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(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
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本文 Gemini 3 Pro 實測跑分總整理，幾乎全面領先 最早出現於 硬是要學。
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
「你已經寫好簡報內容，卻懶得重做版面？」試試看只要打一句話，讓 Google 簡報右邊的 Nano Banana Pro AI 幫你的舊投影片『換皮』，直接畫出美化過的簡報版面、資訊圖表。
Google 簡報現在多了一個「真的可以拿來做正式簡報、資訊圖表」的 AI 繪圖引擎，上週推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）已正式整合進 Google Slides ，而且對中文也支援，很適合拿來做課程、專案圖解的視覺輸出。
上週我也分享了「活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報」，其中就提到了 Gemini、 NotebookLM 結合 Nano Banana Pro 產出手繪心智圖、圖解簡報的應用。
而當繪製中文與圖解非常強大的 Nano Banana Pro 直接結合到 Google 簡報，對於我來說更加實用，因為現在我可以：
針對既有的文字簡報，直接請 AI 繪圖改成圖解版面。
針對既有的數據內容，直接讓 AI 繪製製作資訊圖表。
在既有簡報中，用 AI 繪圖加入任何需要的背景圖。
針對簡報既有的圖片、圖表，讓 AI 重新繪製更吸睛的版本。
模仿之前簡報風格，讓 AI 繪製相似風格的新版面。
下面就來分享我的實際測試案例。
結論是，這個 Google 簡報中的 Nano Banana Pro 功能非常實用，原本我們「美化簡報版面」的方式可能是：找新模板 → 調整版面 → 重貼內容 → 微調字體行距 → 再調一輪顏色，做下來要花掉許多時間，
但是現在，可以變成：先用純文字確定內容、架構，接著在 Slides 裡直接丟給 Nano Banana Pro：「幫我重排這一頁」即可。
延伸工具：Google Vids 免費線上影片編輯工具，幫老師輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕
應用一：把目前頁面的文字內容，轉成更吸睛的簡報設計
例如我的「防彈筆記法」課程簡報中，有一頁簡報只有三個文字重點，我啟動 Google 簡報右方的「 Nano Banana Pro」按鈕，在右方的對話列中，選擇「投影片」，輸入指令：「設計新的排版，強化這三個重點」。
就是這麼簡單，Nano Banana Pro 可主動分析目前這一頁簡報的文字內容，然後依據我的要求，幫我重新設計版面。
大概一分鐘左右的時間， AI 產出了下面的投影片。
要注意的是， Nano Banana Pro 是繪圖功能，所以所謂的投影片其實是一張「圖片」，我們無法繼續修改上面的文字（除非繼續用 AI 繪圖改圖）。
我繼續挑戰，把我的個人簡介，請 Nano Banana Pro 重新繪圖排版（一樣用投影片功能）：「根據這張投影片的講者介紹，與兩本書籍封面。設計更吸睛的投影片版面。」
Google 簡報的 Nano Banana Pro 給了我下面修改版本，版面設計得很好，可惜無法直接加入原來兩本書的真實圖片。
應用二：用繪圖指令，畫出簡報需要的背景圖
第二個應用比較簡單，利用「圖片」功能，輸入指令，例如：「透過個人筆記，打造第二大腦，成為高效率的工作者。」
Nano Banana Pro 就會根據情境，畫出簡報需要的圖片。繪製時，可以選擇圖片比例（例如 16:9 ），或是圖片風格（例如適合當背景）。
應用三：AI 重新繪製簡報中的流程圖表與圖片
還可以在 Google 簡報中原有圖片上，選擇「編輯圖片（Nano Banana Pro）」。這時候可以透過指令，讓 AI 重新修改、繪製這張圖片。
例如下面簡報中原始的流程圖，按下編輯圖片後，我給 AI 的指令是：「用前面類似風格，重新繪製這張流程圖，並且變成16:9。」
然後 AI 一分鐘後幫我改成了下面版本，馬上可以替換使用。
應用四：簡報中大量文字，用 AI 繪製成資訊圖表
如果簡報中的內容比較多、比較複雜，可以選擇 Nano Banana Pro 的「資訊圖表」功能。
例如下面這張圖，我要求 Google 簡報中的「 Nano Banana Pro」：「將這張投影片的「筆記關鍵字」設定邏輯，製作成清楚易懂的圖表，符合寫筆記的人喜愛的風格。」
AI 繪製後變成了下面的資訊圖表版本。
應用五：Google 簡報中的 Nano Banana Pro 會學習、延續簡報風格
Google 簡報中的 Nano Banana Pro 在右方的討論串中討論，而且會保留對話歷史紀錄，即使這次簡報關掉，下次打開同一份簡報，還可以繼續上一次的 AI 繪圖討論。
這樣設計的原因，是因為 Nano Banana Pro 可以用類似的風格，設計更統一的簡報樣式。
例如我前面已經生成一張簡報圖，接下來要修改新的簡報版面時，我可以跟他說：「這是一張對聽眾提問的投影片，根據前面的筆記設計風格，重新設計這一頁版面。」
AI 就真的會根據前面的風格繼續設計。
或者我也可以讓她模仿「原本簡報」的風格來做調整設計。
老師、講師、內訓講者，這篇不是教你從零做簡報，而是教你怎麼把『已經寫好的舊簡報』，
用 Slides 裡的 Nano Banana Pro 一頁一頁升級成圖解版。
過去做簡報，你得：找模板 → 重貼內容 → 微調排版。現在你可以：不動內容，只對這一頁說一句話：『幫我設計新的排版，強化這三個重點。』這篇文章示範 Google 簡報內建的 Nano Banana Pro 怎麼做到。
提供大家參考。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）
我在「電腦玩物」部落格上，已經持續寫作 17、18 年，累積了超過 6000 篇文章。許多朋友問我，十幾年前是如何設定目標並持續經營部落格？面對不斷變化的趨勢，如何能持續分享提升工作效率的內容，並且堅持這麼多年？
最近在一場線上直播中，分享了：「如何跳脫計畫，設計更靈活年度目標」這個主題，我把分享過程的錄音檔，透過 AI 整理成逐字稿（原稿2萬多字），然後我再重新整理、精簡與延伸解釋，改寫成這篇文章，提供給大家參考。
每到年底或新年，我們都會為自己訂下一兩個年度目標。但你是否非常清楚自己現在最想達成的目標是什麼？你又能否確信，這個目標一年後、兩年後仍是對你最有價值的方向？更重要的是，你知道如何用最佳的方法去執行這個目標嗎？很多人的答案其實是否定的。
為什麼大多數人對年度目標缺乏把握？
在之前的那場線上直播分享中，我請現場朋友為自己的目標「明確度」打分數（1 分表示模糊不清，5 分表示非常確定），結果大多數人給出的分數低於 3 分，甚至有不少人只給自己 1 分。也就是說，多數人對於自己的年度目標究竟是什麼？是否有價值？以及該如何執行？都缺乏信心和把握。
那麼，問題可能出在哪裡？讓我們先從幾個常見的年度目標例子談起。以下哪一句話聽起來比較像是一個明確有效的年度目標呢？
A.「我想成為更健康的人。」
B.「我想養成每天跑步的習慣。」
C.「我想要一年內瘦 10 公斤。」
直覺上，許多人會選擇 C，覺得它有明確的時間和量化指標；也有人偏好 A，因為近年來流行的觀念是養成習慣要先形塑自己的身份認同（例如《原子習慣》）；還有人認為 B 不錯，因為每天跑步是小行動，持之以恆就可能實現目標。
這些想法聽起來各有道理。然而，以上三種說法其實都不是好的年度目標，它們各自藏著一些問題：
A. 更健康： 過於模糊，很容易變成「精神上的口號」。你希望的健康是長壽、瘦身，還是跑半馬？不明確的目標難以落實。
B. 每天跑步： 容易將「行動誤當成目標」的典型錯誤。持續行動固然好，但若不清楚跑步背後真正想創造的價值是什麼，很可能因方法錯誤（造成運動傷害）而無法持續，反而不知自己到底在做什麼。
C. 一年內瘦 10 公斤： 雖然量化，但體重或 BMI 不一定是最佳的健康指標。我們往往在不熟悉某個領域的情況下設定目標，若不了解最佳指標是什麼，即便符合 SMART，也未必是最佳選擇。
「計畫」不是預言：「產出累積」才是實現目標的複利效應
在設定目標上，一個關鍵的翻轉想法是：我們通常都不擅長預測未來。
我們往往不善於在一開始就設定真正有效的年度目標。很多時候，我們對某個領域不夠熟悉，卻硬是要在年初訂出一年後的明確指標，這其實有點像在對未來做預言。然而大多數人並不擅長預測未來——不論是健康、職涯，還是投資理財，我們很難知道一年甚至五年後什麼才是最有價值的方向。
結果常常是計劃趕不上變化，年度計劃定了卻無法順利執行，中途迷失或放棄。
相反地，不要把年度目標當成一道必須命中的靶心預言，而是將目標視為一系列行動最終累積的「副產品」。我們不專注於長期規劃，而是專注於各種持續的小產出。一年之後，這些累積下來的小產出，自然就會創造出旁人眼中的年度成果。
（延伸閱讀：不一定要計畫新年度目標，用這五步驟為「現在」找到目標）
實例驗證：三年的健康筆記如何從零開始累積？
我分享一個持續了三年以上的健康目標實踐經驗。這個計劃並非從一個完美的長期規劃開始，而是從一件很小的事情開始：做記錄。（案例詳細說明：寫了三年習慣復盤筆記後，我用「持續紀錄」＋「改進日記」養成習慣）
1. 第一個產出：記錄現狀
我先從每天記錄自己攝取多少熱量、有沒有運動開始。早期我確實沒有改變任何習慣，熱量經常超標，但這段時間我持續產出了「自己真實飲食與生活形態的記錄」。
2. 第二個產出：解決單一問題
從記錄中，我發現了問題：運動太少。鑑於之前跑步受傷的經驗，我決定先從「散步」開始。我研究了公司附近的公園路線，設計了一個小產出：試試看一週能不能有兩三天去散步。
3. 第三個產出：延伸與修正
當散步習慣開始建立，我開始思考，既然都運動了，飲食是不是可以搭配調整。於是，我沿著散步路線研究附近的便利商店和餐廳，將更健康的餐點組合記錄下來。這又產出了「公司附近的午餐選擇表」。
透過這樣持續累積「紀錄表」、「運動路線圖」、「午餐選擇表」這三個短期的產出，我才逐漸意識到這可以變成一個長期的、有效的目標。之後，我才回頭設定年度指標（如降低體脂、提升骨骼肌）。
目標是從持續修正的產出中自然長出來的。
目標實現＝短期產出 x 長時間的複利
為什麼短期產出更有效？這與動機的強度公式有關：動機強度取決於「成果價值」除以「實現所需時間」。
如果你設定了一個年度目標，即便你認為其價值再高，分母也要除以 365 天（甚至更多）。這會導致你的動機被稀釋到非常小。
如果我們能設計一個短期內（如一週或兩週）就能產出價值的東西，分母只需除以幾天，動機就會強烈得多。我們只需把握住不斷的短期產出循環，長時間累積下來，目標的複利效應就會實現。
改變習慣：把「稍後閱讀」變成「任務產出」
第一個累積短期產出的關鍵方法是「寫任務筆記」，而非資料筆記。
當我們看到一篇對自己感興趣主題（如 AI、滑雪、投資）有用的文章或資料時，許多朋友的習慣是將其存入「稍後閱讀」。但我已經很多年不用稍後閱讀工具了，因為「稍後閱讀」往往變成「永遠不讀」，只會增加後續負擔。
許多人之所以卡在目標無法前進，就是因為他們不斷在「研究資料」和「做規劃」的循環中，認為要研究好、準備好才能開始。
事實上，你研究再多，計畫也一定還是不準確的。我們真正需要的是將資料轉化成任務產出的筆記。
舉例來說，當我看到一篇關於利用 AI 幫助寫程式（Vibe Coding）的文章時：
1. 我沒有將它存入稍後閱讀。
2. 我將其轉化為一個挑戰：利用 ChatGPT Codex 技巧，在一兩個禮拜內開發一款自己單機可用的筆記系統。
（延伸教學：AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」）
當時我完全不會寫程式，甚至沒有 GitHub 帳號。我每天花 10 到 30 分鐘，利用文章中教的方法，請 AI 幫我開發新功能、解決 bug。一個多禮拜後，我真的打造出一個具備搜尋、標籤、待辦清單功能的筆記軟體。
這次短期產出帶來了巨大的價值：我不只是有了一個小工具，更重要的是，我掌握了適合我的 AI 輔助開發的技巧。我隨後用同樣的方法開發了多個工作流程的小工具。透過這樣持續的產出累積，我自然而然地形成了「如何用 AI 幫我自動化工作流程」的年度目標。
如何開始實踐任務筆記？建議從你最感興趣或當下最關心的主題入手。挑一個你渴望深入鑽研的領域，或目前工作/生活中迫切想解決的問題，為它新建一則筆記（工具不限，雲端筆記、文件、紙本皆可）。
今後，圍繞這個主題所有有啟發性的資訊，都主動往這則筆記裡丟：重要觀點、實用技巧、相關案例……但重點不是只剪貼資訊，而是每次都問問自己：「我能用這個資訊做什麼產出？」
可能是一個嘗試、一項計畫、一個改進。然後立即著手去做，並把過程和結果記錄下來。
哪怕只是小小一步，例如「看完理財文章後，據其中建議調整了自己的支出預算，並紀錄調整後的變化」，這也是一個具體產出。
如此反覆，你的筆記將成為該主題下不斷延伸的成果清單。一段時間後再回顧，你會驚訝於自己累積了這麼多實實在在的收穫，其實就累積出一個大目標。
善用「復盤筆記」：持續修正日常小問題
如果一下子設計一個全新的任務產出有困難，我們可以採用第二種累積經驗的方式：「復盤修正經驗」。
這方法是從你現在正在做、但希望做得更好的「小事」開始。透過經驗修正的方式，每次調整一個小步驟，每次改善一個小問題，不斷累積。
我持續了五年的「親子情緒溝通管理筆記」就是一個例子。一開始，我只是記錄與小孩溝通上遇到的衝突。我持續記錄問題、分析問題，並為此思考「改進的行動」。
透過累積，這則筆記讓我學到的最大一個收穫是：一開始我「誤以為」是要幫助小孩理解情緒，不斷反省後，我才知道真正重要的是「我自己的情緒與溝通」。
這則筆記從 2020 年累積到現在，記錄了三四十個曾經發生過的問題。例如，當我發現與小孩在課業學習上容易產生衝突時，我會分析問題，並根據自己的學習心得設計行動步驟（如先共情再討論）。
我會不斷地回來修正、調整我的行動。正是透過這種持續修正的產出，我慢慢掌握了更有效的溝通技巧，最終形成了親子互動的長期目標。
無論是剛開始規劃 AI 課程，或解決日常工作分心，我也都是用同樣的方式：找出問題，用小行動改善，持續累積修正經驗。
所以，復盤筆記的精髓在於：聚焦小事，立即行動，不斷修正。
你不需要等待什麼「重大契機」再去提升自我，每天的瑣碎煩惱就是最好的練習場。開始一則復盤筆記，挑一件當下困擾你或你想優化的小事，例如「每次提案都緊張講不好」或者「總是熬夜睡不好」等等。接著寫下這件事目前存在的問題，想出至少一個下次可以嘗試的新做法，然後去實踐，再把結果記錄下來。
有改進就記下來，沒效也記下來並換另一種做法。把你的經驗教訓集中在同一個筆記裡。一段時間後你會驚喜地看到自己的進步，也能清晰地摸索出更有效的道路。等到那時再回頭定更具體長遠的目標，也會比一開始懵懵懂懂時定下的目標要高明得多。
專屬筆記系統：一個任務，一則筆記
無論是任務筆記還是復盤筆記，隨著內容越來越多，我們需要一個有系統的方式來管理和累積這些產出。否則，零散的知識和經驗可能會散落各處或被遺忘，難以形成長期價值。
