三年前，我開始使用"幫我寫作"（Help Me Write）——這是谷歌最早推出的AI應用之一。這款寫作助手內置於Google Docs和Gmail等產品中，能夠從零開始起草完整的郵件，我只需最後確認簽發即可。雖然我一直很喜歡"幫我寫作"，但我注意到，直接通過谷歌獨立AI應用來調用Gemini大語言模型，效果往往更好。
既然我已經在用Gemini處理郵件草稿，我決定順便測試一下Claude的表現。經過一周的對比測試，我意外發現Anthropic的工具寫出來的郵件更接近我自己的表達風格。
兩款大語言模型產品都提供多個模型版本。我選擇了Gemini 3.5 Flash以獲得更快的響應速度，通過Pro賬戶訪問，但免費版同樣可用，且使用限制較為寬鬆。值得一提的是，我在"附件 > 更多工具 > 個人智能"中開啟了Google Labs的"個人智能"功能。該功能會從我過往的Gemini對話中提取有效的風格線索和個人資訊，從而為當前回復增添個人特色。
在Anthropic方面，為了公平比較，我使用了免費的Claude Sonnet 4.6模型，並將"思考強度"設置為"高"。這一組合在響應速度（類似Gemini Flash）與事實準確性之間取得了較好的平衡。此外，我通常採用語音輸入來節省時間，而Claude的語音識別能力明顯優於Gemini，尤其是在有口音的情況下。
每封郵件的處理方式如下：我先說明草稿的目標，然後加上兩條固定指令，以保持個性化效果並避免Token浪費。第一條：讓AI先不要急於回復，也不要追問初始提示中缺失的細節；第二條：要求大語言模型模仿郵件往來中我的語氣。這兩條指令對於獲得可用的回覆至關重要。
以一封催問出貨進度和快遞單號的郵件為例，我計劃對該產品進行評測：
"請為以下郵件對話串起草回復，再次索取快遞單號，並說明由於我7月中旬將出行，需要為這篇產品評測設定一個時間節點，以確保在出發前完成。不要立即回復，如有需要可以向我提問以便起草合適的回覆。請模仿郵件對話中我的半正式語氣。（粘貼郵件鏈接/以PDF附件形式附上）"
Gemini在收到請求後立即向我追問了兩個問題。第一個問題確實問到了一個我遺漏的有用細節——評測的預計完成日期。
然而，Gemini的第二個問題問我收件人是否已回復了我上一封郵件，卻沒有說明為什麼需要知道這個答案。這個問題顯得有些多餘，因為我顯然會把最新的回覆都包含在提示中，而其背後的理由也含糊不清。郵件對話串中已經包含了我之前索取快遞單號的請求，但Gemini似乎沒有注意到這一點。
"如果他已經回復了您的快遞單號請求，知道他說了什麼，可以幫助我直接回應他的最新內容。如果他還沒有回覆而您是在再次跟進，我會將語氣定位為溫和提醒。"
相比之下，Claude的表現類似，但追問了三個問題。谷歌的工具問的是我計劃完成評測的日期，而Anthropic則詢問了我的具體出行日期，這個資訊對收件人來說可以說更直接、更有說服力。在還未收到產品的情況下，我無法合理承諾完成日期，但出行日期卻是一個固定常量。
第二個問題體現了Claude對我的提示有更深層的"理解"，它直接問我希望措辭有多堅定，並明確說明我的回答將影響郵件的語氣——這一點遠比Gemini的模糊追問更清晰。第三個問題則是Claude從我的郵件簽名中提取了我供稿的媒體網站，並詢問我打算在哪裡發表這篇評測。
這個細節與當前的郵件草稿並無直接關聯，而且Claude是從我們之前的對話記錄中提取的這一資訊，讓我略感失望。為了保持測試的公平性，我對兩款AI的所有追問都作了回應。
考慮到將整個郵件對話串與提示一同輸入大語言模型需要花費相當大的精力，而且沒有系統集成或自動化腳本的支持，我承認自己的預期可能有些過高。說實話，直接手動輸入回複目前還是比使用AI更快，也更省事；而且在非Gmail賬戶中，連"幫我寫作"這類便利工具都用不上。
Gemini的回覆面面俱到，但足足寫了三段，結構清晰，我的預計提交日期還特意加粗顯示。整體語氣正式，但比我第二次追問相同內容時所希望的要親切一些。
