如果你正在搜尋「Google AI Studio 怎麼用」，我相信你多半不是因為想學什麼高深的 AI 模型微調技術，也不一定是為了追逐最新的科技熱點。你很可能只是一個被工作壓得喘不過氣，想解決現實問題的上班族：

你的手邊有一堆雜亂無章的資料要處理、要分類、要整理。可能是數百則客戶留言，可能是幾千條產品描述，也可能是散落在各種 PDF 裡的會議記錄。你看著這些資料，心裡很清楚：如果用人工一筆一筆看，這週大概就不用睡覺了；但如果不想辦法自動化，這個瓶頸永遠過不去。

你不是想成為 AI 工程師，你只是想準時下班，並且把時間花在更有價值的事情上。

這篇文章要講的，不是 AI 模型有多厲害、參數有多少億，而是針對「非技術背景」的 PM、行銷、營運人員，解答一個最核心的問題：

你如何在不寫程式、不更換公司現有系統的情況下，利用 Google AI Studio 把那些原本需要耗費大量人力的重複工作，變成自動化的流程。

為什麼很多人用 AI，工作反而沒有變輕鬆？

我們先來談談一個非常普遍的現象，甚至可以說是「AI 時代的生產力誤區」。

自從 ChatGPT 和 Gemini 橫空出世以來，每個人都說 AI 能大幅提升生產力。但對於許多中高階工作者來說，真實的感受卻是：「AI 很好玩，問它問題它很會回答，但回到我的日常工作中，我還是得自己開 Excel 做苦工。」

為什麼會這樣？因為目前多數人使用 AI，還停留在「聊天（Chat）」的階段：

你輸入一個問題。

AI 生成一個答案。

你看起來覺得它很聰明。

結束。

這種模式的問題在於，它只能用一次。

企業場景的真實需求：不是「問答」，是「批次處理」

問題是，企業工作從來不是一次性的單點突破。你真正需要處理的任務，通常具備以下特徵：

規模化： 不是處理 1 筆資料，而是 100 筆、500 筆、甚至上千筆。

一致性： 每一筆資料都需要經過「同樣的判斷邏輯」。你不能接受 AI 今天心情好判斷這個是 A 類，明天心情不好判斷那個是 B 類。

結構化： 分析完的結果，必須要有固定的格式（例如 Excel 的欄位），才能匯入 BI 系統、跑報表，或是給老闆看。

這就是為什麼很多人會有一種深深的挫折感：「AI 很強，但好像幫不到我的實際流程。」你總不能把 500 筆資料，手動複製貼上 500 次進去對話框吧？那樣做完，你的手腕大概也廢了。

關鍵不在 AI 不夠強，而在你用錯工具了。 你試圖用一把精密的「瑞士刀」（聊天機器人）去砍一片「原始森林」（大量數據）。你需要的是一座工廠，而這就是 Google AI Studio 的角色。

真實工作情境：500 筆客戶回饋，誰來處理？

讓我們把鏡頭轉到一個你絕對不陌生的場景。

行銷經理 Mark 剛結束一場高壓的週會。老闆對新產品的市場反應很不滿意，丟給他一份 Excel 檔案，裡面是產品上市後，從電商平台、客服信箱、社群媒體收集回來的 500 則客戶回饋。

這份 Excel 簡直是災難：

有人抱怨「物流慢到像烏龜」。

有人嫌「產品按鈕很難按，但顏色很漂亮」。

有人寫了五百字的心路歷程，中間還夾雜錯字和注音文，最後才說重點是「太貴」。

甚至還有完全無關的「路過幫推」。

老闆只給了一個冷冰冰的要求：「下週一告訴我，扣除物流因素後，客戶對『產品本身』最不滿意的三個具體功能點是什麼？我要量化數據，不要憑感覺。」

這不是分析問題，這是純粹的體力活。Mark 必須閱讀每一則留言，判斷它是講物流還是產品，判斷它是抱怨還是稱讚，然後在 Excel 上面做記號。500 則，假設一則花 1 分鐘，他需要不吃不喝連續工作 8 小時以上。

