Google Stitch推出熱點圖!不用寫程式,讓你一眼先看透用戶視線焦點
Google Stitch推出熱點圖!不用寫程式,讓你一眼先看透用戶視線焦點

重點一:Google Stitch 發布一系列更新,預設代理切換為 Thinking with Gemini 3 Pro,在生成介面前先進行邏輯推理,大幅提升複雜儀表板與 CSS 精準度。

重點二:新功能 Prototypes 可將多畫面整合為可操作流程;另結合 Nano Banana Pro 模型推出 Predictive Heatmaps,無需寫程式碼即可在設計階段預測使用者視線焦點。

重點三:Jules 代理新增 Scheduled Tasks,支援夜間發版與套件更新等背景任務,讓AI導入持續整合流程。

Google 旗下的 AI 設計開發工具 Stitch by Google 近期連續釋出代號為「Shipmas」的重大更新,展現了其在設計與開發流程整合上的新進步。

本次更新的核心亮點,在於將預設代理全面切換為 Gemini 3 Pro,系統會在生成前端介面之前,優先針對設計邏輯與限制條件進行深度推理。這使得 Stitch 在處理複雜儀表板、精細的 DOM (文件物件模型) 操作以及 CSS 樣式時,精準度顯著提升。

更重要的是,所有視覺設計背後皆生成對應的程式碼,並可直接輸出至主流的程式碼代理人(Coding Agent),將視覺推理與前端開發整合為單一工作流,大幅降低從設計概念到可運行程式碼的門檻。

#1 Stitch
Stitch的預設代理切換為Gemini 3 Pro。
圖/ Google Stitch

流程無縫整合,AI 洞察使用者焦點

除了核心模型的升級,Stitch 此次也讓產品名稱中的「連結」精神具體落地。新推出的 Prototypes 功能,允許使用者選取多個獨立畫面,將其整合為完整、可點擊的互動流程,讓團隊能快速驗證產品動線。

在操作效率方面,新增了命令面板(Command Palette ),使用者只需透過 CMD/CTRL+K 即可呼叫,支援縮放(Zoom)與跳轉至特定畫面(Go to Screen Name)等快捷指令,還能解鎖隱藏聊天介面的專注模式(Zen Mode),讓設計師能專注於創作;同時支援以 CMD/CTRL 搭配方向鍵在不同畫面間高速切換。

在設計成效驗證上,Stitch 引入了預測熱點 (Predictive Heatmaps)功能,該功能由 Google 最新的影像生成模型 Nano Banana Pro 驅動進行注意力稽核。這項功能的最大突破在於,設計師無需撰寫任何程式碼或等待實際用戶數據,即可在設計階段預測使用者的視線焦點。功能目前已正式於 Generate 選單中上線。

#0 Stitch
新增「Predictive Heatmaps」功能,能在寫程式前就可針對設計的畫面做即時「注意力稽核」,預測使用者視線會聚焦在哪。
圖/ Google Stitch

代理接管背景任務,實現全自動排程維運

在後端維運與自動化方面,Google Stitch 引入了 Jules 代理,推出全新的排程任務(Scheduled Tasks) 功能,並喊出「將 AI 導入持續整合流程」(Continuous Integration meets Continuous AI)的口號。這項更新讓 AI 代理人不僅是被動的執行者,更能主動承擔背景作業,例如夜間版本發布、每週套件更新以及每月的待辦事項清理。

#2 Stitch
圖/ Google Stitch

官方強調,Jules 不僅能執行發布任務,還具備在過程中自動偵測並修正錯誤的能力。Google 內部團隊透露,目前已實際部署一組代理人全天候監控自家的程式庫,負責確保文件即時更新、進行安全稽核及檢查指標標記,具體示範未來軟體工程在自動化維運上的全新樣貌。

延伸閱讀:Google推AI工具Stitch!一句話就可生成UI設計:VibeCoding新利器,如何顛覆設計流程?
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資料來源:Google Stitch X

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 黃若彤

關鍵字: #Google #AI #AI工具
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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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