Google Colab 升級 Gemini：新增學習模式，不直接給程式碼改當私教

平時用 AI 輔助寫程式碼，很多人都有個共同的苦惱：AI 倒是毫不客氣地甩出一整屏現成程式碼，複製貼上確實跑通了，但底層邏輯自己其實完全沒搞懂。

下次再遇到類似的問題，腦子裡還是一片空白。現在，Google 打算給這種「餵飯式」的寫程式碼體驗踩一腳剎車。

Google 在自家的雲端開發環境 Colab 中，為內建的 Gemini 助手推出了兩項關鍵更新：學習模式（Learn Mode）以及自定義指令（Custom Instructions）。

這兩項更新的目標很明確，就是讓 AI 從一個單純的程式碼生成器，轉變成隨時待命的私人程式設計家教。

不直接給答案，而是手把手拆解

這次上線的 Learn Mode，可以直接在 Colab 的 Gemini 聊天窗口裡一鍵開啟。

它的邏輯和普通對話完全不同。以往你丟擲一個報錯或需求，AI 會直接給你一段現成的解決方案；但在 Learn Mode 下，Gemini 不會直接給可複製的程式碼塊，而是把複雜的問題拆解成一步一步的操作指引。

它會一邊解釋背後的底層概念，一邊引導你自己敲出那幾行程式碼。說白了，它更像是在輔導你做實驗，而不是替你把作業寫完。

無論你是想快速摸清一個新框架用法的老程式設計師，還是剛接觸 Python 的程式設計新手，這種循序漸進的引導方式都要比直接抄程式碼紮實得多。

把 AI 設定直接縫進 Notebook

支援 Learn Mode 跑起來的基礎，是另一項功能：Custom Instructions。

開發者現在可以直接在 Gemini 聊天框裡為當前環境設定規則。比如要求它必須遵從特定的程式碼風格、嚴格按照大學課程的大綱來回答，或者在講解過程中只能呼叫某個指定的演算法庫。

最有意思的地方在於，這些自定義指令是直接儲存在 Notebook 級別的，而不是綁死在個人賬號裡。

這意味著當你把自己的 Colab Notebook 連結分享給同事、學生或開源社群時，你為 Gemini 調配好的行為習慣也會跟著筆記本一起打包帶走。

對方點開你的專案時，調用出來的 Gemini 就會自動遵循你設定好的教學路線或開發規範，大家面對的是同一個定製化 AI。

為什麼重要

我們認為，Google 這次最聰明的舉動，不是做出了多麼驚豔的模型能力，而是精準抓住了 Colab 最核心的護城河：分享與社群。

長期以來，教育機構和科研團隊之所以離不開 Colab，就是因為發一個連結就能讓所有人獲得完全一致的執行環境。現在 Google 把 AI 的行為偏好也變成了這個執行環境的一部分，相當於把教學大綱和導師配置也一併開源了。

對高校教師和教程創作者來說，這絕對是個神器。你再也不用在文件開頭反覆叮囑「請大家用某某引數提問」，只要在 Notebook 裡設好規則，學生的 AI 就會老老實實扮演助教角色。

對行業而言，這也給其他雲端 IDE 和 AI 程式設計助手提了個醒。單純卷程式碼生成速度的階段正在過去，如何適應教育、團隊規範和協作傳承，正在成為新的競爭點。

不過它的侷限性也很實在：這種模式極度依賴學習者的自律。如果使用者只想趕在截止時間前交差，他們完全可以切回普通模式去快速扒程式碼。怎麼在啟發學習和生產效率之間找到平衡，依然要看具體使用場景來決定。