2026年2月7日星期六

Gemini in Chrome 一周体验:四个高效场景与避坑指南

文章分享了作者使用Chrome内置Gemini AI一周后的核心心得。重点不是启用方法,而是四个提升效率的实际场景:1. 长文速筛,用AI生成大纲快速判断价值;2. 视频内容提取,无需字幕直接获取要点;3. 跨标签页信息对比与聚合;4. 无缝集成AI绘图。同时指出其不适于深度对话、隐私页面及复杂自动化。核心价值在于"零距离"获取网页上下文,减少切换负担。

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本文字数 2578,阅读大约需 5 分钟

一周前,Google 终于把 Gemini 装进了 Chrome。

消息一出,于是能看到各种教程刷屏,都在教怎么启用这个功能。

很多新功能的命运都是这样:「发布时万众瞩目,一周后无人问津」。

不是功能不好,是很多人没找到真正适合自己的使用场景。

启用只是第一步,关键是怎么把它用起来,用出价值。

工具的价值,从来不在于功能有多炫,而在于它能否真正解决自己的实际问题。

这篇文章,我不打算再教你怎么启用,而是分享我自己实际在用的四个实用场景。

或许能给你一些启发。

先说一个本质问题:为什么需要浏览器内置 AI?

我们已经有了 ChatGPT、Claude、Gemini、Kimi 等众多 AI……为什么还需要一个「浏览器内置的 AI」?

我的答案是:上下文零损耗

举个例子你就明白了👇

场景
独立 AI 窗口
Gemini in Chrome
想问「这篇文章的核心观点是什么」
复制文章 → 切窗口 → 粘贴 → 提问
直接问,它已经「看到」了
想对比几个方案的优劣
手动复制多个页面的信息 → 粘贴整理
直接问「帮我对比这几个标签页的内容」

看起来只是省了几步操作。

但实际上,省掉的是上下文切换的认知负担

你不需要在「阅读」和「提问」之间反复跳转,不需要担心复制漏了关键信息,也不需要手动整理多个来源的内容。

AI 就在你浏览的那个页面上,它能看到你看到的一切。

这种「零距离」的协作方式,是独立 AI 窗口做不到的。

img

场景一:长文速筛——快速判断一篇文章值不值得读

信息过载是这个时代的通病。

每天刷到的文章、推送、链接,多到根本看不完。

很多时候,花了 10 分钟读完一篇长文,最后发现——「就这?」

时间已经花出去了,收不回来。

之前我是怎么做的?

靠「快速浏览」来判断。

先扫一眼标题,再看看小标题,翻到结尾看看结论……

但这种方式很容易出问题:要么漏掉真正有价值的内容,要么被标题党骗进去,浪费时间。

现在我是怎么做的?

打开一篇文章,按下 Ctrl + G(Windows)或 Control + G(Mac),唤起侧边栏的 Gemini。

img

然后直接发送这段提示词:

请将提供的文稿整理为一篇结构完整的大纲笔记,帮助我快速把握文章的全貌。

要求:
1. 骨架与血肉:既要提炼文章的逻辑框架,又要保留关键细节和论述,确保信息完整。
2. 保留原味:尽量保留原文的关键词汇和生动表达,拒绝过度抽象或概念化。
3. 格式:仅输出最终的大纲笔记,不要包含任何行动建议或额外废话。
img

这里,我没有让它直接帮我总结全文,而是以完整大纲笔记的形式进行输出。

这样做的好处是,通过阅读输出的大纲笔记,我能知道这篇文章到底在讲什么,同时还能获取到关于文章的更多细节。

用于判断:「如果值得读,再细读;如果不值得,直接关掉,省下很多时间」。

这个场景,我几乎每天都在用。

场景二:视频速筛——不用看完,也能知道值不值得看

如果说长文还能快速浏览,视频就完全不行了。

一个 30 分钟的访谈、一个 1 小时的演讲,你不看完,根本不知道里面讲了什么。

而且视频没法「跳读」,只能从头看到尾。

之前我是怎么做的?

想快速了解一个视频的内容,得先想办法拿到逐字稿。

要么找带字幕的视频,用插件提取字幕;要么把视频下载下来,用通义听悟之类的工具转录。

即使借助 NotebookLM,能直接获取字幕,但步骤上还是有些繁琐,需要切换多个页面。

现在我是怎么做的?

