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我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年5月31日 16:16


古老的 Pocket 稍後閱讀工具最近決定收攤，近年火紅的 Readweise reader 我付費使用一段時間後，又覺得自己用不到那麼多功能，目前我的閱讀與過濾資訊方式，更像我之前寫的這幾篇文章：「如何過濾資訊與稍後閱讀？2022年五個克服資訊爆炸的學習技巧」、「從讀不完的稍後閱讀轉念：當下讀完，當下處理」，雖然有收集資訊的流程，但更聚焦在之後的輸出與任務上，而非在建構大量稍後閱讀的資料庫。所以，大多時候我反而沒有使用特定的稍後閱讀工具來整理資訊，因為最後的「任務輸出整理工具」才是我更想建立的第二大腦。

大方向上，我希望資訊不要停留在稍後閱讀、知識庫中太久，應更快進入「專案、任務筆記」中。

所以最近我在嘗試利用「 Google NotebookLM 」作為我的「稍後閱讀緩衝跳板」，把當下無法細讀的資訊放入，利用 NotebookLM 內建的許多優秀 AI 索引、摘要、整理功能，加快把雜亂資訊輸出成有效筆記、任務的過程。

今天這篇文章，跟大家分享我的實際「 NotebookLM 稍後閱讀」工作流程。






用 NotebookLM 稍後閱讀的核心流程，基本操作教學：

下面是我目前每天、每周會重複循環的 NotebookLM 稍後閱讀流程：

  • 每天隨意瀏覽資訊時，把有興趣的文章、影片先傳入 NotebookLM。
  • 下一次空檔時，點開 NotebookLM ，快速看過 AI 自動產生的各項中文摘要。
  • 針對摘要後還想深入了解的文章，進行 AI 問答，並產出筆記。
  • 把筆記匯入自己真正的專案任務第二大腦（ Evernote ）永久管理。
  • 一段時間後，把這個 NotebookLM 刪掉，再建立一個新的稍後閱讀跳板。




現在有許多工具，可以讓我實現「隨手」把「網頁文章、YouTube影片、PDF文件」等等需要稍後閱讀的內容丟進 NotebookLM 中，這樣一來， NotebookLM 也可以是一個簡單實用的稍後閱讀收集載體。

例如在手機上，最新推出的 NotebookLM App 可以讓手機上的內容隨手分享到資料庫記事本中。






在電腦端，我會安裝「 NotebookLM 網頁匯入器 」的 Chrome 瀏覽器外掛，也可以一鍵把網頁文章、 YouTube 影片網址丟進 NotebookLM。




如果是 PDF 文件，例如論文、研究報告，我也可以上傳到 NotebookLM 做統整。這樣一來，其實 NotebookLM 也可以看做一個頗為全面的稍後閱讀收集工具。




這些內容隨手丟進 NotebookLM 時，通常我不會特別做分類，就先統一丟進一個「我的稍後閱讀」記事本中，因為我的目的是快速輸出，輸出後就會放入我目前使用的 Evernote 真正的專案整理架構 ，因此不需要在 NotebookLM （或稍後閱讀工具）花太多時間。

並且我通常每一個禮拜（七天左右，大概會收集30~50篇文章），就把這個「我的稍後閱讀」記事本「直接刪除」，然後再建立一個新的「我的稍後閱讀」記事本，處理新的一周的稍後閱讀文章。




利用接下來的空檔，在手機上打開 NotebookLM App ，或是在電腦上打開網頁，點開任何一篇之前收進來的文章、影片、PDF，就會看到預設已經分析好的「中文摘要」。

各國語言的文章、影片，都會自動完成中文摘要，幫助我快速了解文章主題，判斷是否有興趣繼續往下閱讀。




雖然在 NotebookLM 的這個記事本已經匯入大量文章，但我有時候會先取消勾選所有文章，然後反過來「只勾選」看完中文摘要後特別有興趣的一兩篇文章（尤其是長文章），開始針對這一兩篇文章做深入的 AI 索引與問答。

所以無論是要針對單篇、多篇、整個稍後閱讀清單做 AI 資料分析，都能在 NotebookLM 被輕鬆滿足。

而 AI 分析出來的摘要、筆記或任務企劃，我則會複製到 Evernote 中長久保存。




如果說在這樣每日 AI 輔助稍後閱讀的過程中，發現自己想要「深入探索」的新主題，例如先隨手丟幾篇看到後感興趣的醫療文章進來「我的稍後閱讀」記事本，讀一讀發現對健康新生活主題有興趣，接下來一段時間想要「繼續探索更多相關資料」，這時候我才會建立一個「新主題的記事本」，以後相關主題的稍後閱讀文章就丟進這個新主題的 NotebookLM 記事本中處理。





應用一：轉換成 Podcast ，用聽的也能理解今天感興趣的各種文章內容

除了上述基本的 NotebookLM 稍後閱讀流程，我還會在有時間、有想法時，做下面這樣延伸應用。

因應 NotebookLM 最近推出：「NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真」，我也用來生成稍後閱讀文章的「語音摘要」。

例如我收集了幾篇跟時間管理有關的新文章，還有幾篇跟 AI 趨勢相關的文章，還有一篇比較有趣的電影心得報導。到了中午午休，我就按下 NotebookLM 上的「語音摘要」，通常在不用特別自訂指令的情況下，就會生成一段兩人中文對話的 Podcast，而內容就是像新聞摘要報導一樣，會跟我介紹這幾個不同主題的內容。

現在更棒的是，在 NotebookLM 手機 App 上，也可以聆聽這一段大約 8~10 分鐘的 Podcast ，幫助我用「聽的」，快速消化早上收集的多篇文章重點內容。




有時候昨天收集的舊文章已經聽過 Podcast ，如果今天又有新的收集文章，我會先刪掉前次生成的對話節目，然後「只勾選」新文章的項目，就能重新生成「針對新文章」的 podcast。





應用二：針對感興趣主題，利用「探索」搜尋更多相關資料後，進行分析

NotebookLM 的「探索」功能可以在這個稍後閱讀流程發揮很大效用（延伸閱讀：Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫）。

