完整应用已上线：https://hanzi.tina-ai.xyz/

面对这样惊艳的效果，国内外社交媒体基本分两拨。

一拨是兴奋派：“这下真是人人都是设计师了！” “Gemini 3 这推理能力，感觉已经是‘会思考的同事’了。”

另一拨是焦虑派：“那我这种刚学完 PS、刚入门数据分析的，是不是直接毕业了？” “前端用 AI 就能搞定了，前端程序员要失业了？”

不管你属于哪一拨，这些想象，非常符合人性：

我们希望工具能帮我们跳过枯燥的训练，直接抵达“出结果”的那一刻；

我们也本能地害怕：如果人人都拿到了同一把“神器”，那我还有什么优势？

看似矛盾的看法，背后都有同样的假设：只要把 AI 工具升级到足够强大，门槛就会被彻底抹平。

真的如此吗？

谷歌AI这次很强，但大家的期待可能有点离谱

不妨先看几个比较“扎心”的现场案例。

The Verge 的编辑拿到 Nano Banana Pro，做了几组很接地气的测试： 把一张节日家庭合照，背景从室内换成海滩；给人物换套衣服；调整光源方向。

听上去都不难，是吧？这可是号称 4K 图像、专业级编辑能力的模型。

结果呢？

有的图片里，人物衣服被莫名其妙“减料”，多出了一些尴尬的裸露细节；

有的画面，手脚比例怪异、脚趾数量不对、阴影方向和光源完全对不上；

有些场景，你让它加一句文字，它给你加了，但字体、位置、对比度，怎么看怎么别扭。

你要说它不行吗？也不至于。 光影的大致方向，它能理解；大场景切换，它也能完成。

问题在于：它给出的结果，从“60 分能用”到“95 分惊艳”，取决于谁在用、怎么用。

同一套工具： 在专业设计师手里，它是“加速器”； 在完全不懂构图、色彩、信息密度的人手里，它是“放大器”——放大的是混乱和审美灾难。

再看 Gemini 3 本体。 虽然官方成绩单耀眼，但在真实开发者手里，同样不是简单的遥遥领先。

前端生成效果非常强大，但在不同场景仍然没有那么完美。

有人在 GitHub 吐槽，如果不先把需求拆解清楚，直接一句话丢给它，输出质量依然不稳定。Deep Think 模式虽然厉害，但并不适合所有任务。

Reddit用户吐槽

总结一下就是——AI 没辜负你，但你对“神器”的期待，可能有点离谱。

这就像你给一个刚学会骑电动车的人，塞了一辆 F1 赛车钥匙： 车确实更快、操控确实更强；但如果不懂路线、不懂规则、不会控制油门，再好的车也只会把你送进护栏。

真正的问题，根本不在“工具有没有变强”，而在另外一件事： 工具变强之后，门槛到底迁移到了哪里？

门槛迁移与普通人的机会

咱们换个角度看。 在 Gemini 3 + Nano Banana Pro 之前，做一份像样的内容，大概是这样：

1.想清楚要表达什么；

2.查资料、做分析、写大纲；

3.打开 PPT/PS，从空白页开始排版；

4.一版版改，靠自己审或同事提意见。

过去的门槛，是“你会不会做”，现在工具变强了，流程变成了：

1.依然要想清楚要表达什么（甚至要更清楚，因为 AI 需要结构化输入）；

2.依然要做资料与逻辑梳理；

3.把需求翻译成机器能懂的提示词：目标、对象、限制、示例；

4.审 AI 给出的版本：逻辑对不对？重点有没有淹没？哪里怪怪的？

你会发现，AI 并没有让你省掉“脑力劳动”，而是把重心从“你会不会做”迁移到了“你会不会问、会不会审、会不会改”。

会问： 能不能把模糊想法拆成明确要求？

会审： 能不能看出图表或文本的逻辑问题？

会改： 能否精准告诉 AI 哪里需要优化？

过去这些能力是“隐性的”，大家默认做事要从软件技能开始。现在有了 AI，这些反而成了体现差距的关键。

同样用 Gemini 3： 有结构化思维的人能从 70 分提升到 95； 不具备这套能力的人也许从 40 分提升到 60，但差距反而被拉大。

对了写到这，你有没有发现这篇文章的配图全部都是Nano Banana生成的？

普通人怎么破局？

AI时代，最危险的不是“你不会用哪个模型”，而是你依然把自己当成“工具的操作者”。

这不仅仅是我们这一代职场人的突围战，更是下一代教育的分水岭。