Gemini 10 个超级提示词·生产力引擎

大家都对 Gemini 3.0 Pro 感到兴奋.....

但几乎没人真正知道如何用它来替代真正的工作。

我收集了 10个超级提示，把 Gemini 变成了一个完整的生产力引擎👇

第一类：利用“超长上下文” (Long Context) —— 吞噬巨量信息

1. 代码库级重构助手 (The Codebase Architect)

场景： 你接手了一个屎山代码，或者需要为一个庞大的开源项目写文档。

操作： 直接将整个项目的文件夹（ZIP包）或几十个核心代码文件拖入对话框。

提示词： "我上传了整个项目的代码库。请像一位资深的首席技术官（CTO）一样阅读这些代码。

架构图解：用 Mermaid 语法画出核心模块的数据流向图。 痛点分析：找出代码中耦合度最高、最容易出 Bug 的 3 个模块，并解释原因。

重构建议：如果我要将数据库从 A 迁移到 B（或接入某新 API），请列出详细的 Step-by-step 修改清单，精确到文件名。"

优势： 它不是看片段，而是有了“上帝视角”，能理解文件间的引用关系。

2. 个人风格克隆写作 (The "Ghostwriter" Clone)

场景： 你想让 AI 写邮件或推文，但 AI 味太重。

操作： 上传你过去写过的 50 篇高质量推文、博客或发送的 20 封长邮件作为“样本”。

提示词： "请仔细阅读附件中我过去的写作内容，分析我的行文风格（包括语气、常用词汇、句子长短节奏、幽默感）。 任务：基于这个知识库，帮我把以下这段干巴巴的‘产品发布说明’改写成一篇文章。 要求：必须完全模仿我的风格，让人觉得这就是我亲手写的，不要使用任何典型的 AI 词汇（如'Delve', 'Realm'等）。"

优势： 利用长上下文进行“小样本学习（Few-Shot Learning）”，效果远超简单的角色扮演。

第二类：利用“原生多模态” (Native Multimodal) —— 听懂看懂

3. 视频会议的一键不再场证明 (The Meeting Wraith)

场景： 错过了一个 1 小时的产品评审会视频录像，不想看。

操作： 直接上传视频文件（或音频）。

提示词： "作为项目经理，请分析这段会议视频。

决策提取：列出所有达成的最终结论（忽略中间的争论）。 待办事项：生成一个 Markdown 表格，包含：[任务内容]、[责任人]、[截止时间]（如果提到了）。

潜台词分析：在谈论到 [某个敏感功能] 时，团队的情绪是积极的还是犹豫的？请引用具体的时间戳证明。"

优势： Gemini 是原生的多模态，它能“听”到语气，甚至“看”到屏幕分享上的 PPT 内容。

4. 竞品 UI/UX 像素级分析 (The UI Spy)

场景： 做产品调研，截图了一堆竞品的界面。

操作： 上传 5-10 张竞品 App 的截图。

提示词： "你是一位顶级 UX 设计师。这里有 A、B、C 三款竞品的首页截图。 交互逻辑反推：请分析他们的导航结构有何不同？

视觉热点：分析他们在引导用户点击‘付费’按钮上，分别用了什么视觉心理学技巧？

优化建议：基于这三者的优点，为我的产品（附上一张我的草图）提出 3 个具体的 UI 修改建议。"

优势： 只有多模态大模型能真正看懂“按钮”和“留白”的关系。

5. 手绘白板转代码 (Napkin to Code)

场景： 开会时你在白板上画了个潦草的系统架构或网页布局。

操作： 拍张照片上传。

提示词： "这是我们新落地页的白板草图。 理解布局：请用文字描述你看到的各个板块是什么。 生成代码：请直接生成一个基于 Tailwind CSS + React 的单页代码。要求响应式布局，且配色方案请采用‘科技蓝’风格。"

优势： 极大地缩短了从“想法”到“原型”的时间。

第三类：利用“逻辑推理与搜索” (Reasoning & Grounding) —— 深度思考

6. 深度研报合成器 (The Research Synthesizer)

场景： 需要了解一个新行业（如“具身智能”），手头有 5 份 PDF 研报，还要结合最新新闻。

操作： 上传 PDF，并开启联网搜索功能。

提示词： "请阅读上传的 5 份 PDF 报告，并结合 Google 搜索获取本周最新的行业动态。 输出目标：写一份‘差异化分析报告’。

共识与分歧：这几份报告在市场规模预测上有何共识？在技术路线上有何分歧？

盲点扫描：这些报告（大多是半年前的）遗漏了最近发生的哪些重大事件？

一页纸摘要：为 CEO 准备一份 500 字的决策摘要。"

优势： 能够处理冲突信息，不仅仅是总结，而是进行“交叉验证”。

7. 模拟“事前验尸” (The Pre-Mortem Simulator)

场景： 你做了一个完美的策划案，需要找漏洞。

提示词： "我现在要推出 [描述你的产品或计划]。 假设现在是 6 个月后，这个项目彻底失败了。 请运用第一性原理和逻辑推理，复盘导致失败的 5 个最致命、最隐蔽的原因（不要说‘资金不足’这种废话，要具体的执行层面原因）。 并针对这 5 个原因，给出现在的预防措施。"

优势： 强迫 AI 进行逆向逻辑推理，Gemini 3 Pro 的逻辑深度能挖掘出很多人类忽略的盲点。

8. 复杂数据清洗与可视化 (The Data Alchemist)

场景： 你有一堆乱七八糟的 CSV 数据，或者直接贴入一段混乱的 Log 日志。

提示词： "分析这段数据（或日志）。 清洗：提取出其中的 [字段A] 和 [字段B]，并修正格式错误。 洞察：找出数据中的异常值（Outliers），并推测可能的原因。 代码生成：写一段 Python 代码（使用 Matplotlib 或 Plotly），将处理后的数据绘制成一个交互式的热力图，直接给我代码。"

优势： 结合了代码解释器和逻辑分析，直接从脏数据到可视化结果。

第四类：终极生产力 —— 自我迭代

9. Prompt 逆向工程师 (The Prompt Refiner)

场景： 你写不出好的提示词，或者想优化现有的工作流。 提示词：

"我想让你帮我完成 [任务X]，但我不知道如何最好的向你提问才能发挥你的最大潜能。 请作为一位 Prompt Engineering 专家，反向采访我。 你需要问我 3-5 个关键问题，等我回答后，你帮我生成一个基于‘思维链（Chain of Thought）’框架的超级 Prompt，让我以后可以直接复制使用。"

优势： 让 AI 自己教你如何使用它，通常能得到针对该模型微调过的最佳指令。

10. 学习路径生成器 (The Curriculum Creator)

场景： 你想在一个周末学会“n8n 自动化”或“Rust 语言”。

提示词：

"我想在 48 小时内掌握 [技能/工具] 的核心用法，目标是能独立完成 [具体项目，如做一个推特监控机器人]。 请利用你的知识库，为我设计一个**帕累托最优（80/20法则）**的学习路径。

核心概念：只列出我必须学的 20% 的关键概念。 实战练习：设计 3 个难度递增的 Mini Project。 避坑指南：列出初学者最容易卡住的 3 个技术难点及解决方案。"

优势： 过滤掉无效信息，利用 AI 的知识广度进行降维打击。