Lancarkan Gemini 3 — Tanpa Pemasangan, Tanpa Akaun Diperlukan

Anda tidak memerlukan projek Google Cloud. Anda tidak memerlukan kunci API. Anda malah tidak perlu log masuk — melainkan anda mahukan sejarah berterusan atau memori tersuai. Gemini 3 sudah tersedia dan siap di antaramuka MidassAI. Panduan ini membawa anda melalui sembang sebenar pertama anda — dengan konteks berfungsi, penaakulan berbilang pusingan, dan panggilan alat asli — dalam kurang lima minit. Setiap langkah menggunakan persekitaran produksi langsung (v3.1.2 setakat Jun 2024), bukan sandbox atau demo.

Langkah 1: Buka Antaramuka (0:00–0:25)

Pergi ke https://app.midassai.com. Jika anda baru, langkau pendaftaran — klik “Continue as Guest”. Anda akan mendarat terus dalam antaramuka sembang dengan Gemini 3 dipilih terlebih dahulu sebagai model aktif (semak drop-down pemilih model di sudut kanan atas — ia harus baca gemini-3-pro atau gemini-3-flash, bergantung pada wilayah dan tier kuota anda).

⚠️ Perangkap untuk dielakkan: Jangan klik “Try Gemini 2” atau “Switch to Claude”. Model-model itu kekurangan mod output berstruktur Gemini 3, penguatkuasaan skema JSON, dan routing carian web terbina dalam. Sahkan ID model berakhir dengan -3.

Langkah 2: Hantar Prompt Pertama Anda (0:26–1:40)

Taip prompt tepat ini — ia direka untuk mencetuskan tiga perilaku utama Gemini 3 sekaligus:

List three underrated cities in Southeast Asia for digital nomads. For each, give: (1) average monthly rent for a 1BR apartment near coworking spaces, (2) reliable LTE/5G coverage score (1–10), and (3) one local cultural norm that surprises Western visitors. Format as valid JSON with keys "city", "rent_usd", "coverage_score", and "cultural_norm".

Tekan Enter. Gemini 3 akan menjawab dalam ~1.8 saat (latensi median pada pelayan EU). Anda akan melihat:

Blok JSON diserlahkan sintaks yang kemas (bukan pagar kod markdown — JSON boleh laksana mentah),
Lencana halus “✅ Verified schema” di sebelah respons,
Dan tag “🔍 Search used” sebaris — menunjukkan ia menarik data sewa masa nyata dari Numbeo dan metrik liputan dari Opensignal.

Ini bukan halusinasi. Ia berlandaskan fakta, ditaip, dan boleh dikesan.

Langkah 3: Aktifkan Susulan Sedar Konteks (1:41–3:10)

Klik butang “+ Add context” di bawah kotak input. Tampal snippets ini:

I’m planning a 3-month rotation across these cities. My budget is $1,800/month total, including rent, food, and transport. Prioritize places where I can work reliably without tethering.

Sekarang tanya:

Re-rank the cities by fit for my budget and connectivity needs. Show net monthly surplus/deficit.

Gemini 3 akan:

Mengingat semua entri JSON sebelum ini (tidak perlu tampal semula),
Mengira semula jumlah menggunakan kadar pertukaran langsung (contohnya, IDR → USD melalui API XE),
Mengeluarkan senarai berpangkat baru dengan medan surplus_usd dan deficit_usd — sekali lagi, JSON ketat.

💡 Mengapa ini berjaya: Gemini 3 mengekalkan konteks berjenis yang mempunyai keadaan merentas pusingan — tidak seperti v2, yang memerlukan perintah /context eksplisit atau suntikan semula JSON manual.

Langkah 4: Cetuskan Panggilan Alat (3:11–4:20)

Taip:

Compare flight prices from Berlin to each of those three cities for departures between July 10–15, 2024. Return only origin, destination, cheapest nonstop fare, and airline.

Gemini 3 akan menjemput secara automatik alat flight_search nya (diintegrasikan dengan API Partner Skyscanner). Anda akan melihat:

Pemutar pemuatan berlabel “Fetching live fares”,
Kemudian jadual di dalam sembang — bukan pautan, bukan ringkasan — dengan harga masa nyata, dikemas kini setiap jam.

Tiada salin-tampal. Tiada penukaran tab. Hasil alat dihurai, dinormalkan, dan disematkan — siap untuk pertanyaan seterusnya anda seperti “Which option gives me the most workdays left in July?”

Langkah 5: Eksport & Guna Semula Sesi Anda (4:21–5:00)

Klik menu ⋯ → “Export as JSON Schema”. Anda akan mendapat fail .json yang mengandungi:

Sejarah perbualan penuh (dengan cap masa dan ID model),
Semua metadata panggilan alat (tool_used, api_version, latency_ms),
Dan definisi skema struktur respons yang mematuhi OpenAPI 3.1 boleh guna semula.

Anda boleh palam skema ini terus ke pengesahan zod aplikasi Next.js anda atau suapkan ke JsonOutputParser LangChain.

Intipati Utama

Sesuai UntukDevelopers, product managers, and ops teams building AI-native workflows

Masa Untuk NilaiUnder 5 minutes, zero config

Pembeza UtamaStateful JSON + live tool chaining in one turn

Siapa yang patut menggunakan ini

Jurutera frontend yang menghantar ciri AI yang memerlukan output boleh ramal, ditaip — bukan teks bebas.
Pengurus produk yang mengesahkan aliran kerja berkuasa LLM sebelum berkomitmen kepada integrasi backend.
Pengasas startup yang menjalankan PoC lean: jika MVP anda memerlukan pemlandasan, penggunaan alat, dan output berstruktur, Gemini 3 memotong masa pembangunan ~70% berbanding menyambung lapisan RAG + panggilan fungsi yang berasingan.

Ia bukan untuk pengguna yang memerlukan analisis dokumen konteks panjang (>128K token) — itu adalah domain Gemini 3 Ultra. Dan ia bukan untuk penggunaan luar talian; Gemini 3 memerlukan lapisan inferens diuruskan MidassAI (yang mengendalikan had kadar, routing fallback, dan semakan pematuhan skema secara automatik).

Mulakan dengan MidassAI

Seterusnya

Sebaik sahaja anda melengkapkan lima minit ini, anda akan mempunyai asas yang berfungsi. Dari sini, lanjutkan dengan:

Slot memori tersuai: Lampirkan keutamaan pengguna (“memilih pilihan vegetarian”, “alergi: kacang”) kepada sembang masa depan,
Pengawal prompt: Kuatkuasakan dasar keselamatan (contohnya, “jangan sekali-kali mencadangkan nasihat perubatan”) melalui arahan @policy sebaris,
Penilaian batch: Muat naik 50 prompt ujian dan bandingkan ketepatan Gemini 3 berbanding model legasi anda — dengan penyerlahan diff sisi demi sisi.

Tiada lapisan abstraksi. Tiada config YAML. Hanya prompt → respons → tindakan. Itulah janji Gemini 3 — dan ia bermula sekarang.

Panduan Pantas Gemini 3: Sembang Pertama Dalam 5 Minit