Gemini 的 Gem 要怎麼從零建立？先回答這四個問題

從零建立一支 Gem，起點是產出規格：先寫下你要它交出什麼形式的成品，再把判斷好壞的標準寫成規則，最後才轉成指令，Google 官方建議的要素是人設、任務、脈絡與格式，Pew 調查指出 24% 的美國成人用過 Gemini，對經營個人品牌的專業工作者來說，這個過程等於把心裡那把尺畫出刻度。

Google 官方文件〈Tips for creating custom Gems〉整理了指令撰寫的四個要素與範例（Google Gemini 說明中心）。

Pew Research Center 於 2026 年 6 月發布的調查顯示，約 49% 的美國成人用過 AI 聊天機器人，兩年前約為三分之一；若分開看各家，用過 ChatGPT 的佔全體成人 44%、用過 Gemini 的佔 24%，同一個人可能同時使用多家（Pew Research Center, 2026）。

1.這支助理最後要產出什麼？

是教材、教案、練習題、補救教學內容，還是給老師自己看的教學建議？這四種東西的長相完全不同，沒有先定下來，後面所有規則都會失焦。

2.它判斷學生程度的標準是什麼？

依答題正確率、概念理解程度、文字表達能力、題型難度，還是過去的學習表現？你平常心裡有一把尺，只是從來沒有寫下來過。

3.不同程度的學生，分別該拿到什麼？

基礎程度需要更多範例嗎？中等程度需要更多練習嗎？進階程度需要挑戰題或延伸任務嗎？把差異寫具體，AI 才知道要往哪個方向調。

4.這些標準會不會因為題型不同而改變？

選擇題可能看答題結果與錯誤類型，簡答題可能要看文字難度、概念完整度與表達邏輯，會變的話，指令裡就要寫出分支。

一同一份輸入，答案穩不穩定

拿同一份資料重跑三次，格式和判斷方向每次都不一樣，就代表規則還有模糊地帶，找出那個地帶補一條規則再跑一次。

二它會不會替你做決定

好的 Gem 會在資訊不足時反問你，不會自己補一個看起來合理的答案，這件事要寫進指令裡。

三產出能不能直接用

如果每次都要大改，通常是產出規格寫得太籠統，回頭把成品長相描述得更具體，比調語氣有效得多。

TechRadar 在 2026 年 7 月的實測文中建立了五支日常用的 Gem，作者的結論之一是：把 Gem 調整到剛好好用，其實沒有想像中容易（TechRadar, 2026-07-07）。

⁰¹Gemini 的 Gem 要怎麼做，新手從哪裡開始？

從產出規格開始，先寫下你希望它最後交給你什麼形式的成品，再把自己判斷好壞的標準寫成規則，最後才寫成指令，Google 官方建議的四個要素是人設、任務、脈絡與格式。

⁰²Gem 跟一般的 Gemini 對話有什麼不同？

一般對話每次都要重新交代背景，Gem 把角色、任務、限制與參考資料固定下來，下次打開就直接進入工作狀態，適合重複性高的任務。

⁰³Gem 可以上傳自己的資料當知識庫嗎？

可以，把講義、範例、評分標準這類檔案掛進去，回答就會依你的資料走，這也是讓產出貼近教學現場最有效的一步。

⁰⁴Gem 做出來的回答不準確，要怎麼調整？

多數情況是規格沒寫清楚，回頭檢查產出形式、判斷標準與例外情況這三項，補上具體例子，再用同一份輸入重跑比較差異。

⁰⁵做 Gem 對經營個人品牌有什麼幫助？

設計 Gem 會逼你把腦中的專業判斷寫成明確規則，這份規則可以變成課程、專欄或工具對外呈現，是個人品牌很實在的材料。

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