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# Gemini 思考模式示例

> 使用Gemini展示AI逐步分析和推理过程的完整示例代码

# Gemini 思考模式示例

以下示例展示如何通过精心设计的提示词让Gemini展示其思考过程，进行逐步分析和推理，帮助用户理解AI的分析思路和解题步骤。

## 快速开始

只需要替换 `<API-KEY>` 为你的实际API密钥即可运行。

<CodeGroup>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://model-api.skyengine.com.cn/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer <API-KEY>" \
    -d '{
      "contents": [
        {
          "parts": [
            {
              "text": "请展示你的完整思考过程来解决这个数学问题：\n\n问题：一个正方形的面积是64平方厘米，求它的周长。\n\n请按照以下步骤思考：\n1. 【问题理解】- 明确问题要求\n2. 【已知信息】- 列出已知条件\n3. 【解题思路】- 确定解题方法\n4. 【计算过程】- 逐步计算\n5. 【验证结果】- 检查答案合理性\n6. 【最终答案】- 给出明确答案\n\n请详细展示每个步骤的思考过程。"
            }
          ]
        }
      ],
      "generationConfig": {
        "maxOutputTokens": 1500,
        "temperature": 0.3
      }
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests
  import json

  # 配置API密钥和基础URL
  API_KEY = "<API-KEY>"
  BASE_URL = "https://model-api.skyengine.com.cn/v1beta"

  def gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework=None, temperature=0.3, max_tokens=1500):
      """
      使用Gemini进行思考模式分析

      Args:
          problem: 要解决的问题
          thinking_framework: 思考框架模板
          temperature: 生成温度 (建议使用较低值保证逻辑性)
          max_tokens: 最大输出token数
      """
      url = f"{BASE_URL}/models/gemini-2.5-flash:generateContent"
      headers = {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
      }

      if thinking_framework is None:
          thinking_framework = """请展示你的完整思考过程来解决这个问题。

  请按照以下步骤思考：
  1. 【问题理解】- 明确问题要求和背景
  2. 【信息分析】- 分析已知信息和约束条件
  3. 【思路规划】- 确定解决方案和步骤
  4. 【详细推理】- 逐步分析和计算
  5. 【结果验证】- 检查答案的合理性和正确性
  6. 【总结回答】- 给出明确的最终答案

  请详细展示每个步骤的思考过程，包括你的推理逻辑。"""

      prompt = f"{thinking_framework}\n\n问题：{problem}"

      data = {
          "contents": [
              {
                  "parts": [
                      {
                          "text": prompt
                      }
                  ]
              }
          ],
          "generationConfig": {
              "maxOutputTokens": max_tokens,
              "temperature": temperature
          }
      }

      try:
          response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

          if response.status_code == 200:
              result = response.json()
              if 'candidates' in result and len(result['candidates']) > 0:
                  content = result['candidates'][0]['content']
                  if 'parts' in content and len(content['parts']) > 0:
                      return content['parts'][0]['text']
                  else:
                      return "没有返回内容"
              else:
                  return "没有生成候选回答"
          else:
              return f"错误: {response.status_code} - {response.text}"

      except Exception as e:
          return f"请求失败: {e}"

  def solve_math_problem():
      """数学问题求解示例"""
      problem = """
      一个圆的面积是78.54平方厘米，求这个圆的周长。
      (π ≈ 3.14159)
      """

      thinking_framework = """请展示你完整的数学解题思维过程：

  🔍 **问题分析阶段**
  - 理解题目要求
  - 识别已知条件
  - 确定未知量

  📐 **数学建模阶段**
  - 选择合适的公式
  - 建立方程关系
  - 确定求解策略

  💡 **求解计算阶段**
  - 逐步代入计算
  - 展示每一步骤
  - 注意计算精度

  ✅ **验证检查阶段**
  - 验证结果合理性
  - 检查单位是否正确
  - 确认答案的准确性

  📝 **总结答案阶段**
  - 明确最终答案
  - 说明解题关键点

  请详细展示你的数学思维过程。"""

      print("=== 数学问题求解 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework)
      print(result)
      return result

  def logical_reasoning():
      """逻辑推理示例"""
      problem = """
      逻辑推理题：
      在一个小镇上，有三个理发师：张师傅、李师傅、王师傅。
      已知：
      1. 张师傅只给不自己理发的人理发
      2. 李师傅给所有人理发，包括自己
      3. 王师傅只给自己理发
      4. 镇上的人要么给张师傅理发，要么给李师傅理发，要么给王师傅理发

