Google / Gemini Workflow
大多数新年决心的夭折，并非源于意志力的匮乏，而是死于“执行颗粒度”的粗糙。模糊的愿景无法抵抗日常生活的熵增。当目标缺乏具体的行动脚本时，失败便是唯一的终局。
Gemini 的本质并非简单的问答工具，而是一个能够将宏大愿景拆解为微小任务单元的“外部执行系统”。通过结构化的提示词与自动化日程，我们得以构建一个不依赖即时动力的闭环机制。
“不要让雄心止步于模糊的愿景，用精密的系统取代脆弱的意志力。”
拒绝通用模板。输入当前体能基线与具体目标（如“6个月后跑全马”），要求 Gemini 生成结合地理位置（如仅限室内）的渐进式训练表，并动态调整每周负荷。
将令人畏惧的“全屋整理”拆解为30天微任务。利用 Gemini Live 摄像头实时扫描房间，获取针对性的空间优化建议，确保每日任务不超过20分钟且无需购买新物。
定义可用时间，生成30天结构化课程。指令 AI 不仅输出计划，更要制作交互式动词变位测验与定制闪卡，将被动的阅读转化为主动的高频回顾与自我测试。
模拟真实面试场景。上传模拟视频，要求 Gemini 分析语速、肢体语言及填充词的使用。利用 Nano Banana 润色职业头像，全方位优化职业形象的数据表现。
消除决策疲劳。设定“周日早9点”为触发点，要求 AI 生成符合特定饮食偏好（如高蛋白素食）的7天晚餐计划，并自动拆解为精准的购物清单，缩短烹饪路径。
上传支出数据表，指令 Gemini 识别非必要支出的“隐形黑洞”。不只分析过去，更要生成可立即执行的周度预算规则，将复杂的财务报表转化为简单的省钱指令。
建立自动化的知识筛选机制。设置每月循环任务，要求推荐特定领域（如广告学）的5本非虚构书目，并生成每本书的阅读进度表与核心观点摘要模板。
针对坏习惯（如过度刷屏）建立“替换协议”。让 Gemini 识别触发时间点，并提供具体的替代活动建议（如微日记提示），用低摩擦的创造性行为覆盖旧回路。
以“未来视角”进行规划。假设已经坚持了6个月，要求 AI 反向生成一份“维护计划”，将阶段性成功转化为永久的生活方式，并设定下半年的进阶目标。