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多數人提到 Google AI，第一個想到的還是 Gemini。 但 Google 現在真正值得注意的，並不只是聊天模型，而是一整套逐漸成形的創作者工具鏈。 從整理資料、開發 AI 應用、設計網站介面，到生成影片、音樂與品牌行銷素材，幾乎每個製作環節都有對應工具。 這 7 款工具不是功能相似的替代品，而是各自負責不同階段。 1. NotebookLM：把零散資料變成可用內容 NotebookLM 適合處理「資料很多，但還不知道怎麼消化」的工作。 你可以把 PDF、簡報、研究報告與其他來源放進同一個筆記本，請它： * 統整重點 * 比較不同資料 * 回答指定問題 * 找出來源之間的關聯 * 產生文章大綱 * 整理成語音或影片摘要 它和一般聊天機器人最大的差別，在於回答會以你提供的來源為基礎，並附上可回查的引用。 對創作者來說，可以先把官方文件、研究資料與訪談紀錄放進 NotebookLM，再要求它整理成「觀眾最需要知道的五個重點」

很多人使用 ChatGPT，仍然停留在問問題、寫文案、整理資料。 但如果把 ChatGPT 接上開源工具，它能做的事情會完全不同： * 接聽電話並安排預約 * 自動建立網站 * 排程社群內容 * 讀懂企業內部文件 * 分派工作給多個 AI Agent * 操作瀏覽器完成重複任務 * 蒐集網站資料並建立潛在客戶名單 這次整理的 7 個 GitHub 開源專案，本身不是一鍵印鈔機。 它們比較像現成的基礎設施。你可以把 ChatGPT 或 OpenAI 模型接進去，再針對某個產業的實際問題，包裝成能收費的服務。 先提醒一個重要差別： 「支援 OpenAI API」不等於可以直接使用 ChatGPT 網頁版訂閱。多數專案仍需要 API 金鑰，語音辨識、配音、資料庫、主機與第三方平台也可能產生費用。 1. Pipecat：建立全天候 AI

以前想把普通自拍改成專業形象照，通常要先學 Photoshop、調整光線、處理背景，再慢慢修正膚色與細節。 現在的方法簡單很多： 1. 把原始照片上傳到 ChatGPT。 2. 說明哪些元素必須保留。 3. 描述想要的場景、光線與攝影風格。 4. 讓 ChatGPT 生成修改後的版本。 5. 針對不滿意的部分繼續局部修改。 ChatGPT Images 已支援上傳現有圖片並用自然語言描述修改，也能透過選取工具指定要調整的區域。不過選取範圍不一定完全精準，因此涉及臉部與身分一致性的照片，最好採取分階段修改。OpenAI 使用說明、ChatGPT Images 更新介紹 這篇整理了 9 組可以直接複製的繁體中文指令。 使用前，先選一張適合的原始照片 指令寫得再完整，原始照片太差，結果仍然容易失控。 建議選擇： * 臉部清楚、沒有嚴重模糊 * 光線平均，五官沒有被陰影遮住 * 沒有使用過度誇張的濾鏡 * 頭髮與臉部輪廓完整 * 解析度足夠 * 最好只有一位人物

如果你平常會製作短影音、圖文輪播、商品素材或社群內容，真正麻煩的通常不是沒有 AI 工具，而是工具散落在不同網站。 生成圖片要開一個平台，讓圖片動起來又要換網站；做到一半才發現需要配音、3D 模型或虛擬人物，整套流程又得重新拼一次。 這次整理的 11 個 AI 網站，涵蓋了： * AI 圖片生成與編輯 * 圖片轉影片 * 電影感影片生成 * 圖片轉 3D 模型 * 文字轉語音 * AI 虛擬人物 * 多模型 API * 綜合型 AI 工作空間 不過在開始之前，必須先釐清一件事： 「免費 AI 工具」不一定代表可以永久、無限制使用。 它可能是免費額度、公開展示版、開源模型，或第三方網站提供的試用服務。正式投入工作前，仍要確認當下的額度、輸出限制與商業授權。 1. MuAPI：