      问题：谁给张师傅理发？
      """

      thinking_framework = """请展示你的逻辑推理过程：

  🎯 **问题理解阶段**
  - 明确题目设定的场景
  - 理解每个条件的含义
  - 确定要回答的问题

  🔍 **条件分析阶段**
  - 逐一分析每个已知条件
  - 识别条件间的逻辑关系
  - 发现可能的矛盾或约束

  🧩 **推理建构阶段**
  - 尝试不同的假设
  - 运用逻辑规则进行推演
  - 排除不可能的情况

  💭 **深度思考阶段**
  - 考虑边界条件和特殊情况
  - 验证推理的一致性
  - 检查是否遗漏重要信息

  ✨ **结论形成阶段**
  - 整合推理结果
  - 给出明确答案
  - 解释推理依据

  请展示你的完整逻辑推理过程。"""

      print("=== 逻辑推理示例 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework)
      print(result)
      return result

  def strategic_analysis():
      """战略分析示例"""
      problem = """
      商业战略分析：
      一家初创公司开发了一款AI写作助手应用，现在面临以下选择：

      方案A：专注B2C市场，直接向个人用户收费
      - 优势：市场规模大，用户付费意愿逐渐提升
      - 劣势：获客成本高，竞争激烈

      方案B：专注B2B市场，向企业提供服务
      - 优势：客户粘性强，单客价值高
      - 劣势：销售周期长，需要定制化开发

      方案C：采用免费+增值模式
      - 优势：快速获取用户，建立市场地位
      - 劣势：短期内难以盈利，烧钱压力大

      问题：应该选择哪种策略？请给出详细的分析和建议。
      """

      thinking_framework = """请展示你的商业分析思维过程：

  📊 **市场环境分析**
  - 分析行业现状和趋势
  - 评估竞争格局
  - 识别市场机会和威胁

  🎯 **战略选项评估**
  - 逐一分析每个方案的优劣
  - 评估实施的可行性
  - 考虑资源和能力要求

  ⚖️ **多维度对比**
  - 风险收益分析
  - 短期vs长期效益
  - 资源投入与回报比

  🔮 **情景模拟分析**
  - 考虑最好、最坏、最可能的情况
  - 分析外部环境变化的影响
  - 评估战略的适应性和灵活性

  💡 **决策建议形成**
  - 综合各方面因素
  - 提出具体的实施建议
  - 制定风险缓解措施

  请展示你的完整商业分析思维。"""

      print("=== 战略分析示例 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework, temperature=0.4)
      print(result)
      return result

  def creative_problem_solving():
      """创意问题解决示例"""
      problem = """
      创意挑战：
      设计一个智能城市交通系统，解决以下问题：
      1. 交通拥堵
      2. 环境污染
      3. 出行效率低
      4. 停车难
      5. 公共交通覆盖不足

      要求：
      - 充分利用现有技术（AI、IoT、5G等）
      - 考虑成本效益
      - 确保系统的可扩展性
      - 注重用户体验
      """

      thinking_framework = """请展示你的创意设计思维过程：

  🌟 **创意激发阶段**
  - 发散思维，收集所有可能的想法
  - 不限制创意的可行性
  - 从多个角度思考问题

  🎯 **问题细化阶段**
  - 深入理解每个具体问题
  - 分析问题的根本原因
  - 识别问题间的关联性

  💡 **解决方案构思**
  - 针对每个问题提出多种解决思路
  - 考虑技术实现的可能性
  - 评估方案的创新性和实用性

  🔗 **系统集成设计**
  - 将各个解决方案整合为统一系统
  - 确保各部分协调工作
  - 优化整体架构和流程

  🚀 **实施路径规划**
  - 制定分阶段实施计划
  - 考虑技术和资源约束
  - 设计评估和迭代机制

  请展示你的完整创意设计过程。"""

      print("=== 创意问题解决示例 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework, temperature=0.6)
      print(result)
      return result

  def scientific_analysis():
      """科学问题分析示例"""
      problem = """
      科学问题：
      为什么海洋深处的水温即使在热带地区也很低？请从物理学角度解释这一现象，
      并分析相关的因素和机制。

