一、AI推荐系统基础配置
1. 启用智能推荐服务：在设置页面搜索“AI Suggestions”→开启“使用机器学习优化扩展建议”→允许收集浏览习惯数据。
2. 训练个性化模型：通过 `chrome://activity-log` 查看历史记录→标记常用插件使用场景→帮助算法建立用户画像。
3. 接收实时提示：当访问新网站时自动弹出推荐框→显示相关插件安装建议→支持一键添加扩展。
二、场景化功能增强
1. 电商页面优化：访问淘宝/亚马逊时推荐“比价助手”→自动显示历史价格曲线→检测优惠券代码有效性。
2. 开发调试辅助：在GitHub页面提示安装“Octotree”→将仓库结构可视化→集成代码格式化工具。
3. 视频播放优化：观看优酷/B站视频时建议“AdBlock Video”→跳过开头广告→提升缓冲速度30%。
三、自动化规则设置
1. 创建触发条件：在扩展管理页面编辑“AI Rules”→设置网址匹配规则（如*.zhihu.com）→绑定特定插件组合。
2. 调整推荐权重：通过 `chrome://system` 界面调整优先级→将常用插件置顶→减少干扰项出现频率。
3. 黑白名单管理：在隐私设置中添加信任站点→阻止广告类插件在工作邮箱页面运行→避免误触企业安全策略。
四、数据反馈与迭代
1. 手动反馈机制：点击推荐插件右上角的拇指图标→选择“有用”或“不再显示”→训练算法精准度。
2. 自动更新模型：每月自动下载优化后的AI引擎→修复识别错误→提升场景匹配准确率。
3. 跨设备同步学习：登录同一Google账号→合并手机/电脑使用数据→实现全平台智能推荐。