如何用Gemini 3解决复杂的实际问题？
要用Gemini 3解决复杂的实际问题，核心在于改变传统的提示词策略，并善用其为高级推理设计的专属参数，如“思考等级”（thinking_level）。根据谷歌官方开发者指南，用户应采用简洁明了的指令，而非复杂的提示工程，并通过调整思考预算来平衡回答质量与成本，从而精准处理代码生成、数据分析及多模态理解等复杂任务。
改变提示方式：与Gemini 3高效沟通的核心
Gemini 3作为一个强大的AI工具，其设计理念是理解直接、清晰的指令。过去用于旧模型的冗长或复杂的提示技巧，反而可能被它过度分析。
精确指令：输入提示应简洁明了。直接告诉模型需要做什么，避免不必要的铺垫。
控制详细度：Gemini 3默认输出高效、直接的答案。如需更具对话性的风格，必须在提示中明确引导，例如：“以友善健谈的助理身份解释…”。
上下文管理：在处理代码库或长视频等大型数据时，应将具体问题或指令放在数据上下文之后，并用“根据上述信息…”作为提问开头。
精准控制“思考深度”：解锁高级推理能力
Gemini 3引入了`thinking_level`（思考等级）参数，让开发者能精细控制模型的“思考预算”，这是解决复杂问题的关键。
作为一个先进的推理模型，它能进行内部“思考过程”来处理多步规划任务。对于高等数学、深度代码分析等挑战，建议设置高思维水平，以充分发挥其推理潜力。
例如，在处理复杂任务时，可以通过`thinking_level = types.ThinkingLevel.HIGH`来要求模型进行更深入的推理。
核心应用场景与实操建议
将理论付诸实践，才能真正解决问题。以下是几个典型场景的建议。
场景1：复杂代码审查与生成
当需要模型查找多线程代码中的竞争条件或生成经过验证的代码时，应使用高思维水平（`high`），并提供清晰的代码片段和任务要求。
场景2：海量文档或视频理解
处理密集的PDF文档时，可尝试新的`media_resolution_high`设置以保证解析精度。同时注意，这可能会增加令牌消耗。
场景3：构建自动化工作流
在解决客户投诉等商业场景中，可将复杂问题分解为“查找”、“理解”、“行动”三步，引导Gemini逐步完成，构建高效的自动化工作流。
常见问题 (FAQ)
为什么`thinking_level`对解决复杂问题至关重要？
因为它允许你为模型的推理过程分配“预算”。对于需要多步骤、深度思考的任务，提高该等级能显著提升答案的质量和可靠性。
为什么官方建议移除旧的温度（temperature）设置？
Gemini 3的默认温度（1.0）已针对复杂任务优化。自行设置过低的温度可能导致模型在处理复杂推理时出现循环或性能下降的问题。
为Gemini 3编写提示词和为旧模型有何不同？
主要区别在于“化繁为简”。放弃冗长的思维链提示，转向直接、精确的指令。把Gemini 3看作一个聪明的专家，直接告诉它你的目标即可。