我自己的做法是奉行：「一個任務，一則筆記」的原則，並將其長期維護，打造出屬於自己的「十年筆記」。（延伸閱讀：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記）
所謂「十年筆記」，是某個主題的筆記你願意持續經營多年，持續修正，甚至累積十年以上。聽起來也許很瘋狂，但時間轉瞬即過，你會發現這樣小小的累積其實很簡單，但幾年累積的效果卻非常驚人。
事實上正因為一則筆記承載了一個長期課題的所有內容，它反而更容易管理、更有成就感，也能看出真正長期的目標。比如前面提到的親子溝通筆記，我已經寫了五年仍在繼續；我有一則健康目標筆記累計三年以上還在更新；還有我的「AI 工具研究」筆記、「寫作技巧」筆記等等，都以超過一年以上的時間持續增長，每一則筆記就像一棵持續生長的小樹，你每天澆點水，它終會長成參天大樹。
而我的整理方法：一個任務，一則筆記。是實踐這個累積最有效的做法之一。
例如，我的健康目標，所有過去兩三年來的學習、產出、遇到的問題和行動記錄，都集中在同一則「健康計劃」筆記上。這則筆記會持續累積，可能持續一年、三年，甚至成為我的「10 年筆記」。
資料之所以混亂，通常是因為我們為每次新的想法或資料都開啟一則新的筆記。但如果我們持續在同一則筆記上累積、連結與修改，如將「只想多睡 10 分鐘」的筆記，慢慢變成「調整睡前儀式」的筆記，最終變成「更有精力實現重要事務」的目標筆記，就能有效避免混亂。
這些長期累積的筆記，包含了我的草稿、實驗、修正、新發現，當我遇到重複發生的問題時，我可以快速搜尋這則筆記，找到過去的經驗和解決方案，幫助我重新練習和掌握最有效的方法。
如同作家摩根・豪瑟在《一如既往》中所說：「複利效應的核心特質就是，事物起於細微，能發展到多麼龐大，從來不符合直覺」。只要我們對某個主題感興趣，利用這兩種方法持續產出和累積，最終它就會變成你有效的年度目標。
總結來說，如果你跟我一樣不擅長長期規劃，不妨試試看用累積產出的方式來實現年度目標。將有興趣的資訊轉化成「任務筆記」產出，將想改進的小事寫成「復盤筆記」修正，並將這些累積在一則「長期累積筆記」上。這樣持續下去，有價值的目標實現將只是時間的副產品。
你是否已經選好一個你最感興趣、願意持續追蹤一年的主題？現在就開始為它建立你的第一則「長期累積筆記」，並設計一個今天就能完成的「最小產出行動」吧！
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
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我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
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Google 這幾天推出了 Gemini 3 Pro AI 模型，以及 Nano Banana Pro 的 AI 繪圖引擎， NotebookLM 中也加入了強大的簡報、資訊圖表繪圖功能，讓 AI 可以處理的內容強度（更大的資料量、更深的推理能力），可以生成的成果變化（正確生成大量中文、複雜知識的繪圖能力），都有一定程度的提升。
現在網路上已經充滿了對 Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro 的性能測試與展示，也有官方完整的說明。
所以這篇文章我想聊聊的，是身為一個要每天備課的老師，以及會跟小孩一起複習功課的爸爸，我想測試的是──Google 這幾個 AI 工具（ Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、 NotebookLM ），可以如何互相搭配，真正產出有更好學習效果的教學素材。
我以自己實際用得到的案例來測試，利用 Google AI 來處理各種學習資料，生成可以互動練習的「遊戲化網頁」，或是透過 Google AI 繪製知識整理的「手繪心智圖」，應用在我自己的「學習筆記」、給學生的「課程素材」，以及小孩的「課業複習」上，效果都讓人非常驚豔：
AI 幾秒鐘製作出來的遊戲化網站，幫助學習者用各種互動遊戲操作，來學習相關知識。
空氣互動遊戲網頁
成語／語文互動練習網頁
AI 繪製出來的圖片，上面的中文內容正確性很高，知識整理的邏輯也十分準確，可以做為很棒的複習筆記。
成語示意心智圖
小三社會、自然複習卡片
筆記、時間管理課程資訊圖表
AI 課程圖像化教學簡報
這篇文章將從「利用 Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 來設計各種教學工具、素材、知識圖卡」，並且輔助搭配「 ChatGPT 與 NotebookLM 」等不同工具，分享這幾天我的實際應用結果，以及互相連貫配合的 AI 工作流程。
Gemini 3 Pro：整理分析大量資料，設計互動網頁、遊戲化體驗
（Gemini 3 Pro）Nano Banana Pro：繪製中文心智圖／記憶圖卡
NotebookLM：分析大量教案、素材、筆記，繪製圖像化簡報、資訊圖表
適當輔助：ChatGPT 5.1 （Thinking 版本更好）：資料蒐集、知識拆解、重點整理、教案邏輯
想跟我一起學習 AI 提升工作效率流程的朋友，也歡迎報名即將開課的大人學公開班課程：「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」。
在進入正題前，先快速整理一下目前 Gemini 3 Pro 、 Nano Banana Pro 、 NotebookLM 可以在哪裡使用：
免費帳號可在 Gemini 中用有限額度，啟動 "Gemini 3 Pro 思考型" AI ，和 Nano Banana Pro 繪圖能力，額度達到了就退回之前版本。
也可在 Google AI Studio 免費版 中使用 Gemini 3 Pro Preview ，進行文字內容的生成。但是 Nano Banana Pro 要付費才能使用。
付費帳號（ Google AI Pro 等）：可在 Gemini 中直接啟動"Gemini 3 Pro 思考型" ，啟動繪圖時也有 Nano Banana Pro 能力（也有限額，但每天的次數更多）。
Goolgle NotebookLM 免費版、付費版，也加入了用上述 Nano Banana Pro AI 模型繪製簡報、資訊圖表功能。
從這篇文章主題的使用者需求來看，當父母、老師、自學者需要設計各種學習教材時， Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 有用的功能強化包含下面幾點：
更長的上下文（最高 100 萬 tokens 輸入、6.4 萬 tokens 輸出），代表可以一次處理更長的報告、完整的課文、多篇資料文章。
多模態處理能力（可以同時理解文字、圖片、影片、音訊、PDF），代表可以同時統整課程手寫筆記、錄音、白板流程圖，製作出需要的筆記或測驗。
回答方式可以處理更多步驟，可以用更多圖像思考邏輯輸出結果，這代表像是設計學習筆記、練習網頁時，可以一次做好幾個層次的整理，然後用更多互動與圖表呈現。
Nano Banana Pro 繪圖時對於中文有更好的支援，可以在圖片上正確顯示大量的中文內容，這代表很適合製作像是心智圖、資訊圖表這樣的圖像化複習內容。
我也不是只有做認真的學習教材，最近我和小朋友喜歡一起玩寶可夢遊戲，我就利用下面同樣的流程，製作了一個戰鬥屬性克制快速查詢的網頁小工具。
下面就來看看我的 AI 設計學習教材的工作流程吧！
階段一：製作「成語圖解心智圖」：Gemini 3 Pro 搭配 Nano Banana Pro，一次整理大量知識，繪製準確中文圖卡
Gemini 3 Pro 伴隨 Nano Banana Pro 繪圖，能夠非常有效的處理大量知識的整理，多步驟推理出有效的邏輯，最後繪製出完全符合的知識圖解，手繪等各種風格都很到位，更重要的是現在繁體中文文字也能正確顯示。
我在 Gemini 中啟動「思考型」、「建立圖像」功能，然後輸入下面指令：
你是小學三年級國語老師，要跟小朋友解釋下列成語，繪製一張手繪解釋心智圖。請一步一步分析：
1.針對下面成語的意思，設計適合的場景示意圖象。
2.拆解成語的用字，用延伸關鍵字，讓小朋友一看就能記住成語的關鍵解釋。
3.根據成語的相關性或邏輯，排列順序與版面。
4.繪製出有趣的手繪圖。
成語：### 朝三暮四 利令智昏 洛陽紙貴 張冠李戴 融會貫通 漠不關心 心平氣和 一毛不拔 欲蓋彌彰 盲人摸象 苦口婆心 斬釘截鐵 細嚼慢嚥 朝令夕改 餘波盪漾 史無前例 身敗名裂 兵不厭詐 捲土重來 標新立異 ###
不到一分鐘的時間， Gemini 3 就生成了下面這張手繪心智圖！
有幾個讓我很驚豔的地方：
Gemini 3 ＋ Nano Banana Pro 讓繪圖時也具備「知識搜尋與分析」能力，所以看到圖片中補充了很多我沒有提供的新知識。
繪圖前 AI 可以進行非常棒的內容推理，可以看到他把這 20 個成語分成四大區塊，我覺得分類得非常棒。
繪圖的圖示部分幾乎都有正確傳達意思，中文文字更是沒有明顯錯誤。
如果繪製出來的圖片有不滿意之處，也可以直接對話修改， Gemini 的「圖片一致性」能力非常高，可以只修改一兩個小地方，而其他地方保持原樣。（這在前一個版本時，就有很好的表現：用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！）
但是我把上面 Gemini 的成語心智圖給小朋友看，小朋友覺得很有趣，但興趣不大。
於是我請 Gemini 換成寶可夢版本，目前 Gemini 在繪圖上的「安全性與版權限制」看起來還沒有很嚴格，不過日後應該就會鎖起來吧？
小朋友倒是對下面這張學習素材充滿興趣。
階段二：製作「詞語、成語互動練習網頁」：Gemini 3 Pro 把枯燥知識變成相對有趣的測驗
之前我在社群上分享過用 Gemini 3 Pro 針對自然科學的內容設計動畫網頁，如果是國語的練習呢？剛好跟小孩討論到兩個詞彙的差別，為了讓小孩練習，於是請 Gemini 製作小孩的詞彙學習練習網頁。
怎麼跟小學三年級學生，解釋「哪怕」、「不管」的差別？把上面「哪怕」、「不管」設計成適合小學生的有趣互動練習網頁。
幾秒鐘的時間內， Gemini 3 Pro 就製作出了一個可以互動的網頁，快速選擇答案，就會提供解析，利用一些例句快速練習這兩個詞彙的用法。
起碼比起聽我說，小朋友對這樣的互動網頁更有興致去看。
而 Gemini 3 設計這種互動網頁的效果有幾個優點：
同樣可以處理非常大量的資料內容，做出內容足夠豐富，流程完整的互動網頁。
透過 Canvas 的預覽，就等於可以直接使用，也能分享給他人。
設計的邏輯很符合一般人的使用方式，介面親切，互動直覺（而我幾乎不需要給特別的專業指示）。
網頁的動畫效果很好，可以根據實際知識內容設計動畫（例如充氣的氣球、翻轉的答案卡等）。
而前面的成語練習，先看 Gemini 繪製的心智圖，理解基本成語的意思。
接著，我用 Gemini 3 Pro 加上「 Canvas 」功能，製作成語測驗網頁。
延伸教學：
個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習
Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程
現在幫我設計另外一個遊戲網頁，主題是前面討論過的「小學三年級成語測驗：將正確成語代號，填入對應句子中」。請一步一步設計，要適合小學三年級學生，網頁互動要有趣，題目完全依照前面討論的設計。
整個測驗分成兩部分，各自練習 10 個成語，結果也非常令人滿意，也在單純閱讀之外，多了一種透過實際測驗來學習的練習方式。
階段三：製作「成語故事複習簡報、資訊圖表」： NotebookLM 彙整心智圖、故事課文資料，生成圖文並茂簡報
把上面生成的成語素材（例如心智圖），或是整理出來的知識、資料，匯入到 NotebookLM ，這時候又有更多方便的教材設計功能可以使用。
延伸教學：
用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學
紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測
實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教
我先把前面整理好的「成語手繪心智圖」（NotebookLM 現在可以分析手寫手繪筆記）、 Gemini 整理的其他成語資料，匯入 NotebookLM。
在 NotebookLM 利用最新的「 Fast Research 」功能，分析我的成語清單，讓 AI 搜尋成語故事典故，建立更完整的學習資料庫。
隨著 Nano Banana Pro 的推出，這個繪圖功能也融入到 NotebookLM ，變成他製作「圖解簡報」、「資訊圖表」的新能力。
開啟簡報功能，我請 AI 根據資料庫中的每一個成語與典故，設計圖解型的教學簡報。
下面 NotebookLM 產出的圖解簡報結果，有幾個特點：
融合了我上傳的心智圖中的內容與風格（那隻貓頭鷹）。
正確理解心智圖中的成語分類，有很正確的簡報解釋邏輯。
能夠針對我指定的小學生角色，設計出有情境的簡報。
繪製簡報圖像、文字的能力無可挑剔。
正確解讀資料庫中大量文件內容，轉化成有效、精簡的簡報。
而設計資訊圖表時，當然也能勝任，不過如果「文字量太多時」，繪圖出現的文字還是會開始出錯，有一個明顯的上限存在。
在使用 NotebookLM 的資訊圖表功能時，比較適合限縮在一定的文件範圍，限定只生成某些特定內容，比較能夠有效的產出結果（因為所有圖像、文字都是"繪製"上去的）。
失敗版本是我想讓他一口氣生成 20 個成語的資訊圖表，結果文字都是錯誤。
於是我改成只要生成 6 個成語，效果就很好了。
NotebookLM 的「簡報模式」可以用特殊指令製作風格突出簡報
在 NotebookLM 中啟動簡報時，可以透過編輯按鈕，提供特殊的指令，讓其製作風格更特殊的簡報圖像。
例如我下面這個版本：https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b?artifactId=100a1f36-ab0f-4e48-a739-53b013e74372
我在自己公開的「防彈筆記法」 NotebookLM 筆記本中，要求他做下面這樣的簡報：「採用日本漫畫的風格，用格鬥類漫畫的語氣，梳理防彈筆記法要解決的問題、關鍵方法論、具體應用案例。」
結果產出了下面這樣的結果。雖然文字一多，文字繪製上有些小錯誤，但這個風格實在太有趣了。
輔助 ChatGPT 5.1 Thinking：整理課程資料：先搜尋、再分析、再交給手繪
如果說，我手邊沒有現成資料，需要 AI 先幫我搜尋、梳理非常大量的資料，然後再製作前面的手繪圖、互動遊戲網頁、圖解簡報。
那麼目前我還是會建議可以先使用 ChatGPT 5.1 的 Thinking 模式進行梳理，我實際比較，大多數時候 ChatGPT 搜尋資料並整理知識的深度、廣度，還是會比 Gemini 3 Pro 好上不少。
例如我用下面的指令，讓 ChatGPT 幫我上網找國小社會課本的相關資料：
你是國小三年級社會課老師，先整理下面單元，讓小學生考試前可以快速複習的課程重點，請一步一步分析：
1.需求：小三上學期社會課第三單元班會自治、第四單元多元學習，小孩對於班會流程與角色責任特別不熟，對於多元學習的延伸學習方式可能缺少經驗。
