Felejtsd el a tökéletes prompt mítoszát. 2026-ban a mesterséges intelligencia használata már nem a szavak csiszolgatásáról, hanem a kontextus tudatos építéséről és az eszközök rendszerbe szervezéséről szól. A Google Gemini piaci részesedése az elmúlt évben megnégyszereződött, de a felhasználók 99%-a még mindig csak felszínesen kapargatja a benne rejlő lehetőségeket. Ebben a cikkben megmutatjuk, hogyan építs komplex munkafolyamatokat a Gems, a Canvas és a NotebookLM háromszögében.
A kontextus a király
Emlékszel még 2024-re, amikor mindenki promptmérnök akart lenni? Nos, az a korszak véget ért. Ma már nem az a kérdés, hogy mennyire választékosan tudsz megkérni egy nyelvi modellt a feladatra, hanem az, hogy milyen minőségű kontextust biztosítasz számára. A Gemini legújabb frissítései – a multimodalitás, a Gems és az interaktív Canvas felületek – teljesen átírták a játékszabályokat.
A mivagyunk.hu szerkesztősége szerint a következő szint a kontextusmérnökség. Ez azt jelenti, hogy nem egyetlen kérdést teszel fel, hanem egy egész tudásbázist és szabályrendszert adsz az MI kezébe, mielőtt az első karaktert leütné. Nézzük meg, hogyan működik ez a gyakorlatban, és hogyan spórolhatsz meg vele heti több órát.
A multimodalitás valós ereje: Több mint szöveg
A Gemini egyik legnagyobb versenyelőnye a valódi multimodalitás. Ez nem csak azt jelenti, hogy képeket is fel tud dolgozni, hanem azt, hogy a bemeneti és kimeneti csatornák teljesen átjárhatók. Szöveg, hang, kép, videó – mindegy neki.
A rendszer képes akár 1 millió token feldolgozására is (ez nagyjából a teljes Harry Potter-sorozat terjedelme), de a lényeg nem a mennyiségben, hanem a minőségben rejlik.
Gyakorlati példa: A vizuális tanulás új szintje
Képzeld el, hogy van egy 80 oldalas PDF-ed a kvantumszámítógépekről. Ahelyett, hogy csak összefoglalót kérnél (amit bármelyik modell tud), a Gemini-vel létrehozhatsz egy interaktív tanulási felületet.
- Input: A PDF dokumentum.
- Parancs: „Készíts egy interaktív felületet, ahol gombokkal vezérelhetem a kvantumállapotokat.”
- Output: Egy működő, kattintható dashboard, ahol a szuperpozíciót vagy az összefonódást (entanglement) vizuálisan, animációkkal kísérve próbálhatod ki.
Ez a fajta vizualizáció (amit a motorháztető alatt a Nano Banana Pro és a Canvas technológia hajt) sokkal mélyebb megértést tesz lehetővé, mint egy sima szöveges magyarázat.
Gems: A személyre szabott MI-munkatársaid
A Gems funkcióval létrehozhatsz olyan speciális, újrahasznosítható MI-perszónákat, amelyek emlékeznek a preferenciáidra és a specifikus szabályaidra. Ezek nem egyszerű mentett promptok, hanem mini-alkalmazások a Gemini-n belül.
Hogyan építs saját pénzügyi asszisztenst?
Unod a költségelszámolások manuális pötyögését? Íme a recept:
- Létrehozás: Nyisd meg a Gems menüt, és hozz létre egy Költségfigyelő nevű gemet.
- Instrukciók: Add meg neki, hogy minden feltöltött képet (nyugtát) elemezzen, és szedje ki belőle a dátumot, a tételt, az összeget és a kategóriát.
- Tudásbázis: Nem szükséges extra fájl, de megadhatsz neki kategória-szabályokat (pl. „a kávé mindig ‘Reprezentáció’ legyen”).
Ezután elég csak befotóznod a gyűrött blokkokat egy üzleti útról, és a rendszer automatikusan, hiba nélkül táblázatba rendezi őket. Sőt, ha a Canvas funkcióval kombinálod, kérhetsz tőle egy komplett pénzügyi dashboardot is, ahol grafikonon látod a költéseidet.
