用 Antigravity 四步做出市場分析簡報：我們實際在課堂教的 AI agent 流程

這套流程是我們實際在教的：在學校授課教學生，也進企業替客戶做教育訓練。台下坐的多半不是工程師，是學生、被老闆交辦「下週給我一份市場分析」的行銷企劃，還有想自己搞定簡報的創業者。過去這種任務的標準路徑：Google 查兩天資料、Excel 拉半天圖表、PowerPoint 再耗一個晚上，中間還要不斷懷疑自己抓的數字到底對不對。課堂上我們用 Google Antigravity 的 AI agent 把這條路壓成四步，當場從零做出一份「AI 小熊娃娃市場分析」的完整簡報，含查證來源和圖表。

四步的分工很清楚：先給 agent 一個穩定的人設記憶，再讓它查資料寫報告，接著把報告變成簡報文案和圖表，最後用生圖模型把視覺拉高一個檔次。每一步都附上課堂用的提示詞原文，照著打就能跑。還沒裝 Antigravity 的，先看安裝入門指南再回來。

為什麼是 Antigravity？免費額度、速度，還有剛出爐的 Gemini 3.6 Flash

課堂選工具的理由很實際。第一，它有免費額度，學生和還在評估的企業不用先掏錢，就能體驗完整的 AI agent 能力。第二，快。Flash 系列模型的速度是這一代的主打，同樣的任務別家跑十分鐘，它常常一兩分鐘交卷，上課示範不冷場，工作上也不用送出任務就切去做別的事。

而且就在本文發布的這天，Google 公布了 Gemini 3.6 Flash（美國時間 2026 年 7 月 21 日）。官方數字：輸出 token 用量比 3.5 Flash 省 17%、程式任務在 DeepSWE 基準最高提升 65%、電腦操作能力從 78.4% 升到 83.0%（OSWorld-Verified），API 定價降到每百萬輸出 token 7.5 美元。對這篇的讀者最重要的一句藏在公告裡：3.6 Flash 已經上架 Google Antigravity。這套流程裡 agent 開瀏覽器查資料、核對來源，用的正是「電腦操作」這項能力，等於流程直接免費升級。

所以對還沒決定採購哪套 AI 工具的企業，Antigravity 是個低風險的試驗入口：有免費額度、速度夠快、模型又剛更新。先用這套流程把 AI agent 的功能和強項試清楚，再決定錢要不要花、花在哪一套。

四步流程總覽

Step 1：把 Gem 的系統提示詞貼進 Antigravity，讓它記得

很多人跳過這步，直接開始下指令，結果每次都要重新交代「你是誰、幫誰工作、輸出要什麼格式」。如果你已經在 Gemini 裡調教過自己的 Gem（自訂 AI 角色），那份系統提示詞就是現成資產：把它整段貼進 Antigravity，請 agent 記住，等於一開場就有一個懂你規則的專屬助理。

沒有現成 Gem 也沒關係，寫清楚三件事就夠：你的角色與產業、報告的讀者是誰、輸出慣例（語言、格式、要不要附來源）。這步花五分鐘，後面每一步都省十分鐘。想把這種「人設與規則」沉澱成團隊共用的資產，做法在把個人經驗變成團隊技能那篇有完整示範。

Step 2：用 Antigravity 製作市場分析報告

課堂上給學員的提示詞原文是這樣：

我要製作商業簡報，幫我分析 AI 小熊娃娃的市場分析。要仔細核對網路上的資訊，每段要附上資料來源，幫我製作成 Word 檔案。

三個關鍵字眼缺一不可。「仔細核對網路上的資訊」讓 agent 實際開瀏覽器查證，而不是憑訓練記憶編數字；「每段要附上資料來源」讓你之後能抽查，老闆問「這個 46% 哪來的」你答得出來；「製作成 Word 檔案」讓產出直接落地成檔案，而不是一段要自己複製貼上的對話。