      提示可考虑的因素：
      - 太阳辐射
      - 海水密度
      - 洋流系统
      - 热传导
      - 水的比热容
      """

      thinking_framework = """请展示你的科学分析思维过程：

  🔬 **现象观察阶段**
  - 准确描述观察到的现象
  - 识别需要解释的关键特征
  - 提出初步的疑问

  📚 **理论基础回顾**
  - 回顾相关的物理学原理
  - 识别适用的科学定律
  - 建立理论框架

  🧪 **机制分析阶段**
  - 分析各个影响因素的作用
  - 解释各种机制的相互作用
  - 建立因果关系链条

  🌊 **系统性思考**
  - 考虑系统的整体行为
  - 分析不同尺度的效应
  - 识别主要和次要因素

  🎯 **综合解释形成**
  - 整合各个分析结果
  - 形成完整的科学解释
  - 验证解释的合理性

  请展示你的完整科学分析过程。"""

      print("=== 科学问题分析示例 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework, temperature=0.2)
      print(result)
      return result

  def algorithm_design():
      """算法设计思维示例"""
      problem = """
      算法设计问题：
      设计一个高效的算法来解决以下问题：

      给定一个整数数组，找出其中两个数，使得它们的和等于一个特定的目标值。
      返回这两个数的索引。

      要求：
      - 时间复杂度尽可能低
      - 空间复杂度要考虑
      - 处理边界情况
      - 假设每种输入只会对应一个答案

      示例：
      输入: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
      输出: [0, 1] (因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9)
      """

      thinking_framework = """请展示你的算法设计思维过程：

  🎯 **问题理解阶段**
  - 准确理解问题要求
  - 分析输入输出格式
  - 识别约束条件

  💭 **思路探索阶段**
  - 考虑多种可能的解决方案
  - 分析每种方案的优劣
  - 评估时间和空间复杂度

  ⚡ **算法优化阶段**
  - 选择最优的算法策略
  - 考虑具体的实现细节
  - 优化性能瓶颈

  🐛 **边界处理阶段**
  - 识别可能的边界情况
  - 设计相应的处理逻辑
  - 确保算法的鲁棒性

  📝 **代码实现规划**
  - 设计清晰的算法步骤
  - 考虑代码的可读性
  - 准备测试用例

  请展示你的完整算法设计思维。"""

      print("=== 算法设计思维示例 ===")
      print(f"问题：{problem.strip()}")
      print("\n" + "="*50)

      result = gemini_thinking_mode(problem, thinking_framework, temperature=0.2)
      print(result)
      return result

  # 使用示例
  if __name__ == "__main__":
      print("=== Gemini思考模式示例 ===\n")

      try:
          # 示例1: 数学问题求解
          solve_math_problem()
          print("\n" + "="*70 + "\n")

          # 示例2: 逻辑推理
          logical_reasoning()
          print("\n" + "="*70 + "\n")

          # 示例3: 战略分析
          strategic_analysis()
          print("\n" + "="*70 + "\n")

          # 示例4: 创意问题解决
          creative_problem_solving()
          print("\n" + "="*70 + "\n")

          # 示例5: 科学问题分析
          scientific_analysis()
          print("\n" + "="*70 + "\n")

          # 示例6: 算法设计
          algorithm_design()

      except Exception as e:
          print(f"程序执行出错: {e}")
  ```

  ```javascript JavaScript/Node.js theme={null}
  const axios = require('axios');

  // 配置API密钥和基础URL
  const API_KEY = '<API-KEY>';
  const BASE_URL = 'https://model-api.skyengine.com.cn/v1beta';

  async function geminiThinkingMode(problem, thinkingFramework = null, temperature = 0.3, maxTokens = 1500) {
      const url = `${BASE_URL}/models/gemini-2.5-flash:generateContent`;
      const headers = {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
      };

      const defaultFramework = `请展示你的完整思考过程来解决这个问题。

  请按照以下步骤思考：
  1. 【问题理解】- 明确问题要求和背景
  2. 【信息分析】- 分析已知信息和约束条件
  3. 【思路规划】- 确定解决方案和步骤
  4. 【详细推理】- 逐步分析和计算
  5. 【结果验证】- 检查答案的合理性和正确性
  6. 【总结回答】- 给出明确的最终答案

