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给 Claude 用户的 Gemini 指南

入门

你已经习惯用 Claude 的思维方式。现在一个项目落在了 Google Workspace 里，某位同事分享了一个自定义的 Gem，或者你需要把一段两小时的视频和一叠 PDF 一次性丢进同一个提示词里——而最自然的工具就是 Google 的 Gemini。好消息是：你所知道的几乎一切都能迁移过去。本页把你的 Claude 心智模型映射到 Gemini 上，标出少数几个确实运作不同的地方，并告诉你什么时候 Gemini 往往是更好的选择。

What you'll learn
  • 把 Claude 的概念对应到它们在 Gemini 里的等价物（Gems、Gemini 应用、Workspace 集成、AI Studio + Gemini API）
  • 知道你的哪些 Claude 提示词习惯可以原封不动地延续（大多数都可以）
  • 识别出少数几个你确实需要调整的地方
  • 知道 Gemini 什么时候往往会大放异彩——Google 生态系统任务、超大上下文，以及原生多模态

60 秒概念对照​

如果你只读一节，就读这一节。下面是你在 Claude 里熟悉的东西如何与 Gemini 对应：

在 Claude 里你叫它…在 Gemini 的世界里它是…是同一个概念吗？
Claude.ai（聊天应用）位于 gemini.google.com 的 Gemini 应用是——面向消费者/助手的界面
Claude Projects（工作区 + 文件 + 指令）+ 可复用的 Custom StylesGems（一个已保存、可复用的助手，带有指令 + 知识文件）接近——参见下文的区别
账户偏好设置 /「我希望你如何回应」Gem 指令 + 你的账户设置是——同一个概念
Artifacts / 文件上下文附加到 Gem 上的知识文件（含来自 Google Drive 的文件）接近
模型选择器（Opus / Sonnet / Haiku）Gemini 的模型选择器（Pro 求深度，Flash 求速度）是——同一个概念，名字不同
Console / API + 提示词工作台Google AI Studio + Gemini API是——用来做原型和拿密钥的开发者界面
工具使用 / 函数调用（API）函数调用（Function calling）是——同一个循环，JSON 细节不同

结论：几乎没有新概念要学。它主要是把你已经理解的东西改名和挪位置——外加两个 Gemini 确实比 Claude 走得更远的领域：Google 生态系统集成，以及原生多模态 + 超大上下文。

Gems 就是你早就盼着的那个「可复用的 Claude」​

一个 Gem 是你构建一次、反复使用的可定制助手：你给它起个名字，写下指令，并可选地附加一些供它参考的知识文件。如果你曾经保存过一个 Claude 系统提示词，或者围绕参考文档搭建过一个 Claude Project，那么 Gem 就是把同样的本能收进了一个对象里。

Google 推荐的指令结构对 Claude 用户来说会感觉很熟悉，因为它不过就是良好的提示词写法：

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  1. 这个 Gem 是谁——它的角色和语气。就是你在 Claude 系统提示词里用的那句 '你是一个……' 的框架。

一个值得弄准的微妙之处：一个 Gem 把指令 + 参考材料打包进一个可复用的助手里，很像一个 Claude Project 的指令和文件，但它被框定为一个团队可以运行的可共享专家，而不仅仅是你的私人工作区。当一个 Gem 能引用 Drive 文件时，它往往读取最新版本——这是与把静态快照粘贴进聊天相比一个虽小但真实的区别。

Workspace 集成才是真正的重头戏​

这是 Gemini 与你的 Claude 习惯分歧最大的地方，而且对于合适的任务通常是往好的方向分歧。Gemini 应用与 Google Workspace 打通了——Gmail、Docs、Drive、Calendar 等等——因此它可以拉取上下文并在你的 Google 数据上执行操作，而无需你复制粘贴。

对于 Claude 用户来说，心态转变是这样的：与其把材料带到模型面前，你常常可以让模型指向已经存在于你 Google 账户里的材料。这改变工作流的程度大于它改变提示词的程度。提示词仍然是「总结这个、提取那个、起草这个」——但那个「这个」可以是一份实时的 Drive 文档或你收件箱里的一个会话，而不是一段粘贴内容。

