谷歌正在为Chrome浏览器中的Gemini引入一项新功能,允许用户保存并重复使用自己常用的AI提示词。
谷歌将其命名为"Chrome技能"(Skills in Chrome),这个名称乍听起来有些令人困惑——它并非指大语言模型中携带复杂指令的智能体技能,而主要是一种保存常用提示词以便随时复用的方式。从功能定位来看,它更像是提示词的"书签收藏",而非面向AI智能体的指令集。
谷歌给出的典型使用场景是:将菜谱中的食材替换为纯素食替代品的提示词保存下来,方便下次直接调用。相信很多用户都有类似经历——无论是个人日常还是工作任务,都会反复输入相同的提示词,甚至专门把它们存进文本扩展工具里。
目前,该功能已开始向所有将语言设置为"英语(美国)"的Mac、Windows及ChromeOS桌面端Chrome用户推送。
使用方式十分简便:运行一次提示词后直接保存即可。下次使用时,可以在输入框中输入斜杠"/"并自动补全已保存的提示词,也可以点击Gemini侧边栏中的加号图标,调出个人提示词库。已保存的技能支持编辑和删除。此外,如果用户订阅了AI Pro或AI Ultra套餐,还可以在提示词中加入依托谷歌Auto-Browse功能的操作,让Gemini自动代为浏览网页。
谷歌强调,与Gemini在浏览器中执行的所有其他操作一样,这项技能功能也内置了安全防护机制。例如,在向日历添加事件或发送邮件之前,系统都会主动请求用户确认。
该功能现已向所有Chrome桌面端用户开放,包括未订阅任何谷歌AI套餐的用户。登录账户并保存技能后,相关内容将自动同步至用户登录Chrome的其他桌面设备。
从某种程度上看,谷歌此举有追赶竞争对手之嫌。以Anthropic旗下的Claude for Chrome为例,它早已支持保存任务并按计划定时执行,还可以录制工作流程以便后续重放,并支持语音标注以提升执行效果。ChatGPT的专属浏览器Atlas同样支持保存提示词以供复用,不过随着OpenAI将重心转向打造"超级应用",Atlas目前似乎并未获得太多关注。The Browser Company推出的专属AI浏览器Dia也具备类似能力——它同样将该功能称为"技能",并提供了一个预置的提示词库供用户直接使用。
Q&A
Q1:Chrome的"技能"功能和普通提示词有什么区别?
A:Chrome的"技能"功能本质上是一种提示词收藏与快速调用工具,类似于"提示词书签"。用户运行一次提示词后可以将其保存,下次使用时输入斜杠"/"即可自动补全调用,无需重复输入。与普通提示词相比,它更便于管理和复用,已保存的技能还支持编辑和删除,订阅AI Pro或Ultra套餐的用户还可以在其中加入自动浏览网页等高级操作。
Q2:Chrome"技能"功能需要付费订阅才能使用吗?
A:不需要。该功能向所有Chrome桌面端用户免费开放,无论是否订阅谷歌的AI套餐均可使用。但订阅AI Pro或AI Ultra套餐的用户可以解锁额外能力,例如在技能中加入依托Auto-Browse功能的网页自动浏览操作,享受更强大的自动化体验。
Q3:Chrome"技能"功能和竞品相比有哪些差距?
A:与竞品相比,Chrome的"技能"功能目前较为基础。Anthropic的Claude for Chrome不仅支持保存任务,还能按计划定时执行,并支持录制工作流程和语音标注。The Browser Company的Dia浏览器同样提供"技能"功能,并附有预置提示词库。相较之下,谷歌此次推出的功能更偏向基础的提示词收藏与复用,被部分观察人士认为有追赶竞争对手的意味。
好文章,需要你的鼓励
Arista Networks推出7060XE7系列,这是一款专为机架级AI基础设施设计的1.6T网络平台产品组合。该系列基于Broadcom Tomahawk 6芯片构建,支持气冷、液冷及混合冷却技术,运行Arista EOS操作系统,具备低延迟和智能数据包缓冲能力。产品涵盖多种配置,部分型号将于2027年第一季度上市。该系列还支持MRC多路径可靠连接协议及SONiC等开源软件,已获得微软Azure、Meta、AMD等头部厂商的生态验证。
这项研究提出MMG2Skill框架,让AI智能体能将互联网人类教程转化为可执行技能文件,并通过失败轨迹自动迭代修正,在桌面操作、游戏和卡牌三类任务上全面超越直接使用原始教程的方式。
苹果在WWDC 2026上发布了Siri AI,宣布与谷歌深度合作,基于Gemini模型系列打造新一代Apple Intelligence功能。新Siri AI具备个人情境理解、应用操作、屏幕感知、图像识别及对话能力,类似安卓端Gemini体验。此外,苹果还升级了听写精准度、相机AI模式、Safari智能标签管理、消息与日历的AI辅助等多项功能,并在Photos中引入更强大的图像修复与扩展能力。
Echo-Infinity是由香港中文大学等机构提出的实时无限视频生成框架,通过可学习的演化记忆查询器和统一相对位置编码,首次实现了24小时超过130万帧的稳定实时视频生成。