Gemini Spark完整教學｜幫你讀Gmail、自動跑完工作流程，3個超實用情境一次看

Google 台灣於 2026 年 7 月 29 日上線個人 AI 代理 Gemini Spark，目前已在台灣開放給Google AI Pro與Ultra訂閱用戶使用。Gemini Spark是一個主打「24/7 個人 AI agent」的功能，背後由 Gemini 3.6 Flash 驅動。它可以連接 Gmail、Google Calendar、Drive、Docs 等 Google 服務，依照使用者交辦的任務與排程，在背景整理資料、修改文件、建立提醒，甚至處理跨服務的工作流程。

這不免讓人聯想到前一陣子 ChatGPT 推出的 Work 與今年中 Claude 上線的 Cowork 功能。三者都是試圖讀取工作脈絡、使用工具，並產出可直接交付的成果；不過，Gemini Spark 的定位更偏向住在 Google 帳號裡的個人助理，工作重心是 Gmail、Calendar、Docs 與 Drive 等雲端服務。ChatGPT Work 更像串接工具與檔案的 AI 工作台；Claude Cowork 則進一步把工作範圍延伸到使用者指定的本機資料夾、應用程式與瀏覽器，更接近可直接處理桌面工作的 AI 同事。

《數位時代》以下將介紹 Gemini Spark 的使用方式以及 3 個實測情境，帶大家了解這個新功能的特色。

文章目錄（點擊即可前往該段落）：

• Gemini Spark 跟一般 Gemini 聊天有何不同？
• 誰能用 Gemini Spark ？怎麼開啟？
• Gemini Spark 介面介紹
• 實測一：一鍵啟用Spark
• 實測二：精準修改既有 Google 文件
• 實測三：整理電子報內容

Gemini Spark是什麼？跟一般 Gemini 聊天有何不同？

Gemini Spark是一個主打「24/7 個人 AI agent」的功能，背後由 Gemini 3.6 Flash 驅動。它可以連接 Gmail、Google Calendar、Drive、Docs 等 Google 服務，依照使用者交辦的任務與排程，在背景整理資料、修改文件、建立提醒，甚至處理跨服務的工作流程。

一般 Gemini 聊天比較像查資料和對話的 AI， Gemini Spark 則是「你先交辦，它之後自己跑流程、整理結果再回報」的任務代理，例如它可連接 Gmail、文件、試算表等服務，在你授權範圍內協助處理日常工作。

面向 一般 Gemini 聊天 Gemini Spark 互動方式 你問一句，它答一句 你交代目標，它持續執行 運作模式 被動回應 背景主動處理 任務型態 回答、寫作、整理資訊 多步驟工作、跨 App 協作 是否要一直開著 要你開啟並使用 可在雲端背景運作 角色感覺 智慧聊天助理 任務代理人／自動化特助

誰能用 Gemini Spark ？怎麼開啟？

依 Gemini 說明中心的「需求條件」，要使用 Spark 必須同時滿足四項條件：

• 年滿 18 歲；以個人 Google 帳戶登入，目前 Gemini Spark 不支援公司或學校專用帳戶；
• 訂閱 Google AI 付費方案
• 開啟「保留活動記錄」設定

實務上，只要以個人 Google 帳戶登入 Gemini，側邊欄出現 Spark 入口，即表示符合使用資格。

Gemini Spark 介面介紹

Gemini Spark 擁有與一般 Gemini 聊天不同的操作介面，主要可分為四大功能區：

• 工作 （Tasks）：主要對話視窗，用來交辦一次性或多步驟任務。
• 排程 （Schedules）：決定任務「何時觸發」，能設定從每小時到每年的週期任務，也能綁定事件觸發條件（例如偵測到 Gmail 收到特定主旨郵件、或雲端硬碟新增檔案時自動執行）。
• 技能 （Skills）：可以將常用的寫作風格、格式與流程存成範本，之後只要在 Task 輸入框打個斜線「/」就能快速呼叫，不必每次重複手打複雜的規則。
• 連接的應用程式 （Connected Apps）：授權 Spark 連結 Gmail、Docs、Drive、Keep 與 Calendar 等 Google 原生生態系，目前也支援透過 MCP 協定來串接 Dropbox、Notion 等第三方工具。

實測一：一鍵啟用Spark

第一個測試，要看的是 Spark 能否從 Gmail 與 Google Calendar 的工作痕跡中，判斷使用者的工作角色，以及日常真正重要的事情。

我們在對話框中輸入「幫我啟用 Spark」，系統會先出現一段介紹文字，詢問是否能開始讀取使用者的個人資料，回覆「開始」後，Gemini Spark 會開始讀取用戶的 Google Profile 與 Workspace 應用程式，以啟動後續的個人化研究。

約莫 2 分鐘左右，Spark 便產出一份「Context」：如圖所示，它能正確辨識出使用者的工作、慣用語言、興趣與工作目標，判斷上有一定的精準度。

Spark 也列出了三個可立即啟動的任務：每週六上午 9 點整理生成式 AI 趨勢週報；每週一、三中午整理工作相關信件；以及依指定主題進行資料研究與摘要。這些提案不是完全通用的「晨間摘要」模板，而是真的有根據使用者工作型態進行客製化。