Pro tip
  • 如果你的工作已经存在于 Gmail/Docs/Drive 里，Gemini 的集成就省掉了 Claude 会要求的那个复制粘贴步骤。
  • 把 Gemini 能访问的东西当作受账户和管理员控制的——核实当前的权限，而不要想当然。
  • 仍然要限定范围：指向你所指的那份具体文档或会话，而不是你的整个 Drive，理由和你不会把所有东西都倒进一个 Claude 提示词里是一样的。

原生多模态 + 超大上下文——尽情利用它​

有两项能力是 Gemini 常常真正比习惯性的 Claude 工作流更值得选择的地方：

  • 原生多模态输入。 Gemini 模型天生就能在单次请求里同时接受文本、图像、音频和视频——而不是把图像硬拼上去。如果你的任务涉及观看视频、聆听音频，或者一次性对混合媒介进行推理，那就是 Gemini 的甜蜜点。

  • 超大上下文窗口。 许多 Gemini 模型接受极大的输入——Google 把这框定为一次性处理整个代码库、多份长文档或数小时的媒体，从而减少对分块或检索变通方案的需要。精确的 token 上限是易变的、且因模型而异，所以不要把它写死；持久的要点是「把整个东西丢进去」在这里是一种比你可能习惯的更可行的策略。

要调整的习惯：用 Claude 时你可能还没开始尝试就本能地去裁剪、分块或搭建检索。用一个大上下文的 Gemini 模型时，通常值得先把整份文档（或视频）一次性放进一个提示词里试试，只有在撞上真实的限制时才去做优化。

AI Studio + Gemini API——开发者界面​

当你从聊天转向构建时，Claude 用户有一个干净的类比：

  • Google AI Studio 是原型工作台——测试提示词、试验多模态输入、调参数并获取 API 密钥的最快途径。把它想成你在动手接线之前去做实验的地方。
  • Gemini API 是你做完原型后从自己的代码里调用的东西——相当于从控制台演练场转向生产环境调用。

有一个框定上的区别要弄清楚：Gemini 应用（gemini.google.com）是那个带 Workspace 集成的精致助手；AI Studio 是用来测试模型行为和获取密钥的开发者界面。它们是不同的门，Claude 用户偶尔会把它们混淆，就像有人可能把 Claude.ai 和 API 控制台混淆一样。按活儿选门：做助手的活儿 → 用应用；做构建 → 用 AI Studio 然后用 API。

函数调用——形状相同，JSON 细节不同​

如果你在 Claude 上做过工具使用，Gemini 的函数调用会让你立刻感到熟悉，因为循环是一样的：

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  1. 你用名称、描述以及参数的 JSON schema（类型、哪些是必需的）来描述每个函数。和 Claude 的工具定义是同一个概念。

相同的是：描述 → 模型请求 → 你执行 → 返回结果 → 作答这个循环，以及模型永远不运行你的代码这条原则。Gemini 还支持并行调用（一个回合里若干个相互独立的函数）和组合式调用（把函数串起来，后面的调用依赖于前面的结果）——这些概念你已经从 Claude 那里知道了。

有区别、并且如果你复制粘贴会把你绊倒的是：具体的 JSON 字段名、函数调用与结果在消息列表里如何表示、参数/schema 约定，以及具体的端点形状。作为一条跨提供商的规则，提示词和架构可以迁移；线路格式细节不能——一定要重新核对每个提供商各自的 schema。（如果你是从 ChatGPT for Claude Users 过来的，同样的警告也适用：循环是通用的，JSON 不是。）

哪些经验可以迁移（剧透：几乎全部）​

你辛苦学来的 Claude 习惯不会白费。以下这些基本上原封不动地延续：

  • 提示词结构——清晰的角色、明确的任务、示例、要求的输出格式 → 提示词基础
  • 有意识地给上下文——限定范围；指向正确的材料（现在可能是一份实时的 Drive 文档）
  • 要求特定的输出格式——表格、JSON、步骤；用法相同
  • 就地迭代——通过追问来打磨
  • 工具使用循环——描述工具，让模型调用它们，返回结果 → 工具使用
  • 按任务难度选择模型——Flash 求快/省，Pro 求深度，和 Opus/Sonnet/Haiku 是同样的判断

