Nano Banana Pro 錦囊妙計：資訊圖表生成的工程化方法

課程說明

我有次進公司看到同事在用上古時代的 "Visio" 繪製交互功能流程圖。我問他畫了多久，他說很久 (講的時候還無意識的搖頭)，而且畫了 5 個版本。我當下看到真的傻眼，我叫他改用 Nano Banana Pro 重畫一次，他們還沒嘗試，就直接問我說：「但是那個畫出來的圖不能改耶！」我直接回：「誰說的？」就在我的指導之下，讓他親手用 Gemini 生圖，就在他們親眼看到成果後，所有小伙伴們都驚呆了！😲

我相信已經有許多資訊工作者開始嘗試用 AI 產生圖表，但實際成果往往不穩定：風格無法一致、結構容易崩壞、文字錯亂，甚至生成內容與原始資訊脫鉤。問題不在工具，而在對 AI 生圖本質的理解完全錯位。

許多人以為只要「下對提示詞」，AI 就能自動產出可用的圖表，結果卻陷入反覆嘗試、反覆修正、反覆重來的惡性循環。時間被浪費在微調視覺，而不是思考資訊本身。這正是資訊工作者最昂貴、卻最常被忽略的隱性成本。

資訊圖表並不是「畫圖」，而是「將結構化資訊轉譯為視覺系統」。只要結構不清楚、邏輯未定型，任何 AI 生圖模型都只能猜測你的意圖，幻覺與失真是必然結果。若仍以設計工具思維或提示詞技巧切入，只會不斷踩中不可控的陷阱，卻誤以為是自己「還不夠會用 AI」。

本課程的核心，不是教你怎麼跟 AI 溝通，而是先重建你「如何表達資訊」的方式。從 Nano Banana Pro 的底層邏輯出發，系統性拆解 AI 圖表生成的運作模型，清楚說明 Gemini 3 Pro Image 類模型如何理解結構、層級、風格與版面，並指出哪些條件一旦缺失，結果必然失敗。

課程將帶你建立一套工程化的生成流程：每一步都有目的、每一個輸入都有意義、每一次產出都可預期。這不僅讓你能穩定生成圖表，更重要的是，讓圖表成為可維護、可重製、可在團隊中複製的工作產物，而非一次性的視覺消耗品。

如果你的工作需要產出流程圖、架構圖、需求圖、時序圖、簡報圖表或專業文件，那麼學會「正確地用 AI 生成圖表」已不再是加分技能，而是避免效率崩盤的基本能力。

這不是一堂設計課，也不是提示詞表演，更不是炫技示範。這是一堂專為資訊工作者打造的「圖表生產力重構課」，目標只有一個：讓你徹底掌握 AI 圖表生成的可控性，從此不再被工具牽著走。

課程特色

• 工程化導向：以資訊圖表為核心產出，建立可重複、可維護、可預期結果的 AI 生圖流程
• 掌握底層邏輯：從模型運作與幻覺成因切入，而非停留在提示詞技巧層級
• 結構驅動生成：示範如何以結構化描述穩定轉譯為視覺，而非反覆試誤生圖
• 風格一致性控制：系統性說明風格穩定的決定要素，適用於系列圖表與專業文件
• 實務場景導向：全面涵蓋 PM、工程、架構文件中最常見的圖表類型
• 提示詞大全：本課程將附贈上百條經過驗證的 Nano Banana Pro 提示詞大禮包
• 邊界清楚：明確指出 AI 不適合直接生成的圖表類型，避免錯誤使用與時間浪費
• 回放學習：90 天無限回看，幫助消化與反覆練習，強化學習效果
• 社群支持：專屬 Discord 頻道，提供學員交流與互動的地方

課程主題

• 瞭解 Nano Banana Pro 的底層邏輯

  • AI 幻覺的主要來源與成因
  • 為什麼 AI 生圖的本質不是畫圖
  • 風格一致性的決定性因素
  • Gemini 3 Pro Image 模型的運作特性
  • 高品質圖像生成的核心觀念

• 資訊工作者的隱藏成本

  • 為什麼 Visio 與 PPT 是低效率選擇
  • 設計資訊圖表的真實時間與維護成本

• 生成資訊圖表的工程化技巧

  • AI 生圖 SOP（標準作業流程）
  • 結構化描述轉換為視覺的關鍵策略
  • 生成風格一致的資訊圖表
  • 避免文字錯亂的關鍵控制點
  • 高效編修圖片中文字的三種實務方法

• 各類資訊圖表生圖示範

  • 系統架構圖、C4、網路拓樸圖
  • 流程圖、時序圖、類別圖、狀態圖、ER 圖
  • 使用者旅程圖、需求圖、時間軸、象限圖
  • 雷達圖、折線圖、直方圖
  • 理解不適合直接文字生圖的圖表類型

• 九大實務應用場景

  • 系統架構概念圖與跨角色溝通視覺化 (工程／產品／商務共用)
  • 中小尺寸視覺元件快速生成 (Icon、Illustration、UI 素材)
  • 軟體 IT 專業文件生成 (SA／SD／PG／PM)
  • 產生低擬真結構線稿 (Wireframe)
  • 聰明製作網頁雛形 (Prototype)
  • Mermaid 與 Draw.io 風格轉化
  • 簡報圖表生成與後續文字編修
  • 原始碼分析並生成呼叫時序圖
  • 專業履歷視覺化

適合對象

• 軟體工程師、系統分析師、系統架構師
• 產品經理、專案經理、技術主管
• QA 工程師、測試工程師
• 網站企劃、SEO 工程師、業務
• 經常需要產出架構圖、流程圖、說明文件者
• 想降低圖表製作與維護成本的資訊工作者
• 不以設計為本業，但需要大量圖表輸出者

預期效益

• 建立正確的 AI 圖表生成認知模型
• 能解釋並預測 AI 生圖失敗的原因
• 以 AI 取代傳統圖表工具的低效率流程
• 掌握風格一致性與結構穩定性的控制方法
• 建立可在團隊與專案中複製的圖表生成方法

講者簡歷

多奇數位創意有限公司 技術總監 Will 保哥

• 2024 年獲選 ML/Gen AI (Google Developer Expert) 谷歌開發專家
• 2019 年獲選 Microsoft Regional Director (RD) 微軟技術社群區域總監
• 2018 年榮獲 Angular/Web GDE (Google Developer Expert) 谷歌開發專家
• 2008 至今連續 18 度當選 Microsoft MVP 微軟最有價值專家 (Developer Technologies)。
• 2013 年曾獲選第 6 屆iT邦幫忙鐵人賽【iT邦幫忙鐵人賽年度大獎】、【開發技術組年度鐵人】、【iT邦幫忙鐵人賽優選】三項殊榮。
• 熟悉 Angular、JavaScript、.NET、C#、ASP.NET MVC、Go、Docker、Kubernetes 相關技術。擅長 DevOps 與組織文化建立、軟體團隊建構與管理。
• 曾擔任 Visual Studio 2010 上市發表會講師、MSDN 講座講師、TechDays Taiwan 2010~2015 講師、TechEd China 2011, 2013 講師。
• 出版著作有 ASP.NET MVC 2 開發實戰、Windows Phone 開發實戰、ASP.NET MVC 4 開發實戰等書籍。
• 部落格: https://blog.miniasp.com/
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