過去我們使用 AI，大多是打開對話框、輸入一條問題，然後等待答案。

回答完成，工作亦隨之結束。

但當你需要 AI 每星期整理一次電郵、在會議前準備資料，或者留意某類事件並採取下一步時，每次重新輸入 Prompt 並不算真正自動化。

Google 推出的 Gemini Spark，正嘗試改變這種一次性的 AI 使用方式。

Google 將 Gemini Spark 定位為一個 24/7 個人 AI Agent。它不只回答問題，亦可以按照用戶設定的目標、時間、條件及權限，在背景處理多步驟任務。由於 Spark 在雲端運作，即使電腦關閉或手機鎖定，部分已設定的任務仍可繼續執行。

TL;DR｜Gemini Spark 有甚麼不同？

Gemini Spark 的重點並不是「回答得更長」，而是把 AI 由一次性對話，變成可以持續運作的工作流程。

整個運作邏輯可以拆成三部分：

簡單來說：

Task 是做甚麼，Schedule 是何時做，Skill 是怎樣做。

Google 官方亦以「What、When、How」解釋三者的關係。Task 代表完整目標；Schedule 負責在背景觸發任務；Skill 則教 Gemini 應該按照甚麼方式及工具完成工作。

Gemini Spark 與一般 AI 對話有甚麼分別？

一般 AI 對話通常需要由用戶主動開始：

1. 打開 AI 工具；

2. 輸入 Prompt；

3. 等待回覆；

4. 自己把結果搬到電郵、文件或工作流程。

Gemini Spark 則嘗試把這些步驟連接起來。

例如，你不只是要求 AI「整理今個月的訂閱」，而是可以設定：

每月第一日，檢查上個月收到的數碼服務發票。如發現價格上調或試用期即將完結，整理成清單並草擬取消訂閱電郵，等待我確認。

這項工作便不再只是一條 Prompt，而是一個包含執行時間、資料來源、判斷條件、輸出格式及審批要求的流程。

Schedule：讓任務在適當時間自動開始

Gemini Spark 現時支援三類 Schedule：

• 指定時間：按一次性、每小時、每日、每星期、每月或每年執行。

• Gmail Monitor：當收到符合 Gmail 篩選條件的新電郵時觸發。

• Topic Monitor：監察新聞、財經、體育、本地活動等主題，在指定事件出現後執行任務。

例如：

每逢星期一上午，整理我上星期未完成的工作，並根據今個星期的 Calendar 建議優先次序。

又或者：

當我收到主旨包含「Invoice」的電郵時，抽取供應商、金額、日期及付款期限，加入指定試算表。

這類設定的價值，是把「記得要做」交給系統處理。

不過，Schedule 並不等於即時監察。Google 說明排程時間只屬約數，系統流量、用量限制或同時執行的工作數量，都可能造成延遲。因此，它不適合用於搶票、即時價格或其他需要秒級反應的任務。