為什麼用 Gemini 聊天，解不了這個問題？

Mark 很聰明，他想到了用 AI。他很自然地打開 Gemini（或 ChatGPT），把第一則留言貼上去問：「這則留言是在抱怨什麼？」

AI 回答得很好：「這則留言主要在抱怨物流延遲。」

Mark 覺得有救了。但他馬上遇到三個致命問題：

格式不統一： 第一則 AI 回答「物流延遲」，第二則它回答「運送太久」，第三則它回答「配送問題」。對 Excel 來說，這是三個不同的東西，根本無法統計。

廢話太多： AI 很有禮貌，每次都要加一句「這看起來讓客戶很困擾…」。Mark 不需要安慰，他只需要資料。

無法量產： 他還是得複製貼上 500 次。

你會發現一件事：Gemini 很適合「思考」與「對話」，但不適合「定義標準流程」。

而 Google AI Studio，正好是為了補上這個缺口而存在的。

Google AI Studio 是什麼？它跟 Gemini 有什麼不一樣？

很多人分不清楚這兩者的差別，因為它們背後用的都是同一個大腦（Gemini Pro 或 Flash 模型）。但對於使用者來說，它們的定位截然不同。

只記得一句話就好：

Gemini 是聊天用的，Google AI Studio 是拿來「設計模具」用的。

我們可以打個比方：

Gemini 就像是一位「萬能秘書」： 你隨口吩咐，它隨機應變。適合寫信、想點子、查資料。

AI Studio 就像是一座「邏輯工廠」： 你是廠長，你在這裡設置機台、調整參數、製作模具。

在 AI Studio 裡，你不只是問問題，而是在做三件事：

定義角色（System Instructions）： 就像寫員工手冊。

規定輸出格式（Output Structure）： 就像設計 Excel 的表格欄位。

測試並固化流程（Prototyping）： 確認這個邏輯可以重複使用一百次都不會錯。

當你在 AI Studio 把「模具」開好了，我們就可以接上管線（API），把 Excel 裡的原料（資料）倒進去，自動產出我們要的成品。

Google AI Studio 怎麼用？三個步驟就能上手

接下來，我們手把手帶你走過這三個步驟。請放心，這裡不需要你懂任何程式語言，需要的只有你對業務邏輯的理解。

步驟一：用 System Instructions 定義「不要廢話的 AI」

打開 Google AI Studio，你會發現介面跟 Gemini 有點像，但在左邊多了一個 Gemini 沒有的重要欄位：System Instructions（系統指令）。

在一般的聊天機器人裡，AI 預設要「友善、多話、樂於助人」。但在數據處理的場景下，這些都是雜訊。你需要它變成一個無情的分類機器。

你可以在 System Instructions 裡輸入這段話，就像你在面試一位新員工，並給他下達最高指導原則：

你的角色設定：

你是一位嚴格、客觀且精準的「客戶回饋分析師」。你的任務是閱讀客戶的留言，並將其轉化為結構化的數據。

你的工作限制：

只輸出 JSON 格式的結果。

不要解釋你的判斷過程。

不要寒暄，不要說「好的，這是分析結果」。

如果遇到無法判斷的留言，標記為「人工確認」。

這一步的本質不是技術，而是管理。你在設定工作標準，確保 AI 不會自作聰明，給你一堆你不需要的文字。

步驟二：用 Few-shot 範例，教 AI 你的判斷邏輯

這是 AI Studio 最強大的功能之一，也是「提示工程（Prompt Engineering）」的核心技巧：Few-shot Prompting（少樣本提示）。

與其寫一千字的說明書教 AI 什麼叫做「負面評價」，不如直接給它看「範例答案」。人類是透過模仿學習的，AI 也是。

你可以在介面上找到 “Examples” 的區域，輸入三到五組「輸入 (Input)」與「輸出 (Output)」的對照：

範例 1

Input： 「物流太慢了，等了五天。」

Output： { “Category”: “物流”, “Sentiment”: “負面”, “Urgency”: “高” }

範例 2

Input： 「包裝很精美，但價格稍微有點貴，還在猶豫要不要回購。」

Output： { “Category”: “價格”, “Sentiment”: “中立”, “Urgency”: “低” }

範例 3

Input： 「按鈕很難按，而且聲音有點破音，非常失望。」

Output： { “Category”: “產品品質”, “Sentiment”: “負面”, “Urgency”: “高” }

這一步非常關鍵。 你不是在教 AI 中文，你是在把公司內部的判斷標準變成 SOP（標準作業程序）。

透過這些範例，AI 會學會：「喔！原來提到『貴』就是歸類在價格；原來只是抱怨但沒有很生氣，緊急度就是低。」這比你寫一堆規則更有用。

步驟三：測試輸出，確認它能「回到 Excel」

設定好上述兩步後，你在測試區貼入一則新的留言，你會發現 AI 不再回覆你一長串文字，而是回傳一段乾淨、標準的程式碼格式（JSON）：

JSON

{

“Category”: “技術故障”,

“Sentiment”: “負面”,

“Urgency”: “高”

