先講結論：我不是要踩 Gemini。我付費用了它快一年，它幫我省了很多時間，在很多場景下它到現在還是很強。
但 Claude 讓我看到 AI 可以做到的事，跟我原本以為的完全不是同一個等級。
這篇想講的就是這個落差。
我原本的 AI 工具組合
我的工作是品牌的營運規劃跟團隊管理，白話講就是什麼都要碰——廣告投放、銷售頁規劃、數據分析、市場調查、團隊協調。事情雜、節奏快，所以 AI 對我來說不是「玩玩看」的東西，是每天真的在用的工具。
我的習慣是這樣分的：需要查資料、找數據的時候用 Perplexity，它在搜尋跟引用來源這塊確實很強；但日常主要的工作對談——寫文案、做分析、討論策略，我都是丟給 Gemini。兩個都是付費版。
拿 Gemini 做的事大概就這些：
廣告文案跟銷售頁規劃。我們每週都在投廣告，素材需求量很大。丟一個產品方向跟受眾描述給 Gemini，它可以跑出還不錯的初稿，我再調整語氣跟細節。銷售頁的架構也是先讓它拉一版出來，比從零開始快很多。
營收報表跟廣告數據。把後台的數字丟進去，請它幫我抓趨勢、找異常、比較不同檔期的表現。比自己盯 Excel 快很多。
市場調查。要上一個新品之前，先請它幫我掃一輪市場上有什麼類似的東西、價格帶落在哪、消費者在意什麼。不能完全當準，但至少有個方向。
各種日常問答。寫個信、查個東西、想個活動架構，零零碎碎的事情問它就好。
Perplexity 負責找資料，Gemini 負責幹活，這樣搭配用了大概一年，我覺得很夠了。AI 對我來說就是一個「很聰明的對話對象」——我問，它答，答得不錯，效率很好。
我沒想過要換。
某支影片打開了新的想像
某天滑到一支介紹 Claude 的影片。當時心裡想的是：AI 工具我也用了一年了，能差到哪去？不就是換一個模型回答問題嗎。
但那支影片展示的東西不太一樣。
它不是在比較誰回答比較厲害。它展示的是 AI 可以直接在你的電腦上執行任務——不是用講的，是真的動手做。
我當下的反應是半信半疑，但也就花幾分鐘的事，試試看不虧。
對話品質有差，但這不是重點
裝好 Claude 之後，我先拿平常在做的事測試。
同一個廣告文案的需求，我用差不多的 prompt 分別丟給 Gemini 和 Claude。Gemini 給的東西一如既往地穩，格式正確、重點有抓到，但就是有一種「模板感」。Claude 跑出來的版本不太一樣——它會自己去考慮這段文案是要放在哪個平台、受眾看到的時候前後文是什麼、閱讀的情境是滑手機還是坐在電腦前。
講白了就是，Gemini 寫的文案像是「一個很會寫文案的 AI 寫的」，Claude 寫的比較像「一個真的做過行銷的人寫的」。
但說實話，如果差異只到這裡，我不會寫這篇文章。對話品質好個 20%、30%，了不起就是省改稿的時間。不是什麼天翻地覆的事。
真正讓我改變想法的，是完全另一個維度的東西。
它能直接動手做事——這才是分水嶺
某天我想整理電腦裡的「下載」資料夾。
你知道那種狀況——各種 PDF、圖片、壓縮檔、截圖、Excel 表格，什麼都往裡面丟，完全沒有整理過。打開看到一整片混亂，每次都想說「改天再弄」，然後永遠不會有那一天。
我那時候已經在用 Claude Code（Claude 的終端機版本），就隨口跟它說了一下這件事。
它沒有丟給我一篇「如何整理資料夾的五個技巧」。
它直接去讀了我下載資料夾裡的所有檔案，分析了每個檔案的類型、名稱、日期，然後跟我說：「我建議用這幾個分類來整理，你看一下這樣分可以嗎？」
它先把分類依據列出來讓我確認——不是自己亂搞，而是先問過我才動手。我看了一下覺得合理，說好，它就自動把幾百個檔案歸到對應的資料夾裡。
整個過程大概五分鐘。
我在螢幕前坐了一下，因為我突然意識到：過去一年我對 AI 的理解是錯的。
我一直把 AI 當成「一個很聰明的聊天對象」。但 Claude 做的這件事不是聊天。它是在我的電腦上，幫我完成一個我一直拖著沒做的工作。
這不是特例，是日常
整理資料夾只是一個開始。用了一段時間之後，我發現它能做的事遠比我想像的多。
現在我的工作流程是這樣的：我提一個需求，Claude 會直接提議可以怎麼做。不是那種「你可以考慮以下三個方向」的建議式回答——它會給我一個具體的執行方案，包括步驟、可能遇到的問題、需要什麼資料。
然後只要我說「好，就這樣做」，它就自己跑完了。
讀檔案、寫腳本、執行、存檔、整理結果，一條龍自動化完成。
過去一年用 Gemini 的時候，同樣的事情我得自己拆成好幾步：先問 AI 怎麼做、照它的建議手動操作、中間出問題再回去問、來來回回修正。一件事搞個半天是常態。
現在同樣的事情，我只需要把需求講清楚，然後授權它去做。AI 從「回答我的問題」變成「幫我完成工作」。這是本質上不同的事。
所以差別到底在哪
用了一段時間之後，我自己歸納的結論是這樣：
Gemini 是一個非常厲害的「對話型 AI」。你問它問題，它回答得又快又好。文案、分析、翻譯、摘要，這些它到現在還是很強。如果你的需求就是「我需要一個很聰明的人可以隨時問」，Gemini 完全夠用。
Claude 是一個「執行型 AI」。它不只是回答你，它可以真的去做事。操作你的電腦、管理你的檔案、寫程式來自動化流程、串接其他工具——這些能力讓它從「聊天工具」變成「工作助手」。
一句話總結：Gemini 回答問題，Claude 解決問題。
不是說 Gemini 不好，是它們在做的事情根本不一樣。
一個是跟你討論，另一個是幫你執行。
一個是「你問，我答」——你要自己去判斷、自己去執行。另一個是「你說目標，我來想辦法、然後幫你做完」——從思考到執行，它都能參與。
如果你現在正在考慮
如果你現在用 AI 主要是問問題、產文案、整理資料，那你的狀態跟半年前的我一模一樣。你已經拿到了 AI 最基礎的價值，但你可能還不知道它能做到什麼程度。
我也不是說每個人都應該馬上換到 Claude。這取決於你需要 AI 幫你做什麼。如果你就是需要一個回答問題的助手，Gemini 很好。
但如果你跟我一樣，工作裡有很多重複性的流程、需要處理大量的資料、希望 AI 能真正分擔你的工作量，而不只是陪你聊天——那你可以認真考慮試試看。
這個差異不是用講的能理解的。自己用一次就知道了。
系列預告
這是我的 Claude 使用心得系列的第一篇。後續會持續分享：
- Claude 有哪些核心功能？分別適合什麼場景？
- 我實際的工作流程是怎麼搭建的？
- 新手怎麼從零開始上手？
如果你也在思考怎麼把 AI 用得更深，可以追蹤這個系列，有新文章會持續更新。