需将非结构化文本转为可导入excel的表格，通过notebook沉淀原始资料、gemini api精准提取并锁定格式；创建命名具体的notebook→上传材料待索引完成（绿色对勾）→调用api时指定response_mime_type为"text/csv"→提取结果保存为.csv文件。
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你需要把会议记录、产品需求或客户反馈这类非结构化文本，直接变成能导入Excel或被程序读取的表格，而不是手动一行行复制粘贴——这要求Notebook负责沉淀原始资料，Gemini API负责精准提取与格式锁定。
创建专属Notebook并完成知识索引
登录gemini.google.com → 左侧边栏点击“笔记本” → 点击“+ 新笔记本” → 输入名称（如“Q3用户调研汇总”）→ 点击“创建”。【名称必须具体，避免用“资料”“文档”这类泛称，否则后续API调用时无法精准锚定上下文】
创建后立即上传原始材料：拖入PDF调研报告、粘贴微信聊天记录文本、或添加Google Docs链接。上传完成后，等待右下角出现绿色对勾图标——这表示索引已完成，通常耗时3～30秒，大文件可能更久。
注意：上传后系统不会自动解析内容，若未见绿色对勾就发送API请求，模型将因无上下文而返回空值或幻觉结果。
用API调用Notebook内容生成CSV表格
第一步：安装SDK并初始化客户端
执行pip install -U google-genai，然后用API Key初始化genai.Client()实例。
第二步：构造带Notebook引用的请求
在prompt中明确写：“基于我上传至Notebook‘Q3用户调研汇总’中的全部材料，提取以下字段：用户ID、反馈类型、问题描述、情绪倾向（仅限‘正面’‘中性’‘负面’三选一）、提交时间。输出为逗号分隔CSV，第一行为表头，共20行，不加任何额外说明。”
第三步：设置响应格式并调用
在generation_config中必须指定：
【response_mime_type必须设为"text/csv"，否则返回仍是纯文本，无法保证逗号分隔稳定性】
response = model.generate_content(prompt, generation_config={"response_mime_type": "text/csv"})
第四步：提取并保存结果
执行response.candidates[0].content.parts[0].text → 复制纯文本 → 粘贴至记事本 → 保存为.csv后缀文件。Excel打开即可自动列对齐。
用自然语言指令强制生成Markdown表格
方法一：锚定表头与对齐行
在提示词中写：“请输出Markdown格式表格，第一行为表头：|用户ID|反馈类型|问题描述|情绪倾向|提交时间|；第二行为对齐标识：|---|---|---|---|---|；后续每行一条数据，情绪倾向字段仅允许填写‘正面’‘中性’‘负面’，提交时间统一为YYYY-MM-DD格式。”
方法二：用占位结构锁定行列逻辑
输入：“请严格按以下结构填充：|字段名|示例值|说明|\|---|---|---|\|用户ID|U20260789|8位字母数字组合|。仅输出三行表格，不加标题、不加解释。”
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但注意：【漏写|---|对齐行会导致复制到Notion或Word后错列，Gemini对这类标记识别极稳定】
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