프로젝트 보고서, 연례 검토: AI 어시스턴트 애플리케이션 테스트: Gmail과 Google Drive를 연결하는 Gemini Deep Research 이전에는 Google Gemini의 Deep Research는 온라인 데이터만 검색할 수 있었고, ChatGPT와 달리 Google Drive 및 Gmail에 직접 연결할 수 있는 Deep Research가 제공하는 작업 부하가 부족했습니다. 이제 #Gemini의 #DeepResearch가 마침내 자체 Google Drive 데이터와 Gmail 이메일에 대한 지원을 추가했습니다. Deep Research의 "한 번에 많은 양의 컨텍스트를 처리"하여 입력 및 출력을 처리하는 기존 기능과 결합하면 매우 강력하고 효과적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기능은 어떤 애플리케이션에서 사용할 수 있을까요? 제가 직접 테스트한 결과를 아래에 공유해 드리겠습니다. 1. # 강의 설명 보고서: Gmail 통신, Drive 자료, 프레젠테이션을 통합 → 체계적인 설명 보고서를 출력합니다. 2. #연간 검토 → 내년 계획: Drive의 프레젠테이션과 자료를 검토하고 KPT에 따라 내년에 실행 가능한 계획을 작성합니다. 3. #협업 내역 보고서: 키워드를 사용하여 수년간의 이메일, 문서, 채팅을 추적하고 타임라인, 의사 결정 지점, 다음 단계를 구성합니다. 기존 방식은 "먼저 검색 → 수동으로 컴파일 → 천천히 작성"하는 방식이었습니다. 이제 작업 공간과 온라인 데이터의 단편화된 콘텐츠를 Deep Research에 한꺼번에 쏟아넣고, 출판 준비가 거의 완료된 초안 보고서를 얻을 수 있어 판단과 수정에 시간을 절약할 수 있습니다. 위의 예를 요약하자면, 참고하실 수 있도록 저의 심층 연구 작업에 대한 주요 세부 정보는 다음과 같습니다. 1. 심층 연구를 시작하기 전에: 먼저 데이터 경계(어떤 Gmail/Drive/Chat을 확인할 것인가), 연구 목표(설명? 리뷰? 제안?), 출력 형식(보고서, 게시물, 프레젠테이션 개요)에 대해 명확하게 생각해 보세요. 2. 지시 구조 : 요구사항 → 처리 흐름(소스, 폴더, 키워드) → 출력 사양(프레임워크/템플릿). 3. 계획 페이지를 조사하세요. 올바른 이메일 문자열과 폴더가 입력되었는지 확인하세요. 필요한 경우 키워드를 추가하거나 범위를 좁힌 후 다시 실행하세요. 4. 결과 검증: 먼저 각 문단의 출처 링크를 무작위로 확인하여 인용이 정확하고 시기적절한지 확인한 후 수정 범위를 결정합니다. 관심이 있으시다면 전체 기사를 읽어보시고 위에 설명된 과정을 시도해 보세요!