我注意到Gemini的回覆往往偏長，但可以通過"幫我寫作"功能或關閉"個人智能"來解決這個問題（關閉後就不會引用其他對話中的數據）。在這封郵件中，過長的篇幅一定程度上稀釋了緊迫感。
Gemini的回覆如下：
"希望你這周過得順利。
想跟進一下，因為我還沒有收到任何關於快遞單號的消息。如之前所述，快遞單號或快遞公司名稱將非常有幫助，以便我及時關注清關進度，確保包裹順利送達。
另外，我想提前告知您我的時間安排。我將於7月中旬出國，因此將7月15日定為完成產品評測的最晚截止日期。
由於現在已經接近7月，樣品到達後的時間窗口將相當緊張。能否再次聯繫Huanuo，確認快遞資訊？一旦我明確知道到貨時間，就可以正式將其納入我的內容日曆，確保在出行前完成所有工作。
期待您的回覆！
此致，Chandraveer"
Claude方面，細緻的個性化追問和貼切的交叉確認，為一封全面的草稿打下了良好的基礎。與Gemini一樣，Claude也沒有遺漏任何關鍵資訊，但全文只有兩段，更接近我自己會寫的篇幅。最重要的是，語氣和措辭都非常到位。谷歌只是直接吐出一份草稿，而Claude還專門標註出一處雙關語："我希望有足夠的時間（runway）在手邊認真體驗產品"——這裡巧妙地呼應了我即將出行的背景。
Claude還附帶了郵件主題建議和"通過Gmail發送"按鈕，算是錦上添花。後者的出現是因為我用Gmail賬號登錄了Claude，但這種功能更像是你會期待從Gemini身上看到的——畢竟它才是與谷歌生態系統深度集成的那一個。
Claude的回覆如下：
"希望你一切都好！來跟進一下快遞單號的事——我這邊還沒有收到任何出貨資訊，如果能有那個追蹤號碼就太好了。
另外，有件事值得提前說一下：我從7月15日開始出行，所以希望在那之前能敲定評測時間表。理想情況下，我希望產品能儘早到手，這樣才有足夠的時間深入體驗並寫出有價值的內容。我們能不能商定一個考慮到這個時間安排的到貨截止日期和評測周期？我不想到最後手忙腳亂。
期待收到你的回音——也希望很快能收到快遞！
此致，Chandraveer"
Gemini與谷歌生態系統的深度集成眾所周知，但在這次測試中它卻表現失常，尤其是考慮到這個任務與郵件的明顯關聯性。如果你使用的是Gmail賬戶，藉助"幫我寫作"功能，Gemini大語言模型尚能完成任務，但結果往往冗長且模糊。繞過集成直接使用Gemini獨立應用的方式，並不值得花費額外精力。
在我的測試中，Claude始終能提出更具針對性的個性化問題，從而優化回復質量；而通過"技能"板塊開啟相關集成，使用體驗也更為順暢。因此，如果你本來就依賴插件擴展，並且需要在這兩者之間做出選擇，我會選擇Claude。
Q&A
Q1：Gemini的"個人智能"功能是什麼，對郵件寫作有什麼幫助？
A：Gemini的"個人智能"功能是Google Labs提供的一項設置選項，開啟後會從用戶過往的Gemini對話記錄中提取風格偏好和個人資訊，並將這些內容融入當前的回覆生成中，使輸出結果更具個人特色。不過，這一功能也可能導致回復篇幅偏長，在郵件場景下反而會稀釋表達的緊迫感。
Q2：Claude在郵件寫作測試中為什麼表現更好？
A：Claude在測試中的優勢主要體現在三個方面：一是追問更有針對性，例如詢問具體出行日期而非模糊的完成日期；二是在追問時會明確說明提問目的，讓用戶更清楚如何作答；三是生成的草稿長度更接近用戶本人的寫作習慣，語氣和措辭也更貼近原有的溝通風格。此外，Claude還附帶郵件主題建議和"通過Gmail發送"按鈕，使用體驗更完整。
Q3：在沒有系統集成的情況下，用大語言模型寫郵件回復效率高嗎？
A：效率有限。將完整郵件對話串複製並粘貼到AI提示中，再等待追問和草稿生成，整個流程耗時較長。作者在測試後坦言，直接手動輸入回複目前反而比使用AI更快。如果沒有類似Gmail插件的系統集成或自動化腳本支持，大語言模型在郵件場景下的實際效率優勢並不明顯。