直接在 YouTube 页面上唤起 Gemini。

然后发送下面这段提示词:

请将该视频拆解为一份详细的结构化大纲笔记(需要包含对应的时间戳)。

要求:
1. 完整还原文章的逻辑脉络和核心论点。
2. 保留原文中的关键术语和精彩引用,不要过度概括。
3. 旨在帮我判断该视频是否值得细看,因此需兼顾深度与可读性。

不需要下载,不需要插件,不需要逐字稿。

它会自动读取视频内容,然后输出一份结构化的大纲笔记。

img

通过阅读这份大纲笔记,我就能快速知道这个视频的主要内容是什么。

看到感兴趣的点,还可以直接点击对应的时间戳,进度条直接跳到对应位置。

这个使用场景,彻底改变了我获取视频内容的方式。

场景三:多标签页对比——跨页面信息一次聚合

选购、调研、比价时,最烦的就是在多个页面之间来回切换,手动对比信息。

比如,我想了解几个页面的综合信息,得开好几个标签页,然后在它们之间反复跳转,一边看一边记。

容易漏信息,也容易记混。

现在我是怎么做的?

打开 3-5 个相关页面。

唤起 Gemini,通过 @符号,选中目标页面,然后输入自己想问的任何问题。

img

它会自动读取所有打开的标签页,然后一次性输出结构化的结果。

img

这个场景,特别适合需要快速获取信息、做决策的时候。

场景四:无缝使用 Nano Banana Pro

Gemini in Chrome 集成了 Nano Banana Pro 的能力。

可以直接在侧边栏里完成生图或编辑图,不需要切换工具。

比如,这篇文章的封面图,就是通过这种方式生成的。

我在写完初稿后,直接在侧边栏里输入:

请根据当前页面,创建一张 Excalidraw 手绘风格公众号封面图,请给我具体的图片。

很快,图就出来了。

img

虽然这个功能不是刚需,但它确实让整个创作流程更流畅了。

不用再打开另一个网页,不用再在多个工具之间跳转。

一切都在浏览器里完成。

什么时候不该用 Gemini in Chrome

说了这么多好处,也得说说它的局限,以下是我个人觉得目前并不适合使用 Gemini in Chrome 的部分场景。

img

1、深度对话、复杂推理

Gemini in Chrome 的侧边栏,更适合「快问快答」。

如果你需要多轮深度对话,比如让 AI 帮你梳理一个复杂的思路,或者反复迭代一篇文章,还是用独立窗口的 Gemini 或 Claude 更合适。

侧边栏的空间有限,长对话会很不方便。

2、隐私敏感页面

在银行、医疗这类页面上,是否要让 AI「看到」你的内容,需要自己斟酌。

虽然 Google 承诺不会存储敏感信息,但谨慎一点总没错。

3、Auto Browse 自动化操作

这个功能目前还在早期,适合低风险的简单任务。

复杂操作还需观望,我自己试下来,觉得目前的 use case 比较鸡肋。

如何启用 Gemini in Chrome

说了这么多实用场景,如果你还没启用,这里简单说一下步骤。

根据 Google 官方文档(https://support.google.com/gemini?p=mws_gic_ga),使用 Gemini in Chrome 需要满足这些条件:

img

具体步骤:

1、更新 Chrome 至最新版,同时将浏览器语言设置为英文;

2、在 Chrome 地址栏输入 chrome://flags,搜索「glic」(gemini live in chrome),把相关权限都启用;

3、确保你的 IP 在美国

4、重启 Chrome

再次打开 Chrome,右上角可能就能看到 Gemini 的 logo 了。

img

不同账号、不同环境,可能会存在差异,如果没有生效。

Mac 用户,可以打开终端,输入这条命令强行设定:

open -n -a "Google Chrome" --args --variations-override-country=us
img

Windows 用户可以通过一个脚本一键开启,脚本地址获取地址:https://github.com/lcandy2/enable-chrome-ai

文档里有详细的安装步骤,照着一步步做即可。

img

写在最后

早在几个月前,OpenAI 也推出了类似的产品——Atlas 浏览器,功能上和 Gemini in Chrome 很相似。

但从我个人的使用体验来看, 更喜欢用 Chrome 一些,因为 Gemini 在语言质量上更自然一些。

如果你本身就喜欢 Gemini 的风格,Gemini in Chrome 会让你更喜欢。

这篇文章分享的四个场景,是我这段时间实际在用的。

它们不一定都适合你,但希望能给你一些启发,也能找到自己的最佳实践。

 

图片

以上,就是本文全部内容,如果觉得这篇文章对你有启发,点赞、比心、分享三连就是对我最大的支持,谢谢~

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OpenClaw & Antigravity Manager Setup Guide : Step-by-Step Tutorial

Guide to integrating OpenClaw with Antigravity Manager. Covering local AI API setup, model configuration (Claude/Gemini/GPT), and usage commands for enhanced, private AI assistance.

