從多模態到深度研究：分享 5 個 Gemini 3 的隱藏用法
我曾經很懷疑：AI 更新再多，真的能改善創作品質嗎？ 直到我開始把 Gemini 3 用在影片分析、研究整理，甚至直接生成產品原型，才發現它不只是「幫忙想」，而是開始參與決策。這篇整理了我實測後留下來的 5 個 Gemini 3 隱藏用法，適合內容創作者、設計師與 PM 參考。
最近 Gemini 的更新密度，有種「Google 直接把產品當連載漫畫在出」的感覺：你昨天才剛看完第一話，今天已經跳到第七話，還附贈番外篇。
我也一度很焦慮，覺得自己是不是又落後了。但用了一段時間後，我反而更確定：功能再多，如果不能變成日常習慣，就只是新聞。
所以這篇我不做規格整理，也不想列一堆「它又新增了什麼」的清單。我想分享的是：我實際用上、而且真的省時間／提高品質的 5 個 Gemini 3 隱藏用法。
如果你也是內容創作者、設計師、PM，或只是想把 AI 用得更像工具而不是玩具，這篇應該會滿有用。
隱藏用法 1：多模態不只是「看畫面」，而是連聲音一起理解
去我們把影片丟給 AI，多半只能得到一件事：它幫你把畫面「描述一遍」。
你問它影片好不好，它會跟你說畫面裡有什麼、人在做什麼，但真正關鍵的——節奏、力道、細節差異，往往抓不到。
Gemini 3 這一代讓我最有感的地方，是它開始用「人類看影片的方式」在理解內容：畫面跟聲音一起讀，而不是先轉成文字再硬湊理解。
我實際測試時，是拿一段跳舞影片給它看。那支影片在動作上其實沒有明顯失誤，但總覺得「沒有到位」。Gemini 給的回饋並不是在挑動作，而是指出：某些段落的音樂節拍很明確，但身體的發力點總是慢了半拍；再加上落地聲與音樂節奏對不上，整體看起來就會有一種鬆散、不夠俐落的感覺。
你不一定要完全相信它的判斷，但很關鍵的一點是：它會提醒你注意那些你原本沒特別在意的細節。
而這正是多模態真正有價值的地方——不是取代你的判斷，而是補上你容易忽略的感知。
這個能力放在日常工作裡，其實比想像中實用很多。像是：
- 剪影片時，找出哪一段節奏突然變得不順
- 錄線上課程或簡報，檢查聲音是不是忽大忽小、聽起來累
- 做產品 Demo 影片時，確認畫面反應會不會慢半拍，讓人覺得「卡」
我現在常用的一個方式，是請它直接從「觀眾體驗」出發，而不是技術角度分析。例如這樣問：
「請你同時從畫面與聲音分析，指出這段影片中最容易讓人分心的地方，並給我 3 個可以立刻調整的建議（不限於剪輯、鏡頭或節奏）。」
隱藏用法 2：把它當成「鏡頭外的觀眾」，專門抓你自己感覺不到的問題
有些影片不好看，其實不是內容不夠，而是「看起來怪怪的」。
這種怪，你自己剪的時候很容易忽略，因為你太知道接下來要說什麼、要做什麼，腦袋會自動補齊那些不順的地方。
我開始用 Gemini 3 分析自己的影片後，才發現它最適合的角色不是老師，也不是導演，而是——一個冷靜站在鏡頭外的觀眾。
我通常會把一支已經剪好的影片丟給它，請它不要給總體評價，而是從「觀眾體驗」出發，幫我找出可能會讓人想滑走的瞬間。它給的回饋，常常集中在一些很細微、但會影響整體感受的地方。
例如：
- 每一句話結尾收得太急，聽起來像在趕時間
- 中間有幾個過渡段落，情緒還沒鋪好就進入下一個重點
- 手勢或身體晃動偏多，會在無形中分散注意力
- 畫面反應略慢於聲音，造成一種「對不上拍」的滯後感
這些問題單看都不嚴重，但疊在一起，就會讓影片變得「不夠舒服」。
Gemini 厲害的地方在於，它不是只說「可以再自然一點」，而是會指出：哪一段、為什麼、會讓人有什麼感覺。
我後來發現，只要提示語問得對，它給的建議其實很接近一個剪輯師或導演在看毛片時的反應，而不是那種模板化的 AI 回饋。
我現在常用的問法是：
「請站在第一次觀看的觀眾角度，指出這支影片中最容易讓人分心或想滑走的 3 個時間點，並說明造成這種感受的原因。」
這個用法對我來說最大的價值，不是讓影片一次就變完美，而是幫我建立一個自我檢查的基準。
久了之後，你會開始在拍攝或剪輯當下，就意識到哪些地方該停一下、哪些地方不要急著往下說。
隱藏用法 3：把整個知識庫交給它思考，而不是一份一份餵資料
如果你以前用過 NotebookLM，可能會覺得它比較像一個聰明的資料夾：
你把文件丟進去，它可以幫你摘要、幫你問答，但本質上還是在「回應你的提問」。
NotebookLM 跟 Gemini 3 整合之後，我感覺到一個很關鍵的轉變：
你不是在問它某一份資料，而是把整個知識庫交給它，讓它自己決定哪些資訊該被拿來用。
我自己最常用的情境，是把一段時間累積下來的資料全部丟進去——市場調研、使用者訪談整理、內部簡報、競品分析，甚至一些舊的筆記。這些東西平常各自為政，很難一次消化，但 Gemini 可以直接基於這整包資料去做 Deep Research。
