普通人的AI系统
对普通人来说，其实没必要去折腾那么复杂的AI系统。把AI版的Google全家桶用好就非常厉害了。本期视频，分享我的使用逻辑和经验。
Key Takeaway
普通人AI系统：无需复杂Claude Code框架，Google全家桶（20美元Google One订阅）即最优解；门槛低（招行卡直付、无封号）、性价比高（Gemini 3 Pro/Flash + Nano Banana Pro + Veo 3 + NotebookLM）。
两大使用层面：学习层（NotebookLM：上传文档/YouTube/网页/拍照板书/笔记，生成播客/摘要/闪卡/PPT，输出倒逼输入）；创作层（Ask Gemini嵌入Docs/Gmail/Slides，直接上下文对话/插入内容）。
核心优势：无缝集成Google生态（Docs/Gmail/Slides），不离开工具干活；模型最强（文字/图片/视频/学习），作者一年反复推荐，普通人价值最大化首选。
对普通人来说，其实没必要去搞那么复杂的AI系统。比如像我一样，基于Claude Code框架去搭建。
咱有一说一啊，我自己都觉得成本有点高。而且仅限于桌面端使用。我只有坐下来了，想要进行深度的思考、创作的时候，才会打开VS Code、启动Claude Code。
平时多数情况下，我就是用Gemini。或者更准确点说，就是用Google生态内的各种工具。
Gemini我推荐一年了。现在，我正式向你推荐Google全家桶。我相信，对于大多数普通人来说，Google这套东西组合起来，就是最适合你的AI系统。
第一，门槛最低。
在所有国外的AI工具当中，Google对咱们中国用户是最友好的。我在Anthropic那边被封四个号了。在Google这边完全没事。
你看，我就用招行的MasterCard每个月付20美金。完全不需要去折腾什么海外的卡，或者找代付。
第二，性价比最高。
同样的20美金，付给Google绝对是最划算的。我帮你盘一下啊：
Gemini 3 Pro和Flash、Nano Banana Pro、Veo 3，这几个模型可以满足你生成文字、图片和视频的需求。它们都是当下最强的。
你要是想学习，可以用NotebookLM。
你要是想做PPT，可以用Google Slides。
你要是想要搞知识库，直接把文档放到Google Docs里。
你要是想编程，就用Antigravity。
而且，Google接下来还有更多东西要推出，比如升级了AI功能的Chrome。
你可以去横向对比。就20美元，有哪家能给你这么多好东西。
那么问题来了：Google全家桶确实都上了AI，也各种打通。但是怎么把它们组合起来使用、发挥最大价值呢？本期视频，我分享一下我的逻辑和经验。
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回到今天的主题：Google全家桶的用法。
我把Gemini串联起来的Google生态分为两层。
第一层，数据层。它的角色是“长期记忆仓库”。载体是Google Drive。
目前Google生态内有三款产品都支持上传文档：Gemini，NotebookLM，以及Google Drive。那么，为什么选择Google Drive作为长期记忆仓库？
关于这个问题，我在社群内讲过。
Gemini里最多只能上传10个文档。
NotebookLM的数量多一些——高级版用户每个笔记本最多可支持300个，免费版用户最多50个。
而Google Drive的上限最高。你可以传几百个文档进去，还可以创建多层级的文件夹进行归纳。
除了数量的差别之外，这三个产品里的Gemini模型设定不太一样。
NotebookLM最严格。因为它的首要任务是“不胡说八道”，所以它必须且只能从文档里找答案。如果文档里没写，它即使“知道”答案，它大概率会选择回答“我在文档里找不到相关信息”。
Drive里的Gemini比较宽容。它有Source-Grounding功能，但限制不那么严格。它读了你的文档之后，会综合起来回答。
Gemini应用里的模型我认为是最最宽容的。你问它一个问题，它会结合自己已有的知识、网上搜到的信息，以及你给的输入，给出最佳答案。
所以把模型的预设和文档的限制综合起来考虑，我推荐用Google Docs作为长期记忆仓库。
第二层是交互层。
如果你需要AI根据全局数据跟你进行交互的话，选择Gemini应用。
在Gemini的对话框里输入@，你会发现有好多Google的产品已经跟Gemini打通了。
举个例子。我可以@Gmail，让Gemini帮我找找之前跟某个人的邮件往来。也可以@Google Drive，让它帮我查询文档。或者@之后，不让它查询，直接问一个具体问题。Gemini会自动去里边找相应的背景资料、完成回答。
这个就是我说“全局交互”的意思。在Gemini应用里，你可以针对你的私域数据进行交互——就像我刚才演示的那样，也可以针对公域数据进行交互，Gemini会联网搜索。
如果你的需求是做深度研读、知识内化，那么就用NotebookLM。
NotebookLM是一个封闭且严谨的沙盒。它的特点是“不出幻觉”（Grounded）。所以它很适合处理复杂的、特定领域的知识库，比如财报、论文等等。
而且，移动版的NotebookLM现在支持拍照上传了。这意味着你在看书的时候，可以把书的某几页拍照传给它；你在上课的时候，可以把老师的板书拍照传给它；你写完笔记之后，也可以直接拍照传给它。这些资料都会作为NotebookLM的回答参考。
如果你一边写东西，一边需要跟AI交流，那么我推荐你用Ask Gemini功能。
在Docs或者Gmail里，点击右上角的Ask Gemini，就会打开侧边栏，看到熟悉的对话框。
这个模式下的Gemini是嵌入在生产工具里的。你不需要离开文档或邮件去对话，而是让它直接在光标处“干活”。Gemini默认会把你的文档或者邮件内容作为上下文，所以交互起来很方便。
另外，Gemini的回答下方通常有一个插入按钮。你不需要复制粘贴，就可以把AI生成的段落直接加进文档。
以上这两个层面的划分逻辑，如果你彻底理解了，那么你对AI版的Google全家桶就有了比较深的理解。你不仅知道该怎么把20美元的订阅费用价值最大化，也知道我为什么一年下来反复推荐Google、推荐Gemini。它一定是大部分普通人的最优解。
OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！