2.上網搜尋相關課本、課程正確資料。
3.根據需求，整理出考前複習重點。
4.要轉化出好記憶的關鍵字或關鍵提示。
5.要有正確且容易理解的邏輯。
接著，我再把 ChatGPT 整理出來的課本知識，貼回 Gemini ，用下面指令請他繪製手繪圖，因為指令比較複雜，可能會分成兩段處理，第一段先分析，第二段才繪圖：
你是國小三年級的社會課老師，繪製下面第三單元，方便學生複習的知識手繪心智圖。請一步一步處理：
1. 根據下面我重新整理過的第三單元資料細節。
2.抓出關鍵的重點，設計適合的繪圖結構。
3.用小學生可以理解的關鍵字，結合圖解，製作每一重點的說明。
4.以手繪心智圖的趣味方式，完成圖片的製作。
第三單元資料細節：###
貼上 ChatGPT 整理的細節
###
第二段再啟動繪圖
很好，根據上面這一段的設計邏輯與整理，繪製知識手繪心智圖。
下面是 Gemini 整理出來的手繪圖（裡面的口訣、邏輯、知識則是 ChatGPT 5.1 梳理的結果），基本上我的角度來看，沒有任何可以挑剔的地方了。
後來小朋友複習自然課時，對其中一個單元不熟悉，我馬上啟動下面流程：
先讓 ChatGPT 思考分析，整理知識重點。
讓 Gemini 設計互動遊戲網頁： https://gemini.google.com/share/e19b510bea95
利用下面指令，最後貼上 ChatGPT 提供的完整知識整理內容：
讓我們設計一個新的互動遊戲網頁，跟三年級小學生解說「磁力」的特性、應用、變化。請一步一步分析，根據下面的資料，思考如何設計成有趣的互動網頁，然後完成你的設計：
課程手寫筆記、錄音、白板流程圖、課本、考卷照片，也可以上傳分析，轉成教材
Gemini 3 Pro 的多模態，可以讓我們的資料來源更多元，像是手寫筆記、課堂白板、教學錄音等等，都可以上傳變成素材。（延伸閱讀：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿）
例如我把兩張社會課考卷，直接上傳 Gemini ，請他分析後，繪製成重點整理手繪心智圖，一樣有非常棒的效果。
讓我們開始一個新任務，分析這兩張考卷，掌握社會課第三單元的關鍵重點，繪製出呆火鱷為主角的寶可夢手繪風格心智圖。請一步一步分析：
1.先解析考卷中的題目，掌握關鍵重點、提問思維、核心知識。
2.為這些內容，梳理出適合的心智圖架構。
3.以呆火鱷、寶可夢相關圖像，繪製出完整的手繪心智圖。
Google NotebookLM 也把 Nano Banana Pro 的繪圖能力，帶入到他的「工作室」功能，現在可以根據資料庫內容，繪製適合的資訊圖表，甚至製作出邏輯對、中文正確、圖像精彩的「簡報」。
例如下面這個資料庫，我只有上傳一段「大約一小時的課程錄音」，跟「一張課程中的手繪白板照片」。
但是利用 NotebookLM 對手寫、錄音內容的強大解析，加上 Nano Banana Pro 的繪圖能力，產出了右方那樣精彩的簡報。
或是下面這樣邏輯正確、內容豐富、圖像精彩的資訊圖表。
從上面的核心三階段工具流程，加上輔助的延伸技巧，這幾天的測試後，我慢慢理出一個用 AI 工具製作學習教材的工作流程：
ChatGPT（或 GPT-5.1 Thinking）適合的：
拆課綱、抓考點、設計教學邏輯
把亂七八糟的想法變成大綱、教案、題目結構
Gemini 3 Pro 適合的：
把整理好的知識，變成互動網頁、遊戲、操作式練習
它的強項是設計「介面＋互動」
Nano Banana Pro （Gemini 3 Pro ）適合的：
把已經確認過的概念，變成「可印、可貼、可學」的中文心智圖
特別適合考前視覺化複習卡、筆記封面、概念地圖
NotebookLM 適合的：
長錄音＋手稿＋投影片 （或者把前面整理的資料彙整進來）→ 變成教材、簡報、影片
適合「整理一整堂課」而不是只做一張圖
也提供給大家參考，更歡迎跟我分享你更好的應用方式。
想跟我一起學習 AI 提升工作效率流程的朋友，也歡迎報名即將開課的大人學公開班課程：「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）
Google NotebookLM 在這一波更新中，支援了用 AI 解讀「手繪圖表」、「手寫筆記」等圖片內容，我們可以把會議中、課堂上，乃至於自己閱讀時寫下的紙本筆記，拍照掃描，上傳 NotebookLM ， AI 就可以解讀上面的內容，再轉化出我需要的報告、摘要、練習。而且我實際測試，包含「中文」的手寫字、「潦草」的手繪流程圖，都能做出準確的分析。
NotebookLM 作為一個 AI 資料庫工具，最有用的地方就是「可以上傳自己的資料」，經過一些整理、轉化後，建立一個「特定專案、主題、需求的知識庫」，然後 AI 回答時會遵照這個知識庫的內容，提供相對準確、滿足特殊性的生成結果。
透過我這篇文章中分享的做法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」，我們可以建立像是親子教養、健康運動、時間管理等等資料庫，把讀書筆記、關鍵文章、有用影片，甚至自己的想法錄音檔等等內容匯入，經過一些整理，變成以後我詢問或復盤教養、健康、生產力等問題的有效助手。
在上述基礎應用中， Google NotebookLM 最近的更新加入了 AI 解讀圖片內容，更進一步可以把我自己一邊閱讀一邊手畫的思考圖，或是手寫在便利貼上的速記，都上傳變成資料庫！
我實際測試，效果還不錯，今天這篇文章，分享我的兩個測試體驗。
匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，製作成學習影片
我們在上課過程中，快速在紙本筆記寫下重點，老師在白板上畫出手繪解說圖，我們在課後閱讀複習時，也把自己的想法手繪成流程圖、心智圖。在這個情況下，如果把這些課堂手寫筆記翻拍成圖片，上傳到 NotebookLM ，可以解讀到什麼樣的程度，可以做哪些延伸學習呢？
老師可以：
上課用白板手繪說明 → 下課直接拍照 → 丟 NotebookLM → 變成補充講義或影片腳本。
學生可以：
考前整理心智圖 → 丟 NotebookLM → 變成「自己版本」的考前重點講義或測驗。
家長可以：
跟小孩一起畫閱讀心智圖 → 上傳 → NotebookLM 幫你設計「幾題理解測驗」。
我把自己手邊對於專注力練習、零碎時間利用的各種手繪筆記，上傳到 Google NotebookLM。全部都是翻拍的照片圖檔，沒有任何文字文件。
第一時間已經可以看到 NotebookLM 提供的摘要，很準確的掌握了這些圖片中的關鍵內容。
點開某一張圖片的摘要，可以看到 NotebookLM 很正確的辨識出圖像要表達的意思，對於圖像間的對比用意有正確的掌握，對於我手寫的潦草文字也大多都正確解答。
於是我把這個主題的各種學習手寫、手繪筆記圖匯入，然後開始提問、討論，生成我需要的進一步學習、練習教材。
更厲害的一點是，如果利用 NotebookLM 工作室中的「影片摘要」來製作學習影片，還可以在我們「原本的手繪圖」中加上「新的說明與註解」，變成學習影片的一部分！
例如下圖，把我原本的一張手繪圖，融入到影片摘要的教學畫面，並且用 AI 主動加上更多文字、圖像解說。
（如何利用 NotebookLM 製作學習影片的教學：實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教）
匯入會議手寫筆記、投影片圖片、白板流程圖，整理成會議記錄
延續前面這樣的功能，另外一個應用是：一場會議中留下的紀錄可能包含了：錄音檔案、手寫筆記、投影片、白板流程圖照片等資料，現在也可以嘗試全部上傳到 Google NotebookLM ，讓 AI 統整成完整的會議筆記。
會議中可以快速透過手繪、錄音把想法倒出來，會後再用 NotebookLM 做「文字化」與「格式化」。
例如下面這個測試，主題是 AI 工作流程的討論，我上傳了一個超過一小時的會議錄音檔，會議中畫出的工作流程圖，跟其中某個關鍵應用的手繪解析圖。
可以看到利用 NotebookLM 的心智圖功能（延伸教學：Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖），快速的把這次會議討論的錄音檔、流程圖圖檔、手繪圖片，做出了非常完整的內容整理。
對於手繪圖的解說，也有九成以上的準確性。
我嘗試「不要勾選」錄音檔案，只「勾選」兩張手繪的流程圖，然後讓 NotebookLM 幫我整理成一封會議重點摘要郵件。
這時候，就算沒有錄音檔的文字內容輔助， AI 依然正確的解讀了手繪圖中想要傳到的 AI 工作流程。
參考上面兩個實際測試案例，試試看當你的 NotebookLM 加入「上傳圖片」的支援後，用它來處理手繪、手寫類型的筆記：
匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，除了可以解析，還可結合手繪圖，製作成學習影片。
匯入會議中的手寫筆記、白板流程圖，加上原本可支援的錄音檔、文件，整理更完整的會議紀錄。
只要肯把想法畫出來、寫下來，現在已經有工具能幫我們把「凌亂的手寫痕跡」，變成：教材、會議紀錄、學習影片，成為可以被重複利用的資產。
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2025 年底， Google Gemini Deep Research 功能正式支援串連 Gmail / Google Docs / Google Drive / Google Chat 等 Google 雲端服務，把原本散落在 Workspace 裡的信件、文件、雲端硬碟、聊天室，變成 Deep Research 的「私人資料庫」，再加上網路資料，一次生出更多有效資料的研究報告。這個功能，馬上讓我想要來做個實際應用測試。
2024 年底時 Google Gemini 加入了 Deep Research 功能（延伸教學：Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理），而且免費帳戶也可以有一定的使用額度，透過「深度研究」，可以驅動一個研究型 AI 根據研究計畫「自動完成」數十篇網路資料的分析整理與撰寫數千字的研究報告。這個過程大約 10 分鐘左右，都由 AI 代理程式自主完成。
Deep Reseach 這樣的功能，除了可以讓 AI 自動化完成多步驟的工作，幫助人空出時間外，還有一個特色就是可以「一口氣分析非常大量的資料（上下文）」，並且「一次完成更多層次、更多細節的內容輸出」。而這是一般單純的聊天型 AI 問答無法達到的文字處理量。（我的應用：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
但是之前 Google Gemini 的 Deep Research 只能搜尋網路資料，少了像是 ChatGPT 的 Deep Research 可以直接連結 Google 雲端硬碟與 Gmail 帶來的工作強度。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
而現在 Gemini 的 Deep Research 終於補上了對自家 Google 雲端硬碟資料、 Gmail 郵件的支援，搭配 Deep Research 原本「一次處理大量上下文」的輸入、輸出能力，可以做出非常強大有效的應用。
2025/11/22 更新：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報
原本 Deep Research：
主要是「看網路 + 你手動上傳的檔案」，幫你做長篇研究報告。
新版 Deep Research：
可以額外讀：
Gmail 信件內容與對話脈絡
Google Drive 裡的 Docs、Slides、PDF
Google Chat 討論紀錄
你可以在 Deep Research 視窗中，勾選要使用的來源：
Search（公開網路）
Gmail
Drive
Chat
可以把這樣的功能用在什麼應用上呢？下面我分享幾個自己實測的成果。
課程說明報告：把 Gmail 往來、Drive 講義與簡報整合→輸出結構化說明報告。
年度復盤→次年規劃：掃描 Drive 的簡報、講義，照 KPT 產出可執行的明年方案。
合作歷程報告：依關鍵字回溯多年郵件＋文件＋Chat，整理時間軸、決策點與下一步提案。
延伸補充：近期 Google NotebookLM 也加入了「用 Deep Research （或比較簡單版的 Fast Research ）」，導入大量資料研究後的專案報告的功能，同樣可以連結網路搜尋，或是 Google 雲端硬碟內容。
這時候，一樣可以利用下述的方法，在 NotebookLM 導入有效的研究報告、資料整理，建立有效的 AI 資料庫。（例如搭配我的這個方法，可以建立更專業強大的知識庫：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學）
分析 Gmail 討論與 Google 文件、簡報，完成一份課程說明報告：
近期我跟「大人學」一起合作開發一堂「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的課程，過程中我們在 Gmail 中有很多來回的細節討論郵件，在 Google 雲端硬碟中有多份演練、講義、問答、簡報相關企劃文稿。
現在課程正式上線了，我想要整理上述資料，完成一份課程說明報告。
於是我在 Gemini Deep Research 中透過下面指令，啟動 Gmail 與 Google 雲端硬碟文件的深度研究：
你是電腦玩物站長Esor，協助我撰寫一份「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的介紹說明。請一步一步處理：
1.需求：讓電腦玩物讀者了解這堂課程的特色、解決問題、限制，讓讀者明確知道這堂課程適合或不適合自己，以即可以獲得什麼收穫。
2.處理流程：
2.1 根據 Gmail 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」郵件討論，掌握這堂課程的設計目的與現況。
2.2 根據 Google Drive 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」資料夾理的文件資料，掌握課程設計、演練的基本架構。
2.3 搜尋 Google Drive 中「簡報」資料夾內的 AI、 ChatGPT 課程相關最新資料，獲得更豐富的演練案例。
2.4 處理前面內容，整理出跟讀者說明的架構、邏輯、內容重點，並列出。
3. 最後一段，依據上傳的「電腦玩物社群貼文範本.md」範本，把上述整理好的內容，再改寫成符合範本格式、風格、用語的貼文內容。
在 Gemini 的工具選單啟動「 Deep Research 」，選擇不要在網頁中搜尋資料，而是直接讀取我的 Gmail、 Google 雲端硬碟（根據我的指令）。
我甚至還搭配「上傳」了一份課程說明範本的 markdown 文件。
我想試試看讓 Gemini 的 Deep Research 一口氣分析十幾份文件、十幾封郵件，和一個範本檔案，是不是還能更根據我的指令，有效完成工作報告。
第一階段處理研究計畫時， Deep Research 會先做基本搜尋，先找出可能要找的資料範圍。
