一文实测Gemini 2.5 Pro：视频驱动的代码生成，打造交互式开发应用新范式 - 链载Ai

5月6号，五一假期之后的第一天，Google发布了最新的模型Gemini 2.5 PRO预览版。

根据谷歌官方的描述，在代码能力、多模态能力方面显著增强，特别是交互式 Web 应用程序，也就是说，现在你可以用这个模型去做各种动态网页，甚至可以直接复刻。

优势主要体现在前端和 UI 开发、基本编码任务以及创建Agent工作流。

还要检查组件的样式属性，比如颜色、字体、填充、边距和边框等。

最后要手动编写 CSS 代码，以确保开发的页面或组件能够准确地复制设计文件中的视觉效果。

开发者可以在集成开发环境（IDE）中利用 Gemini 2.5 Pro 的功能，让模型自动生成新功能所需的代码。

例如，官方给的一个示例中，如果需要添加一个与其他应用程序风格一致的视频播放器，开发者只需通过 Gemini 2.5 Pro 的工具，而无需手动编写大量代码来匹配样式属性。

好嘞，爷爷奶奶！今天我来给你们解释一个我们年轻人（嗯，就是我这样的Z世代）嘴边常挂着的一个词儿：FOMO。

你们听着哈，FOMO呢，其实是几个英文单词的缩写，F-O-M-O，就是 "Fear Of Missing Out"。

翻译过来呀，就是“害怕错过”或者“担心掉队”的焦虑感。就是那种感觉，好像别人都在经历一些特别棒、特别有趣的事情，而你呢，却不在场，或者不知道，心里就有点痒痒的，甚至有点小焦虑，生怕自己错过了什么精彩瞬间或者重要消息。

打个比方，就像以前你们年轻的时候，可能邻居家买了最新的黑白电视机，大家都跑去看，要是你没去成，心里是不是也会有点小失落，怕错过大家讨论的内容？FOMO 就有点像那个感觉，但是现在因为手机和网络，这种感觉被放大了好多倍！

这个词儿呢，其实也不是特别新，但因为现在手机和社交媒体（就是我们天天刷的朋友圈、微博、抖音这些）太发达了，所以大家就把它挂在嘴边了。你想啊，以前可能就是听邻居说哪儿开了个新铺子，没去有点遗憾。现在呢，我们随时随地都能在朋友圈、微博上看到朋友们在聚会、在旅游、在吃好吃的，信息一下子就涌过来了。

看到别人发出来的照片和视频，哇，那个地方看起来好好玩！哇，那个活动看起来好热闹！哇，他们吃的那个东西看起来好好吃！如果自己没参与，就很容易产生“哎呀，我是不是错过了什么好玩的？”“我是不是out了？”这样的想法。这种感觉，就是FOMO在作祟。

FOMO 就是一种因为害怕错过别人正在经历的有趣或重要的事情而产生的焦虑感，特别是在社交媒体时代，这种感觉更容易出现。它会让我们想要不断地查看信息，参与各种活动，有时候甚至会让我们感到压力。

当然啦，这种“害怕错过”有时候也能激励我们去尝试新事物，认识新朋友，也不是完全不好。但如果太严重，总是担心自己错过了什么，就会活得很累。所以我们年轻人也常常互相提醒，要活在当下，别太FOMO啦！

