示例資料；不要一開始加入帳戶、付款和後台。
• 在 Preview 依次測試桌面、窄屏、長標題、空摘要、缺圖、重複來源和連結失效。
• 如是 app 或 code，打開 Console；先清除阻斷 error，再處理視覺。
• 一次只改一類問題，例如「只改善手機 header，不改資料結構」。
• 每個穩定版本留下版本名稱和變更理由，避免多輪提示後無法回復。

步驟 3：用參考圖做約束，不是叫模型盲目照抄

拖入圖片後，說明它的用途：例如只參考色彩層級、卡片密度或留白；同時列出不可複製的 logo、角色、品牌和文字。若圖片包含人物、地址、客戶資料或內部介面，先裁走不需要區域。

步驟 4：分享前做資料邊界檢查

官方說明提醒，Canvas app 的公開分享可能涉及與 app 關聯的資料；分享連結前，要以另一個帳戶或無痕視窗測試可見內容與可執行操作。正式部署仍需自己的安全、權限、私隱、效能、無障礙和監察流程。

四、圖像生成：用「用途＋構圖＋限制＋驗收」取代抽象形容詞

畫面中的名稱和數字可能已改變，但提示結構仍適用。先寫實際用途和比例，再描述主體、構圖、光線、風格、文字、禁止元素和驗收。需要一致角色或產品時，先鎖定一張基準圖，再做小幅編輯；不要每輪重新生成整套身份。

用途：文章首圖；桌面和手機都要可讀。
比例：16:9；主體位於中央偏右，左側保留標題安全區。
主體：香港小型辦公室內，團隊查看 AI 儀表板。
風格：寫實但不包含真實品牌；自然窗光；藍綠主色。
限制：無 logo、無水印、無可識別人物、無亂碼文字、無 UI 偽造。
輸出：先提供 3 個明顯不同的構圖方向，再選一個細化。
驗收：手部自然、螢幕透視合理、縮圖仍看得出主題。

發布前放大檢查臉、手、文字、產品結構、倒影和背景；再核對商標、肖像、敏感內容和使用條款。若是資訊圖，最好由程式或設計工具排真實文字，不要把模型生成的小字當成準確資料。

五、Deep Research：先批准計劃，再驗證每一條引用

Deep Research 預設可使用 Google Search；按帳戶和連接狀態，也可加入 Gmail、Drive、上載檔案或 NotebookLM。官方流程容許在開始前查看和修改研究計劃。這一步最重要：錯誤範圍會令它花幾分鐘非常有系統地回答錯問題。

一個可審核的研究提示

研究問題：香港 20–80 人專業服務公司在 2026 年導入生成式 AI 的三種可行路線。
範圍：流程自動化、文件檢索、客戶服務；不包括裁員預測。
時間：優先 2025–2026，舊資料只作背景。
來源優先序：香港政府／監管機構、供應商第一方文件、同儕審查研究、可靠產業報告。
輸出：
- 先顯示研究計劃、搜尋子題、排除項和未知數，等我批准；
- 每個數字附直接來源和發布日期；
- 把事實、來源主張和你的推論分欄；
- 比較成本、資料邊界、實施時間、技能和失敗模式；
- 最後列證據缺口、相反證據和需要人工訪談的問題。
不要把搜尋摘要當成原始來源。

報告完成後的 6 項核對

1. 每個引用是否真的打開到原文，而不是搜尋結果或二手轉述。
2. 來源日期、司法管轄區、樣本和定義是否與主張一致。
3. 數字的分母、幣別、稅、期間和方案級別是否完整。
4. 有沒有把供應商市場宣傳寫成中立事實。
5. 報告是否忽略反例、限制或無法取得的資料。
6. 結論能否由證據重建；推論有沒有明確標示。

研究用量和可選模型視方案而定；報告可能需要數分鐘。不要因等待時間長便把輸出當成更準確。高風險題目仍要由合資格人士覆核。

六、影片生成：先寫鏡頭規格，再談模型名稱

影片生成提示要像一張簡短 shot card：主體、場景、動作、鏡頭、光線、節奏、聲音、比例和禁止項。先生成一個鏡頭，確認身份、方向和動作，再擴展；多鏡頭一次生成容易出現角色漂移和敘事跳接。