從研究計畫中，我可以判斷 Gemini 的 Deep Research 是否已經有正確找到需要的郵件、文件，如果有，就可以按下開始研究。
這一點我覺得很棒，就像是這個 AI 研究助手會先做基本的資料掃描，然後跟我確認他找到方式對不對，讓我有即時修改調整的空間。
下面是我這個案例的實測結果，讓我來分析幾個「表現得很棒」的細節。
很明確根據指令要求，相對沒有之前的長篇大論毛病，只輸出指令要求的：結構重點整理、貼文內容。
確實可以找出並研究相關郵件、文件
深入到文件資料的細節，有邏輯的分析重點
整份輸出成果中，每一段都有明確引用來源，點擊後可以打開明確的文件、郵件
很強大的統整、分析能力，不只整理資料，也能延伸推理，獲得有啟發的結果。
明確根據範本輸出。
明確依據我的指令輸出結果，現在的 Gemini Deep Research 比較不會像是早期那樣長篇大論太多廢話。
Gemini 可以確實的研究大量相關郵件、文件，一次處理的資料量可以很大。
結果中，可以看到 Gemini Deep Research 深入到文件資料的細節，再轉化出有邏輯的重點分析。
而且每一段會有原始文件資料來源，這可以讓我方便確認這一段分析的「正確性」。
Gemini Deep Research 在大量解析文件後，進一步也有延伸論述的能力，不只是做資料摘要整理。
例如下圖中對我規劃的課程重點分析，甚至還有一些我自己沒有想到的說明方式。
前面在深度研究時，還記得我另外上傳了一個範本檔案，讓 AI 遵循這個範本做產出嗎？
Gemini Deep Research 可以在已經分析了大量郵件、雲端文件後，依然可以明確根據範本輸出成果。
表示善用 Deep Research 的自動代理、大量上下文運算能力，我們可以給出更複雜資料、分析更多樣資料、多步驟自動化產出結果。
比較看看 ChatGPT 版本，其實也能達到差不多效果。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
關鍵不是工具，而是我們的使用方式與工作流程。
統整今年度大量工作文件、郵件，完成年度復盤與明年度規劃：
根據上面應用案例，當 Gemini Deep Research 可以一次處理分析這麼多郵件、文件資料，就可以變成一個有效的年度復盤規劃助手。
我利用下面指令，請 Deep Research 總結我今年的各種課程資料，做一個 KPT 復盤與新年度規劃。
你是電腦玩物課程規劃的專家，請根據 2025 年我的相關的課程簡報、講義，製作一份今年度課程復盤、明年度新課程規劃的企劃報告。請一步一步處理：
1.需求：了解今年度課程的主題、特色，分析可以延伸的變化、議題。
2.處理流程：根據 Google Drive 中的「13-簡報」資料夾內的資料，分析相關簡報、講義內容，梳理今年度的課程細節資料。
3.根據KPT原則，分析可以保持的特色，需要解決的問題，延伸出明年度可以新增的下一步規劃行動。
4.最後延伸出 2026 年度新課程規劃的具體建議。
同樣的可以看到， Deep Research 把我散亂的課程簡報、課程講義、課程討論郵件等，做了初步分析，設定了一個我覺得很有效的研究計畫，也正確的區分出我目前的兩大課程主軸： AI 工作術、防彈筆記法。
接著就讓 Deep Research 依照這個研究計畫去做分析。
下面是結果的一部分策略分析，我自己看了覺得很棒，確實找出了目前課程特色，也分析出可以更好的問題點，還提出了具體建議。
年度復盤可以做到這樣的程度，無論是用在工作，還是用在「自己個人復盤」，都會非常有效。
分析散落的郵件、文件，建立工作歷程報告：
如果我們進行一個專案時，郵件、文件都散落在不同的地方，需要掌握這個專案目前進度，或許也可以試試看用 Google Gemini Deep Research 的功能來整理分析。
例如下面這個應用，我設定好利害關係人的關鍵字，請 Deep Research 去我的郵件、文件系統中尋找相關討論資料，重新梳理更明確的時間軸與工作歷程。
你是電腦玩物站長Esor，整理和「富邦 共學」相關講堂的歷年合作資料，完成一份工作歷程報告。請一步一步分析：
1.需求：完成歷年富邦共學講座的主題系列、內容細節、合作資料的統整分析。
2.從我的 Gmail 中搜尋相關合作郵件，整理郵件中的相關資訊。
3.完成合作歷程時間軸、主題設計、合作形式的整理。
4.設計下一階段可以推出的系列主題。
這是一個已經進行三年的工作歷程， Deep Research 有沒有辦法準確地把過去幾年的資料找出來，並且做出有效分析呢？
結果還真的可以！ Deep Research 不只可以一次爬梳大量資料，只要我們設定好關鍵字，也能深入挖掘資料架內的資料細節，甚至過去多年的散落資訊。
善用這個挖掘資料能力，可以更有效的做出專案分析、復盤與規劃。
總結一下上面幾個案例，我的 Deep Research 操作細節重點，提供大家參考：
進 Deep Research 前：先想清楚資料邊界（要勾 Gmail/Drive/Chat 哪些）、研究目標（說明？回顧？提案？）與輸出格式（報告、貼文、簡報大綱）。
指令結構：需求→處理流程（來源、資料夾、關鍵字）→輸出規格（框架/範本）。
研究計畫頁：務必檢視是否抓到對的郵件串與資料夾，必要時補關鍵字或縮小範圍再跑。
成果檢核：優先抽查每段落的來源鏈結，確認引用無誤、時效正確，再決定修改幅度。
有需要的朋友，也可以模擬上述流程，試試看！
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
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你有多迷《機動戰士鋼彈》？連主角的內褲都要一樣應該也是到頂了。這款內褲以動畫主角阿姆羅穿的樣式為原型，腰部線條、配色都盡量還原，讓粉絲內外都能跟動畫角色同步。產品有兩個版本：「機動戰士鋼彈Ver.」與「逆襲的夏亞Ver.」，尺碼從 M 到 XL 都有。這款內褲不只是日常必需品，更像是趣味收藏品或腦粉證明。穿上它彷彿能感受到阿姆羅的戰鬥氣勢。除了模型、公仔，粉絲現在多了一件貼身周邊單品，從裡到外都能把鋼彈世界帶進生活。售價4070日元，預計2026年4月出貨。這裡看更多。
2025-12-06 FaceTime 在俄羅斯被禁用
俄羅斯通訊監管機構 Roskomnadzor 在 2025 年 12 月 4 日宣布封鎖蘋果的 FaceTime，官方說這個服務被用來組織犯罪、恐怖活動和詐騙，所以決定限制使用。其實早在 9 月，部分地區就已經出現 FaceTime 連線不穩或中斷的狀況，不過當時官方沒有正式說明，這次封鎖算是從干擾升級成全面禁止。多家外媒指出，FaceTime 的封鎖不是單一事件，而是俄羅斯打壓外國科技平台的延續。過去 WhatsApp、Telegram 的語音和視訊功能也曾被限制，近期還封鎖了 Snapchat 和 Roblox。官方解釋是這些加密通訊工具難以監控，但批評者認為真正目的是加強對網路的控制，同
2025-12-05 Antigravity 新規範出爐，付費使用者使用更流暢
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
日前 Google 推出 Gemini 3 AI 模型時同步推出的 AI 代理開發工具 Antigravity […]
本文 Antigravity 新規範出爐，付費使用者使用更流暢 最早出現於 硬是要學。
2025-12-02 三星三折手機 Galaxy Z TriFold 亮相！和 Huawei Mate XT 誰比較強？
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
三星醞釀一段時間的三折手機 Galaxy Z TriFold 終於登場，台灣也在第一波的上市國家名單中，大家可 […]
本文 三星三折手機 Galaxy Z TriFold 亮相！和 Huawei Mate XT 誰比較強？ 最早出現於 硬是要學。
2025-11-28 黑五優惠整理文大集合！AirPods 4 居然降到 48 折！
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
今天是黑色星期五 (BLACK Friday)，國內外各大廠商、通路都會趁這個時候端出一波優惠給大家，甚至今年 […]
本文 黑五優惠整理文大集合！AirPods 4 居然降到 48 折！ 最早出現於 硬是要學。
2025-11-23 橫跨智能餐具、AI 醫療、再生能源到環保漁網領域，三星第六屆 Solve for Tomorrow 競賽結果出爐
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
在 AI、IoT、永續議題當道的今天，年輕世代已不只是聽眾，更是實際的行動派！第六屆 samsung 「Sol […]
本文 橫跨智能餐具、AI 醫療、再生能源到環保漁網領域，三星第六屆 Solve for Tomorrow 競賽結果出爐 最早出現於 硬是要學。
2025-11-19 Gemini 3 Pro 實測跑分總整理，幾乎全面領先
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
經過一段時間的內測，Google 發表旗下最先進的 AI 模型 Gemini 3，這個模型在各項測試中展現優異 […]
本文 Gemini 3 Pro 實測跑分總整理，幾乎全面領先 最早出現於 硬是要學。
2017-01-01 XOOPS PHPMailer Security Patches Released
The XOOPS Development Team is pleased to announce the release of security patches for XOOPS 2.5.8 and XOOPS 2.5.7.2. These patches includes the latest version of PHPMailer to address a serious vulnerability. All XOOPS users are encouraged to update as soon as possible.Both full distributions and patch files (from the most recent prior release) for both the 2.5.7 and 2.5.8 series are available.Any users that are running older XOOPS versions are advised to update to XOOPS 2.5.8.1 now.Get XOOPS 2.5.8.1Release files are available on GitHub.The 2.5.8.1 files are also mirrored on the XOOPS File Repository on SourceForgeGet XOOPS 2.5.7.3Release files are available on the XOOPS File Repository on SourceForge
2016-11-29 XOOPS Website in transition
In the next few weeks the XOOPS Website will be very busy, with a lot of work happening in the front of you! Instead of making a secret out of it, and then creating a huge splash out of it, we've decided to just go ahead and make changes to the Website as we go.What is happening: 1) We are moving to PHP 7. Originally we were on 5.4, and this weekend we moved to PHP 5.6, as as soon as our host offers PHP 7, we'll be ready.2) We've also moved the Website to the latest XOOPS Core, so we can test it here before we officially release it.3) We are also updating all modules that are being used here, which will help us, of course with your help, to discover any bugs We have updated the NewBB Forums to the latest version, as well as News. We'll be converting soon the News to Publisher, as strategically that's what we want to invest our time in. And we'll be adding some new cool modules, like the one upcoming wgTimelines developed by Goffy from Germany. We'll transition our "XOOPS Innovators" and "XOOPSer of the Month" awards there. The work on the converting the "XOOPS Innovators" to the wgTimelines has already started - you can check it out herehttps://xoops.org/modules/wgtimelines/What else? We have moved modules developed by Wishcraft to one location on GitHub (read more here), so you can check them out, fork, and contribute back.We have also created one GitHub location for various XOOPS D3 modules. If you're curious what the D3 modules are, please read more hereOf course, we hope that you'll help us on this journey as we're moving closer to the next release of XOOPS And in case you were wondering, yes, we're looking for a new responsive theme for this updated Website! So if you would like to design a new theme for us, please let us know...
