整理了一份 Gemini 的最佳实践,来自 Google 工程师与社区大神的 30 条私藏技巧

昨天整理了一份 Claude Code 的最佳实践。今天又帮大家整理了一份 Gemini 的。

Gemini 是目前综合能力最强的大模型之一,但 90% 的人只用了不到 30% 的能力。下面把散落在官方文档、Discord 高赞帖、Reddit 热帖、Google I/O 演讲、内部访谈里的“隐形技巧”一次性打包给你。

一、官方篇

Google 工程师悄悄告诉我的 10 条内部规范

  1. 1. System Prompt 写成一句话
    “你是资深数据科学家,用 Markdown 表格回答”。角色+目标+格式一次性交代清楚。

  2. 2. 超长上下文 1M tokens 别一次塞满
    前 20% 放背景,后 80% 放任务,效果最稳。

  3. 3. 多模态先描述再提问
    “请逐行解读这张财报截图”,让模型先对齐信息。

  4. 4. Function Calling 用 YAML
    代替 JSON,token 省 30%。把 type: object 改成 type: map 即可。

  5. 5. 关闭安全过滤前加标记
    先写 SAFETY_MODE_OFF,仅限受信环境。

  6. 6. 调试时打开 response_schema
    用 diff 工具快速定位输出漂移。

  7. 7. 微调用 Gemini 合成数据
    官方脚本 gemini-sft-pipeline 一键跑 RLHF。

  8. 8. 流式输出降抖动
    设置 temperature=0.3,日志摘要不跳行。

  9. 9. 成本优先砍回复
    用 max_tokens 比限制 input 更省钱,1M tokens ≈ 5 美元。

  10. 10. 延迟敏感指定路由
    加 routing=stable,TP99 降 20%。

二、社区篇

社区高赞的 20 个野路子

Prompt 黑魔法

  1. 11. 伪代码法
    在 prompt 里直接写 if/else,模型按结构输出。

  2. 12. 三引号隔离
    用 """ 把用户输入包起来,防注入。

多轮对话

  1. 13. 记忆锚点
    每轮用 【记忆】 标签重复关键信息,减少幻觉。

文件处理

  1. 14. Excel 秒变 API
    上传 .xlsx,让 Gemini 生成 FastAPI 代码,10 秒搞定 CRUD。

图片 & 视频

  1. 15. 截图即文档
    给 APP 截图 → 直接生成 Flutter 代码,社区复现率 85%。

  2. 16. 视频关键帧
    先 ffmpeg -i input.mp4 -vf fps=1 frame%03d.jpg,再批量上传,Gemini 能写时间轴脚本。

代码场景

  1. 17. 反向 Debug
    贴报错日志 + “用中文解释为什么错了,并给修复后的代码”,效率 ×3。

  2. 18. 一键转语言
    “把下面的 Python 翻译成 Go,保留注释”,支持 20+ 语言。

省钱技巧

  1. 19. 缓存提示
    把常用 system prompt 存成 cached_content,官方称省 75% 费用(beta)。

  2. 20. 批处理
    一次塞 50 条相似任务,比 50 次 API 便宜 40%。

防幻觉组合拳

  1. 21. 三问法
    先问“你知道什么”,再问“不确定什么”,最后问“如何验证”。

  2. 22. 引用来源
    要求末尾加 [来源: URL],幻觉率降 60%。

更多高赞技巧

  1. 23. 让模型先列大纲再扩写,输出更稳。

  2. 24. 用 emoji 做分隔符,手机阅读体验 +1。

  3. 25. 上传 PDF 后先“全文 OCR”,再提问,识别率↑。

  4. 26. 语音输入直接转会议纪要,手机端长按麦克风即可。

  5. 27. 把复杂 prompt 拆成“子 prompt”,用变量占位,再拼接。

  6. 28. 用“温度 0 + top-p 0.8”组合,保证可复现。

  7. 29. 生成代码时加“请逐行解释”,方便二次修改。

  8. 30. 每次对话结束加“/save”自动存档到 Google Doc(IFTTT 脚本)。

三、实战案例

1 小时做出「会议纪要 SaaS」

1️⃣ 上传 2 小时录音(m4a,200MB),Gemini 自动转写 + 分角色。
2️⃣ Prompt:生成 3 种摘要——1 行版、1 段版、OKR 版。
3️⃣ Function Calling 把摘要写进 Notion 数据库。
4️⃣ 前端用 Streamlit,30 行代码搞定。
→ 全程 56 分钟,成本 0.8 美元。

写在最后

真正的护城河不是模型本身,而是“把模型用到极致”的能力。

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