在 Tabbit 中使用 Gemini 3.1 Pro
在 Tabbit 中使用 Gemini 3.1 Pro
精选提示词
Gemini 3.1 Pro 的简洁指令与长上下文定位提示
Gemini 3.1 Pro 是 reasoning model，官方建议提示保持直接简洁；处理长数据时把具体问题放在上下文末尾，并用“基于前述信息”锚定回答。
Gemini 3.1 Pro 的思考级别、结构化输出与工具配置
对 Gemini 3.1 Pro，先固定 thinkinglevel 和默认 temperature，再按需组合 Search/URL context/函数调用与 JSON schema；需要 bash/custom tools 时优先测试专用 customtools endpoint。
Claude 主导规划、Gemini 隔离执行的 Spec 驱动编程工作流
在面对复杂长会话和严格编码规则时，通过“Claude Opus 负责需求拆解与架构审计，Gemini 3.1 Pro 独立会话单任务隔离执行，Claude 最终审计验证”的 4 步流水线，规避 Gemini 3.1 Pro 指令漂移与跳步问题，最大化发挥其高速与低成本优势。
Gemini 3.1 Pro Web 端官方系统提示词与交互组件规范
揭示了 Google 为 Gemini 3.1 Pro Web 付费版制定的完整系统提示词架构，包含五步门禁检验协议（Strict Selection、Fact Grounding、No Hedging 隐式整合、Compliance Checklist）与交互式 Widget 架构生成规范。
Gemini 3.1 Pro 开源项目架构对齐与多模型结对编程工作流
利用 Gemini 3.1 Pro 的 100 万 token 宽上下文容量，直接注入成熟开源项目的完整架构与最佳实践代码，配合多模型结对交叉评审，实现企业级复杂系统的高质量代码落地。
测评与真实反馈
Gemini 3.1 Pro 官方发布：ARC-AGI-2 与产品定位基线
Google 将 Gemini 3.1 Pro 定位为复杂问题、多模态推理和 agentic workflow 的核心模型，并报告 ARC-AGI-2 verified 77.1%，但发布页只给出有限基准上下文。
Google AI 开发者论坛：4000 词复杂系统提示词下 Gemini 3.1 Pro 的指令遵循实测
在注入包含 4,000 词严格代码规范、强制规划流程与负向约束的“上下文宪法”时，Gemini 3.1 Pro 表现出明显的指令遵循衰减（复杂约束通过率降至 ~78%），主要表现为跳过规划步骤、短视截断输出、长会话前置规则遗忘以及越权重构非目标代码。
LayerLens Stratix 对 Gemini 3.1 Pro Preview 的六类基准实测
LayerLens 在 Stratix 的 14,549 个测试用例上测得 Gemini 3.1 Pro Preview 从 ARC-AGI-2 92.3% 到 BIRD-CRITIC 32.5% 的大幅任务差异，说明它更适合抽象推理，SQL 与仓库级工程需要路由或补充工具。
Artificial Analysis 对 Gemini 3.1 Pro Preview 的 182 模型综合基准与端到端延迟实测
Artificial Analysis 独立实测显示，Gemini 3.1 Pro Preview 综合智能指数得分 48（同价位中位数 35），生成速率高达 121.4 t/s（同价位中位数 76.2 t/s），但受长推理链影响首 token 响应延迟（TTFT）达 32.45s，属于典型的高智力、高速率、高前置推理耗时的推理模型。
MindStudio 对 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 与 Gemini 3.1 Pro 的三旗舰全任务实测
在涵盖代码、长篇创意写作、研究生级推理、数学与长文档综合的统一多模型横评中，Gemini 3.1 Pro 在 200 万 token 超长上下文和输出成本（比 Claude 便宜 60%）上占据压倒性优势，但在复杂多文件代码修复与文学级主观写作上略逊于 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.6。
在 Tabbit 中使用 Gemini 3.1 Pro
汇总 Gemini 3.1 Pro 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。