2016-10-03 10 Bootstrap Themes converted to XOOPS (Alpha release)
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
2016-10-02 XOOPS GitHub Twitter Block added
If you would like to see what is XOOPS doing on GitHub, you can subscribe to our GitHub Twitter: https://twitter.com/xoopsgithubI have also added a block with recent tweets timeline:Our other Twitter Accounts:XOOPS News: https://twitter.com/xoopsnewsXOOPS Forums: https://twitter.com/xoops_forums
2016-09-13 MyMenus 1.52 Final, with Drag & Drop, Is Released
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
2021-05-13 小米 11 Lite 正式在台推出，小米史上最輕薄 5G 旗艦手機，售價新台幣 9,999 元起
不喜歡越做越厚、越做越重的手機嗎？今日（5/13）小米台灣推出小米 11 Lite 超輕薄旗艦手機，重量僅有 159g、厚度僅 6.81mm，搭載 6.55 吋 FHD+ AMOLED 螢幕、高通 Snapdragon 780G 旗艦級處理器、4250mAh（typ）大電量電池、6400 萬像素 AI 三鏡頭相機，成為小米史上最輕薄的 5G 手機，小米 11 Lite 在台灣市場 3 種顏色，分別...
2021-05-13 ASUS Zenfone 8 / 8 Flip 發表會懶人包，最強效能單手操作手機，售價新台幣 18,990 元起
華碩於台灣時間凌晨 1 點舉行「線上新品發表會」，會中發表了最新旗艦級手機 ASUS ZenFone 8 及 ZenFone 8 Flip，主要訴求分別為「單手可掌控的高效能」手機、「翻轉鏡頭」手機，其中 ZenFone 8 是一款 5.9 吋的超級小剛砲，在極限空間裡，塞入了 4000mAh 的大電池、最新高通 S888 旗艦級處理器及 120Hz 螢幕更新率螢幕。ZenFone 8 Flip ...
2021-05-12 限時特價 Windows 10 和 Office 2019 一起買只要 1058 元
最近朋友要買電腦，傳訊息來問說最近有沒有什麼好優惠？不查還不知道，一查才知道這也太划算了！取得 Windows 10 專業版 + Office 2019 專業增強版的限時優惠，價格真的是超級划算、牛到很划算，只要一張小朋友加上幾個硬幣就可以購得，以現在的匯率來計算只要台幣 1058 元，若你剛好組台新的電腦，該有的系統與文書工具也一併買齊，便宜到不用再找盜版軟體，本篇文章將簡易的測試購買教學，剛好...
2021-05-12 法國羅浮宮線上歷史文物收藏網，共有 48 萬件作品讓你免費下載！
想到法國參觀羅浮宮中的收藏品，卻因疫情沒辦法出國怎麼辦？沒關西！最近法國羅浮宮官網有開放一個全新的 Louvre 線上歷史文物收藏網，在 Louvre 網站中共有 48 萬件收藏藝術作品，讓你不用出國就能在家欣賞羅浮宮的這些豐富收藏品，此外 Louvre 網站還有提供線上互動地圖功能，讓你可以選擇樓層，觀看該區域所有展覽品與實際館內圖片，且館內所有藝術品照片都可免費下載做個人或教育用途，但千萬不能...
2021-05-12 限時免費 WinToHDD Profession 5.1 重灌 Windows 不用再使用光碟或是隨身碟
很多人的電腦早就沒有配備光碟機，像我的電腦大概已經有超過五年了，要安裝 Windows 都是靠隨身碟居多，這次限時免費的 WinToHDD Profession 算是有特異功能的工具，主打重灌、新安裝第二個 Windows 系統不用再使用到光碟與隨身碟，拷貝系統到第二顆硬碟或是 SSD 的功能，以及自己建立多版本系統的安裝隨身碟，Profession 版本支援企業版的作業系統，在拷貝速度上也比較快...
2025-11-30 Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表
「你已經寫好簡報內容，卻懶得重做版面？」試試看只要打一句話，讓 Google 簡報右邊的 Nano Banana Pro AI 幫你的舊投影片『換皮』，直接畫出美化過的簡報版面、資訊圖表。
Google 簡報現在多了一個「真的可以拿來做正式簡報、資訊圖表」的 AI 繪圖引擎，上週推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）已正式整合進 Google Slides ，而且對中文也支援，很適合拿來做課程、專案圖解的視覺輸出。
上週我也分享了「活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報」，其中就提到了 Gemini、 NotebookLM 結合 Nano Banana Pro 產出手繪心智圖、圖解簡報的應用。
而當繪製中文與圖解非常強大的 Nano Banana Pro 直接結合到 Google 簡報，對於我來說更加實用，因為現在我可以：
針對既有的文字簡報，直接請 AI 繪圖改成圖解版面。
針對既有的數據內容，直接讓 AI 繪製製作資訊圖表。
在既有簡報中，用 AI 繪圖加入任何需要的背景圖。
針對簡報既有的圖片、圖表，讓 AI 重新繪製更吸睛的版本。
模仿之前簡報風格，讓 AI 繪製相似風格的新版面。
下面就來分享我的實際測試案例。
結論是，這個 Google 簡報中的 Nano Banana Pro 功能非常實用，原本我們「美化簡報版面」的方式可能是：找新模板 → 調整版面 → 重貼內容 → 微調字體行距 → 再調一輪顏色，做下來要花掉許多時間，
但是現在，可以變成：先用純文字確定內容、架構，接著在 Slides 裡直接丟給 Nano Banana Pro：「幫我重排這一頁」即可。
延伸工具：Google Vids 免費線上影片編輯工具，幫老師輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕
應用一：把目前頁面的文字內容，轉成更吸睛的簡報設計
例如我的「防彈筆記法」課程簡報中，有一頁簡報只有三個文字重點，我啟動 Google 簡報右方的「 Nano Banana Pro」按鈕，在右方的對話列中，選擇「投影片」，輸入指令：「設計新的排版，強化這三個重點」。
就是這麼簡單，Nano Banana Pro 可主動分析目前這一頁簡報的文字內容，然後依據我的要求，幫我重新設計版面。
大概一分鐘左右的時間， AI 產出了下面的投影片。
要注意的是， Nano Banana Pro 是繪圖功能，所以所謂的投影片其實是一張「圖片」，我們無法繼續修改上面的文字（除非繼續用 AI 繪圖改圖）。
我繼續挑戰，把我的個人簡介，請 Nano Banana Pro 重新繪圖排版（一樣用投影片功能）：「根據這張投影片的講者介紹，與兩本書籍封面。設計更吸睛的投影片版面。」
Google 簡報的 Nano Banana Pro 給了我下面修改版本，版面設計得很好，可惜無法直接加入原來兩本書的真實圖片。
應用二：用繪圖指令，畫出簡報需要的背景圖
第二個應用比較簡單，利用「圖片」功能，輸入指令，例如：「透過個人筆記，打造第二大腦，成為高效率的工作者。」
Nano Banana Pro 就會根據情境，畫出簡報需要的圖片。繪製時，可以選擇圖片比例（例如 16:9 ），或是圖片風格（例如適合當背景）。
應用三：AI 重新繪製簡報中的流程圖表與圖片
還可以在 Google 簡報中原有圖片上，選擇「編輯圖片（Nano Banana Pro）」。這時候可以透過指令，讓 AI 重新修改、繪製這張圖片。
例如下面簡報中原始的流程圖，按下編輯圖片後，我給 AI 的指令是：「用前面類似風格，重新繪製這張流程圖，並且變成16:9。」
然後 AI 一分鐘後幫我改成了下面版本，馬上可以替換使用。
應用四：簡報中大量文字，用 AI 繪製成資訊圖表
如果簡報中的內容比較多、比較複雜，可以選擇 Nano Banana Pro 的「資訊圖表」功能。
例如下面這張圖，我要求 Google 簡報中的「 Nano Banana Pro」：「將這張投影片的「筆記關鍵字」設定邏輯，製作成清楚易懂的圖表，符合寫筆記的人喜愛的風格。」
AI 繪製後變成了下面的資訊圖表版本。
應用五：Google 簡報中的 Nano Banana Pro 會學習、延續簡報風格
Google 簡報中的 Nano Banana Pro 在右方的討論串中討論，而且會保留對話歷史紀錄，即使這次簡報關掉，下次打開同一份簡報，還可以繼續上一次的 AI 繪圖討論。
這樣設計的原因，是因為 Nano Banana Pro 可以用類似的風格，設計更統一的簡報樣式。
例如我前面已經生成一張簡報圖，接下來要修改新的簡報版面時，我可以跟他說：「這是一張對聽眾提問的投影片，根據前面的筆記設計風格，重新設計這一頁版面。」
AI 就真的會根據前面的風格繼續設計。
或者我也可以讓她模仿「原本簡報」的風格來做調整設計。
老師、講師、內訓講者，這篇不是教你從零做簡報，而是教你怎麼把『已經寫好的舊簡報』，
用 Slides 裡的 Nano Banana Pro 一頁一頁升級成圖解版。
過去做簡報，你得：找模板 → 重貼內容 → 微調排版。現在你可以：不動內容，只對這一頁說一句話：『幫我設計新的排版，強化這三個重點。』這篇文章示範 Google 簡報內建的 Nano Banana Pro 怎麼做到。
提供大家參考。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。
我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）
2025-11-26 短產出 x 長時間的複利效應：靠三種筆記，更靈活實現年度目標
我在「電腦玩物」部落格上，已經持續寫作 17、18 年，累積了超過 6000 篇文章。許多朋友問我，十幾年前是如何設定目標並持續經營部落格？面對不斷變化的趨勢，如何能持續分享提升工作效率的內容，並且堅持這麼多年？
最近在一場線上直播中，分享了：「如何跳脫計畫，設計更靈活年度目標」這個主題，我把分享過程的錄音檔，透過 AI 整理成逐字稿（原稿2萬多字），然後我再重新整理、精簡與延伸解釋，改寫成這篇文章，提供給大家參考。
每到年底或新年，我們都會為自己訂下一兩個年度目標。但你是否非常清楚自己現在最想達成的目標是什麼？你又能否確信，這個目標一年後、兩年後仍是對你最有價值的方向？更重要的是，你知道如何用最佳的方法去執行這個目標嗎？很多人的答案其實是否定的。
為什麼大多數人對年度目標缺乏把握？
在之前的那場線上直播分享中，我請現場朋友為自己的目標「明確度」打分數（1 分表示模糊不清，5 分表示非常確定），結果大多數人給出的分數低於 3 分，甚至有不少人只給自己 1 分。也就是說，多數人對於自己的年度目標究竟是什麼？是否有價值？以及該如何執行？都缺乏信心和把握。
那麼，問題可能出在哪裡？讓我們先從幾個常見的年度目標例子談起。以下哪一句話聽起來比較像是一個明確有效的年度目標呢？
A.「我想成為更健康的人。」
B.「我想養成每天跑步的習慣。」
C.「我想要一年內瘦 10 公斤。」
直覺上，許多人會選擇 C，覺得它有明確的時間和量化指標；也有人偏好 A，因為近年來流行的觀念是養成習慣要先形塑自己的身份認同（例如《原子習慣》）；還有人認為 B 不錯，因為每天跑步是小行動，持之以恆就可能實現目標。
這些想法聽起來各有道理。然而，以上三種說法其實都不是好的年度目標，它們各自藏著一些問題：
A. 更健康： 過於模糊，很容易變成「精神上的口號」。你希望的健康是長壽、瘦身，還是跑半馬？不明確的目標難以落實。
B. 每天跑步： 容易將「行動誤當成目標」的典型錯誤。持續行動固然好，但若不清楚跑步背後真正想創造的價值是什麼，很可能因方法錯誤（造成運動傷害）而無法持續，反而不知自己到底在做什麼。
C. 一年內瘦 10 公斤： 雖然量化，但體重或 BMI 不一定是最佳的健康指標。我們往往在不熟悉某個領域的情況下設定目標，若不了解最佳指標是什麼，即便符合 SMART，也未必是最佳選擇。
「計畫」不是預言：「產出累積」才是實現目標的複利效應
在設定目標上，一個關鍵的翻轉想法是：我們通常都不擅長預測未來。
我們往往不善於在一開始就設定真正有效的年度目標。很多時候，我們對某個領域不夠熟悉，卻硬是要在年初訂出一年後的明確指標，這其實有點像在對未來做預言。然而大多數人並不擅長預測未來——不論是健康、職涯，還是投資理財，我們很難知道一年甚至五年後什麼才是最有價值的方向。
結果常常是計劃趕不上變化，年度計劃定了卻無法順利執行，中途迷失或放棄。
相反地，不要把年度目標當成一道必須命中的靶心預言，而是將目標視為一系列行動最終累積的「副產品」。我們不專注於長期規劃，而是專注於各種持續的小產出。一年之後，這些累積下來的小產出，自然就會創造出旁人眼中的年度成果。
（延伸閱讀：不一定要計畫新年度目標，用這五步驟為「現在」找到目標）
實例驗證：三年的健康筆記如何從零開始累積？
我分享一個持續了三年以上的健康目標實踐經驗。這個計劃並非從一個完美的長期規劃開始，而是從一件很小的事情開始：做記錄。（案例詳細說明：寫了三年習慣復盤筆記後，我用「持續紀錄」＋「改進日記」養成習慣）
1. 第一個產出：記錄現狀
我先從每天記錄自己攝取多少熱量、有沒有運動開始。早期我確實沒有改變任何習慣，熱量經常超標，但這段時間我持續產出了「自己真實飲食與生活形態的記錄」。
2. 第二個產出：解決單一問題