用途：產品教學開場 B-roll，不包含真實品牌。
鏡頭：16:9，中景，固定 35mm 視角；4 秒內慢慢向前推近。
場景：乾淨的香港共享工作空間，黃昏自然光。
動作：桌上平板顯示抽象資料卡；一隻手輕點其中一張卡。
聲音：安靜辦公室環境聲，沒有旁白和音樂。
連續性：手、平板、卡片位置全程一致。
禁止：logo、可讀個人資料、額外手指、快速變焦、字幕、水印。
先輸出一個版本；同時列出你對場景的三個假設。

截至本文查核，官方影片生成 Help 已使用不同於錄影的現行產品描述，並按個人方案或 Workspace license 提供資格。這正說明為甚麼文章不把錄影內的版本和「每日幾條」寫成永久答案。下載和發布前還要檢查人物同意、商標、音樂、誤導性內容、數碼標記和平台規則。

七、音樂生成：描述音樂功能，不要只列幾個情緒詞

音樂 prompt 可包括用途、情緒弧線、曲風、BPM 範圍、拍號、調性、樂器、段落、是否有人聲和禁止模仿的對象。不要要求「完全像某位在世音樂人」；把喜歡的特徵拆成節奏、配器和製作語言。

用途：45 秒產品示範的無人聲背景音樂。
情緒：0–8 秒克制而好奇；9–32 秒逐步明亮；最後有乾淨收結。
速度：中速約 105–115 BPM；4/4。
配器：柔和合成器、木質打擊、輕量低音；不要銅管和重鼓。
混音：旁白頻段保留空間；不要突然大聲；可無縫剪成 15 秒。
限制：不要模仿指定歌手或現有歌曲，不要加入可辨識旋律或品牌音效。
輸出後請列出結構、建議剪接點和可能的使用風險。

Google 的現行官方說明提到音樂可由文字、圖片或影片提示建立，下載選項和用量受帳戶與方案限制，並有數碼標記。這些能力仍可能更新；商用前要再次查看當下條款和你所在地適用規則。

八、Guided Learning：讓 Gemini 當導師，不是替你壓縮課本

官方 Learning 工具可用 Guided Learning、圖片、影片和教育資源輔助理解。高效用法是先做診斷，再讓它逐層給提示；若直接要求完整答案，你只會得到一份看起來順暢的摘要。

1. 目標：寫成可觀察能力，例如「能解釋並計算 precision、recall」。
2. 診斷：先出 5 題，按答案辨識概念缺口。
3. 分段：一次只教一個概念，用例子與反例。
4. 追問：要求我用自己的話解釋，錯誤時只給下一步提示。
5. 遷移：最後出新情境題，不重複示例數字。
6. 複習：建立 1、3、7 天的 retrieval practice。

你是引導式導師。目標是讓我能獨立判斷分類模型的 precision、recall 和 F1。
先用 5 題診斷我的程度，不要教學。
之後一次只講一個概念；每段最多 150 字，包含一個香港工作情境、反例和一題檢查。
如果我答錯，只指出錯誤位置並給一個提示，不要立即給完整答案。
最後用全新數據出綜合題，要求我解釋選擇指標的商業代價。
引用我附上的教材頁碼；教材沒有的內容請標示為外部補充。

九、Import Code：先畫 codebase 地圖，再要求改動

Google 官方說明指出，可在電腦網頁版匯入一個 GitHub repository 或 code folder；現行頁面列出的上限是最多 5,000 個檔案和 100 MB，但上限仍可能更新。private repository 需要連結有權限的 GitHub 帳戶；匯入後是靜態快照，不會隨 repository 變更同步。

安全前置

• 先用 secret scanner 和 .gitignore 檢查；不要上載 .env、憑證、production dump、客戶資料或簽名 URL。
• 確認 license 和第三方程式碼是否容許送往外部服務分析。
• 大型 monorepo 先選相關 package，附 README、入口、schema 和測試，不要盲目塞滿上下文。
• 以分支或唯讀副本工作；任何修改都要在本機 diff、lint、test 和 security review。