若 Spark 列出的任務不符合需求，也可以在對話框中進行修改，例如我們要求它把原先的每週新知週報改成「每日早上 9 點」寄送，Spark 便會修改要求、重新配置排程。

Spark 設定完成後，我們到左邊側邊欄點選排程功能，便能看到已排程好的任務。

從實測結果來看，Spark 能從 Google Workspace 資料拼出相當貼近工作的使用者輪廓，且提出具體任務建議給使用者。

實測二：精準修改既有 Google 文件

過往在一般的 Gemini 聊天中，AI 一般會生成全新的段落或文件，較難在原有的文件上進行覆蓋修改。本項實測主要測試 Spark 是否能處理更細緻的文件修改需求。

我們先開啟既有的 Google Docs 文章《電影特殊場次怎麼選？》，並下令「請幫我在文件中插入一個特殊場次的比較表格」。Spark 沒有另開新文件，而是直接在原稿段落下方插入表格，可以看見 AI 將表格整理成「核心升級重點」、「推薦觀看類型／適合電影」與「備註與選擇建議」四個欄位。從畫面看來，表格的欄位結構、框線與文字都已直接寫入原始文件，且保留原有文件標題與編輯介面；就「能否在既有 Docs 精準追加內容、而非重寫一篇新文章」這一點，Spark 的表現符合預期。

對於經常需要在 Google Docs、Sheets 上修改內容的使用者來說，這一點能提升不少的工作效率。

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實測三：整理電子報內容

第三項測試，我們想驗證 Spark 能否把一個每天都會發生、但很零碎的資訊整理工作，變成可持續運作的流程。多數人信箱裡每天都會收到很多內容，真正花時間的不是讀，而是判斷「哪一封值得現在打開、哪一封可以晚點再看」。

因此，我們把 Spark 設定為「每日電子報晨報助理」，要求它掃描近期信件、依重要性與時效性排序、整理成晨報，並定時寄送到指定信箱。這項測試能同時檢驗 Spark 四種能力：能否讀取 Gmail 中的資訊、能否依內容做優先級判斷、能否把多封信整合成有結構的摘要，以及能否透過排程在背景完成「讀取—篩選—整理—寄送」的工作流。

我們對 Spark 輸入以下指令：

你是我的「每日電子報晨報助理」。

你的工作不是逐封摘要，而是依照資訊的重要性、時效性與實用性，協助我決定今天該讀什麼。

請將電子報分成以下四類：

今日必讀：涉及重要新聞、工作或生活決策、帳戶安全、財務異動、截止期限，或具高度時效性的內容。

值得閱讀：內容有價值，但不需要立刻處理；適合在今天有空時閱讀。

快速瀏覽即可：只需知道重點，不需要花時間讀全文。

可略過：促銷、折扣、重複內容、無新資訊的例行通知，或與我無關的內容。

每一封列入「今日必讀」或「值得閱讀」的電子報，請提供：寄件者、信件主旨、寄送日期、50 字內重點摘要、為什麼它被歸類為必讀或值得閱讀

若有明確期限、待辦或風險，請另外標示。

若多封電子報報導相同事件，請合併為一則，保留資訊最完整或來源最可靠的一封，並註明其他重複來源。

請在最前方用 3 點以內整理「今天最重要的事」。若今天沒有真正重要的電子報，請直接說明「今天沒有必讀內容」，不要為了湊數而列出項目。

輸出使用繁體中文、條列清楚。除非我明確要求，否則不要轉寄、封存、刪除、標記已讀或取消訂閱任何電子報。

請每天上午 10:00 執行「每日電子報晨報助理」，將內容寄到我的電子郵件中。

設定完成後，我們沒有等待隔天排程觸發，而是透過排程頁面的「立即執行」功能先跑一次，確認它是否能完成整套流程：讀取信箱、篩選內容、產出晨報，再寄送到指定信箱。

Spark 寄出一封標題為「【每日電子報晨報】2026-08-04」的信件。晨報最前方先列出「今天最重要的事」三項，接著，它將內容分成「今日必讀」與「值得閱讀」。每一則項目除了摘要，也保留寄件者、原始信件主旨、寄送日期與歸類原因。這代表 Spark 並非只把每一封電子報壓縮成摘要，而是嘗試替使用者先完成第一輪判斷：哪些資訊需要今天處理、哪些可以晚一點再看。

從三個實測來看，Gemini Spark 的價值在於它能讀取 Google Workspace 中的資料，在 Gmail、Docs 與排程之間接手一部分重複工作。它能依既有工作脈絡提出任務建議、直接修改文件，也能把信箱裡分散的電子報整理成具優先順序的晨報；對每天高度使用 Google 服務的人來說，確實有機會減少不少搜尋、複製與整理時間。

若想開始嘗試，建議先從「低風險、可還原、規則明確」的工作交給 Spark，例如電子報晨報、會議前資料整理、文件補充或行程提醒；等到確認它的判斷方式與輸出品質符合需求，再逐步擴大授權範圍。

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