例如我在 NotebookLM 上讀到最近一篇文章，跟如何用心理學原理設計 AI 指令有關，我覺得很有意思，還想要深入挖掘更多想法。




於是我打開 NotebookLM 左上方的「探索」，打下幾個 Google 搜尋指令，讓 AI 幫我去挖掘更多的資料來源。




在找到的來源中，我會主動過濾，只勾選自己真正感興趣的幾篇文章，繼續匯入這個「稍後閱讀」資料庫中，然後利用上述方式來閱讀、處理。





應用三：讓 AI 整理、延伸需要的知識、任務筆記，放入筆記系統


當我真正讀到一篇覺得有用的文章時，我會用下面幾種方式，請 AI 將文章整理成真正有用的筆記，而這是我覺得用 NotebookLM 做稍後閱讀工具時最棒的一點，因為我需要的就是「可以使用的筆記」：

  • 單純整理重點摘要
  • 變成自己需要的知識筆記架構
  • 延伸對任務應用的思考
  • 進行反思與討論

有時候文章已經很棒，我會請 NotebookLM 針對這一篇或這幾篇文章（可以在左方資料清單勾選），協助摘要出內容當中的細節。這時候的目的是盡量保留原文中的內容（但預設都自動進行中文翻譯），放入我的筆記（Evernote）後可以更有效參考原始資料。




當有多篇文章有用時，我喜歡勾選這幾篇，然後讓 NotebookLM 用表格整理與比較，快速完成綜合不同想法的知識筆記。




如果某篇文章已經讓我可以聯想到某個具體任務，我會讓 NotebookLM AI 幫我思考如何實作的步驟，這時候整理出來的就更接近可以放入任務筆記的操作內容。




甚至我可以跟 AI 對話，討論自己的延伸想法，請 AI 去跟原始文章做辯證，然後統整出可以放入我自己的思考筆記的反思內容。





應用四：結合整套 Google Gemini 流程提升文獻整理效率

還有一些更進階的搭配用法，利用 Google Gemini 互相搭配的幾個工具，我可以這樣做：

  1. 在 NotebookLM 稍後閱讀處理時，發現有一個主題可以深入分析。
  2. 打開 Gemini Deep Research 針對這個主題做深度研究。
  3. 把深度研究報告匯出成 Google 文件，再把 Google 文件直接匯入 NotebookLM。
  4. 再次利用上述技巧，在 NotebookLM 中完成閱讀、聆聽、筆記處理。


例如讀到某篇健康文章，但第一時間沒有找到更完整的報告，那麼不如讓 Gemini Deep Research 直接寫一篇。




Deep Research 寫完後，直接把報告匯出到 Google 文件。




再把 Google 文件匯入 NotebookLM 稍後閱讀。





應用五：請 AI 整理出知識架構，讓 Gemini Canvas 生成延伸學習測驗

如果是認真閱讀的主題，當收集了足夠多文章，並且一定程度閱讀與理解後，我會利用 NotebookLM 內建的一個「研讀指南」功能，生成一份測驗。




這個「研讀指南」，預設會把資料庫中的文章生成各種問答題，引導使用者去學習、複習。




但現在我會把 NotebookLM 生成的學習指南，複製到 Gemini ，利用 Canvas 中的測驗功能，生成可互動測驗，這樣就能更有趣、有效地完成複習。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）




測驗的目的，是快速讓 Gemini AI 分析出我在這個主題上，哪一個領域還可以深入研究？




這時候我可以回到 NotebookLM 該主題的資料庫，請 AI 索引出我之前可能「忽略」、「漏看」的部分，於是又能讓學習把握住更多細節。




以上，就是我最近利用 Google NotebookLM 搭建的一個稍後閱讀、學習輸出的工作流程，我覺得非常有效，也節省很多時間，提供各位讀者參考。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）

實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年8月31日 10:48


Google NotebookLM 是非常好用的學習工具，可以建立自己專屬的文章、影片資料庫，透過 AI 摘要分析，並且 AI 可以根據我的素材來協助我解決問題。或是利用 AI 製作「語音摘要」（podcast）、「影片摘要」、「心智圖」等等學習教材，強化學習的流程。

例如在我之前撰寫的這篇文章之後：「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」，已經連續三個月，我都在 NotebookLM 上面滿足我的稍後閱讀需求，方法一致，並且依然覺得非常好用。

今天這篇文章，我想分享一個實作案例：「從老師、教練、作者的角度，用自己既有的學習教材，透過 Google NotebookLM 設計給學生、讀者專屬的線上微型課程。」

看看搭配 Google NotebookLM 從 AI 分析資料，到 AI 製作各種影音教材，是不是能夠打造一個「小型線上課」，上面會有 AI 助教根據課程內容進行問答解說，會有 AI 製作好的影片、 podcast 或文章摘要可以快速閱讀學習，也歡迎各位讀者一起試試看，分享你覺得效果如何？

相關功能教學：

你可以馬上打開我的實測案例，實際體驗看看：電腦玩物 esor 的防彈筆記法 https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b




功能：因為 NotebookLM 影片摘要支援中文，讓我覺得 AI 製作數位教材已經足夠全面

之所以想要現在做這個測試，是因為 Google NotebookLM 最近加入的「影片摘要」功能，可以支援中文內容、中文解說。




我實際測試後，覺得效果非常好，加上我是付費版的 Google AI 帳號，所以影片摘要時可以自訂指令，更能讓 AI 根據我的需求設計出有效的教學影片。

例如下圖，影片中根據我的文章內容，非常正確的解析出關鍵步驟，文章截取、流程圖製作與語音解說，都沒有任何問題。




所以來到這個階段，因為 Google NotebookLM 已經可以根據資料庫內容，有效的製作語音、影片、文章筆記、心智圖等「教材」，讓我覺得用 AI 來快速打造一個微型課程助教、小型線上課的功能都完備了。

便來測試看看用 Google NotebookLM 打造一個小型線上課的可能性。

你可以馬上打開我的實測案例，實際體驗看看：電腦玩物 esor 的防彈筆記法 https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b




測試：用我的部落格文章，建立一個防彈筆記法線上影音小課程


如果要利用 Google NotebookLM 建立一個「公開筆記本」，目的是讓其他人也能互動、學習，並且進行有效的 AI 問答。

那麼最關鍵的第一步，就是老師、作者要先精挑細選左方的「資料庫內容」，我先精選了自己電腦玩物網站上討論「防彈筆記法」最重要的系列文章，根據不同主題：核心方法論、復盤、資料收集、習慣養成等，有系統的一一納入資料庫，而不是亂丟一大堆資料而已。




