善用提詞 學懂「用圖思考」（黃岳永）
生成式人工智能（GenAI）圖像工具快速發展，對習慣「看圖思考」的人士而言，絕對是一個福音。要知道，過往若要把一個概念整理至可以圖像顯示，絕非易事；如今透過Gemini 3配合Nano Banana Pro，可直接達成「閱讀—思考—圖解—表達」的「一條龍服務」，把複雜概念轉化為可閱讀、可重用的資訊圖表。
筆者一向喜歡用圖來記憶和思考，多年以來在Pinterest胡亂Pin圖：見到有趣的資訊設計、構圖或配色，就順手「釘」起來，慢慢變成一塊又一塊的靈感Pinboard。這些看似雜亂的收藏，其實就是個人的視覺記憶；Pinterest的AI又會持續推送相似圖片，筆者亦在不知不覺間，在Pinterest建立了一個「視覺第二大腦」。
以往這些圖頂多成為「靈感庫」，難以真正系統化重用。多得AI的發展，現在可以先從Pinboard選出幾張接近自己想做的Infographic風格的圖片，下載後再上傳至Gemini 3，然後很簡單地下指令：「Describe this image」，請它分析版面結構、文字層級、圖像語彙、色彩與氣氛。以上等於叫AI幫忙做一次視覺Reverse Engineering，把原本直覺主導的喜好，變成可書寫、可重用的風格語言。
之後，就可以把這段風格說明嵌入自己為Nano Banana Pro設計的Prompt（提詞）模板：清楚寫明這是一張什麼格式的Infographic、受眾是什麼人、在什麼渠道使用，再具體交代故事結構。這種「先拆解、後安裝」的Prompt Engineering，使得每次生成新圖，都能在風格與排版上保持高度一致，又可以按內容微調，是一種把個人審美「編碼化」的過程。
圖像只是Front-end，背後仍然要有扎實內容支持。筆者愛用的CODA工作流程：收集（Collect）、組織（Organize）、提煉（Distill）、行動（Action），為知識型工作流程提供一條清晰主線，而在AI時代，每一個階段都可以由不同工具接力。
筆者做法大概如下：收集階段，先找幾條解說影片快速了解一下，再配合電子書與長文，全部轉成PDF或文字稿，成為統一標準格式，方便之後輸入NotebookLM、ChatGPT等工具。組織和提煉兩個階段，NotebookLM顯得特別有用，亦習慣用ChatGPT自我提問。
行動階段，過去多是寫專欄或網誌，如今加插多一層：用Midjourney等模型嘗試做一些敍事性較強的插圖或Storyboard，描繪使用情景；然後再交由Nano Banana Pro負責「收尾」，排成可以直接放進簡報或報章的資訊圖表。
第一次用Gemini 3配合Nano Banana Pro做Infographic，感覺頗像踏進另一個層次的AI時代：不單是「畫圖好看」，而是開始講求精準（Precision）、一致（Consistency），以及可反覆調用的Prompt結構。對習慣「看圖思考」的人士，這是一個把閱讀、思考、圖解、表達串成一條可複製學習流程的契機。這年代拉開差距的，不是所使用的工具，而是能否善用AI，將想法轉化為精簡而清晰的文字指令。
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