  请详细展示每个步骤的思考过程，包括你的推理逻辑。`;

      const framework = thinkingFramework || defaultFramework;
      const prompt = `${framework}\n\n问题：${problem}`;

      const data = {
          contents: [
              {
                  parts: [
                      {
                          text: prompt
                      }
                  ]
              }
          ],
          generationConfig: {
              maxOutputTokens: maxTokens,
              temperature: temperature
          }
      };

      try {
          const response = await axios.post(url, data, { headers });

          if (response.status === 200) {
              const result = response.data;
              if (result.candidates && result.candidates.length > 0) {
                  const content = result.candidates[0].content;
                  if (content.parts && content.parts.length > 0) {
                      return content.parts[0].text;
                  } else {
                      return '没有返回内容';
                  }
              } else {
                  return '没有生成候选回答';
              }
          } else {
              return `错误: ${response.status} - ${response.statusText}`;
          }

      } catch (error) {
          return `请求失败: ${error.response?.status} - ${error.response?.data || error.message}`;
      }
  }

  async function solveProgrammingProblem() {
      const problem = `
      编程思维题：
      设计一个函数来验证一个字符串是否是有效的括号序列。

      有效括号序列的规则：
      1. 左括号必须用相同类型的右括号闭合
      2. 左括号必须以正确的顺序闭合
      3. 支持三种括号：() [] {}

      示例：
      输入: "()[]{}" → 输出: true
      输入: "([)]" → 输出: false
      输入: "{[]}" → 输出: true

      请设计算法并分析时间复杂度。
      `;

      const thinkingFramework = `请展示你的编程思维过程：

  🎯 **问题分解阶段**
  - 理解括号匹配的本质
  - 识别关键的验证规则
  - 分析输入输出要求

  💡 **算法策略思考**
  - 考虑多种可能的解决方案
  - 分析每种方案的适用性
  - 选择最优的数据结构

  ⚙️ **算法实现设计**
  - 详细设计算法步骤
  - 考虑实现的关键细节
  - 处理各种边界情况

  📊 **复杂度分析**
  - 分析时间复杂度
  - 分析空间复杂度
  - 评估算法效率

  ✅ **测试验证思考**
  - 设计测试用例
  - 验证算法正确性
  - 考虑极端情况

  请展示你的完整编程分析过程。`;

      console.log('=== 编程思维示例 ===');
      console.log(`问题：${problem.trim()}`);
      console.log('\n' + '='.repeat(50));

      const result = await geminiThinkingMode(problem, thinkingFramework, 0.2);
      console.log(result);
      return result;
  }

  async function designThinking() {
      const problem = `
      设计思维挑战：
      为老年人设计一款智能手机APP的用户界面，要求：

      用户特点：
      - 年龄60-80岁
      - 技术接受能力有限
      - 视力和手部灵活性下降
      - 重视与家人的联系

      功能需求：
      - 通话和视频聊天
      - 简单的消息发送
      - 紧急联系功能
      - 健康提醒
      - 新闻阅读

      设计约束：
      - 界面必须简洁易懂
      - 字体和图标要足够大
      - 操作步骤要尽可能少
      - 要有明确的视觉反馈

      请设计这个APP的主要界面和交互方案。
      `;

      const thinkingFramework = `请展示你的设计思维过程：

  👥 **用户研究阶段**
  - 深入分析目标用户群体
  - 理解用户的真实需求和痛点
  - 考虑用户的使用场景

  🎨 **设计理念建立**
  - 确定核心设计原则
  - 建立设计语言和风格
  - 平衡功能性和易用性

  🖼️ **界面架构设计**
  - 设计信息架构
  - 规划用户操作流程
  - 优化界面布局结构

  🔄 **交互设计思考**
  - 设计直观的交互方式
  - 考虑反馈和提示机制
  - 优化操作路径

  ♿ **无障碍设计考虑**
  - 考虑视觉、听觉、操作上的无障碍需求
  - 设计包容性的用户体验
  - 提供多种交互方式

  请展示你的完整设计思维过程。`;

      console.log('=== 设计思维示例 ===');
      console.log(`问题：${problem.trim()}`);
      console.log('\n' + '='.repeat(50));

      const result = await geminiThinkingMode(problem, thinkingFramework, 0.5);
      console.log(result);
      return result;
  }

  async function criticalThinking() {
      const problem = `
      批判性思维练习：
      分析以下论断的合理性：