先挑出我的防彈筆記法精選文章，排出順序，分批匯入 NotebookLM。

可以一次匯入多篇文章，但我會排好順序與分類，一批一批匯入。




每次匯入一個主題的系列文章後，我在左方「只勾選這部分的文章」，然後利用右方工作室的 AI 製作教材功能，設計有效的影片摘要、語音摘要。

再透過自訂指令（付費版），我可以指定影片、 podcast 的內容邏輯，設計更有效的學習影片。




如果要建立要好的資料庫學習助理，自訂指令做出的效果還是更好。




針對中間的 AI 對話功能，如果要建立更有效的課程助教問答系統時，創作者可以自訂 AI 回答的邏輯與風格，這樣 AI 回答時會有更明確的角色設定，並且會用更符合課程需要的方式來回答。




我自己（作者、講師、設計者）先設想這個課程學員最關鍵的問題，然後先在中間的 AI 對話進行問答，用有效的問題，生成有效的回答，按下「儲存筆記」，就能快速整理成右方的筆記清單，變成課程的教學文件。




右方的工作室慢慢累積的影片教學、文件教學後，為了讓教學過程更有變化，還可以搭配「語音摘要」，轉換不同的教學風格。




匯入所有文章後，我利用工作室中的「心智圖」功能，建立整個知識庫的學習架構，心智圖會產出所有內容的知識節點，到時候讀者可以快速點開某個節點查看相關資料。




也可以利用右方報告功能中的「QA」等 AI 生成文件，快速建立整個課程的學員疑問解答資料。




完成整個 NotebookLM 筆記本的資料匯入、 AI 問答邏輯設定，以及右方工作室中把「課程影音文章教材」都建立完成後，我會透過修改教材名稱與編號的方式，讓教材根據我的邏輯重新排列，學員也會更好學習。

最後就要共用 NotebookLM 筆記本，進入右上方的「共用」設定，把筆記存取權改成「知識連結的使用者」，並且可以「查看完整筆記本」（才能看到右方設計的影音教材）。

複製連結，分享給需要的讀者、學生，他們就能瀏覽、互動我（與 AI ）設計出來的這個線上課程與助教了。





你可以如何使用這個 AI 線上課筆記本？學生、讀者端的操作教學


你可以馬上打開我的實測案例，實際體驗看看：電腦玩物 esor 的防彈筆記法 https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b

那麼，學員、讀者端可以如何使用這個 NotebookLM 線上課程與 AI 助教呢？

首先，學員需要登入自己的 Google 帳號，才能看到 NotebookLM 公開分享的內容。

公開連結中，學員可以看到的、不能操作的部分如下：

  • 可看到左方所有上傳的資料，但不能新增或刪除資料
  • 可看到右方的影音教材內容，但不能建立或刪除內容
  • 可在中間進行 AI 問答，但重新整理網頁後，問答過程就會消失。




學員可以根據右方工作室已經「編號」的順序，觀賞防彈筆記法相關的影片、podcast與整理文章，就像上一堂課的順序。




你可以利用右方工作室清單最下方的「心智圖」，快速了解這個資料庫的所有知識節點，並且點擊某個節點，可以快速獲得這個知識點、技巧的相關說明。




當然，你在中間的對話，跟 AI 提問討論，根據我設計好的回答邏輯，以及資料庫中的內容， AI 會分析你的問題，提供相應的回答。




你可以追問、提出更多細節，讓這個防彈筆記法的 AI 助理進一步幫助你解決問題。




我自己測試，覺得效果還不錯，透過 Google NotenookLM AI 建立一個課程的學習教材與 AI 助教，作為一個學習主題的入門，加速理解，或許值得老師們、創作者們試試看。


你可以馬上打開我的實測案例，實際體驗看看：電腦玩物 esor 的防彈筆記法 https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b




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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教）


Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年9月9日 15:27


Google Gemini 最近因為升級的修圖功能 Nano Banana ，獲得許多用戶的注意，之前我也分享過這個 AI 修圖功能的教學文章：「用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！」，確實可以讓 Gemini 不只是跟 AI 聊天，而是可以當作一個 AI 修圖工具來使用。

更進一步的，今天 Google Gemini 悄悄開放了一個功能，就是支援上傳「錄音檔案」，並且直接透過 Gemini AI 轉成逐字稿。

也就是說，還可以把 Gemini 當做一個 AI 錄音檔轉文字工具來使用。


而 Google Gemini 支援上傳錄音檔案，直接 AI 轉出逐字稿的好處，就是這個工具操作更簡單，速度非常快，不需另外安裝，能透過提問自訂 AI 整理逐字稿的指令，而且免費帳戶也能使用（只是有限制，下面會實測說明）。



例如下圖，我在付費版（AI Pro）的 Gemini 中，直接上傳一個 90MB 大小，將近一個小時的錄音檔案，透過指令：「轉成台灣慣用繁體中文的逐字稿，盡量保留原文，但修正錯字、去除贅詞，並且適當分段。」

大約不到一分鐘的時間內，就轉出了大約 1 萬 5000 字的完整逐字稿。








不過 Gemini 這個功能，付費、免費帳戶之間有不同的使用限制，我實際測試後，目前的限制如下：

  • 付費帳戶（ AI Pro ）
    • 上傳檔案限制：100MB以內。
    • 實測一個小時的錄音檔案，可以轉成1萬5000字逐字稿（繁體中文）。
  • 免費帳戶
    • 上傳檔案限制：100MB以內。（不過可以上傳大檔案，不代表就能處理裡面大量內容）
    • 可以處理的文字數量有限，所以如果錄音時間太長，內容量太大，會無法處理。
      • 實測：10分鐘以上錄音檔往往就會超出免費版可以處理的文字量。
      • 實測：7分鐘錄音檔可以成功處理，大約轉出 1000 字逐字稿（繁體中文）。
  • 可處理的語音檔案： MP3、 M4a、 WAV
    • 無法處理的語音檔案：AAC（會顯示無法辨識文字內容）

下圖是免費帳戶出現限制時的訊息。




那麼如果是免費的 Google 帳號（或是沒有升級 AI Pro ），但是又想要處理長時間的錄音檔案怎麼辦？

可以試試看 Google NotebookLM（參考：Google NotebookLM 影音升級：用 AI 學習英文 YouTube 影片、 整理大量錄音檔最佳工具），就算是免費帳戶，也可以上傳一個小時的錄音檔案，並轉成逐字稿。




