9個Nano Banana Pro高效學習用法:視覺化複雜數學、生物概念,提示詞一次看
9個Nano Banana Pro高效學習用法:視覺化複雜數學、生物概念,提示詞一次看

Google 推出的 Gemini 3 Pro Image(又稱 Nano Banana Pro),在功能上實現了相較於前一代模型的重大飛躍。

Nano Banana Pro 不僅具備專業的圖像生成能力,更是一款思考型模型,能夠深刻理解用戶的意圖與物理規則。由於其具備 SOTA(State-of-the-Art)等級的文字處理能力,因此能將抽象的知識或複雜資訊轉化為清晰、直觀的視覺內容。這對於想要學習新知識,或是需要向他人講解複雜概念的使用者來說,都具有極高的實用價值。

《數位時代》為讀者整理了 Nano Banana Pro 的 9 種高效學習用法以及實用的提示詞,示範如何運用這款 AI 圖像生成工具。使用者可直接複製提示詞,再依據自身需求進行修改,一起往下看吧!

歷史時間線資訊圖表

在學習複雜的歷史事件時,大量的文字、年份、牽涉人物或國家名稱,往往容易導致資訊混亂,難以在腦中形成畫面。此時,可以請 AI 協助生成一張清晰的時間線資訊圖表。

提示詞:
根據以下內容(貼上文本/網址),生成一張「第二次世界大戰」的歷史時間線資訊圖表。語言使用繁體中文。格式要求:橫向長圖,設計風格需簡潔、清晰。可搭配簡單的歷史照片或圖標來代表事件、增加易讀性。

#4 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

複雜數學解題

當遇到難以解答的數學題時,過去我們需要向老師或同學求助,現在也可以嘗試尋求 AI 的協助。AI 不僅能提供答案,還能以視覺化的方式展示詳細的解題步驟,下面以114學測題目為例(正確答案為5,在測試時我們並未告知AI正確答案)

學測考題
114年數學A考科題目
圖/ 大考中心

提示詞:以手寫的方式解答此數學題,採用紙張背景,務必列出詳細的解題步驟。

#6 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

器官剖面圖

Nano Banana Pro具備比前代模型更強的邏輯推理和文字標註能力,因此能較為準確地理解物體的內部構造。以下以人體心臟的剖面圖為例:

提示詞:
生成一張健康人類心臟的詳細 3D 剖面插圖,從正面切開以顯示四個腔室。圖像須清晰顯示心肌的紋理、二尖瓣和三尖瓣的精細結構,以及被切開的主動脈和肺動脈等主要血管,並搭配繁體中文標示各部位名稱。風格採手繪風格,適合醫學教育,搭配自然的生物色彩,乾淨的米色背景。

#1 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

人物關係圖

在閱讀長篇小說或歷史故事時,往往會出現許多人物,人物關係圖可以幫助清晰呈現複雜故事中人物之間的連結,幫助讀者快速理解角色關係、梳理情節脈絡、分析角色互動,有效提升理解與記憶效率。 

提示詞:
繪製懷舊手繪插畫風格的《解憂雜貨店》人物關係圖。關係圖必須用繁體中文標註,並清晰地用箭頭和虛線連結「現在」與「過去」的人物。背景加入雜貨店的溫暖燈光元素。

#0 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

科學概念圖

對於老師或需要解釋複雜概念的人來說,視覺化的概念圖是極佳的輔助工具。利用 Nano Banana Pro 生成的概念圖,能讓學生或聽眾更容易理解抽象的知識。

提示詞:一張乾淨、明亮的教育資訊圖表插畫,採扁平化設計風格,解釋地球的自轉與公轉。中心是一個風格化的黃色太陽,標籤為「太陽」。

一顆藍色的地球沿著一條巨大的虛線橢圓軌道繞著太陽移動,有一條巨大的彎曲箭頭指示路徑和方向,標籤為「公轉週期:1年」。

同時,地球本身顯示傾斜的軸心,周圍有一條較小、緊密的圓形箭頭顯示其旋轉,標籤為「自轉週期:24小時」。

附近的一個文本框指向整個系統,標籤為「關係:自轉同時也在公轉」。另一個區域有葉子、太陽、雪花和花朵的小圖標,標籤為「影響:季節更替」。所有標籤均為繁體中文。

#5 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

延伸閱讀:Nano Banana「旅行手帳」怎麼做?日式復古、Y2K、怪奇物語風⋯完整提示詞一次收!

文章轉漫畫

在閱讀專業的長篇內容時,如果可以有簡單的漫畫故事幫助大家代入情境,或許會更好理解。漫畫人物可以請AI虛構,也可以指定自己喜歡的角色,不過需要注意的是,如果利用現有IP生成圖像,僅能夠作為自己學習使用,不可商用,以免有侵權的風險喔!

提示詞:
用一張9格漫畫總結以下文章重點(貼入文章內容/網址),漫畫文字採用繁體中文,並使用吉伊卡哇作為講解角色。

#8 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

文章轉卡通資訊圖

與漫畫類似,我們可以將長篇文章中的資訊重點,轉化為手繪的卡通插畫,使其更具記憶點。

提示詞:
請幫我根據這篇文章(貼入文章內容/網址),繪製關於信用評分的資訊圖表,使用手繪卡通風格,並遵守下列事項:
- 使用素描線條、粗略筆觸、簡約卡通風。
- 請勿使用寫實風格、照片級光影或3D 渲染。
- 視覺想像方向:塗鴉 / 蠟筆 / 彩色鉛筆。
- 使用極簡但具表現力的卡通元素如小圖示、符號和可愛角色以增強記憶點
- 輸出語言為繁體中文

#3 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

心智圖

在閱讀龐大資訊時,透過繪製心智圖,能讓大量的資訊結構化,並快速抓到重點,從而加深記憶。

提示詞:根據這篇內容(貼上內容/網址),繪製一張於手繪水彩心智圖,並遵守以下事項:
- 畫面中央為卡通版比爾蓋茲,分支為每一本他所推薦的書籍
- 使用素描線條、粗略筆觸、簡約卡通風。
- 視覺想像方向:塗鴉 / 蠟筆 / 彩色鉛筆。
- 畫面比例:16:9
- 可使用卡通圖示增強記憶點
- 輸出語言為繁體中文

#2 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

詩句配圖

學習古文時,可以利用Gemini生成詩句配圖,為詩句增加畫面並加強對詩句的理解。

提示詞:
請為李商隱的《夜雨寄北》生成一張傳統水墨畫風格的插畫,畫面色調呈現復古的泛黃宣紙質感。插畫畫面需符合詩詞原文:
君問歸期未有期
巴山夜雨漲秋池
何當共剪西窗燭
卻話巴山夜雨時

#7 Nano banana pro學習用法
圖/ Gemini生成

以上就是Nano Banana Pro的9種學習用法,需要注意的是,Nano Banana Pro本質上還是一個圖像生成模型,透過將資訊視覺化,來幫助大家在工作中或學習上加快效率,但生成的圖像正確性,還是需要使用者自行確認以及後續微調喔!

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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