第一次提問只做地圖

先不要修改程式。請建立 codebase map：
1. 入口、主要 packages、資料流和外部服務
2. build、test、lint、deploy 指令（只根據 repository 證據）
3. 認證、權限、資料庫和秘密管理位置
4. 這次功能可能涉及的最小檔案集合
5. 找不到或無法確認的內容
每個結論附檔案路徑和 symbol；不要虛構不存在的設定。
完成後提出 5 個澄清問題，等我回答才寫實作計劃。

GitHub app 不會提供 commit history、pull request 等 metadata，也不會寫回 repository。把 Gemini 當成分析員；真正的變更仍要由受控開發流程完成。

十、Drive、NotebookLM 和多格式檔案：建立可追溯的資料包

加入 Drive 檔案通常需要 Keep Activity 開啟並連接 Google Workspace；工作或學校帳戶還受管理員設定。不要只寫「總結全部」：先要求 Gemini 列出實際讀到的檔案、版本、日期和缺失，再進行比較。

官方現行說明支援文件、試算表、NotebookLM、圖片、影片、音訊、code folder 等大多數常見類型，並列出每次提示、檔案大小、影音長度和 codebase 的方案相關限制。這些上限會變，介面也可能因帳戶不同而不同；遇到大型資料，應按任務分批，不要只追求一次塞入最多檔案。

可靠的多檔分析流程

1. 建立 manifest：檔名、日期、版本、擁有人、用途、敏感級別。
2. 先問「你實際讀到哪些檔案？」並要求逐檔一行摘要。
3. 指定比較鍵，例如月份、產品、地區、欄位名稱或文件章節。
4. 要求每個重要結論附檔名、頁碼／sheet／時間碼／code path。
5. 把「沒有資料」和「模型找不到」分開，不准以常識補空白。
6. 抽樣核對至少 10 個引用位置，再決定是否使用完整結果。

分析附件前先輸出 manifest：檔名、類型、可讀狀態、日期、頁數／列數／時長。
若有重複版本，先停下來問我採用哪個。
任務：比較三份方案的價格、交付、排除項、續約和資料條款。
每一格必須附來源檔名和頁碼；找不到就寫「未提供」。
把直接文字、計算結果和你的推論分開。
最後列出矛盾、缺頁、掃描模糊和需要人工確認的 10 個項目。

十一、Connected Photos：有用，但私人資料範圍會突然變大

Connected Apps 可讓 Gemini 搜尋 Google Photos 等個人內容，但可用 app 會按裝置、地區和帳戶而變。Google 的 Privacy Hub 說明，Gemini 與 Connected Apps 之間可能交換聊天、裝置偏好、位置，以及郵件、檔案、事件、照片和影片等內容；Keep Activity 和個人化設定會影響資料使用。

相片任務的安全寫法

只使用我這次選取的三張汽車輪胎照片，不要搜尋其他相簿內容。
先描述可直接觀察的特徵，再分開列可能原因；不要把照片診斷寫成確定結論。
標出無法從照片判斷的資訊，例如胎壓、內部損傷、製造日期和行駛狀況。
如果涉及行車安全，建議停止使用的觸發條件和應諮詢的合資格技師。
不要辨識人物、地址、車牌或推斷位置。

不要用單張照片作醫療、電器、結構、機械或道路安全的最終判斷。完成後可在 Connected Apps 設定中中斷不需要的 app，但要留意：中斷連接或刪除原 app 資料，不等於自動刪除既有 Gemini Apps Activity；兩邊都要按政策管理。

十二、把十個功能串成一個可驗收工作流

發布前總檢查

• 成果是否列明資料截至日期、版本和適用範圍。
• 所有數字、引用、檔案位置和程式路徑能否重開驗證。
• 有沒有把模型推論寫成事實，或漏掉相反證據。
• 圖片、影片、音樂是否通過人像、商標、版權、敏感內容和品質檢查。
• Canvas／app 是否通過手機、鍵盤、空狀態、錯誤、效能和 Console 測試。
• 分享連結在無痕視窗和非擁有人帳戶看到甚麼、可以做甚麼。
• Connected Apps 是否仍然需要；活動記錄和來源資料如何保留或刪除。

十三、錄影片段中最容易過時的四類資訊

真正可長期使用的不是某個版本名稱，而是這套方法：選對模式、限制資料、先寫規格、分步生成、保留來源、人工驗收、最後才分享。工具更新時，你只需要重新查資格和介面，不必重學整個工作流。