當然， Google NotebookLM 上傳錄音檔後第一時間轉出的逐字稿，尚未經過太多 AI 修飾。

但我們可以用 NotebookLM 的提問指令，再讓 AI 一字不漏地轉成「修飾過的」逐字稿即可。

這樣一來，我實際測試就算是免費的 Google 帳戶，也能用 NotebookLM 成功轉出前述一個小時、 1 萬 5000 字的逐字稿內容。




用 Gemini 直接上傳錄音檔案轉成逐字稿，以及用 NotebookLM 上傳錄音檔案後轉成逐字稿，都是 Google 服務，兩者的使用差別如下：

  • Google Gemini
    • 速度非常快，操作最簡單，整個流程 30 秒到 1 分鐘內可以完成（包含處理一小時錄音檔也是），直接上傳錄音檔，下好指令，就能輸出自己需要的完整逐字稿。
    • 付費帳戶實測，一個小時錄音檔直接轉出 1 萬 5000 字逐字稿，並且內容完整，經過 AI 有效編輯。
    • 免費帳戶實測，只能處理大約 10 分鐘內、 1000 字左右逐字稿。
  • Google NotebookLM
    • 即使是免費帳戶，也能上傳一小時以上錄音檔，並分成幾個步驟轉出需要的上萬字逐字稿。
    • 操作需要分成幾個步驟，速度比較慢。例如上面同樣例子，可能需要 3~5 分鐘時間完成（但依然還是非常方便的工具）。

如果需要把錄音檔案轉成逐字稿，在沒有資安疑慮前提下，可以試試看這些工具。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿）

用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年9月14日 12:24


今天這篇文章分享我的「 AI 版卡片盒筆記法流程」：用 NotebookLM 把外部資料轉換成「自己的有效學習資料庫」，利用「卡片盒筆記法」（Zettelkasten）的技巧，從雜亂資料變成文獻整理，產出融合自己想法的永久筆記，幫助自己快速輸出任務、教案、簡報報告等成果，並且還能利用這個卡片盒持續復盤。

如果你目前在建構個人第二大腦的過程，常覺得「整理太用力、輸出太少」，或許這篇文章可以提供你參考。

在我提倡的「防彈筆記法」中，因為一個人的精力有限，不需要也無法建立鉅細靡遺的系統，所以「取捨」之下，我採取「優先專注在：任務筆記」這樣的策略選擇。而這時候，我確實犧牲了一部分「整理學習資料」的需求，甚至刻意不去建立學習系統，而是專注在自己的任務產生、經驗復盤的系統上。（延伸閱讀：收集資料時 3 步驟「任務化」！AI 工具取代不了的整理技巧教學）

不過當有了像是 Google NotebookLM 這樣的 AI 資料庫索引、生成工具後，我開始思考：把建立單純學習資料庫這件事情外包給 AI ，讓 AI 透過卡片盒筆記法的原則，幫我建立知識型的第二大腦。

把學習資料庫外包給 AI、把任務／經驗留在人自己做的筆記。

這樣一來，我擁有自己花最多時間建立的，許多環節仍必要的需要自己手動的「專案、任務第二大腦系統」，但又能善用 AI ，不用花太多時間下，建立「單純知識引用需求的第二大腦」，兩者相輔相成。（延伸閱讀：AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」）

更早之前，我已經把「稍後閱讀」這個工具與系統外包給 AI ：「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」，這就是當時我想利用 AI 外包單純資料整理的企圖，而又經過了快半年的實踐，現在我把更完整的卡片盒筆記技巧融入到 Google NotebookLM 中。

接下來，我就根據一個真實案例，分享我目前的實際步驟，你會看到我如何利用 NotebookLM 去建立卡片盒筆記中的文獻卡片、永久卡片，如何有效的學習與產出，並且哪些部分我善用 AI ，但哪些部份我仍然認為要自己動手來。

最後聲明，這篇文章的方法，不是說 AI 製作卡片盒會比人更好！也沒有要取代，只是可以提供多一種選擇。人自己的想法、經驗當然還是更重要的，如果我能自己手動架構完整的卡片盒筆記系統自然更有效。不過在時間有限、精力有限情況下，我的取捨是自己專注在專案、任務經驗筆記上，而把單純外部知識整理外包給 AI ，不是 100% 理想，但能有效推進產出。






Zettelkasten × NotebookLM 卡片盒筆記 AI 流程對應表

卡片盒筆記原始技巧
目的
在 NotebookLM 的做法
第一步：文獻卡片整理
摘錄原始資料重點，可察看來源
  1. 收集來源
    1. 英文類 YouTube 知識影片
    2. 網頁文章
    3. 論文 PDF
  2. 萃取重點，建立文獻卡片
  3. 把輸出儲存成筆記，命名為「文獻卡」
第二步：學習並捕捉想法
產出自己的觀點、想法以及疑問
  1. 把文獻卡轉換成來源
  2. 勾選適合的、準確的部分文獻卡，建立精準語音、影音摘要
  3. 透過語音學習，產出想法
第三步：建立永久卡片
整理出自己的結論與行動
  1. 把想法、問答快速丟上 AI ，進行討論
  2. 把自己跟 AI 討論後，更適合自己的內容，變成筆記卡片
  3. 最終統整，建立永久卡片
  4. 加上「編號：永久卡」，轉換成來源
第四步：建立 MOC 知識地圖連結
組織學習路徑，建立連結，便利快速索引
  1. 利用心智圖功能，形成結構地圖（MOC）
  2. 只勾選永久卡（頂多再勾選文獻卡），減少雜訊，建立心智圖
  3. 可以快速點擊知識節點，產出新的內容解說
第五步：產出任務、教案、報告
更有效的對外輸出
以這 2 張永久卡為依據，設計 21 天微習慣計畫；逐日 1 行動，5 分鐘可完成，附追蹤表。
第六步：復盤循環
結合真實經驗，與外部資料庫，持續修正
分析下面我目前「XXX」的執行結果，根據資料庫中永久卡、文獻卡的學習，提出： Keep 我可以保留的好行動？ Problem 我目前可能有的問題？ Try：接下來我可以調整的新行動？




歡迎參考我的真實案例「卡片盒：健康運動」：https://notebooklm.google.com/notebook/f8f82551-f537-48e5-9d50-e0a35bab6178


就讓我分享自己的真實例子，有興趣的朋友也可以參考上方公開共用的「卡片盒：健康運動」 NotebookLM 資料庫。

首先，針對一個主題，在 NotebookLM 上建立一個新的筆記本，之後這個主題的卡片都在上面管理。






第一步：輸入，並建立文獻卡片

  1. 收集來源
    1. 英文類 YouTube 知識影片
    2. 網頁文章
    3. 論文 PDF
  2. 萃取重點，建立文獻卡片
  3. 把輸出儲存成筆記，命名為「文獻卡」，可同時保留出處