從介面開始：Tasks、Schedules 與 Skills

進入 Spark 後，用戶可以直接在輸入框描述需要處理的工作。

介面主要分為三個管理區域：

Tasks

查看不同任務、工作步驟、處理進度，以及 Spark 曾讀取或修改的檔案。用戶亦可在任務進行期間補充指示、暫停瀏覽或接管部分操作。

Schedules

建立、修改、暫停或恢復排程。排程會按進行中、已暫停及已完成分類，方便檢查哪些背景任務仍然生效。

Skills

保存可重用的工作指引。Spark 可以在相關任務中自動套用已啟用的 Skill，用戶亦可以指定某項任務必須使用哪一個 Skill。

當 AI 開始在背景處理工作，管理任務狀態、權限及執行邊界，便會和寫 Prompt 同樣重要。

三個 Gemini Spark 實用 Prompt 案例

以下案例適合用來理解 Spark 的運作方式。實際使用時，應按照自己的資料範圍、通知方式及審批要求調整。

案例一：每月檢查訂閱費用變動

不少數碼服務都採用自動續期。每項支出看似不高，但當不同訂閱累積起來，便可能變成一筆容易被忽略的固定開支。

推薦 Prompt（可複製）：

每個月 1 號自動查閱我的 Gmail 中上個月的所有電子收據。若有任何訂閱服務加價、或試用期即將屆滿，請即時通知我，並預先草擬取消訂閱的電郵。

每個月 1 號自動查閱我的 Gmail 中上個月的所有電子收據。若有任何訂閱服務加價、或試用期即將屆滿，請即時通知我，並預先草擬取消訂閱的電郵。

每個月 1 號自動查閱我的 Gmail 中上個月的所有電子收據。若有任何訂閱服務加價、或試用期即將屆滿，請即時通知我，並預先草擬取消訂閱的電郵。

這條 Prompt 清楚交代了：

• 何時執行；

• 查看哪些資料；

• 需要檢查甚麼；

• 如何整理結果；

• 哪些行動需要人工確認。

最後加入「不要直接發送」，可以避免 AI 在未經審閱下對外採取行動。

案例二：會議前自動整理客戶資料

創業者、銷售人員及客戶經理經常需要同時處理多個項目。

如果每次開會前都要重新搜尋電郵、文件及歷史紀錄，不但花時間，亦容易漏掉最近出現的重要變化。

推薦 Prompt（可複製）：

Pull together the latest emails from CLIENT, and add top pointers to a briefing document so I can be prepared for my next meeting with them

Pull together the latest emails from CLIENT, and add top pointers to a briefing document so I can be prepared for my next meeting with them

Pull together the latest emails from CLIENT, and add top pointers to a briefing document so I can be prepared for my next meeting with them

這個用法不是要 AI 代替你作商業判斷，而是先完成搜尋、整理及建立脈絡。

人仍然負責決定報價、承諾、談判方向及客戶關係；Spark 則協助處理前期資料工作。

另一個相近用法，是當收到符合條件的客戶查詢時，先整理對方需要，再草擬服務方案回覆並儲存到 Drafts，等待團隊審閱。

案例三：建立個人 Email 寫作 Skill

如果每次叫 AI 草擬電郵，都要重新解釋語氣、用字、段落及結尾方式，問題未必是 AI 不懂寫，而是你的工作偏好沒有被保存。

推薦 Prompt（可複製）：

閱讀及分析我最近撰寫的 50 封電郵，總結出我的寫作風格，並製作一份我的電郵寫作風格指南。將這種風格設定為一項自訂技能（Skill），以後每當我要求你草擬電郵時自動套用，並將此技能命名為 『Ghostwriter』。

閱讀及分析我最近撰寫的 50 封電郵，總結出我的寫作風格，並製作一份我的電郵寫作風格指南。將這種風格設定為一項自訂技能（Skill），以後每當我要求你草擬電郵時自動套用，並將此技能命名為 『Ghostwriter』。

閱讀及分析我最近撰寫的 50 封電郵，總結出我的寫作風格，並製作一份我的電郵寫作風格指南。將這種風格設定為一項自訂技能（Skill），以後每當我要求你草擬電郵時自動套用，並將此技能命名為 『Ghostwriter』。

Skill 的作用，是保存一套可以重複套用的工作方法。

除了文字指示，Skill 亦可以包含範本、參考資料及支援的純文字檔案。Google 建議讓每個 Skill 聚焦一項清楚工作，並以具體步驟、格式及錯誤處理方式說明，而不是只寫一段模糊的角色設定。

