效率革命：構建基於 Google Gemini 的模組化 AI 工作流
在 AI 驅動的開發範式中，我們不再是編寫每一行邏輯，而是建立一個「編排系統」（Orchestration System）。以下是利用 Google AI 技術實現「從內容生成到自動執行」的完整技術路徑。
一、 核心架構：AI 工作流的四層模型
一個健壯的 AI 工作流必須像微服務架構一樣，具備模組化與可觀測性。
感知層 (Ingestion)：透過 Google Drive API 或 Vertex AI Vision 收集數據。
邏輯層 (Reasoning)：由 Gemini 1.5 Pro 進行結構化思考與決策。
執行層 (Action)：透過 Function Calling 串接 Google Workspace 或外部 API。
監控層 (Observability)：利用 Google Cloud Logging 追蹤 AI 的決策路徑與 Token 消耗。
二、 技術實作路徑：從原型到生產環境
1. 模組化 Prompt 工程：結構化提示 (Structured Prompts)
在 Google AI Studio 中，不要使用長篇大論的敘述，應採用「變數化」設計。
System Instruction: 定義 AI 的角色與限制（例如：你是一位嚴謹的專案排程師）。
Input Variables: 使用
{{input_data}}標籤，便於後續在 Google Sheets 或程式碼中批次替換。Output Schema: 強制要求輸出為 JSON 格式。這是模組化的命脈——只有結構化數據，下一個模組（如自動發信程式）才能解讀。
// 預期的結構化輸出範例
{
"task_priority": "High",
"action_required": "Email_Supplier",
"reasoning": "Inventory levels for Item_A dropped below 15%."
}
2. 中間件轉發：Google Apps Script (低代碼路徑)
這是將 Google Sheets 變成「AI 指揮中心」最有效的方式。你可以撰寫一個簡單的腳本，將表格內容發送到 Gemini API，並將結果回填。
場景應用：當 Google 表單收到新的客戶需求，腳本自動觸發 Gemini 進行分類，並根據分類將任務派發到不同的 Trello 看板或 Gmail 轉發。
3. 進階執行力：Function Calling (函式調用)
這是 AI 從「說」到「做」的關鍵技術。Gemini API 允許你定義一系列工具（Tools），AI 會根據語境決定「何時」以及「如何」使用這些工具。
# 定義一個查詢庫存的工具函數
def get_inventory_stock(item_name: str):
"""查詢特定商品的即時庫存數量"""
# 這裡串接你的資料庫或 Google Sheets API
return db.query(item_name)
# 將工具傳遞給 Gemini
model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro")
chat = model.start_chat()
response = chat.send_message("目前妖怪御守還有多少貨？", tools=[get_inventory_stock])
三、 實戰範例：自動化 Vlog 內容生產流水線
假設你要管理一個旅遊 Vlog 頻道，我們可以建立以下模組化流程：
| 模組名稱 | 使用技術 | 輸入內容 | AI 任務 | 輸出/執行動作 |
| 素材分析 | Vertex AI (Multimodal) | 原始錄影檔 | 識別關鍵畫面、語音轉文字 | 結構化分鏡腳本 |
| 文案轉化 | Gemini 1.5 Flash | 腳本與主題 | 撰寫標題、SEO 描述與社群貼文 | 多平台文案 JSON |
| 自動排程 | Google Calendar API | 發布計劃 | 尋找最佳發布時間點 | 自動佔用日曆時段 |
| 庫存/週邊管理 | Apps Script + Sheets | 銷售數據 | 監控週邊商品庫存 | 紅色警示與自動補貨提醒 |
四、 關鍵的 Trade-offs 與架構考量
身為架構師，在設計時必須權衡以下三點：
成本 (Cost)：Gemini 1.5 Flash 速度快且便宜，適合處理簡單的分類與格式化；Pro 模型則留給需要複雜邏輯推理的環節。
延遲 (Latency)：為了提升用戶體驗，應採用「非同步處理」（Asynchronous Processing）。不要讓用戶在前端等待 AI 生成，而是處理完後透過通知（Webhook）回傳。
安全性 (Safety)：避免讓 AI 直接擁有「寫入」核心資料庫的最高權限。應設計一個「隔離區」（Staging Area），所有 AI 的執行動作需經過一層驗證邏輯或人工審核。
五、 總結：流程設計能力即資產
未來的技術競爭，在於誰能將 Gemini 的推理能力與 Google Workspace 的執行能力完美封裝成一個個獨立、可重複使用的「積木」。
「Prompt 是火花，工作流才是引擎。」
以下我為你撰寫了一段完整的 Google Apps Script。它具備以下特性：