我把自己陸陸續續收集到的健康、運動優質文章、影片、論文，慢慢加入這個主題筆記本。

這時候可以搭配：「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」，先在我的 NotebookLM 稍後閱讀筆記本中，過濾出跟主題有關的真正優質資料，然後才轉移到主題資料庫。

畢竟，資料庫來源的品質決定了卡片盒的品質。




當優質資料收集到一定階段後，我會在 NotebookLM 提問，產出「各種我關注題目的文獻摘要卡片」，我慣用下面的指令（Prompt）：

針對「冥想」，一步一步分析，用條列清單方式列出資料中的重點，每個重點加上例如「冥想 1-1、冥想編號 1-1-1」這樣的編號，重點描述盡量使用原文摘要。

這邊的作用只是請 AI 先針對輸入的大量資料，進行有效的「文獻梳理」，產出跟我關注的題目有關的文獻整理，而編號的方式除了模擬卡片盒外，也是為了讓知識變成一個一個「未來」可以快速理解與運用的小單元。

當 AI 的回答通過我的閱讀檢驗後，我會把這個文獻卡回答「儲存成筆記」，儲存到 NotebookLM 右方工作室，並且主動把標題命名為「文獻卡」，方便之後索引與利用。





第二步：學習，並產出自己的想法、問題與行動

  1. 把文獻卡轉換成來源
  2. 只勾選適合的、準確的、部分文獻卡，建立精準語音、影音摘要
    1. 或者利用報告中的簡報、QA等功能也有類似效果
  3. 吸收學習，刺激自己產出想法，以利下個階段跟 AI 討論

根據我的需求重新摘要、整理過的「文獻卡片」，會是這個系統更好利用的來源，所以我會從右方工作室，把這些 AI 整理出的文獻卡，再次「轉移為來源」，變成 NotebookLM 左方資料庫可用的素材。




接著，為了讓我可以更深入學習，並且在學習過程更快刺激出「我的想法」，我會利用「語音摘要」、「影片摘要」功能來產出可以「邊聽邊想」的學習素材。

更關鍵的一步是，這邊我會「只勾選」前一個步驟產出的「文獻卡」來製作語音、影片摘要。為什麼呢？這是確保產出的學習素材內容更精準對焦我的需求，裡面更少雜訊，更多重點！




接下來，我會一邊聽著 NotebookLM 生成的 Podcast ，一邊把自己的想法快速打在左方的對話中，跟 AI 進行討論、辯論與反思。





第三步：跟 AI 討論想法，轉化成永久卡片

  1. 把想法、問答快速丟上 AI ，進行討論
    1. 這時候可以勾選所有資料庫來源，讓 AI 在文獻卡片、原始資料中統一回答。
  2. 把自己跟 AI 討論後，更適合自己的內容，變成筆記卡片
  3. 最後進行一個知識、行動的最終統整，建立永久卡片。
  4. 加上「編號：永久卡」，轉換成來源，出現在資料庫開頭
  5. 重新整理對話，輸出新的永久卡

我有設計出一個固定的指令，讓我一邊聽 Podcast ，也能一邊快速輸入自己的想法，並且提問有效的問題。

關於「運動與體脂」，我的想法是：「XXXXXX」，請從專家角度提供我解答、質疑、統整、反思。




對話中， NotebookLM AI 根據我的想法、疑惑，產出新的回答，這些回答更符合我的需要與邏輯，於是我會打開右方工作室的「新增記事」（類似手動輸入筆記），把左方回答中我覺得真正有用的部分貼過去，並自己打上一些補充。




當聽完一段 Podcast ，在對話中進行了一些問答，最後我會這樣做一個總結提問：

根據並統整前面討論，列出我的「養成有效運動習慣」的行動清單。

例如我在對話中針對養成運動習慣來回討論，累積了更多我真正需要的想法，最後就讓 NotebookLM 總結前面討論，列出真正對我有效的行動清單，當然也複製回前面自己建立的記事。

前述這個想法整理、資料彙整、行動分析的過程，是在利用 AI 幫助我產出一定程度的有效永久筆記。




我一樣會把這樣整理好的永久卡（永久筆記），從右方工作室再次「轉移成來源」，讓其回到左方的資料來源中可以被再次使用。

並且我命名上有個小技巧，我會在永久卡前面加上數字編號，這樣匯回左方資料來源時，可以依照數字編號排序。

這樣就可以讓 AI 跟我合作產出的永久筆記，一定排在來源資料最開頭，方便隨時開啟利用。

完成一張永久卡片後，我會「重新整理」對話，清除目前這個子主題的對話，根據我的下一個需求，再來討論一次，產出下一個主題的永久卡片。





第四步：建立連結與 MOC 知識地圖

  1. 利用心智圖功能，形成結構地圖（MOC）
  2. 只勾選永久卡（頂多再勾選文獻卡），減少雜訊，建立心智圖
    1. 降低雜訊，保留知識骨幹；這一步對建立穩定的知識地圖很關鍵。
    2. 當累積愈來愈多永久卡、文獻卡後，有些原本的資料來源，可以當作雜訊移除掉。
    3. 目的是讓資料庫愈來愈對焦我的真實想法、需求與學習。
  3. 可以快速點擊知識節點，產出新的內容解說（這時候再把所有參考資料納入）

透過 AI 加速，我可以快速在大量資料中，建立起文獻卡片、永久筆記，裡面包含我需要的重點摘要，以及我真正的想法與未來可能行動。

這時候，我準備在 NotebookLM 中建立起卡片盒筆記法的連結與知識地圖（MOC， map of content ）。

「連結」的部分，我覺得 NotebookLM 原本回答中的來源引用連結，原本 AI 生成內容的過程，就是最好的連結，人不需要手動再多做什麼。




而要製作出以後可以一覽知識全貌、快速索引知識點的 MOC 知識地圖時，我會「只勾選」前面產出的永久卡片，然後利用 NotebookLM 內建心智圖功能，建立知識地圖。