OpenClaw+Antigravity配置完全指南:从入门到精通

这篇文章会手把手教你配置OpenClaw+Antigravity,让你的AI工具使用体验提升一个档次。

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什么是OpenClaw+Antigravity?

OpenClaw是什么?

OpenClaw是一个开源的AI助手框架,包括:

  • Clawdbot:核心AI助手引擎
  • ClawHub:技能市场,提供各种扩展功能
  • 多平台支持:支持飞书、Telegram、Discord、WhatsApp等

Antigravity Manager是什么?

Antigravity Manager是一个AI API代理工具,可以让你通过本地服务访问多个AI模型(Claude、Gemini、GPT等),统一管理API密钥和请求。

项目地址:https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager

为什么要用这个组合?

把OpenClaw和Antigravity Manager结合使用,你可以:

  • ✅ 本地部署:所有数据在本地处理,保护隐私
  • ✅ 统一管理:一个工具管理所有AI模型
  • ✅ 成本控制:使用自己的API密钥,避免中间商加价
  • ✅ 灵活切换:随时切换不同的模型,无需修改代码
  • ✅ 技能扩展:通过ClawHub安装各种实用技能

前置准备

系统要求

  • macOS 10.15+、Windows 10+、或Linux
  • 至少4GB内存
  • 稳定的网络连接

需要准备的东西

  1. Antigravity Manager安装包
  2. AI模型的API Key(或独享账号)
  3. 基本的命令行操作能力

第一步:安装Antigravity Manager

macOS用户

  1. 访问Antigravity Manager Releases
  2. 下载最新版本的.dmg文件
  3. 双击.dmg文件,将应用拖入Applications文件夹
  4. 打开应用(首次打开可能需要在「系统偏好设置 → 安全性与隐私」中允许)

Windows用户

  1. 访问Antigravity Manager Releases
  2. 下载最新版本的.exe安装包
  3. 运行安装程序,按照提示完成安装
  4. 启动Antigravity Manager

Linux用户

  1. 访问Antigravity Manager Releases
  2. 下载最新版本的.AppImage.deb文件
  3. 给予执行权限并运行:
chmod +x Antigravity-Manager-*.AppImage
./Antigravity-Manager-*.AppImage

验证安装

启动后,应用会在本地运行一个API服务,默认地址:http://127.0.0.1:8045

在浏览器中访问这个地址,如果能看到管理界面,说明安装成功。

第二步:配置AI模型账号

Antigravity Manager需要你提供AI模型的API密钥才能工作。

方案1:使用官方API

Claude API

  1. 访问Anthropic Console
  2. 注册账号并绑定信用卡
  3. 创建API Key
  4. 复制保存

Gemini API

  1. 访问Google AI Studio
  2. 登录Google账号
  3. 创建API Key
  4. 复制保存

OpenAI API

  1. 访问OpenAI Platform
  2. 注册账号并绑定信用卡
  3. 创建API Key
  4. 复制保存

方案2:购买独享账号(推荐)

如果你不想自己申请API,可以购买独享账号:

🎁 推荐:Gemini 3 Pro独享账号12个月(支持反重力)http://maynorai.tqfk.xyz/item/23

优势:

  • ✅ 独享账号,无需担心限流
  • ✅ 支持Antigravity Manager
  • ✅ 12个月有效期
  • ✅ 性价比高
  • ✅ 即买即用

在Antigravity Manager中配置API Key

  1. 打开Antigravity Manager管理界面
  2. 点击「API Keys」
  3. 选择对应的AI服务商(Claude、Gemini、OpenAI)
  4. 输入API Key
  5. 点击「保存」

第三步:生成User Token

User Token是Clawdbot访问Antigravity Manager的凭证。

  1. 在Antigravity Manager界面中,点击右上角「User Tokens」
  2. 点击「创建新Token」
  3. 复制生成的Token(例如:sk-82bc103b51f24af888af525a7835e87c
  4. ⚠️ 重要:妥善保存这个Token,它只会显示一次!