結構化輸出：讓你可以自定義系統指令（System Instruction）。
錯誤攔截：當 API 失效或 Token 超限時會給出明確提示。
靈活性：你可以直接在試算表格格中使用
=GEMINI(A2, B2)。
第一步：獲取 API Key
前往
Google AI Studio 點擊 "Get API key" 並複製該金鑰。
第二步：部署腳本
打開你的 Google Sheets。
點擊選單：延伸功能 > Apps Script。
刪除原有代碼，貼入以下內容：
/**
* 調用 Google Gemini API 的自定義函數
* * @param {string} prompt 使用者輸入的內容
* @param {string} systemInstruction (選填) 設定 AI 的角色或邏輯（例如：你是一位專業文案師）
* @return {string} AI 生成的結果
* @customfunction
*/
function GEMINI(prompt, systemInstruction = "你是一位專業的助手，請提供簡潔且結構化的回答。") {
// 1. 設定你的 API Key (建議將來存放在 Script Properties 中更安全)
const API_KEY = 'YOUR_API_KEY_HERE'; // <--- 請在此處貼上你的 API Key
const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${API_KEY}`;
if (!prompt) return "錯誤：請輸入提示內容";
// 2. 構建請求載體 (Payload)
// 我們使用 Gemini 1.5 Flash，因為它速度快、成本低，非常適合批次處理表格數據
const payload = {
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{ "text": prompt }]
}
],
"system_instruction": {
"parts": [{ "text": systemInstruction }]
},
"generationConfig": {
"temperature": 0.7,
"maxOutputTokens": 800,
}
};
const options = {
"method": "post",
"contentType": "application/json",
"payload": JSON.stringify(payload),
"muteHttpExceptions": true
};
try {
// 3. 發送請求
const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
const json = JSON.parse(response.getContentText());
// 4. 解析結果
if (json.candidates && json.candidates[0].content && json.candidates[0].content.parts) {
return json.candidates[0].content.parts[0].text.trim();
} else {
return "錯誤分析：" + response.getContentText();
}
} catch (e) {
return "系統錯誤：" + e.toString();
}
}
第三步：在試算表中使用
現在回到你的 Google Sheets，你可以像使用 SUM() 一樣使用 AI 了：
| A 欄 (原始資料) | B 欄 (系統指令) | C 欄 (公式) |
| 客戶說：鞋子尺寸不合想退貨 | 你是一位客服專家，請判斷情緒並給出簡短回覆建議 | =GEMINI(A2, B2) |
| 健行筆記：今日攻頂玉山，雲海很美 | 你是一位 Vlog 攝影師，請幫這段文字生成 3 個吸睛的標題 | =GEMINI(A3, B3) |
💡 架構師的進階實戰建議：
批次處理的限制：Google Apps Script 的
UrlFetchApp在單次執行中有時間限制（通常是 6 分鐘）。如果你有幾千行資料，建議不要一次全部拉下公式，而是分批拖曳填充。安全存取：在生產環境中，不要把 API Key 直接寫在代碼裡。點擊 Apps Script 左側的「齒輪（專案設定）」，找到「指令碼屬性」，新增一個
GEMINI_API_KEY，然後在代碼中用PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY')來調用。結構化輸出的威力：
如果你希望 C 欄直接變成可用的 JSON。
在 B 欄（系統指令）加入：
"請嚴格以 JSON 格式回覆，包含 {'sentiment': '...', 'urgent': boolean}"。這樣你的下一個模組（例如自動發信腳本）就能直接讀取 C 欄的屬性。
這就是模組化工作流的基礎——你已經成功把 Gemini 的大腦，封裝進了一個標準化的 Excel 函數積木中！
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