如果要多一點資料，頂多勾選文獻卡，但盡量不勾選原始來源，避免太多雜訊干擾。

「知識地圖」應該是聚焦在我的真正需求與想法更好、更有效。




有效的來源、自己處理過的永久卡片，生成更有效的心智圖架構後，我可以點擊知識地圖上的任何節點，讓 AI 生成我當下需要的回答。

下圖中可以看到，透過「只勾選永久卡片」產出的心智圖，更有架構，更符合我的需求，更具備可用性。




當利用知識地圖上的節點，生成新的 AI 內容時，我會「再把 NotebookLM 所有來源資料都勾選」，然後從所有資料中生成回答。

這個做的用意是：知識架構根據我的核心需求，知識細節則參考所有來源資料，兼顧廣度與深度。





第五步：輸出，把卡片盒轉成各種任務成果

建立卡片盒筆記的目的，當然是為了輸出、產出成果。

下面來看看兩個例子。

我要製作教學簡報／學習單？我可以在這個 AI 卡片盒系統提問：

將「休息」相關的 永久卡、文獻卡，製作成分享簡報，每頁一個重點，包含知識、行動、反思。

重點就是我前面有先產出永久卡片、文獻卡片，並且有正確命名，匯回來源資料，所以當我要產出真正任務成果時，不是在雜亂資料中自由發揮，而是可以用指令去指定，要求 AI 有根據的產出內容。




上面簡報大綱，我再搭配 Gamma ，產出了下面這樣的簡報：




我要製作任務行動計畫？我可以這樣提問：

以這 2 張永久卡為依據，設計 21 天微習慣計畫；逐日 1 行動，5 分鐘可完成，附追蹤表。

這時候，我在 NotebookLM 的來源中「只勾選」經由我手產出的永久卡片，讓 AI 根據更穩固的永久卡，生成對我更有效的計畫。




產出的表格表單，我貼回 Evernote 等真正的任務筆記工具，也可以正常使用。





第六步：復盤，把經驗放進來繼續新的卡片盒流程


這個「卡片盒：健康運動」的 AI 卡片盒系統，可以用上面幾個步驟持續更新，持續添加新的資料，產出新的文獻卡、永久卡，並進行輸出。

不過， NotebookLM 不會取代我們真正的個人筆記系統、真正的個人第二大腦。

我還是需要自己真正的任務筆記系統（例如下圖右邊，是我真正任務筆記中，如何規劃、記錄自己的運動習慣）。而 NotebookLM 卡片盒對我來講是知識的輔助系統（例如下圖左邊）。




並且當我的真正任務筆記系統執行一段時間後，產出一些真實經驗，我會「把經驗複製回 NotebookLM 卡片盒進行復盤」。

以下面這個運動案例來看，我會這樣提問：

分析下面我目前「養成持續運動習慣」的執行結果，根據資料庫中永久卡、文獻卡的學習，提出： Keep 我可以保留的好行動？ Problem 我目前可能有的問題？ Try：接下來我可以調整的新行動？
（貼上真正的任務、經驗筆記）

這時候可以看到， AI 根據 NotebookLM 中我已經建立的永久卡、文獻卡，明確的、有針對性地指出我任務筆記當中的問題點。




然後，根據永久筆記、文獻資料，提供給我如何修正的新行動建議。

我會把這些新行動建議，更新回自己真正的任務筆記，開始執行，一段時間後，再回到 NotebookLM 卡片盒中探索知識、進行復盤。




上面這個完整流程，就是我目前在自己的專案、任務筆記之外，運用 NotebookLM 打造一個「知識輔助」的 AI 卡片盒筆記系統的完整流程，分享給大家，歡迎參考，或是說說你的做法。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學）

紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年11月18日 16:31


Google NotebookLM 在這一波更新中，支援了用 AI 解讀「手繪圖表」、「手寫筆記」等圖片內容，我們可以把會議中、課堂上，乃至於自己閱讀時寫下的紙本筆記，拍照掃描，上傳 NotebookLM ， AI 就可以解讀上面的內容，再轉化出我需要的報告、摘要、練習。而且我實際測試，包含「中文」的手寫字、「潦草」的手繪流程圖，都能做出準確的分析。

NotebookLM 作為一個 AI 資料庫工具，最有用的地方就是「可以上傳自己的資料」，經過一些整理、轉化後，建立一個「特定專案、主題、需求的知識庫」，然後 AI 回答時會遵照這個知識庫的內容，提供相對準確、滿足特殊性的生成結果。

透過我這篇文章中分享的做法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」，我們可以建立像是親子教養、健康運動、時間管理等等資料庫，把讀書筆記、關鍵文章、有用影片，甚至自己的想法錄音檔等等內容匯入，經過一些整理，變成以後我詢問或復盤教養、健康、生產力等問題的有效助手。

在上述基礎應用中， Google NotebookLM 最近的更新加入了 AI 解讀圖片內容，更進一步可以把我自己一邊閱讀一邊手畫的思考圖，或是手寫在便利貼上的速記，都上傳變成資料庫！

我實際測試，效果還不錯，今天這篇文章，分享我的兩個測試體驗。








匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，製作成學習影片

我們在上課過程中，快速在紙本筆記寫下重點，老師在白板上畫出手繪解說圖，我們在課後閱讀複習時，也把自己的想法手繪成流程圖、心智圖。在這個情況下，如果把這些課堂手寫筆記翻拍成圖片，上傳到 NotebookLM ，可以解讀到什麼樣的程度，可以做哪些延伸學習呢？

  • 老師可以：
    • 上課用白板手繪說明 → 下課直接拍照 → 丟 NotebookLM → 變成補充講義或影片腳本。
  • 學生可以：
    • 考前整理心智圖 → 丟 NotebookLM → 變成「自己版本」的考前重點講義或測驗。
  • 家長可以：
    • 跟小孩一起畫閱讀心智圖 → 上傳 → NotebookLM 幫你設計「幾題理解測驗」。

我把自己手邊對於專注力練習、零碎時間利用的各種手繪筆記，上傳到 Google NotebookLM。全部都是翻拍的照片圖檔，沒有任何文字文件。

第一時間已經可以看到 NotebookLM 提供的摘要，很準確的掌握了這些圖片中的關鍵內容。




點開某一張圖片的摘要，可以看到 NotebookLM 很正確的辨識出圖像要表達的意思，對於圖像間的對比用意有正確的掌握，對於我手寫的潦草文字也大多都正確解答。




於是我把這個主題的各種學習手寫、手繪筆記圖匯入，然後開始提問、討論，生成我需要的進一步學習、練習教材。




更厲害的一點是，如果利用 NotebookLM 工作室中的「影片摘要」來製作學習影片，還可以在我們「原本的手繪圖」中加上「新的說明與註解」，變成學習影片的一部分！