与提供商无关的系统提示词——放进一个 Gem 的指令里，或放进一个 Gemini API 系统提示词里

You are a {role}.
Goal: {one clear sentence}.
Rules:
- Use ONLY the context I provide or the files attached; if the answer isn't there, say "I don't know".
- Be concise. No preamble.
- Output format: {exact format — e.g. a markdown table with columns X, Y, Z}.
When you need information you don't have, ask one focused question instead of guessing.

什么才是真正要调整的​

一份简短、诚实的、确实有区别的清单：

  • 集成改变的是工作流，不是提示词。 用 Gemini 你可以指向实时的 Google 数据，而不是把它粘贴进来。核实它被允许访问什么——那是受账户和管理员控制的。
  • 对大输入默认「整个丢进去」。 大上下文和原生多模态意味着你常常可以跳过分块/检索的条件反射，先试整份文档或视频。
  • 构建者有两扇门。 Gemini 应用（助手）和 AI Studio（开发者演练场 + 密钥）是分开的；别跑到聊天应用里去找 API 密钥。
  • 工具的线路格式。 函数调用的概念是相同的；JSON 细节不是——永远不要一字不差地复用 Claude 的工具 JSON。
  • 易变的具体信息。 模型名称、版本号、层级、上下文限制和价格变得很快。养成到源头确认的习惯，就像你对 Claude 也该这么做一样。

Gemini 什么时候往往会大放异彩​

两者都是出色的通用助手，而在任何给定任务上的差距往往很小且在变动——所以把这当作倾向，而非定律，并且让你自己在自己的数据上做评测来决定：

  • Google 生态系统任务。 如果工作已经存在于 Gmail、Docs、Drive 或 Calendar 里，Gemini 的原生 Workspace 集成消除了 Claude 不靠手动粘贴就无法匹敌的摩擦。
  • 超大的单次上下文。 巨型文档、整个代码库，或你想一次性推理的长媒体——倾向于选一个大上下文的 Gemini 模型，跳过检索脚手架。
  • 原生多模态。 视频和音频理解，或混合媒介提示词，是 Gemini 结构性的强项。
  • 一个已经跑在 Google 上的团队。 如果你的协作者共享 Gems 并生活在 Workspace 里，去那里跟他们会合胜过摩擦。

大多数时候诚实的答案是：你（或你的团队）已经搭建在哪个上面，就用哪个。 技能是可移植的；搭建成本才是真正的切换成本。关于与提供商无关的选择方式，参见选择一个模型和我该用哪个 Claude？。

Gemini 到 Claude 词汇对照
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自我检测

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  1. 你的项目材料已经存在于 Google Docs 和 Gmail 里。在这里选用 Gemini 的持久优势是什么？
  2. 你用过 Claude 的工具使用。关于 Gemini 函数调用，什么是真的？
  3. 你有一段 90 分钟的视频和好几份长 PDF 要一起推理。Gemini 原生的做法是什么？
Key takeaways
  • 几乎没有新概念——Gemini 应用 ≈ Claude.ai，一个 Gem ≈ 一个可复用的系统提示词 + Project 文件，模型选择器（Pro/Flash）≈ Opus/Sonnet/Haiku，函数调用 ≈ 工具使用。
  • 真正的区别在于杠杆，而非重新学习：深度的 Google Workspace 集成、超大的上下文，以及原生多模态（图像/音频/视频）。
  • 调整你的条件反射：指向实时的 Google 数据而不是粘贴它；在分块之前先试「整个丢进去」；记住应用和 AI Studio 是两扇分开的门。
  • 你的提示词、上下文纪律、输出格式和工具循环习惯原封不动地迁移——只有工具调用的 JSON 细节不同。
  • 名称、版本、层级、上下文限制和价格很快就会过时——到 Google 的文档核实具体信息，就像你对 Claude 也该做的那样。

参考资料与延伸阅读​

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