第四步:配置Clawdbot

配置Claude Sonnet 4.5(默认模型)

这是最常用的模型,适合日常对话和代码生成。

# 添加local-anthropic provider
cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers["local-anthropic"] = {
  "baseUrl": "http://127.0.0.1:8045",
  "apiKey": "你的User_Token",
  "auth": "api-key",
  "api": "anthropic-messages",
  "models": [
    {
      "id": "claude-sonnet-4-5-20250929",
      "name": "Local Claude Sonnet 4.5",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 200000,
      "maxTokens": 8192
    }
  ]
}'
 > /tmp/clawdbot-temp.json && mv /tmp/clawdbot-temp.json ~/.clawdbot/clawdbot.json

# 设置为默认模型
clawdbot config set agents.defaults.model.primary "local-anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929"

注意:把你的User_Token替换成第三步生成的Token。

配置Claude Opus 4.5 Thinking(推理模型)

这是Claude的推理模型,适合复杂问题和深度思考。

cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers["local-anthropic-opus"] = {
  "baseUrl": "http://127.0.0.1:8045",
  "apiKey": "你的User_Token",
  "auth": "api-key",
  "api": "anthropic-messages",
  "models": [
    {
      "id": "claude-opus-4-5-thinking",
      "name": "Local Claude Opus 4.5 Thinking",
      "reasoning": true,
      "input": ["text"],
      "cost": {
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 200000,
      "maxTokens": 8192
    }
  ]
}'
 > /tmp/clawdbot-temp.json && mv /tmp/clawdbot-temp.json ~/.clawdbot/clawdbot.json

配置Gemini 3 Pro Image(多模态模型)

这是Google的多模态模型,支持图片识别和分析。

cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers["local-google"] = {
  "baseUrl": "http://127.0.0.1:8045/v1beta",
  "apiKey": "你的User_Token",
  "auth": "api-key",
  "api": "google-generative-ai",
  "models": [
    {
      "id": "gemini-3-pro-image",
      "name": "Local Gemini 3 Pro Image",
      "reasoning": false,
      "input": ["text", "image"],
      "cost": {
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 2000000,
      "maxTokens": 8192
    }
  ]
}'
 > /tmp/clawdbot-temp.json && mv /tmp/clawdbot-temp.json ~/.clawdbot/clawdbot.json

第五步:验证配置

检查模型列表

clawdbot models list

你应该看到:

Model                                      Input      Ctx      Local Auth  Tags
local-anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929 text       195k     yes   yes   default
local-anthropic-opus/claude-opus-4-5-thinking text    195k     yes   yes   configured
local-google/gemini-3-pro-image            text,image 1953k    yes   yes   configured

重启Gateway

clawdbot gateway restart

测试连接

clawdbot message send "你好,介绍一下你自己"

如果能正常返回回复,说明配置成功。

使用方法

使用默认模型(Claude Sonnet 4.5)

直接发送消息即可:

clawdbot message send "写一个Python脚本,打印Hello World"

切换到Opus Thinking模型

适合需要深度思考的复杂问题:

clawdbot config set agents.defaults.model.primary "local-anthropic-opus/claude-opus-4-5-thinking"
clawdbot gateway restart

切换到Gemini Image模型

适合需要图片识别的场景:

clawdbot config set agents.defaults.model.primary "local-google/gemini-3-pro-image"
clawdbot gateway restart

临时使用特定模型

不修改默认配置,临时使用某个模型:

# 使用Opus Thinking
clawdbot agent --model "local-anthropic-opus/claude-opus-4-5-thinking" --message "解释量子计算的原理"

# 使用Gemini Image
clawdbot agent --model "local-google/gemini-3-pro-image" --message "分析这张图片" --image ./photo.jpg

模型选择指南

Claude Sonnet 4.5

适用场景:

  • 日常对话
  • 代码生成
  • 文档编写
  • 快速问答

特点:

  • 速度快
  • 成本低
  • 质量高
  • 上下文窗口:200k tokens

Claude Opus 4.5 Thinking

适用场景:

  • 复杂推理
  • 数学问题
  • 算法优化
  • 深度分析

特点:

  • 推理能力强
  • 思考过程可见
  • 适合复杂问题
  • 上下文窗口:200k tokens

Gemini 3 Pro Image

适用场景:

  • 图片识别
  • 多模态任务
  • 文档分析
  • 设计评审

特点:

  • 支持图片输入
  • 超大上下文窗口
  • 识别准确
  • 上下文窗口:2000k tokens

高级配置

配置模型别名

给模型起一个好记的名字:

clawdbot config set agents.defaults.models."local-anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929".alias "我的Claude"

添加多个API Key

如果你有多个Antigravity账号,可以配置多个provider:

cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers["local-anthropic-2"] = {
  "baseUrl": "http://127.0.0.1:8045",
  "apiKey": "另一个User_Token",
  "auth": "api-key",
  "api": "anthropic-messages",
  "models": [...]
}'
 > /tmp/clawdbot-temp.json && mv /tmp/clawdbot-temp.json ~/.clawdbot/clawdbot.json

配置成本追踪

虽然本地API成本为0,但你可以设置虚拟成本来追踪使用量:

{
  "cost": {
    "input"0.003,
    "output"0.015,
    "cacheRead"0.0003,
    "cacheWrite"0.00375
  }
}

备份配置

cp ~/.clawdbot/clawdbot.json ~/.clawdbot/clawdbot.json.backup

恢复配置

cp ~/.clawdbot/clawdbot.json.backup ~/.clawdbot/clawdbot.json
clawdbot gateway restart

常用命令速查

# 查看模型列表
clawdbot models list

# 查看当前默认模型
clawdbot config get agents.defaults.model.primary

# 切换默认模型
clawdbot config set agents.defaults.model.primary "模型ID"

# 重启Gateway
clawdbot gateway restart

# 查看配置文件
cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers'

# 发送消息
clawdbot message send "你的消息"

# 临时使用特定模型
clawdbot agent --model "模型ID" --message "你的消息"

模型ID速查

local-anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
local-anthropic-opus/claude-opus-4-5-thinking
local-google/gemini-3-pro-image

故障排查

问题1:模型列表为空

原因:配置文件格式错误或路径不对

解决方法

# 检查配置文件
cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq '.models.providers'

# 如果返回错误,恢复备份
cp ~/.clawdbot/clawdbot.json.backup ~/.clawdbot/clawdbot.json

问题2:API连接失败

原因:Antigravity Manager未启动或端口被占用

解决方法

# 检查API是否正常
curl http://127.0.0.1:8045/v1/models

# 检查端口占用(macOS/Linux)
lsof -i :8045

# 重启Antigravity Manager

问题3:配置后模型不生效

原因:忘记重启Gateway

解决方法

clawdbot gateway restart

问题4:User Token无效

原因:Token过期或输入错误

解决方法

  1. 在Antigravity Manager中重新生成Token
  2. 更新配置文件中的apiKey
  3. 重启Gateway

相关资源

OpenClaw生态

  • Clawdbot官方文档:https://docs.clawd.bot
  • ClawHub技能市场:https://hub.openclaw.org
  • OpenClaw GitHub:https://github.com/clawdbot/clawdbot

Antigravity Manager

  • 项目地址:https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager
  • 下载最新版本:https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager/releases

API账号获取

  • 官方Claude API:https://console.anthropic.com/
  • 官方Gemini API:https://makersuite.google.com/app/apikey
  • 官方OpenAI API:https://platform.openai.com/api-keys
  • 独享账号推荐:Gemini 3 Pro独享12个月(支持反重力)http://maynorai.tqfk.xyz/item/23

总结

完成以上步骤后,你的OpenClaw+Antigravity Manager就配置完成了。

关键步骤回顾:

  1. ✅ 下载并安装Antigravity Manager
  2. ✅ 配置AI模型的API Key
  3. ✅ 生成User Token
  4. ✅ 配置Clawdbot的三个模型
  5. ✅ 验证配置并重启Gateway

现在你可以:

  • 使用本地API访问多个AI模型
  • 随时切换不同的模型
  • 享受更快的响应速度和更低的成本
  • 通过ClawHub安装各种实用技能
  • 在多个平台使用你的AI助手

下一步推荐:

  • 📚 查看ClawHub小白必装技能教程
  • 🚀 查看飞书Bot配置教程
  • 🌐 查看Clawdbot远程访问方案

祝你使用愉快!🦞


Gemini in Chrome 一周体验:四个高效场景与避坑指南

文章分享了作者使用Chrome内置Gemini AI一周后的核心心得。重点不是启用方法,而是四个提升效率的实际场景:1. 长文速筛,用AI生成大纲快速判断价值;2. 视频内容提取,无需字幕直接获取要点;3. 跨标签页信息对比与聚合;4. 无缝集成AI绘图。同时指出其不适于深度对话...