Claude 4 與 Gemini 2.5：為何選擇一個，而非兩者？AI 協作的未來
現在 Claude 4 和 Gemini 2.5 都出現了，大家都在討論哪個比較好。我的觀點是，為什麼不兩者都用呢？ 未來的趨勢將會是 AI 的協作。至少，身為進階 AI 使用者，你應該抱持這種心態。
你永遠不可能在 AI 領域找到絕對的贏家，我從一開始就這麼認為。 每個 AI 模型都有其擅長之處。
Gemini 與 Claude 的優勢
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Gemini: 在規模和速度上表現出色，擁有龐大的 100 萬到 200 萬的上下文窗口。適合處理大量資料，進行快速分析和原型開發。
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Claude: 在策略和故事敘述方面更勝一籌，更注重細節和精確的分析。 在影響力、策略性、美學和心理層面更為出色。
兩者都可以編寫程式，但方法不同。 Gemini 擅長建立功能，速度快、技術性強，並擅長處理數據。 Claude 更強調影響力、策略、美觀以及心理層面。
如何有效運用 Gemini 與 Claude
通常，最好的使用方式如下：
- Gemini 負責繁重的工作：利用其龐大的上下文窗口和多模型能力來處理數據集、分析多模態輸入，並大規模地創建初步分析。
- Claude 成為策略設計師：將初步分析轉化為精確的洞察、引人入勝的故事，以及具有深思熟慮的視覺輸出。
以下是一些工作流程，證明這種方法比單獨使用一個模型能產生更好的結果。
工作流程範例
1. 將海量資料轉化為策略儀表板 (搭配 Claude 的記憶體升級)
Claude 的洞察力很棒，但其上下文窗口限制對大多數人來說是個難題。 為了克服這個問題，我們可以利用 Gemini 的百萬上下文窗口，要求它分析超長的文件、數據集和報告，然後讓 Claude 利用其記憶體將這些資料轉化為可執行的策略情報。 Claude 還會自動更新記憶體，無需你指示。在任何聊天中，你都可以要求它檢索特定專案的上下文，它會自動提取。 與 ChatGPT 和 Gemini 的記憶體（更偏向使用者控制）不同，Claude 4 的記憶體更結構化、自主且具有代理性。
2. 深入的受眾情報
過去你可能做過受眾研究，但有時可能仍覺得不夠深入。 因此，我們可以將數千條真實的客戶評論輸入到 Gemini 中進行模式分析，然後讓 Claude 深入研究這些模式背後的心理。 這樣得出的角色設定會更完善。 這也是我最喜歡使用 AI 的方式之一，我強烈建議你這麼做，以便為你的理想受眾開發更具針對性的行銷訊息。
3. AI 驅動的口語指導
在任何專業環境中，口語表達和簡報都是重要的一環。 即使你的內容紮實，你的表達方式和節奏可能仍需要改進。 例如，人們常說我說話太快，所以我們可以讓 Gemini 分析你的口語或簡報模式，然後讓 Claude 利用其專業的寫作能力來重寫你的腳本。 除此之外，我們可以使用 Gemini 生成原生音訊。 這種工作流程有很多用途，例如內部培訓教材、內容再利用，甚至如果你只是想學習口語表達，可以讓 Gemini 生成修正版本供你練習。
4. 建立簡報視覺系統
我經常讚賞 Claude 的策略性視覺敘事能力，這也是我最喜歡的使用方式之一。 因此，我們可以加倍努力建立一個系統，按需創建高品質的視覺效果和策略圖表，類似於頂級顧問公司所使用的。 現在，藉由 Gemini 和 Claude 的協作，這已經成為可能。
5. 互相協作與批判
最强大的用法不只是让他们互相协作，而是互相批判对方的工作。 Gemini 創建初始版本，然後 Claude 成為評論者，分析 Gemini 的遺漏之處，並透過其推理能力進行改進。 這樣你就能得到最佳的結果。
別再問哪個 AI 最好，而是開始問哪個 AI 更適合哪個步驟。
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最後，我強烈建議大家觀看關於 Claude 和 MCP 的影片，因為 MCP 將會是 AI 代理開發的重要環節，你不想錯過它。 下次再見。
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