真正有價值的不是讓AI自動下單，而是把市場掃描、警示、分析、交易計畫與風險檢查串成一套流程 多數人使用ChatGPT分析交易，做法通常是： 1. 截一張圖表 2. 上傳到對話 3. 問現在應該買進還是賣出 4. 看完答案後關掉視窗 這種方式確實方便，但本質上仍然是一次性的問答。 只有你主動打開ChatGPT、準備圖表並提出問題時，AI才會開始工作。等你離開電腦，它也不會自動知道市場發生了什麼。 所以這次，我想做的不是再寫一條「高勝率交易指令」。 而是把ChatGPT放進一套全天候市場監控流程： 市場資料 → 持續掃描 → 條件警示 → AI分析 → 交易計畫 → 風險檢查 → 保存紀錄 當市場沒有變化時，系統保持安靜。 只有預先設定的條件成立，才把資料交給AI分析，最後將結果推送到手機，等我人工決定是否採取行動。 這才是我認為AI交易助理比較合理的用法。 先說清楚：ChatGPT不會自己24小時盯盤 圖片裡的「24/7 AI交易機器人」很吸引人，但有一個重要前提： 只開啟一個ChatGPT對話，並不代表它會自動取得即時行情、

從趨勢、支撐壓力到風險管理，AI真正適合做的不是報明牌，而是幫你建立更完整的決策流程 很多人拿到一張K線圖，第一句就問AI： 現在可以買嗎？ 或者： 明天會漲還是會跌？ 這類問題看似直接，實際上很難得到可靠答案。 因為AI不知道你的交易週期、風險承受能力、進場依據，也不一定擁有即時行情與完整市場資料。 即使它回答得很肯定，也不代表判斷正確。 AI在交易研究中更合理的定位，不是預言家，而是研究助理。 你可以把TradingView圖表、指標、成交量及自己的交易規則交給它，請它協助： * 整理目前市場結構 * 找出支撐與壓力 * 分析量價關係 * 建立多空情境 * 檢查交易計畫 * 計算風險報酬 * 找出自己忽略的風險 * 執行交易後復盤 下面整理20個交易研究情境，以及更實用的提問方式。 使用前，先讓AI知道這五件事 同一句指令，提供的背景不同，得到的答案也會差很多。 不要只上傳一張圖，就要求AI決定買賣。 至少要補充： 1. 交易標的 2. 圖表時間週期 3. 預計持有時間 4. 可接受的單筆風險

不只輸入文字，還能參考圖片與既有影片；真正值得注意的，是它開始把原本分散的製作流程合在一起 以前使用 AI 製作影片，通常不是按下一個按鈕就能完成。 你可能先用圖片模型產生角色，再把圖片送進影片模型，接著另外尋找背景音效、生成配音，最後還要處理嘴型同步。 畫面、聲音與角色表演，分散在不同工具裡。 只要其中一個環節出錯，就要重新產生、重新下載，再回到剪輯軟體裡調整。 最近我看到一款 MiniMax 的多模態影片生成模型 H3。 它最吸引人的地方，不只是能把文字變成影片，而是嘗試把圖片參考、影片參考、背景聲音與角色人聲，放進同一次生成流程裡。 換句話說，我們正在從： 先生成畫面，再替畫面補聲音 逐漸走向： 讓模型同時理解畫面、動作、環境與聲音 如果實際效果與穩定性足夠，這可能會明顯改變 AI 影片的製作方式。 它不只支援文字生成影片 傳統的文字生成影片，是先輸入一段描述： 一名女子走在下雨的夜市，鏡頭從遠處慢慢靠近，周圍充滿霓虹燈與行人。 接著讓模型自行決定人物外觀、場景構圖與動作。