例如下圖，把我原本的一張手繪圖，融入到影片摘要的教學畫面，並且用 AI 主動加上更多文字、圖像解說。






匯入會議手寫筆記、投影片圖片、白板流程圖，整理成會議記錄

延續前面這樣的功能，另外一個應用是：一場會議中留下的紀錄可能包含了：錄音檔案、手寫筆記、投影片、白板流程圖照片等資料，現在也可以嘗試全部上傳到 Google NotebookLM ，讓 AI 統整成完整的會議筆記。

會議中可以快速透過手繪、錄音把想法倒出來，會後再用 NotebookLM 做「文字化」與「格式化」。

例如下面這個測試，主題是 AI 工作流程的討論，我上傳了一個超過一小時的會議錄音檔，會議中畫出的工作流程圖，跟其中某個關鍵應用的手繪解析圖。

可以看到利用 NotebookLM 的心智圖功能（延伸教學：Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖），快速的把這次會議討論的錄音檔、流程圖圖檔、手繪圖片，做出了非常完整的內容整理。




對於手繪圖的解說，也有九成以上的準確性。




我嘗試「不要勾選」錄音檔案，只「勾選」兩張手繪的流程圖，然後讓 NotebookLM 幫我整理成一封會議重點摘要郵件。

這時候，就算沒有錄音檔的文字內容輔助， AI 依然正確的解讀了手繪圖中想要傳到的 AI 工作流程。




參考上面兩個實際測試案例，試試看當你的 NotebookLM 加入「上傳圖片」的支援後，用它來處理手繪、手寫類型的筆記：

  • 匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，除了可以解析，還可結合手繪圖，製作成學習影片。
  • 匯入會議中的手寫筆記、白板流程圖，加上原本可支援的錄音檔、文件，整理更完整的會議紀錄。

只要肯把想法畫出來、寫下來，現在已經有工具能幫我們把「凌亂的手寫痕跡」，變成：教材、會議紀錄、學習影片，成為可以被重複利用的資產。



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活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年11月22日 17:36


Google 這幾天推出了 Gemini 3 Pro AI 模型，以及 Nano Banana Pro 的 AI 繪圖引擎， NotebookLM 中也加入了強大的簡報、資訊圖表繪圖功能，讓 AI 可以處理的內容強度（更大的資料量、更深的推理能力），可以生成的成果變化（正確生成大量中文、複雜知識的繪圖能力），都有一定程度的提升。

現在網路上已經充滿了對 Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro 的性能測試與展示，也有官方完整的說明。

所以這篇文章我想聊聊的，是身為一個要每天備課的老師，以及會跟小孩一起複習功課的爸爸，我想測試的是──Google 這幾個 AI 工具（ Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、 NotebookLM ），可以如何互相搭配，真正產出有更好學習效果的教學素材。






我以自己實際用得到的案例來測試，利用 Google AI 來處理各種學習資料，生成可以互動練習的「遊戲化網頁」，或是透過 Google AI 繪製知識整理的「手繪心智圖」，應用在我自己的「學習筆記」、給學生的「課程素材」，以及小孩的「課業複習」上，效果都讓人非常驚豔：

  • AI 幾秒鐘製作出來的遊戲化網站，幫助學習者用各種互動遊戲操作，來學習相關知識。
    • 空氣互動遊戲網頁
    • 成語／語文互動練習網頁
  • AI 繪製出來的圖片，上面的中文內容正確性很高，知識整理的邏輯也十分準確，可以做為很棒的複習筆記。
    • 成語示意心智圖
    • 小三社會、自然複習卡片
    • 筆記、時間管理課程資訊圖表
    • AI 課程圖像化教學簡報




這篇文章將從「利用 Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 來設計各種教學工具、素材、知識圖卡」，並且輔助搭配「 ChatGPT 與 NotebookLM 」等不同工具，分享這幾天我的實際應用結果，以及互相連貫配合的 AI 工作流程。

  • Gemini 3 Pro：整理分析大量資料，設計互動網頁、遊戲化體驗
  • （Gemini 3 Pro）Nano Banana Pro：繪製中文心智圖／記憶圖卡
  • NotebookLM：分析大量教案、素材、筆記，繪製圖像化簡報、資訊圖表
  • 適當輔助：ChatGPT 5.1 （Thinking 版本更好）：資料蒐集、知識拆解、重點整理、教案邏輯

想跟我一起學習 AI 提升工作效率流程的朋友，也歡迎報名即將開課的大人學公開班課程：「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」。









在進入正題前，先快速整理一下目前 Gemini 3 Pro 、 Nano Banana Pro 、 NotebookLM 可以在哪裡使用：

  • 免費帳號可在 Gemini 中用有限額度，啟動 "Gemini 3 Pro 思考型" AI ，和 Nano Banana Pro 繪圖能力，額度達到了就退回之前版本。
    • 也可在 Google AI Studio 免費版 中使用 Gemini 3 Pro Preview ，進行文字內容的生成。但是 Nano Banana Pro 要付費才能使用。
  • 付費帳號（ Google AI Pro 等）：可在 Gemini 中直接啟動"Gemini 3 Pro 思考型" ，啟動繪圖時也有 Nano Banana Pro  能力（也有限額，但每天的次數更多）。
  • Goolgle NotebookLM 免費版、付費版，也加入了用上述 Nano Banana Pro AI 模型繪製簡報、資訊圖表功能。

從這篇文章主題的使用者需求來看，當父母、老師、自學者需要設計各種學習教材時， Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 有用的功能強化包含下面幾點：

  • 更長的上下文（最高 100 萬 tokens 輸入、6.4 萬 tokens 輸出），代表可以一次處理更長的報告、完整的課文、多篇資料文章。
  • 多模態處理能力（可以同時理解文字、圖片、影片、音訊、PDF），代表可以同時統整課程手寫筆記、錄音、白板流程圖，製作出需要的筆記或測驗。
  • 回答方式可以處理更多步驟，可以用更多圖像思考邏輯輸出結果，這代表像是設計學習筆記、練習網頁時，可以一次做好幾個層次的整理，然後用更多互動與圖表呈現。
  • Nano Banana Pro 繪圖時對於中文有更好的支援，可以在圖片上正確顯示大量的中文內容，這代表很適合製作像是心智圖、資訊圖表這樣的圖像化複習內容。