從記錄中，我發現了問題：運動太少。鑑於之前跑步受傷的經驗，我決定先從「散步」開始。我研究了公司附近的公園路線，設計了一個小產出：試試看一週能不能有兩三天去散步。
3. 第三個產出：延伸與修正
當散步習慣開始建立，我開始思考，既然都運動了，飲食是不是可以搭配調整。於是，我沿著散步路線研究附近的便利商店和餐廳，將更健康的餐點組合記錄下來。這又產出了「公司附近的午餐選擇表」。
透過這樣持續累積「紀錄表」、「運動路線圖」、「午餐選擇表」這三個短期的產出，我才逐漸意識到這可以變成一個長期的、有效的目標。之後，我才回頭設定年度指標（如降低體脂、提升骨骼肌）。
目標是從持續修正的產出中自然長出來的。
目標實現＝短期產出 x 長時間的複利
為什麼短期產出更有效？這與動機的強度公式有關：動機強度取決於「成果價值」除以「實現所需時間」。
如果你設定了一個年度目標，即便你認為其價值再高，分母也要除以 365 天（甚至更多）。這會導致你的動機被稀釋到非常小。
如果我們能設計一個短期內（如一週或兩週）就能產出價值的東西，分母只需除以幾天，動機就會強烈得多。我們只需把握住不斷的短期產出循環，長時間累積下來，目標的複利效應就會實現。
改變習慣：把「稍後閱讀」變成「任務產出」
第一個累積短期產出的關鍵方法是「寫任務筆記」，而非資料筆記。
當我們看到一篇對自己感興趣主題（如 AI、滑雪、投資）有用的文章或資料時，許多朋友的習慣是將其存入「稍後閱讀」。但我已經很多年不用稍後閱讀工具了，因為「稍後閱讀」往往變成「永遠不讀」，只會增加後續負擔。
許多人之所以卡在目標無法前進，就是因為他們不斷在「研究資料」和「做規劃」的循環中，認為要研究好、準備好才能開始。
事實上，你研究再多，計畫也一定還是不準確的。我們真正需要的是將資料轉化成任務產出的筆記。
舉例來說，當我看到一篇關於利用 AI 幫助寫程式（Vibe Coding）的文章時：
1. 我沒有將它存入稍後閱讀。
2. 我將其轉化為一個挑戰：利用 ChatGPT Codex 技巧，在一兩個禮拜內開發一款自己單機可用的筆記系統。
（延伸教學：AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」）
當時我完全不會寫程式，甚至沒有 GitHub 帳號。我每天花 10 到 30 分鐘，利用文章中教的方法，請 AI 幫我開發新功能、解決 bug。一個多禮拜後，我真的打造出一個具備搜尋、標籤、待辦清單功能的筆記軟體。
這次短期產出帶來了巨大的價值：我不只是有了一個小工具，更重要的是，我掌握了適合我的 AI 輔助開發的技巧。我隨後用同樣的方法開發了多個工作流程的小工具。透過這樣持續的產出累積，我自然而然地形成了「如何用 AI 幫我自動化工作流程」的年度目標。
如何開始實踐任務筆記？建議從你最感興趣或當下最關心的主題入手。挑一個你渴望深入鑽研的領域，或目前工作/生活中迫切想解決的問題，為它新建一則筆記（工具不限，雲端筆記、文件、紙本皆可）。
今後，圍繞這個主題所有有啟發性的資訊，都主動往這則筆記裡丟：重要觀點、實用技巧、相關案例……但重點不是只剪貼資訊，而是每次都問問自己：「我能用這個資訊做什麼產出？」
可能是一個嘗試、一項計畫、一個改進。然後立即著手去做，並把過程和結果記錄下來。
哪怕只是小小一步，例如「看完理財文章後，據其中建議調整了自己的支出預算，並紀錄調整後的變化」，這也是一個具體產出。
如此反覆，你的筆記將成為該主題下不斷延伸的成果清單。一段時間後再回顧，你會驚訝於自己累積了這麼多實實在在的收穫，其實就累積出一個大目標。
善用「復盤筆記」：持續修正日常小問題
如果一下子設計一個全新的任務產出有困難，我們可以採用第二種累積經驗的方式：「復盤修正經驗」。
這方法是從你現在正在做、但希望做得更好的「小事」開始。透過經驗修正的方式，每次調整一個小步驟，每次改善一個小問題，不斷累積。
我持續了五年的「親子情緒溝通管理筆記」就是一個例子。一開始，我只是記錄與小孩溝通上遇到的衝突。我持續記錄問題、分析問題，並為此思考「改進的行動」。
透過累積，這則筆記讓我學到的最大一個收穫是：一開始我「誤以為」是要幫助小孩理解情緒，不斷反省後，我才知道真正重要的是「我自己的情緒與溝通」。
這則筆記從 2020 年累積到現在，記錄了三四十個曾經發生過的問題。例如，當我發現與小孩在課業學習上容易產生衝突時，我會分析問題，並根據自己的學習心得設計行動步驟（如先共情再討論）。
我會不斷地回來修正、調整我的行動。正是透過這種持續修正的產出，我慢慢掌握了更有效的溝通技巧，最終形成了親子互動的長期目標。
無論是剛開始規劃 AI 課程，或解決日常工作分心，我也都是用同樣的方式：找出問題，用小行動改善，持續累積修正經驗。
所以，復盤筆記的精髓在於：聚焦小事，立即行動，不斷修正。
你不需要等待什麼「重大契機」再去提升自我，每天的瑣碎煩惱就是最好的練習場。開始一則復盤筆記，挑一件當下困擾你或你想優化的小事，例如「每次提案都緊張講不好」或者「總是熬夜睡不好」等等。接著寫下這件事目前存在的問題，想出至少一個下次可以嘗試的新做法，然後去實踐，再把結果記錄下來。
有改進就記下來，沒效也記下來並換另一種做法。把你的經驗教訓集中在同一個筆記裡。一段時間後你會驚喜地看到自己的進步，也能清晰地摸索出更有效的道路。等到那時再回頭定更具體長遠的目標，也會比一開始懵懵懂懂時定下的目標要高明得多。
專屬筆記系統：一個任務，一則筆記
無論是任務筆記還是復盤筆記，隨著內容越來越多，我們需要一個有系統的方式來管理和累積這些產出。否則，零散的知識和經驗可能會散落各處或被遺忘，難以形成長期價值。
我自己的做法是奉行：「一個任務，一則筆記」的原則，並將其長期維護，打造出屬於自己的「十年筆記」。（延伸閱讀：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記）
所謂「十年筆記」，是某個主題的筆記你願意持續經營多年，持續修正，甚至累積十年以上。聽起來也許很瘋狂，但時間轉瞬即過，你會發現這樣小小的累積其實很簡單，但幾年累積的效果卻非常驚人。
事實上正因為一則筆記承載了一個長期課題的所有內容，它反而更容易管理、更有成就感，也能看出真正長期的目標。比如前面提到的親子溝通筆記，我已經寫了五年仍在繼續；我有一則健康目標筆記累計三年以上還在更新；還有我的「AI 工具研究」筆記、「寫作技巧」筆記等等，都以超過一年以上的時間持續增長，每一則筆記就像一棵持續生長的小樹，你每天澆點水，它終會長成參天大樹。
而我的整理方法：一個任務，一則筆記。是實踐這個累積最有效的做法之一。
例如，我的健康目標，所有過去兩三年來的學習、產出、遇到的問題和行動記錄，都集中在同一則「健康計劃」筆記上。這則筆記會持續累積，可能持續一年、三年，甚至成為我的「10 年筆記」。
資料之所以混亂，通常是因為我們為每次新的想法或資料都開啟一則新的筆記。但如果我們持續在同一則筆記上累積、連結與修改，如將「只想多睡 10 分鐘」的筆記，慢慢變成「調整睡前儀式」的筆記，最終變成「更有精力實現重要事務」的目標筆記，就能有效避免混亂。
這些長期累積的筆記，包含了我的草稿、實驗、修正、新發現，當我遇到重複發生的問題時，我可以快速搜尋這則筆記，找到過去的經驗和解決方案，幫助我重新練習和掌握最有效的方法。
如同作家摩根・豪瑟在《一如既往》中所說：「複利效應的核心特質就是，事物起於細微，能發展到多麼龐大，從來不符合直覺」。只要我們對某個主題感興趣，利用這兩種方法持續產出和累積，最終它就會變成你有效的年度目標。
總結來說，如果你跟我一樣不擅長長期規劃，不妨試試看用累積產出的方式來實現年度目標。將有興趣的資訊轉化成「任務筆記」產出，將想改進的小事寫成「復盤筆記」修正，並將這些累積在一則「長期累積筆記」上。這樣持續下去，有價值的目標實現將只是時間的副產品。
你是否已經選好一個你最感興趣、願意持續追蹤一年的主題？現在就開始為它建立你的第一則「長期累積筆記」，並設計一個今天就能完成的「最小產出行動」吧！
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2025-11-22 活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報
Google 這幾天推出了 Gemini 3 Pro AI 模型，以及 Nano Banana Pro 的 AI 繪圖引擎， NotebookLM 中也加入了強大的簡報、資訊圖表繪圖功能，讓 AI 可以處理的內容強度（更大的資料量、更深的推理能力），可以生成的成果變化（正確生成大量中文、複雜知識的繪圖能力），都有一定程度的提升。
現在網路上已經充滿了對 Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro 的性能測試與展示，也有官方完整的說明。
所以這篇文章我想聊聊的，是身為一個要每天備課的老師，以及會跟小孩一起複習功課的爸爸，我想測試的是──Google 這幾個 AI 工具（ Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、 NotebookLM ），可以如何互相搭配，真正產出有更好學習效果的教學素材。
我以自己實際用得到的案例來測試，利用 Google AI 來處理各種學習資料，生成可以互動練習的「遊戲化網頁」，或是透過 Google AI 繪製知識整理的「手繪心智圖」，應用在我自己的「學習筆記」、給學生的「課程素材」，以及小孩的「課業複習」上，效果都讓人非常驚豔：
AI 幾秒鐘製作出來的遊戲化網站，幫助學習者用各種互動遊戲操作，來學習相關知識。
空氣互動遊戲網頁
成語／語文互動練習網頁
AI 繪製出來的圖片，上面的中文內容正確性很高，知識整理的邏輯也十分準確，可以做為很棒的複習筆記。
成語示意心智圖
小三社會、自然複習卡片
筆記、時間管理課程資訊圖表
AI 課程圖像化教學簡報
這篇文章將從「利用 Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 來設計各種教學工具、素材、知識圖卡」，並且輔助搭配「 ChatGPT 與 NotebookLM 」等不同工具，分享這幾天我的實際應用結果，以及互相連貫配合的 AI 工作流程。
Gemini 3 Pro：整理分析大量資料，設計互動網頁、遊戲化體驗
（Gemini 3 Pro）Nano Banana Pro：繪製中文心智圖／記憶圖卡
NotebookLM：分析大量教案、素材、筆記，繪製圖像化簡報、資訊圖表
適當輔助：ChatGPT 5.1 （Thinking 版本更好）：資料蒐集、知識拆解、重點整理、教案邏輯
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在進入正題前，先快速整理一下目前 Gemini 3 Pro 、 Nano Banana Pro 、 NotebookLM 可以在哪裡使用：
免費帳號可在 Gemini 中用有限額度，啟動 "Gemini 3 Pro 思考型" AI ，和 Nano Banana Pro 繪圖能力，額度達到了就退回之前版本。
也可在 Google AI Studio 免費版 中使用 Gemini 3 Pro Preview ，進行文字內容的生成。但是 Nano Banana Pro 要付費才能使用。
付費帳號（ Google AI Pro 等）：可在 Gemini 中直接啟動"Gemini 3 Pro 思考型" ，啟動繪圖時也有 Nano Banana Pro 能力（也有限額，但每天的次數更多）。
Goolgle NotebookLM 免費版、付費版，也加入了用上述 Nano Banana Pro AI 模型繪製簡報、資訊圖表功能。
從這篇文章主題的使用者需求來看，當父母、老師、自學者需要設計各種學習教材時， Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 有用的功能強化包含下面幾點：
更長的上下文（最高 100 萬 tokens 輸入、6.4 萬 tokens 輸出），代表可以一次處理更長的報告、完整的課文、多篇資料文章。
多模態處理能力（可以同時理解文字、圖片、影片、音訊、PDF），代表可以同時統整課程手寫筆記、錄音、白板流程圖，製作出需要的筆記或測驗。
回答方式可以處理更多步驟，可以用更多圖像思考邏輯輸出結果，這代表像是設計學習筆記、練習網頁時，可以一次做好幾個層次的整理，然後用更多互動與圖表呈現。
Nano Banana Pro 繪圖時對於中文有更好的支援，可以在圖片上正確顯示大量的中文內容，這代表很適合製作像是心智圖、資訊圖表這樣的圖像化複習內容。
我也不是只有做認真的學習教材，最近我和小朋友喜歡一起玩寶可夢遊戲，我就利用下面同樣的流程，製作了一個戰鬥屬性克制快速查詢的網頁小工具。
下面就來看看我的 AI 設計學習教材的工作流程吧！
階段一：製作「成語圖解心智圖」：Gemini 3 Pro 搭配 Nano Banana Pro，一次整理大量知識，繪製準確中文圖卡
Gemini 3 Pro 伴隨 Nano Banana Pro 繪圖，能夠非常有效的處理大量知識的整理，多步驟推理出有效的邏輯，最後繪製出完全符合的知識圖解，手繪等各種風格都很到位，更重要的是現在繁體中文文字也能正確顯示。
我在 Gemini 中啟動「思考型」、「建立圖像」功能，然後輸入下面指令：
你是小學三年級國語老師，要跟小朋友解釋下列成語，繪製一張手繪解釋心智圖。請一步一步分析：
1.針對下面成語的意思，設計適合的場景示意圖象。
2.拆解成語的用字，用延伸關鍵字，讓小朋友一看就能記住成語的關鍵解釋。
3.根據成語的相關性或邏輯，排列順序與版面。
4.繪製出有趣的手繪圖。
成語：### 朝三暮四 利令智昏 洛陽紙貴 張冠李戴 融會貫通 漠不關心 心平氣和 一毛不拔 欲蓋彌彰 盲人摸象 苦口婆心 斬釘截鐵 細嚼慢嚥 朝令夕改 餘波盪漾 史無前例 身敗名裂 兵不厭詐 捲土重來 標新立異 ###
不到一分鐘的時間， Gemini 3 就生成了下面這張手繪心智圖！
有幾個讓我很驚豔的地方：