}

請注意這個差別的巨大價值：

處理前（雜亂）： 「我覺得不好用」、「物流慢死了」、「東西還行但客服很兇」。

處理後（結構化）： 類別清楚、情緒分明。

因為格式固定（JSON），這些資料可以直接被轉換成 Excel 的欄位。

Category 變成 A 欄。

Sentiment 變成 B 欄。

Urgency 變成 C 欄。

這一刻代表：AI 從一個「聊天對象」，變成了可以被 Excel 使用的「流程元件」。 你完成了一個可以穩定運作的「分類模具」。

最後一哩路：不會寫程式，怎麼把這套邏輯套用到 500 筆資料？

你可能會問：「好，我在 AI Studio 測試成功了，但我還是要手動一筆一筆貼嗎？」

當然不用。這正是 Google AI Studio 最被低估、也是最強大的地方。在介面的右上角，有一個不起眼的按鈕：Get Code（取得程式碼）。

很多人看到「Code」這個字就會本能地恐慌，覺得「完了，我要寫程式了」。但請放心，在 AI 時代，你不需要自己寫程式，你只需要「搬運」程式。

為了讓那 500 筆 Excel 資料自動跑過這個模具，你只需要做以下動作：

取得鑰匙： 在 AI Studio 點擊 Get Code，選擇 Python，然後複製那段看起來像天書的程式碼。這段程式碼其實就是一把鑰匙，裡面包含了你剛剛辛苦設定的所有角色、規則和範例。

呼叫幫手： 打開 ChatGPT（或是 Claude、Cursor 等 AI 程式助手）。

下達指令： 把剛剛複製的程式碼貼給 ChatGPT，並輸入這段指令：

「我不是工程師，但我想要處理一個 Excel 檔案。

這裡有一段我從 Google AI Studio 取得的程式碼（如附）。

請幫我寫一個完整的 Python 腳本（Script）。

功能需求：

讀取我桌面上的 data.xlsx 檔案。

讀取裡面的 ‘留言內容’ 這一欄。

針對每一列資料，呼叫這段 Google AI Studio 的程式碼進行判斷。

將回傳的結果（類別、情緒、緊急度）填入新的欄位。

最後存成一個新檔案 result.xlsx。

請告訴我如何安裝需要的環境，並給我可以直接執行的程式碼。」

看到了嗎？重點不是你會不會寫 Python。

重點是：

你透過 AI Studio 定義了「怎麼判斷」（這是你的業務專業）。

你透過 ChatGPT 解決了「怎麼執行」（這是技術細節）。

最後，你的 Excel 就自動跑起來了。

當你看著終端機畫面開始跳動，Excel 裡的空白欄位一行一行被填滿，你會感受到前所未有的成就感。那不只是省下時間，那是你第一次真正掌控了 AI。

哪些人特別適合從 Google AI Studio 開始？

如果你符合下面任一種角色，這就是你現在最需要的工具：

數位轉型負責人或 PM：你想做 AI 專案，但申請 IT 資源要排隊三個月。用這個方法，你可以在一個下午內做出 PoC（概念驗證），直接拿著結果去說服老闆，而不是拿著簡報空談。

行銷 / 客服主管：你們有大量的非結構化數據（留言、錄音轉文字、Email）。過去你們只能抽樣檢查，現在你們可以全量分析，把「感覺」變成「數據」。

中小企業決策者：公司買不起昂貴的 Salesforce 或專屬 AI 系統。透過 Google AI Studio + Excel，你可以在零軟體授權費的情況下，建立起一套準確度極高的自動化流程。

Google AI Studio 的真正價值：邏輯外包

文章的最後，我想談談一個觀念的轉變。

在 AI 時代，「寫程式」的門檻正在大幅下降。以前你需要學兩年 Python 才能寫出爬蟲或自動化腳本，現在 ChatGPT 兩分鐘就能寫給你。

但是，「定義問題」與「制定標準」的身價，正在暴漲。

Google AI Studio 做的，不是幫你變成工程師，而是讓你這位懂業務、懂客戶、懂流程的專家，可以用人類的語言，把你的邏輯交給機器去執行。

以前，你的價值在於「你很會處理 Excel」；未來，你的價值在於「你懂得設計一個流程，讓 AI 幫你處理 Excel」。

如果你不知道從哪裡開始，現在就打開 Google AI Studio，把你最頭痛、最不想整理的那個 Excel 檔拿出來，試著先做三筆範例看看。

你會發現，自動化與數位轉型，離你其實只有三個步驟的距離。

不要問 AI：「你怎麼看？」

而是告訴它：「以後，請照這個規則做。」

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