MIPRO TIPP: A Gems igazi ereje akkor jön ki, ha komplex szabályrendszereket adsz meg. Például egy Kertész asszisztens Gemnek feltöltheted a kerted alaprajzát, a helyi klímaadatokat (pl. Magyarország, Alföld), és onnantól kezdve elég csak egy fotót küldened egy kókadozó növényről. Az MI nem általános tanácsot ad majd, hanem olyat, ami figyelembe veszi, hogy nálad déli fekvésű a terasz és agyagos a talaj.
A tartalomgyártás új motorja: Notebook LM + YouTube integráció
Tartalomgyártóként vagy marketingesként a legnagyobb kihívás a konzisztencia és a kutatás. A Gemini és a Notebook LM összekapcsolása ezen a téren verhetetlen.
A folyamat a következő:
- Forrásgyűjtés: Töltsd be a Notebook LM-be a legjobb teljesítményű korábbi anyagaidat (videók linkjei, blogposztok, analitikai jelentések).
- Stratéga Gem: Hozz létre egy Tartalom stratéga Gemet, ami közvetlenül hozzáfér ehhez a Notebookhoz.
- Generálás: Amikor új ötletet kérsz, az MI nem a nulláról indul, hanem a te stílusodban, a te adataidra alapozva javasol témát.
Ha például a vibe coding a téma, a rendszer a korábbi sikeres videóid szerkezete alapján javasol forgatókönyvet. A Canvas nézetben pedig úgy szerkesztheted a szöveget, mint egy Google Docban, de kérhetsz tőle azonnali módosításokat is (pl. „legyen a bevezető rövidebb és csattanósabb”).
Deep Research: Amikor az MI tényleg dolgozik helyetted
A Google Deep Research funkciója (mélykutatás) talán a leginkább alulértékelt eszköz. Ez egy ágens-alapú modell, ami nem csak válaszol, hanem cselekvési tervet készít.
Ha azt kéred tőle: „Kutasd fel a magyarországi hiperlokális terménycserélő appok piacát”, akkor:
- Feltérképezi a fórumokat, Reddit szálakat, versenytársakat.
- Elemzi a felhasználói panaszokat.
- Összegzi a monetizációs lehetőségeket.
- És mindebből egy átfogó jelentést készít forrásmegjelöléssel.
Ez nem egy 5 másodperces válasz, hanem egy alapos, akár percekig tartó kutatómunka eredménye, ami egy junior elemző több napos munkáját váltja ki.
Startup ötletből befektetői prezentáció 20 perc alatt
Hogy megmutassuk ezeknek az eszközöknek a szinergiáját, nézzünk végig egy elméleti folyamatot. Egy kertészeti terménycserélő app létrehozását.
- Validáció (Deep Research): Az MI feltúrja a netet, és megerősíti, hogy valós probléma a „túl sok cukkini, de nulla paradicsom” helyzet a hobbikertészeknél.
- Prototípus (Canvas): A Gemini kódolási képességeivel a Canvasban létrehozol egy működő, kattintható prototípust, ami bemutatja az app működését.
- Arculat (Képalkotás): Generálsz egy logót és látványterveket az apphoz.
- Pitch Deck (Notebook LM): A kutatási adatokat és a prototípust betöltöd a Notebook LMbe, ami ezek alapján megírja a befektetői prezentáció szövegét és felépíti a diákat.
Ez a stack-szemlélet. Nem külön-külön használod az eszközöket, hanem egyetlen összefüggő láncra fűzöd fel őket.
Ne légy szerszámosláda-tulajdonos, légy építész!
A mivagyunk.hu üzenete egyértelmű. 2026-ban nem az nyer, aki ismeri az összes MI-eszközt, hanem az, aki képes ezeket rendszerbe szervezni. A Gemini jelenlegi állapota már nem csak egy okos chatbot, hanem egy komplett operációs rendszer a munkához.
Ne elégedj meg azzal, hogy megkérdezed, milyen idő lesz holnap. Építs Gemeket, használd a Canvast a közös gondolkodásra, és hagyd, hogy a Deep Research elvégezze a piszkos munkát. A jövő nem a promptokban, hanem a munkafolyamatokban van.
