一、前情提要：AI 終於要上線啦！

昨天的 Day17，我們聊了 Prompt 設計的核心：AI 不是在猜答案，而是在執行指令。
昨天講完 Prompt 後，我腦中已經浮現讀者的聲音：

「OK，我學到要怎麼跟 AI 對話了，但 AI 要怎麼加進流程？
總不能我自己問 AI，然後再把回覆貼回 Make 吧…
這樣我不就成了『自動化流程裡 Play 的一環』🤦」

其實到目前為止，我們的自動化流程都還算「笨笨的」：

• 查訂單只能靠死規則
• Gmail全部標上同種標籤
• 電腦就像一個只會照指令做的小幫手，完全無法思考、判斷

所以今天的重點是：
👉 把 Gemini 串進 Make，讓 AI 真正參與流程判斷！

至於要怎麼用 AI 解鎖 Day14、Day16 的兩顆彩蛋？
嘿嘿，那就是明天 Day19 的重頭戲啦😉

二、使用者情境：需要一個「會思考的節點」

我們來假設一下使用者情境：

• 客戶輸入「我要查 SO2025-0006 的明細」 → 電腦要能懂這是 「查單據明細」
• Gmail 收到「您好，我想要購買刀具產品」 → 電腦要能懂這是 「購買意圖」，而不是把它塞進廣告。

這些事情，如果用死規則判斷，會出一堆 bug。
所以我們需要一個「智慧節點」：能讀懂語意，然後給出簡單的分類結果。

而這個節點，就是今天要串接的 Google Gemini。

三、實際操作：Make × Gemini 串接教學

如果你問我「要選哪個 AI 模型？」我的回答是：選自己熟悉、方便的就好。
而我選擇 Gemini 來串接的原因很單純：

• ChatGPT API 採用 Token 計費制，目前沒有免費方案。
• Gemini API 依不同模型提供免費額度，對於想做自動化實驗、還在試水溫的人來說，非常適合。

🔧 步驟 1：新增一個 Gemini 模組

新增一個 Gemini 的 Create a Completion → 點選 Create a Connection
可以看到需要輸入 API Key，所以接下來就是要去取得 API Key。

🔧 步驟 2：取得 API Key

1. 前往 Google AI Studio 並登入

2. 選擇右上的 Get API Key → Create API Key
   

3. 選擇你在Day15 建立的 Google Cloud 專案
   

4. 點選 Create API key in existing project → 就可以取得 API Key
   

🔧 步驟 3：連結 Gemini

回到 Make → 將 API Key 貼上並 Save，就可以在 Make 與 Gemini 之間完成串接。

四、測試成果：AI 真的動起來了！

1. 先設定你要選擇的模型

   • 可參考官方資料：Gemini API Pricing查看哪些模型有支援免費方案
   • 選擇不同的模型會影響回覆速度

2. 設定要傳的訊息

3. 查看 log，可以看到 AI 的回覆

五、結語：AI 節點準備就緒！

今天我們完成了：

✅ 把 Google Gemini 串進 Make
✅ 在 Make 呼叫 Gemini 並取得回覆

目前的狀況就像請了一位 「新同事」 進辦公室，
他已經會回訊息了，但還沒開始真正幫忙處理工作。所以要來預告一下明天的內容！

📌 明天 Day19 預告：
我們會正式讓這位新同事上工，示範兩個實戰案例：

• Day14 彩蛋一：判斷客戶是要查「單據」還是「明細」
• Day16 彩蛋：讓 Gmail 分類變得更智慧

AI 從今天開始，不只是會回應，而是能幫你分辨「人話」的超強助手 🚀

從Day17到今天Day18
我們一起學會了：

• 💬 如何設計出讓 AI 能精準理解的 Prompt
• 🔧 如何在 Make 中串接 Gemini

但在你繼續看明天的解法前，我想邀請你：

📌 試著自己寫一段 Prompt，讓 AI 幫你解決 Day14 和 Day16 的彩蛋！
嘗試把你自己的 Prompt 丟入 Gemini 或 ChatGPT，看看能不能達到正確的分類結果
而這個舉動會是最好的練習方式，動手體會「怎麼跟 AI 合作」這件事。

我們明天見 👋