它的流程大概是這樣：
- 先整理你現有資料中的知識庫
- Gemini中上傳，並勾選Deep Research
- Gemini 會往外延伸，補齊你資料裡沒有、但脈絡上需要的內容
對我來說，這一點非常重要，因為它不只是「幫你總結」，而是會提醒你：你現在相信的結論，哪些是站得住腳的，哪些只是因為資料剛好放在那裡。
我現在很常用的一個指令是：
「請根據這個知識庫，整理目前可以成立的主要結論，並指出每一個結論背後的依據來源與潛在盲點」
把這件事交給 Gemini 來「冷靜拆解」，反而能讓後續不管是寫文章、做提案，還是規劃產品方向，都更踏實一些。
隱藏用法 4：從深度研究直接走到產出，讓「不是憑感覺」這件事真的發生
研究做完之後，其實才是最容易卡住的地方。
你手上明明有一堆資料、有訪談、有結論，但一要開始產出——不管是畫原型、寫企劃、規劃功能，腦袋還是會突然空白一下，最後很容易變成：「好像還是只能先照經驗來。」
Gemini 3 結合 Canvas 之後，我第一次感覺到「研究」跟「產出」之間的那道牆，被打薄了不少。
前一階段已經用 NotebookLM + Gemini 做完 Deep Research，資料都在同一個知識脈絡裡，接下來我會直接請它基於這些研究結果，生成一個可討論的產出版本。
這時候 Canvas 的角色很關鍵，它不是幫你「畫得多漂亮」，而是幫你把抽象的結論，轉成可以被看見、被推翻、被修改的形式。
我很常看到它做的第一版並不完美，但它會有一個很明確的特點：每一個決定幾乎都找得到資料來源。
為什麼這個頁面要先出現？為什麼這個流程不能省？很多時候不是因為「它覺得」，而是因為前面研究裡的使用者行為、痛點或假設。
「請根據知識庫中的研究結論，輸出一個可作為 MVP 討論用的版本：包含目標使用者、核心使用情境、主要流程，以及每一步背後對應的研究依據。」
這樣產出的東西，對我來說價值不在於「可以直接拿去用」，而在於它讓團隊討論的起點變得很清楚，並且它讓創作不再只是靈感驅動，而是有一條可以被回溯的思考路徑。
隱藏用法 5：當你需要反覆驗證與落地，別只停在 Gemini 主站
老實說，Gemini 主站真的很適合用來「想東西」。
不管是內容發想、流程草稿、UI 初版，只要給對方向，它通常都能很快給你一個「看起來很像那麼一回事」的結果。
但用久之後，你一定會遇到一個臨界點：
你不只是想要一個答案，而是想確認它能不能被反覆測試、被調整、甚至真的拿來用。
這時候，我會很明確地把工作移到 AI Studio。
差別其實不在介面，而在使用心態。
Gemini 主站比較像創意協作，你跟它來回對話、邊聊邊修；
AI Studio 則更接近工程或產品環境，你需要先把規則講清楚，然後讓它在規則裡運作。
例如同樣是一個 GitHub 專案或工具需求，在 AI Studio 裡你可以：
- 明確設定系統層級的指令（System Instruction）
- 固定輸出格式與行為邏輯
- 重複測試同一個功能，看它是否穩定
- 甚至直接把結果下載、部署或接回原本的開發流程
這對我來說非常重要，因為很多時候問題不是「做不做得出來」，而是能不能重來十次，結果都差不多。
我現在常用的一個節奏是：
- 前期在 Gemini 主站快速探索（功能、方向、可能性）
- 當需求開始變得具體，就轉到 AI Studio 把條件寫死
- 確認邏輯跑得順，再回頭調整呈現與文案
這樣的分工，反而讓整個流程順很多。
你不用期待一個工具從頭包到尾，而是讓它在最適合的位置發揮。
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結語：真正有感的不是更新速度，而是你怎麼把它放進工作裡
回頭看這次 Gemini 3 的更新，我反而不太想逐一記住它多了哪些功能。
真正影響我使用習慣的，是它開始能參與整個過程——從理解素材、拆解問題，到協助產出，而不是只停在回答問題的那一刻。
多模態讓它更接近真實世界的感知方式；
影片分析讓「看起來怪怪的」不再只是感覺；
NotebookLM 的整合，讓資料不只是被存放，而是能被質疑、被重組；
Canvas 把研究結果拉進產出現場；
而 AI Studio 則讓這一切有機會被反覆驗證、真的落地。
這些用法單看都不算炫技，但串在一起之後，卻慢慢改變了我面對工作的方式。
我不再急著讓 AI 給我答案，而是更常把它當成一個冷靜的外部視角，幫我檢查節奏、拆解假設，提醒我哪些地方只是「我以為」。
更新還會繼續，功能也只會更多。
但你其實不需要追完每一個新東西，只要挑一兩個用法，慢慢放進自己的工作流裡，就會發現：AI 真正節省的，不只是時間，而是你反覆繞遠路的那些力氣。