這一步 agent 會跑上幾分鐘：搜尋、開網頁、交叉比對、寫檔。Antigravity 能直接操作瀏覽器和檔案系統，這正是它跟「在聊天視窗問 AI」的本質差別，差在哪我們在 MCP、API、CLI 的差異解析講得很細。一個誠實的提醒：來源照附，數字還是要人工抽查兩三個，AI 查證大幅降低錯誤率，不等於零。

Step 3：@ 檔名，把報告變成簡報文案和圖表

報告出來後（假設檔名是 AI小熊.docx），下一段提示詞：

@AI小熊.docx 幫我依據這份報告，製作成簡報的分頁文案，並且把報告裡面的數據製作成圖表，插入 Word 中。

「@ 檔名」是 Antigravity 的檔案引用語法，把整份報告拉進上下文，agent 就以它為唯一事實來源工作，不會又跑去網路上抓一批新數字回來打架。這一步的產出是兩樣：一頁一頁的簡報分頁文案（標題加重點條列，直接可貼進投影片），以及從報告數據畫出來的圖表，插回 Word 檔裡。

課堂上學員在這步最常見的驚訝是圖表：市場規模預測、區域占比這種數據，agent 自己挑合適的圖型畫好插進文件，過去這是 Excel 裡最耗時的雜活。

Step 4：截圖貼到 Gemini 或 ChatGPT，生成簡報圖片

最後一步處理「美」的問題。Word 裡的圖表正確但樸素，直接上投影幕不夠看。做法很土但有效：把 Word 裡的圖表或重點頁截圖，貼到 Gemini 或 ChatGPT，請它生成精美的簡報視覺圖，配色、排版、圖示一次到位。

為什麼不叫 Antigravity 一路做到底？因為術業有專攻。agent 強在多步驟任務、查證和檔案操作，生圖模型強在視覺。讓 agent 做完數據正確的圖，再讓生圖模型負責好看，兩段接起來，比逼任何一邊全包的成品都好。同樣的分工思路，我們在 Codex 加 GPT Image 的簡報工作流用另一組工具示範過，原理相通。

成果長什麼樣？兩張課堂示範的成品頁

先說清楚：「AI 小熊娃娃」這個題目純粹是課堂示範用的，不是真實客戶專案。選它是因為題目具體、資料好查，學員第一次跑流程就能做出有模有樣的東西。下面兩頁就是完整走完四步之後的實際產出，agent 查證整理的數據，加上生圖模型的視覺：

照例提醒：這是課堂示範產出，頁面上的市場數據僅供流程演示，若你要拿同類數字做真實決策，回到 Step 2 的原則，來源自己再核一次。

學校課堂和企業內訓，最常被問的兩件事

第一是「這要付費嗎」。基本流程免費方案就能跑，多代理並行和高階模型才需要進階方案，方案細節變動快，開跑前看一眼 Antigravity 官方網站最準。我們自己付費實測的心得在 Antigravity 2.0 與 Gemini 3.5 Flash 實測。

第二是「跟 Claude Code、Codex 比呢」。做簡報和市場分析這種要開瀏覽器查資料的任務，Antigravity 的瀏覽器操作是明顯優勢；寫程式的比較又是另一回事，三套工具的完整對照在這篇比較。工具沒有信仰問題，任務對了就好用。

資料來源與延伸閱讀

本文流程為我們的課程教材，實際操作驗證於 2026 年 7 月；工具介面與方案以官方為準：

• Google Antigravity 官方網站
• Google 官方公告：Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 與 3.5 Flash Cyber（2026 年 7 月 21 日，本文引用的模型數據出處）

站內延伸閱讀：

• Antigravity 安裝入門指南，第一次用先從這篇開始。
• 多代理人工作流實戰，一個 agent 不夠用的時候。
• Codex 加 GPT Image 簡報工作流，同樣的分工思路、另一組工具。
• 把個人經驗沉澱成團隊資產，讓整個團隊都會這套流程。

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