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【電子書】Gemini x NotebookLM 領軍：Nano Banana x Imagen x Veo x Gem x Gemini Live - Google 多模態 AI 工作流
https://youtu.be/VlCfKywn5mcGemini x NotebookLM 領軍Nano Banana x Imagen x Veo x Gem x Gemini LiveGoogle 多模態 AI 工作流本書內容☆★☆從 Gemini 到 NotebookLM，打造個人知識與創作☆★☆☆★☆整合 Google Workspace全系列 AI 工具☆★☆☆★☆圖像、語音、影片與文件的多模態☆★☆☆★☆讓 AI 真的成為你的工作夥伴，而非只會聊天的助手☆★☆☆★☆一次搞懂「行動 + 桌面 + 雲端」的 Gemini全平台☆★☆導讀語在生成式 AI 快速發展的時代，Gemini 不只是聊天模型，而是能整合 Google 全生態工具的多模態中樞。從語音輸入、文件摘要、圖像生成，到 NotebookLM 的知識引擎與 Veo 的影片創作，本書完整揭示如何打造屬於你的 AI 工作流與創作引擎。這是第一本真正整合 Gemini + Google Workspace + Imagen + Nano Banana + Veo + Storybook + Gem + NotebookLM 的中文專書。無論你是想提升效率的辦公室人士、創意工作者、行銷專家、教育工作者，或希望用 AI 展開第二職涯的自媒體創作者，這本書都會讓你擁有一位「全能的 AI 夥伴」。本書值得閱讀的十大亮點1. Google 全生態 AI 教學首創整合書全面整合 Gemini、Nano Banana、Imagen、Veo、Gem、Storybook、NotebookLM、Gemini Live 等八大 AI 平台，建立多模態工作流的第一本中文專書。2. 從聊天到研究的多層次學習路徑第1 ~ 3章由淺入深介紹 Gemini 操作、聊天技巧與輸出格式控制，讓新手快速具備 AI 對話邏輯與結構思考力。3. 跨應用場景的實務操作旅遊、媒體、Workspace 三大應用章節（第4 ~ 6章），示範如何整合 Google 地圖、航班、YouTube、Gmail、Docs、Calendar 等工具，打造 AI 辦公室自動化流程。4. 多模態資料上傳與分析實戰第7章介紹文字、音訊、圖像三大資料型態上傳與智慧解析，展現 Gemini 在辦公與研究領域的強大應用潛力。5. Canvas：讓 AI 思維具象化第8章揭示 Gemini Canvas 的結構化創作方式，協助使用者將靈感轉化為資訊圖表、測驗與網頁。6. Deep Research：AI 查證與引用透明化第9章教你如何利用多來源比對與長時推理，生成可驗證、可追溯的研究結果，適合學生、學者與記者。7. Gem 與 Storybook：建立專屬 AI 助理與導師第10 ~ 12章示範如何設計具角色與任務導向的 AI 助理，並以 Storybook 進行創意與學習引導。8. Imagen x Nano Banana x Veo：影像與影片生成三部曲第13 ~ 15章構成全書的多媒體創作核心，從繪圖、融合、動畫到影片生成，呈現 AI 跨模態創作新時代。9. Gemini App 與 Live：AI 隨身工作夥伴第16章完整介紹手機端 Gemini 的語音、鏡頭、即時翻譯、視訊與直播應用，展現行動 AI 實力。10. NotebookLM：AI 知識庫與學習革命第17章是本書壓軸，從「資料來源 → 對話 → 工作室」完整展示 NotebookLM 的知識引擎與多模態輸出（語音摘要、影片摘要、報告、心智圖、學習卡與測驗）。
【電子書】用LangChain打造生成式AI創新應用：從 LangGraph到LangSmith
https://youtu.be/JqvcZ0TRF18你與 AI 大神的距離，只差這本「動手做」的實戰指南！ 翻開本書，開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧！★ AI 當你的程式助教，從零開始不怕痛！ 本書專為入門者設計，帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作，每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架，晉升 AI 開發者 不只教你用 AI，更教你打造 AI！學會業界最主流的 LLM 應用框架，讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術，徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG（檢索增強生成）技術，讓你的 AI 應用能整合外部知識，提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案，作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」，從理論到實踐，完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見，輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面，讓你的 AI 程式不只會跑，還能動手玩，輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時，不僅考慮技術層面的語義完整性，還顧及了不同文件類型（技術文件、公司政策、API 文件等）的特性差異，提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計，才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分：打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗：從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構，到什麼是 Token，用最白話的方式，讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通：深入「提示語工程」的核心策略，學習如何下達精準指令，讓 AI 聽懂你的心聲，產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定：帶你無痛上手 Google Colab，從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰，讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分：掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門：學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架，將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程，變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGraph 打造 AI 代理：學習如何用 LangGraph 設計出能夠自我修正（Reflection）、團隊協作（Hierarchical Workflow）的 AI 代理，讓你的 AI 應用變得更聰明、更自動化。 ◆LangSmith 監測系統：掌握 LLM 每一次思考與推論的過程，透過 LangSmith 關注每次 LLM 對話內容，讓除錯變得清晰、透明。◆深入 RAG 解決 AI 幻覺：從 RAG 的誕生背景、核心概念到完整實作，帶你一步步打造能整合外部知識庫的 AI 系統，讓回答不再天馬行空。【第三部分：從零到一的專案實作】◆多語言 AI 翻譯系統：整合 LangGraph 的所有知識，打造一個能同時進行多語言翻譯、並透過自我反思機制，確保各版本語意一致的專業翻譯團隊。 ◆自動化新聞摘要與 X 貼文工廠：從千字長文自動生成百字摘要，再進一步優化為風格吸睛、標籤精準的社群貼文，打造一個高效的「一站式」內容產生器。 【本書適合】◎ 想踏入AI領域的學生：不論是資工、管理還是文組，這本書都能幫你建立實作能力。◎ 充滿好奇的 GenAI 玩家：想從單純的「使用者」晉升為「創造者」。◎ 產品經理與創業者：想了解如何將 LLM 技術落地，打造創新產品。◎ 想累積作品集的準工程師：透過本書專案，快速為你的履歷加分。你是不是還在做AI的使用者，卻渴望能夠主導AI開發並將其運用於實際專案中？這本書將引領你學會設計與開發AI應用，開始寫程式、設計架構，成為能獨立開發AI應用的開發者。
【電子書】Clean Code：Python 寫乾淨程式碼－告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤
Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值，而不是收爛攤。☆現場的案例：每章皆以常見反模式與對治法示範，學了就能用。☆可長可久：把品質內建在流程裡，讓專案能持續演進與擴充。一句話總結：「告別技術債」，「不再為爛程式加班收爛攤」。寫得乾淨，改得安心，交付更穩。