Gemini 3 ＋ Nano Banana Pro 讓繪圖時也具備「知識搜尋與分析」能力，所以看到圖片中補充了很多我沒有提供的新知識。
繪圖前 AI 可以進行非常棒的內容推理，可以看到他把這 20 個成語分成四大區塊，我覺得分類得非常棒。
繪圖的圖示部分幾乎都有正確傳達意思，中文文字更是沒有明顯錯誤。
如果繪製出來的圖片有不滿意之處，也可以直接對話修改， Gemini 的「圖片一致性」能力非常高，可以只修改一兩個小地方，而其他地方保持原樣。（這在前一個版本時，就有很好的表現：用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！）
但是我把上面 Gemini 的成語心智圖給小朋友看，小朋友覺得很有趣，但興趣不大。
於是我請 Gemini 換成寶可夢版本，目前 Gemini 在繪圖上的「安全性與版權限制」看起來還沒有很嚴格，不過日後應該就會鎖起來吧？
小朋友倒是對下面這張學習素材充滿興趣。
階段二：製作「詞語、成語互動練習網頁」：Gemini 3 Pro 把枯燥知識變成相對有趣的測驗
之前我在社群上分享過用 Gemini 3 Pro 針對自然科學的內容設計動畫網頁，如果是國語的練習呢？剛好跟小孩討論到兩個詞彙的差別，為了讓小孩練習，於是請 Gemini 製作小孩的詞彙學習練習網頁。
怎麼跟小學三年級學生，解釋「哪怕」、「不管」的差別？把上面「哪怕」、「不管」設計成適合小學生的有趣互動練習網頁。
幾秒鐘的時間內， Gemini 3 Pro 就製作出了一個可以互動的網頁，快速選擇答案，就會提供解析，利用一些例句快速練習這兩個詞彙的用法。
起碼比起聽我說，小朋友對這樣的互動網頁更有興致去看。
而 Gemini 3 設計這種互動網頁的效果有幾個優點：
同樣可以處理非常大量的資料內容，做出內容足夠豐富，流程完整的互動網頁。
透過 Canvas 的預覽，就等於可以直接使用，也能分享給他人。
設計的邏輯很符合一般人的使用方式，介面親切，互動直覺（而我幾乎不需要給特別的專業指示）。
網頁的動畫效果很好，可以根據實際知識內容設計動畫（例如充氣的氣球、翻轉的答案卡等）。
而前面的成語練習，先看 Gemini 繪製的心智圖，理解基本成語的意思。
接著，我用 Gemini 3 Pro 加上「 Canvas 」功能，製作成語測驗網頁。
延伸教學：
個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習
Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程
現在幫我設計另外一個遊戲網頁，主題是前面討論過的「小學三年級成語測驗：將正確成語代號，填入對應句子中」。請一步一步設計，要適合小學三年級學生，網頁互動要有趣，題目完全依照前面討論的設計。
整個測驗分成兩部分，各自練習 10 個成語，結果也非常令人滿意，也在單純閱讀之外，多了一種透過實際測驗來學習的練習方式。
階段三：製作「成語故事複習簡報、資訊圖表」： NotebookLM 彙整心智圖、故事課文資料，生成圖文並茂簡報
把上面生成的成語素材（例如心智圖），或是整理出來的知識、資料，匯入到 NotebookLM ，這時候又有更多方便的教材設計功能可以使用。
延伸教學：
用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學
紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測
實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教
我先把前面整理好的「成語手繪心智圖」（NotebookLM 現在可以分析手寫手繪筆記）、 Gemini 整理的其他成語資料，匯入 NotebookLM。
在 NotebookLM 利用最新的「 Fast Research 」功能，分析我的成語清單，讓 AI 搜尋成語故事典故，建立更完整的學習資料庫。
隨著 Nano Banana Pro 的推出，這個繪圖功能也融入到 NotebookLM ，變成他製作「圖解簡報」、「資訊圖表」的新能力。
開啟簡報功能，我請 AI 根據資料庫中的每一個成語與典故，設計圖解型的教學簡報。
下面 NotebookLM 產出的圖解簡報結果，有幾個特點：
融合了我上傳的心智圖中的內容與風格（那隻貓頭鷹）。
正確理解心智圖中的成語分類，有很正確的簡報解釋邏輯。
能夠針對我指定的小學生角色，設計出有情境的簡報。
繪製簡報圖像、文字的能力無可挑剔。
正確解讀資料庫中大量文件內容，轉化成有效、精簡的簡報。
而設計資訊圖表時，當然也能勝任，不過如果「文字量太多時」，繪圖出現的文字還是會開始出錯，有一個明顯的上限存在。
在使用 NotebookLM 的資訊圖表功能時，比較適合限縮在一定的文件範圍，限定只生成某些特定內容，比較能夠有效的產出結果（因為所有圖像、文字都是"繪製"上去的）。
失敗版本是我想讓他一口氣生成 20 個成語的資訊圖表，結果文字都是錯誤。
於是我改成只要生成 6 個成語，效果就很好了。
NotebookLM 的「簡報模式」可以用特殊指令製作風格突出簡報
在 NotebookLM 中啟動簡報時，可以透過編輯按鈕，提供特殊的指令，讓其製作風格更特殊的簡報圖像。
例如我下面這個版本：https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b?artifactId=100a1f36-ab0f-4e48-a739-53b013e74372
我在自己公開的「防彈筆記法」 NotebookLM 筆記本中，要求他做下面這樣的簡報：「採用日本漫畫的風格，用格鬥類漫畫的語氣，梳理防彈筆記法要解決的問題、關鍵方法論、具體應用案例。」
結果產出了下面這樣的結果。雖然文字一多，文字繪製上有些小錯誤，但這個風格實在太有趣了。
輔助 ChatGPT 5.1 Thinking：整理課程資料：先搜尋、再分析、再交給手繪
如果說，我手邊沒有現成資料，需要 AI 先幫我搜尋、梳理非常大量的資料，然後再製作前面的手繪圖、互動遊戲網頁、圖解簡報。
那麼目前我還是會建議可以先使用 ChatGPT 5.1 的 Thinking 模式進行梳理，我實際比較，大多數時候 ChatGPT 搜尋資料並整理知識的深度、廣度，還是會比 Gemini 3 Pro 好上不少。
例如我用下面的指令，讓 ChatGPT 幫我上網找國小社會課本的相關資料：
你是國小三年級社會課老師，先整理下面單元，讓小學生考試前可以快速複習的課程重點，請一步一步分析：
1.需求：小三上學期社會課第三單元班會自治、第四單元多元學習，小孩對於班會流程與角色責任特別不熟，對於多元學習的延伸學習方式可能缺少經驗。
2.上網搜尋相關課本、課程正確資料。
3.根據需求，整理出考前複習重點。
4.要轉化出好記憶的關鍵字或關鍵提示。
5.要有正確且容易理解的邏輯。
接著，我再把 ChatGPT 整理出來的課本知識，貼回 Gemini ，用下面指令請他繪製手繪圖，因為指令比較複雜，可能會分成兩段處理，第一段先分析，第二段才繪圖：
你是國小三年級的社會課老師，繪製下面第三單元，方便學生複習的知識手繪心智圖。請一步一步處理：
1. 根據下面我重新整理過的第三單元資料細節。
2.抓出關鍵的重點，設計適合的繪圖結構。
3.用小學生可以理解的關鍵字，結合圖解，製作每一重點的說明。
4.以手繪心智圖的趣味方式，完成圖片的製作。
第三單元資料細節：###
貼上 ChatGPT 整理的細節
###
第二段再啟動繪圖
很好，根據上面這一段的設計邏輯與整理，繪製知識手繪心智圖。
下面是 Gemini 整理出來的手繪圖（裡面的口訣、邏輯、知識則是 ChatGPT 5.1 梳理的結果），基本上我的角度來看，沒有任何可以挑剔的地方了。
後來小朋友複習自然課時，對其中一個單元不熟悉，我馬上啟動下面流程：
先讓 ChatGPT 思考分析，整理知識重點。
讓 Gemini 設計互動遊戲網頁： https://gemini.google.com/share/e19b510bea95
利用下面指令，最後貼上 ChatGPT 提供的完整知識整理內容：
讓我們設計一個新的互動遊戲網頁，跟三年級小學生解說「磁力」的特性、應用、變化。請一步一步分析，根據下面的資料，思考如何設計成有趣的互動網頁，然後完成你的設計：
課程手寫筆記、錄音、白板流程圖、課本、考卷照片，也可以上傳分析，轉成教材
Gemini 3 Pro 的多模態，可以讓我們的資料來源更多元，像是手寫筆記、課堂白板、教學錄音等等，都可以上傳變成素材。（延伸閱讀：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿）
例如我把兩張社會課考卷，直接上傳 Gemini ，請他分析後，繪製成重點整理手繪心智圖，一樣有非常棒的效果。
讓我們開始一個新任務，分析這兩張考卷，掌握社會課第三單元的關鍵重點，繪製出呆火鱷為主角的寶可夢手繪風格心智圖。請一步一步分析：
1.先解析考卷中的題目，掌握關鍵重點、提問思維、核心知識。
2.為這些內容，梳理出適合的心智圖架構。
3.以呆火鱷、寶可夢相關圖像，繪製出完整的手繪心智圖。
Google NotebookLM 也把 Nano Banana Pro 的繪圖能力，帶入到他的「工作室」功能，現在可以根據資料庫內容，繪製適合的資訊圖表，甚至製作出邏輯對、中文正確、圖像精彩的「簡報」。
例如下面這個資料庫，我只有上傳一段「大約一小時的課程錄音」，跟「一張課程中的手繪白板照片」。
但是利用 NotebookLM 對手寫、錄音內容的強大解析，加上 Nano Banana Pro 的繪圖能力，產出了右方那樣精彩的簡報。
或是下面這樣邏輯正確、內容豐富、圖像精彩的資訊圖表。
從上面的核心三階段工具流程，加上輔助的延伸技巧，這幾天的測試後，我慢慢理出一個用 AI 工具製作學習教材的工作流程：
ChatGPT（或 GPT-5.1 Thinking）適合的：
拆課綱、抓考點、設計教學邏輯
把亂七八糟的想法變成大綱、教案、題目結構
Gemini 3 Pro 適合的：
把整理好的知識，變成互動網頁、遊戲、操作式練習
它的強項是設計「介面＋互動」
Nano Banana Pro （Gemini 3 Pro ）適合的：
把已經確認過的概念，變成「可印、可貼、可學」的中文心智圖
特別適合考前視覺化複習卡、筆記封面、概念地圖
NotebookLM 適合的：
長錄音＋手稿＋投影片 （或者把前面整理的資料彙整進來）→ 變成教材、簡報、影片
適合「整理一整堂課」而不是只做一張圖
也提供給大家參考，更歡迎跟我分享你更好的應用方式。
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2025-11-18 紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測
Google NotebookLM 在這一波更新中，支援了用 AI 解讀「手繪圖表」、「手寫筆記」等圖片內容，我們可以把會議中、課堂上，乃至於自己閱讀時寫下的紙本筆記，拍照掃描，上傳 NotebookLM ， AI 就可以解讀上面的內容，再轉化出我需要的報告、摘要、練習。而且我實際測試，包含「中文」的手寫字、「潦草」的手繪流程圖，都能做出準確的分析。
NotebookLM 作為一個 AI 資料庫工具，最有用的地方就是「可以上傳自己的資料」，經過一些整理、轉化後，建立一個「特定專案、主題、需求的知識庫」，然後 AI 回答時會遵照這個知識庫的內容，提供相對準確、滿足特殊性的生成結果。
透過我這篇文章中分享的做法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」，我們可以建立像是親子教養、健康運動、時間管理等等資料庫，把讀書筆記、關鍵文章、有用影片，甚至自己的想法錄音檔等等內容匯入，經過一些整理，變成以後我詢問或復盤教養、健康、生產力等問題的有效助手。
在上述基礎應用中， Google NotebookLM 最近的更新加入了 AI 解讀圖片內容，更進一步可以把我自己一邊閱讀一邊手畫的思考圖，或是手寫在便利貼上的速記，都上傳變成資料庫！
我實際測試，效果還不錯，今天這篇文章，分享我的兩個測試體驗。
匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，製作成學習影片
我們在上課過程中，快速在紙本筆記寫下重點，老師在白板上畫出手繪解說圖，我們在課後閱讀複習時，也把自己的想法手繪成流程圖、心智圖。在這個情況下，如果把這些課堂手寫筆記翻拍成圖片，上傳到 NotebookLM ，可以解讀到什麼樣的程度，可以做哪些延伸學習呢？
老師可以：
上課用白板手繪說明 → 下課直接拍照 → 丟 NotebookLM → 變成補充講義或影片腳本。
學生可以：
考前整理心智圖 → 丟 NotebookLM → 變成「自己版本」的考前重點講義或測驗。
家長可以：
跟小孩一起畫閱讀心智圖 → 上傳 → NotebookLM 幫你設計「幾題理解測驗」。
我把自己手邊對於專注力練習、零碎時間利用的各種手繪筆記，上傳到 Google NotebookLM。全部都是翻拍的照片圖檔，沒有任何文字文件。
第一時間已經可以看到 NotebookLM 提供的摘要，很準確的掌握了這些圖片中的關鍵內容。
點開某一張圖片的摘要，可以看到 NotebookLM 很正確的辨識出圖像要表達的意思，對於圖像間的對比用意有正確的掌握，對於我手寫的潦草文字也大多都正確解答。
於是我把這個主題的各種學習手寫、手繪筆記圖匯入，然後開始提問、討論，生成我需要的進一步學習、練習教材。
更厲害的一點是，如果利用 NotebookLM 工作室中的「影片摘要」來製作學習影片，還可以在我們「原本的手繪圖」中加上「新的說明與註解」，變成學習影片的一部分！
例如下圖，把我原本的一張手繪圖，融入到影片摘要的教學畫面，並且用 AI 主動加上更多文字、圖像解說。
（如何利用 NotebookLM 製作學習影片的教學：實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教）