爷爷奶奶，这下你们明白FOMO是啥意思了吗？是不是还挺形象的？

importjsonimportloggingfromtypingimportList,Dict,Any,Optional
# 配置日志记录器logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 定义常量KEY_NAME ="name"KEY_AGE ="age"MIN_AGE =18
classDataProcessingError(Exception): """自定义异常，用于处理数据处理过程中的特定错误。""" pass
defread_data_from_file(file_path:str) ->Optional[List[Dict[str,Any]]]: """  从 JSON 文件中读取数据。
  Args:    file_path: 输入 JSON 文件的路径。
  Returns:    包含数据的列表，如果文件未找到或 JSON 无效则返回 None。  """ try:   withopen(file_path,"r", encoding="utf-8")asfile:# 明确指定 encoding      data = json.load(file)     ifnotisinstance(data,list):        logging.error(f"文件{file_path}中的顶层 JSON 结构不是列表。")       returnNone     returndata exceptFileNotFoundError:    logging.error(f"错误：输入文件未找到:{file_path}")   returnNone exceptjson.JSONDecodeError:    logging.error(f"错误：输入文件中的 JSON 格式无效:{file_path}")   returnNone exceptExceptionase:# 捕获其他潜在的读取错误    logging.error(f"读取文件{file_path}时发生意外错误:{e}")   returnNone
defprocess_data(data:Optional[List[Dict[str,Any]]]) ->List[Dict[str,Any]]: """  处理数据，筛选年龄不小于 MIN_AGE 的条目。
  Args:    data: 从 JSON 文件读取的数据列表。
  Returns:    处理后的数据列表。  """ ifdataisNone:   return[]
  resultsist[Dict[str,Any]] = [] forindex, iteminenumerate(data):   ifnotisinstance(item,dict):      logging.warning(f"条目{index}不是一个字典，已跳过：{item}")     continue   try:      name = item[KEY_NAME]      age_raw = item[KEY_AGE]
     ifnotisinstance(age_raw, (int,float)):# 确保 age 是数字类型       raiseValueError(f"条目{index}的年龄不是有效的数字类型: '{age_raw}'")      age =int(age_raw)# 转换为整数以进行比较
     ifage < MIN_AGE:        logging.info(f"条目{index}('{name}') 由于年龄 ({age}) 小于{MIN_AGE}而被跳过。")       # 这里不抛出异常，而是简单地跳过不符合条件的条目     else:        results.append({KEY_NAME: name, KEY_AGE: age})   exceptKeyErrorase:      logging.warning(f"条目{index}中缺少键:{e}。条目内容:{item}")   exceptValueErrorase:# 捕获由 age 类型转换或自定义检查引发的 ValueError      logging.warning(f"条目{index}处理时发生值错误:{e}。条目内容:{item}")   exceptExceptionase:# 捕获其他潜在错误      logging.error(f"处理条目{index}({item}) 时发生意外错误:{e}") returnresults
defsave_results_to_file(resultsist[Dict[str,Any]], file_path:str) ->bool: """  将处理结果保存到 JSON 文件。
  Args:    results: 要保存的处理后的数据。    file_path: 输出 JSON 文件的路径。
  Returns:    如果保存成功则返回 True，否则返回 False。  """ try:   withopen(file_path,"w", encoding="utf-8")asfile:# 明确指定 encoding      json.dump(results, file, indent=4, ensure_ascii=False)# ensure_ascii=False 以支持非 ASCII 字符    logging.info(f"处理完成。结果已保存到{file_path}")   returnTrue exceptIOErrorase:    logging.error(f"无法将结果写入文件{file_path}:{e}")   returnFalse exceptExceptionase:# 捕获其他潜在的写入错误    logging.error(f"保存结果到{file_path}时发生意外错误:{e}")   returnFalse
defmain(input_file:str="input.json", output_file:str="output.json") ->None: """  主函数，协调数据的读取、处理和保存。
  Args:    input_file: 输入 JSON 文件的名称。    output_file: 输出 JSON 文件的名称。  """  logging.info(f"开始处理文件:{input_file}")  data = read_data_from_file(input_file)
 ifdataisnotNone:    processed_data = process_data(data)   ifprocessed_data:# 仅当有有效数据处理后才保存      save_results_to_file(processed_data, output_file)   elifnotdata:# 输入数据为空      logging.info("输入数据为空，无需处理。")      save_results_to_file([], output_file)# 创建一个空的输出文件或按需处理   else:# 所有数据都被过滤掉了      logging.info("没有数据符合处理条件。")      save_results_to_file([], output_file)# 创建一个空的输出文件或按需处理 else:    logging.warning("由于读取错误，无法进行数据处理。")
if__name__ =="__main__": # 你可以在这里通过命令行参数等方式更改文件名 # 例如: # import argparse # parser = argparse.ArgumentParser(description="rocess JSON data.") # parser.add_argument("-i", "--input", default="input.json", help="Input JSON file") # parser.add_argument("-o", "--output", default="output.json", help="Output JSON file") # args = parser.parse_args() # main(input_file=args.input, output_file=args.output)  main()

Gemini 2.5 Pro 模型提供最先进的视频理解，与编码能力相结合，可以实现以前版本无法实现的新流程。

经过我的实测，需要将视频上传到YouTube，然后将链接传到Google AI studio，处理的速度会快一点。

未来或许或许会有即时的代码编程，左边是你的演示区，右边就是AI为你创作的区域；

福利大放送：这两天可以挂外VPN可以薅羊毛，获得Google的大会员。

前提条件：美区谷歌账号、美区IP、个人信息中的年龄修改为十几岁