寫 Gemini Spark Prompt，最好交代這五件事

當 Prompt 只用來產生一次性答案，模糊一點可能仍能得到可用結果。

但當任務會在背景重複執行，Prompt 便需要更清楚。

1. 觸發條件

說明任務應在甚麼時間執行，或者由甚麼事件觸發。

例如：

每月第一日執行。

或：

當收到來自指定客戶、主旨包含「Proposal」的電郵時執行。

2. 資料範圍

清楚列出 Spark 可以查看哪些來源，以及時間範圍。

例如：

只查看最近 30 日與指定客戶之間的 Gmail 和 Drive 文件。

資料範圍愈清楚，出現無關資料或過度存取的機會便愈低。

3. 具體動作

不要只寫「處理電郵」或「整理資料」。

應說明需要搜尋、分類、比較、摘要、草擬，還是更新某份文件。

4. 輸出位置及格式

說明結果應放在哪裏，以及以甚麼形式呈現。

例如：

以表格整理，欄位包括日期、來源、重點、負責人及下一步，並加入指定 Google Sheet。

5. 審批邊界

列出哪些步驟可以自動完成，哪些行動必須先由你確認。

例如：

可以搜尋、整理及草擬，但不可直接發送電郵、刪除檔案、提交表格或進行付款。

背景運作並不代表需要一次過把所有決定權交給 AI。相反，任務愈自動化，資料範圍、例外處理及停止條件便愈需要寫得清楚。

使用 Gemini Spark 前要知道的限制

截至 2026 年 7 月 30 日，使用 Gemini Spark 需要：

• 年滿 18 歲；

• 使用個人 Google 帳戶登入；

• 擁有符合資格的 Google AI Pro 或 Ultra 訂閱；

• 開啟 Keep Activity。

工作或學校 Google 帳戶現時並不適用。功能目前可在 Gemini 手機 App、Gemini 網頁版及 Mac App 使用，但實際顯示仍可能受地區、帳戶、語言及推出進度影響。

另外，Spark 仍屬早期及實驗性功能。Google 提醒用戶不要直接在任務對話中輸入登入資料、付款資料或其他敏感資訊，也不建議安排涉及敏感資料及不可逆行動的背景任務。

當 Spark 使用 Chrome 或遠端瀏覽器處理網頁工作時，它可能需要存取已登入網站，並把完成任務所需的資料提供給第三方網站。因此，用戶應定期檢查已連接的 App、瀏覽權限及任務紀錄。

Google 表示，Spark 在進行部分重要行動前，設計上會要求用戶確認，包括：

• 發送電郵或其他通訊；

• 修改資料；

• 購買商品；

• 提交網上表格；

• 編輯部分共用文件。

不過，確認機制並不代表零風險。用戶仍然需要定期監察任務進度，尤其是涉及客戶溝通、財務資料、合約、付款或刪除內容的流程。

DotAI 點評｜由「識回答」走向「識執行」

Gemini Spark 最值得留意的地方，不只是多了一個 Gemini 功能，而是 AI 的工作節奏正在改變。

過去的 AI 使用方式主要是：

人提出問題，AI 提供答案。

Gemini Spark 所代表的方向則是：

人定義目標及邊界，AI按照時間與條件持續執行，再在需要決定時把控制權交回給人。

不過，AI Agent 並不是設定得愈複雜便愈好。

較實際的起點，是先找出一項符合以下條件的工作：

• 經常重複；

• 資料來源清楚；

• 結果容易檢查；

• 即使延遲亦不會造成嚴重影響；

• 出錯後可以修正或回復。

例如每月訂閱檢查、會議前資料整理、每星期電郵摘要，或者建立個人寫作 Skill，都比一開始要求 AI 自動付款、回覆重要客戶或修改正式文件更適合。

Gemini Spark 真正改變的，是 AI 的工作節奏

真正有效的 AI 個人助理，不是甚麼都自動做。

它應該知道：

• 甚麼時候開始；

• 可以查看哪些資料；

• 應該按照甚麼方法執行；

• 做到哪一步便要停止；

• 甚麼決定必須交回給用戶。

Gemini Spark 把 Task、Schedule 與 Skill 放在同一套系統內，讓 Prompt 有機會由一次性指令，變成可以重複運作的流程。

對一般用戶來說，最好的開始方式並不是把整個數碼生活交給 AI，而是先選擇一項低風險、重複而且容易核對的工作。

先確認結果是否穩定，再逐步加入更多資料來源、排程及操作權限。

AI 個人助理的價值，不在於完全取代人的判斷，而在於先處理大量重複工作，讓人把時間留給真正需要理解、溝通及決策的部分。

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