      "人工智能将在10年内完全取代程序员的工作，因为AI已经能够自动生成代码，而且效率比人类更高。学习编程已经没有意义了，年轻人应该转向其他职业。"

      请从多个角度分析这个观点，既要考虑支持的论据，也要考虑反对的理由。
      `;

      const thinkingFramework = `请展示你的批判性思维过程：

  🔍 **论断解析阶段**
  - 拆解论断的核心观点
  - 识别隐含的假设
  - 理解论证的逻辑结构

  ⚖️ **支持论据分析**
  - 收集支持该观点的证据
  - 分析论据的强度和可信度
  - 识别论证的合理部分

  🛡️ **反对论据探索**
  - 寻找反驳的证据和理由
  - 分析论断的逻辑漏洞
  - 考虑被忽视的重要因素

  🌐 **多角度视角**
  - 从技术发展角度分析
  - 从经济社会角度考虑
  - 从人文伦理角度思考

  💡 **综合判断形成**
  - 权衡各方面的论据
  - 形成平衡的观点
  - 提出更准确的结论

  请展示你的完整批判性思维过程。`;

      console.log('=== 批判性思维示例 ===');
      console.log(`问题：${problem.trim()}`);
      console.log('\n' + '='.repeat(50));

      const result = await geminiThinkingMode(problem, thinkingFramework, 0.4);
      console.log(result);
      return result;
  }

  // 使用示例
  (async () => {
      try {
          console.log('=== Gemini思考模式示例 ===\n');

          // 示例1: 编程思维
          await solveProgrammingProblem();
          console.log('\n' + '='.repeat(70) + '\n');

          // 示例2: 设计思维
          await designThinking();
          console.log('\n' + '='.repeat(70) + '\n');

          // 示例3: 批判性思维
          await criticalThinking();

      } catch (error) {
          console.error('程序执行出错:', error.message);
      }
  })();
  ```
</CodeGroup>

## 思考配置参数

您可以通过 `thinkingConfig` 参数来控制模型的思考深度，有两种方式可供选择：

```json theme={null}
{
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingBudget": integer,  // 方式一：指定思考令牌数量
      "thinkingLevel": enum       // 方式二：指定思考等级
    }
  }
}
```

<Warning>
  **参数兼容性警告**

  您不能在同一请求中同时使用 `thinkingLevel` 和 `thinkingBudget` 参数。这样做会返回 400 错误。
</Warning>

### 思考等级 (thinkingLevel)

`thinkingLevel` 参数用于控制模型在生成回答之前进行内部推理过程的最大深度。

**可用的思考等级：**

* **LOW**：尽可能缩短延迟时间并降低费用。最适合简单的指令遵循、聊天或高吞吐量应用
* **HIGH**（默认）：最大限度地提高推理深度。模型可能需要更长时间才能生成第一个 token，但输出结果会经过更仔细的推理

```json theme={null}
{
  "contents": [...],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "HIGH"
    },
    "maxOutputTokens": 2000,
    "temperature": 0.3
  }
}
```

### 思考预算 (thinkingBudget)

`thinkingBudget` 参数允许您精确控制模型在思考过程中可以使用的令牌数量。这对于需要精细控制推理深度和成本的场景非常有用。

**参数说明：**

* **类型**：整数 (integer)
* **范围**：建议值在 100 到 10000 之间
* **作用**：限制模型内部推理过程的最大令牌数

```json theme={null}
{
  "contents": [...],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingBudget": 2000
    },
    "maxOutputTokens": 2000,
    "temperature": 0.3
  }
}
```

**使用建议：**

| 场景   | 推荐 thinkingBudget |
| ---- | ----------------- |
| 简单问答 | 100 - 500         |
| 一般推理 | 500 - 2000        |
| 复杂分析 | 2000 - 5000       |
| 深度推理 | 5000 - 10000      |