匯入會議手寫筆記、投影片圖片、白板流程圖，整理成會議記錄
延續前面這樣的功能，另外一個應用是：一場會議中留下的紀錄可能包含了：錄音檔案、手寫筆記、投影片、白板流程圖照片等資料，現在也可以嘗試全部上傳到 Google NotebookLM ，讓 AI 統整成完整的會議筆記。
會議中可以快速透過手繪、錄音把想法倒出來，會後再用 NotebookLM 做「文字化」與「格式化」。
例如下面這個測試，主題是 AI 工作流程的討論，我上傳了一個超過一小時的會議錄音檔，會議中畫出的工作流程圖，跟其中某個關鍵應用的手繪解析圖。
可以看到利用 NotebookLM 的心智圖功能（延伸教學：Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖），快速的把這次會議討論的錄音檔、流程圖圖檔、手繪圖片，做出了非常完整的內容整理。
對於手繪圖的解說，也有九成以上的準確性。
我嘗試「不要勾選」錄音檔案，只「勾選」兩張手繪的流程圖，然後讓 NotebookLM 幫我整理成一封會議重點摘要郵件。
這時候，就算沒有錄音檔的文字內容輔助， AI 依然正確的解讀了手繪圖中想要傳到的 AI 工作流程。
參考上面兩個實際測試案例，試試看當你的 NotebookLM 加入「上傳圖片」的支援後，用它來處理手繪、手寫類型的筆記：
匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，除了可以解析，還可結合手繪圖，製作成學習影片。
匯入會議中的手寫筆記、白板流程圖，加上原本可支援的錄音檔、文件，整理更完整的會議紀錄。
只要肯把想法畫出來、寫下來，現在已經有工具能幫我們把「凌亂的手寫痕跡」，變成：教材、會議紀錄、學習影片，成為可以被重複利用的資產。
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2025-11-15 專案報告、年度復盤 AI 助手應用實測： Gemini Deep Research 連結 Gmail、 Google Drive
2025 年底， Google Gemini Deep Research 功能正式支援串連 Gmail / Google Docs / Google Drive / Google Chat 等 Google 雲端服務，把原本散落在 Workspace 裡的信件、文件、雲端硬碟、聊天室，變成 Deep Research 的「私人資料庫」，再加上網路資料，一次生出更多有效資料的研究報告。這個功能，馬上讓我想要來做個實際應用測試。
2024 年底時 Google Gemini 加入了 Deep Research 功能（延伸教學：Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理），而且免費帳戶也可以有一定的使用額度，透過「深度研究」，可以驅動一個研究型 AI 根據研究計畫「自動完成」數十篇網路資料的分析整理與撰寫數千字的研究報告。這個過程大約 10 分鐘左右，都由 AI 代理程式自主完成。
Deep Reseach 這樣的功能，除了可以讓 AI 自動化完成多步驟的工作，幫助人空出時間外，還有一個特色就是可以「一口氣分析非常大量的資料（上下文）」，並且「一次完成更多層次、更多細節的內容輸出」。而這是一般單純的聊天型 AI 問答無法達到的文字處理量。（我的應用：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
但是之前 Google Gemini 的 Deep Research 只能搜尋網路資料，少了像是 ChatGPT 的 Deep Research 可以直接連結 Google 雲端硬碟與 Gmail 帶來的工作強度。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
而現在 Gemini 的 Deep Research 終於補上了對自家 Google 雲端硬碟資料、 Gmail 郵件的支援，搭配 Deep Research 原本「一次處理大量上下文」的輸入、輸出能力，可以做出非常強大有效的應用。
2025/11/22 更新：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報
原本 Deep Research：
主要是「看網路 + 你手動上傳的檔案」，幫你做長篇研究報告。
新版 Deep Research：
可以額外讀：
Gmail 信件內容與對話脈絡
Google Drive 裡的 Docs、Slides、PDF
Google Chat 討論紀錄
你可以在 Deep Research 視窗中，勾選要使用的來源：
Search（公開網路）
Gmail
Drive
Chat
可以把這樣的功能用在什麼應用上呢？下面我分享幾個自己實測的成果。
課程說明報告：把 Gmail 往來、Drive 講義與簡報整合→輸出結構化說明報告。
年度復盤→次年規劃：掃描 Drive 的簡報、講義，照 KPT 產出可執行的明年方案。
合作歷程報告：依關鍵字回溯多年郵件＋文件＋Chat，整理時間軸、決策點與下一步提案。
延伸補充：近期 Google NotebookLM 也加入了「用 Deep Research （或比較簡單版的 Fast Research ）」，導入大量資料研究後的專案報告的功能，同樣可以連結網路搜尋，或是 Google 雲端硬碟內容。
這時候，一樣可以利用下述的方法，在 NotebookLM 導入有效的研究報告、資料整理，建立有效的 AI 資料庫。（例如搭配我的這個方法，可以建立更專業強大的知識庫：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學）
分析 Gmail 討論與 Google 文件、簡報，完成一份課程說明報告：
近期我跟「大人學」一起合作開發一堂「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的課程，過程中我們在 Gmail 中有很多來回的細節討論郵件，在 Google 雲端硬碟中有多份演練、講義、問答、簡報相關企劃文稿。
現在課程正式上線了，我想要整理上述資料，完成一份課程說明報告。
於是我在 Gemini Deep Research 中透過下面指令，啟動 Gmail 與 Google 雲端硬碟文件的深度研究：
你是電腦玩物站長Esor，協助我撰寫一份「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的介紹說明。請一步一步處理：
1.需求：讓電腦玩物讀者了解這堂課程的特色、解決問題、限制，讓讀者明確知道這堂課程適合或不適合自己，以即可以獲得什麼收穫。
2.處理流程：
2.1 根據 Gmail 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」郵件討論，掌握這堂課程的設計目的與現況。
2.2 根據 Google Drive 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」資料夾理的文件資料，掌握課程設計、演練的基本架構。
2.3 搜尋 Google Drive 中「簡報」資料夾內的 AI、 ChatGPT 課程相關最新資料，獲得更豐富的演練案例。
2.4 處理前面內容，整理出跟讀者說明的架構、邏輯、內容重點，並列出。
3. 最後一段，依據上傳的「電腦玩物社群貼文範本.md」範本，把上述整理好的內容，再改寫成符合範本格式、風格、用語的貼文內容。
在 Gemini 的工具選單啟動「 Deep Research 」，選擇不要在網頁中搜尋資料，而是直接讀取我的 Gmail、 Google 雲端硬碟（根據我的指令）。
我甚至還搭配「上傳」了一份課程說明範本的 markdown 文件。
我想試試看讓 Gemini 的 Deep Research 一口氣分析十幾份文件、十幾封郵件，和一個範本檔案，是不是還能更根據我的指令，有效完成工作報告。
第一階段處理研究計畫時， Deep Research 會先做基本搜尋，先找出可能要找的資料範圍。
從研究計畫中，我可以判斷 Gemini 的 Deep Research 是否已經有正確找到需要的郵件、文件，如果有，就可以按下開始研究。
這一點我覺得很棒，就像是這個 AI 研究助手會先做基本的資料掃描，然後跟我確認他找到方式對不對，讓我有即時修改調整的空間。
下面是我這個案例的實測結果，讓我來分析幾個「表現得很棒」的細節。
很明確根據指令要求，相對沒有之前的長篇大論毛病，只輸出指令要求的：結構重點整理、貼文內容。
確實可以找出並研究相關郵件、文件
深入到文件資料的細節，有邏輯的分析重點
整份輸出成果中，每一段都有明確引用來源，點擊後可以打開明確的文件、郵件
很強大的統整、分析能力，不只整理資料，也能延伸推理，獲得有啟發的結果。
明確根據範本輸出。
明確依據我的指令輸出結果，現在的 Gemini Deep Research 比較不會像是早期那樣長篇大論太多廢話。
Gemini 可以確實的研究大量相關郵件、文件，一次處理的資料量可以很大。
結果中，可以看到 Gemini Deep Research 深入到文件資料的細節，再轉化出有邏輯的重點分析。
而且每一段會有原始文件資料來源，這可以讓我方便確認這一段分析的「正確性」。
Gemini Deep Research 在大量解析文件後，進一步也有延伸論述的能力，不只是做資料摘要整理。
例如下圖中對我規劃的課程重點分析，甚至還有一些我自己沒有想到的說明方式。
前面在深度研究時，還記得我另外上傳了一個範本檔案，讓 AI 遵循這個範本做產出嗎？
Gemini Deep Research 可以在已經分析了大量郵件、雲端文件後，依然可以明確根據範本輸出成果。
表示善用 Deep Research 的自動代理、大量上下文運算能力，我們可以給出更複雜資料、分析更多樣資料、多步驟自動化產出結果。
比較看看 ChatGPT 版本，其實也能達到差不多效果。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
關鍵不是工具，而是我們的使用方式與工作流程。
統整今年度大量工作文件、郵件，完成年度復盤與明年度規劃：
根據上面應用案例，當 Gemini Deep Research 可以一次處理分析這麼多郵件、文件資料，就可以變成一個有效的年度復盤規劃助手。
我利用下面指令，請 Deep Research 總結我今年的各種課程資料，做一個 KPT 復盤與新年度規劃。
你是電腦玩物課程規劃的專家，請根據 2025 年我的相關的課程簡報、講義，製作一份今年度課程復盤、明年度新課程規劃的企劃報告。請一步一步處理：
1.需求：了解今年度課程的主題、特色，分析可以延伸的變化、議題。
2.處理流程：根據 Google Drive 中的「13-簡報」資料夾內的資料，分析相關簡報、講義內容，梳理今年度的課程細節資料。
3.根據KPT原則，分析可以保持的特色，需要解決的問題，延伸出明年度可以新增的下一步規劃行動。
4.最後延伸出 2026 年度新課程規劃的具體建議。
同樣的可以看到， Deep Research 把我散亂的課程簡報、課程講義、課程討論郵件等，做了初步分析，設定了一個我覺得很有效的研究計畫，也正確的區分出我目前的兩大課程主軸： AI 工作術、防彈筆記法。
接著就讓 Deep Research 依照這個研究計畫去做分析。
下面是結果的一部分策略分析，我自己看了覺得很棒，確實找出了目前課程特色，也分析出可以更好的問題點，還提出了具體建議。
年度復盤可以做到這樣的程度，無論是用在工作，還是用在「自己個人復盤」，都會非常有效。
分析散落的郵件、文件，建立工作歷程報告：
如果我們進行一個專案時，郵件、文件都散落在不同的地方，需要掌握這個專案目前進度，或許也可以試試看用 Google Gemini Deep Research 的功能來整理分析。
例如下面這個應用，我設定好利害關係人的關鍵字，請 Deep Research 去我的郵件、文件系統中尋找相關討論資料，重新梳理更明確的時間軸與工作歷程。
你是電腦玩物站長Esor，整理和「富邦 共學」相關講堂的歷年合作資料，完成一份工作歷程報告。請一步一步分析：
1.需求：完成歷年富邦共學講座的主題系列、內容細節、合作資料的統整分析。
2.從我的 Gmail 中搜尋相關合作郵件，整理郵件中的相關資訊。
3.完成合作歷程時間軸、主題設計、合作形式的整理。
4.設計下一階段可以推出的系列主題。
這是一個已經進行三年的工作歷程， Deep Research 有沒有辦法準確地把過去幾年的資料找出來，並且做出有效分析呢？
結果還真的可以！ Deep Research 不只可以一次爬梳大量資料，只要我們設定好關鍵字，也能深入挖掘資料架內的資料細節，甚至過去多年的散落資訊。
善用這個挖掘資料能力，可以更有效的做出專案分析、復盤與規劃。
總結一下上面幾個案例，我的 Deep Research 操作細節重點，提供大家參考：
進 Deep Research 前：先想清楚資料邊界（要勾 Gmail/Drive/Chat 哪些）、研究目標（說明？回顧？提案？）與輸出格式（報告、貼文、簡報大綱）。
指令結構：需求→處理流程（來源、資料夾、關鍵字）→輸出規格（框架/範本）。
研究計畫頁：務必檢視是否抓到對的郵件串與資料夾，必要時補關鍵字或縮小範圍再跑。
成果檢核：優先抽查每段落的來源鏈結，確認引用無誤、時效正確，再決定修改幅度。
有需要的朋友，也可以模擬上述流程，試試看！
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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著作：《防彈筆記法》
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