我也不是只有做認真的學習教材，最近我和小朋友喜歡一起玩寶可夢遊戲，我就利用下面同樣的流程，製作了一個戰鬥屬性克制快速查詢的網頁小工具。

下面就來看看我的 AI 設計學習教材的工作流程吧！





階段一：製作「成語圖解心智圖」：Gemini 3 Pro 搭配 Nano Banana Pro，一次整理大量知識，繪製準確中文圖卡

Gemini 3 Pro 伴隨 Nano Banana Pro 繪圖，能夠非常有效的處理大量知識的整理，多步驟推理出有效的邏輯，最後繪製出完全符合的知識圖解，手繪等各種風格都很到位，更重要的是現在繁體中文文字也能正確顯示。

我在 Gemini 中啟動「思考型」、「建立圖像」功能，然後輸入下面指令：




你是小學三年級國語老師，要跟小朋友解釋下列成語，繪製一張手繪解釋心智圖。請一步一步分析：
1.針對下面成語的意思，設計適合的場景示意圖象。
2.拆解成語的用字，用延伸關鍵字，讓小朋友一看就能記住成語的關鍵解釋。
3.根據成語的相關性或邏輯，排列順序與版面。
4.繪製出有趣的手繪圖。
成語：### 朝三暮四 利令智昏 洛陽紙貴 張冠李戴 融會貫通 漠不關心 心平氣和 一毛不拔 欲蓋彌彰 盲人摸象 苦口婆心 斬釘截鐵 細嚼慢嚥 朝令夕改 餘波盪漾 史無前例 身敗名裂 兵不厭詐 捲土重來 標新立異 ###

不到一分鐘的時間， Gemini 3 就生成了下面這張手繪心智圖！

有幾個讓我很驚豔的地方：
  • Gemini 3 ＋ Nano Banana Pro 讓繪圖時也具備「知識搜尋與分析」能力，所以看到圖片中補充了很多我沒有提供的新知識。
  • 繪圖前 AI 可以進行非常棒的內容推理，可以看到他把這 20 個成語分成四大區塊，我覺得分類得非常棒。
  • 繪圖的圖示部分幾乎都有正確傳達意思，中文文字更是沒有明顯錯誤。




如果繪製出來的圖片有不滿意之處，也可以直接對話修改， Gemini 的「圖片一致性」能力非常高，可以只修改一兩個小地方，而其他地方保持原樣。（這在前一個版本時，就有很好的表現：用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！）




但是我把上面 Gemini 的成語心智圖給小朋友看，小朋友覺得很有趣，但興趣不大。

於是我請 Gemini 換成寶可夢版本，目前 Gemini 在繪圖上的「安全性與版權限制」看起來還沒有很嚴格，不過日後應該就會鎖起來吧？

小朋友倒是對下面這張學習素材充滿興趣。




階段二：製作「詞語、成語互動練習網頁」：Gemini 3 Pro 把枯燥知識變成相對有趣的測驗


之前我在社群上分享過用 Gemini 3 Pro 針對自然科學的內容設計動畫網頁，如果是國語的練習呢？剛好跟小孩討論到兩個詞彙的差別，為了讓小孩練習，於是請 Gemini 製作小孩的詞彙學習練習網頁。

怎麼跟小學三年級學生，解釋「哪怕」、「不管」的差別？把上面「哪怕」、「不管」設計成適合小學生的有趣互動練習網頁。

幾秒鐘的時間內， Gemini 3 Pro 就製作出了一個可以互動的網頁，快速選擇答案，就會提供解析，利用一些例句快速練習這兩個詞彙的用法。

起碼比起聽我說，小朋友對這樣的互動網頁更有興致去看。

而 Gemini 3 設計這種互動網頁的效果有幾個優點：
  • 同樣可以處理非常大量的資料內容，做出內容足夠豐富，流程完整的互動網頁。
  • 透過 Canvas 的預覽，就等於可以直接使用，也能分享給他人。
  • 設計的邏輯很符合一般人的使用方式，介面親切，互動直覺（而我幾乎不需要給特別的專業指示）。
  • 網頁的動畫效果很好，可以根據實際知識內容設計動畫（例如充氣的氣球、翻轉的答案卡等）。




而前面的成語練習，先看 Gemini 繪製的心智圖，理解基本成語的意思。

接著，我用 Gemini 3 Pro 加上「 Canvas 」功能，製作成語測驗網頁。

延伸教學：

現在幫我設計另外一個遊戲網頁，主題是前面討論過的「小學三年級成語測驗：將正確成語代號，填入對應句子中」。請一步一步設計，要適合小學三年級學生，網頁互動要有趣，題目完全依照前面討論的設計。

整個測驗分成兩部分，各自練習 10 個成語，結果也非常令人滿意，也在單純閱讀之外，多了一種透過實際測驗來學習的練習方式。





階段三：製作「成語故事複習簡報、資訊圖表」： NotebookLM 彙整心智圖、故事課文資料，生成圖文並茂簡報


把上面生成的成語素材（例如心智圖），或是整理出來的知識、資料，匯入到 NotebookLM ，這時候又有更多方便的教材設計功能可以使用。

延伸教學：

我先把前面整理好的「成語手繪心智圖」（NotebookLM 現在可以分析手寫手繪筆記）、 Gemini 整理的其他成語資料，匯入 NotebookLM。

在 NotebookLM 利用最新的「 Fast Research 」功能，分析我的成語清單，讓 AI 搜尋成語故事典故，建立更完整的學習資料庫。




隨著 Nano Banana Pro 的推出，這個繪圖功能也融入到 NotebookLM ，變成他製作「圖解簡報」、「資訊圖表」的新能力。

開啟簡報功能，我請 AI 根據資料庫中的每一個成語與典故，設計圖解型的教學簡報。




下面 NotebookLM 產出的圖解簡報結果，有幾個特點：
  • 融合了我上傳的心智圖中的內容與風格（那隻貓頭鷹）。
  • 正確理解心智圖中的成語分類，有很正確的簡報解釋邏輯。
  • 能夠針對我指定的小學生角色，設計出有情境的簡報。
  • 繪製簡報圖像、文字的能力無可挑剔。
  • 正確解讀資料庫中大量文件內容，轉化成有效、精簡的簡報。





而設計資訊圖表時，當然也能勝任，不過如果「文字量太多時」，繪圖出現的文字還是會開始出錯，有一個明顯的上限存在。

在使用 NotebookLM 的資訊圖表功能時，比較適合限縮在一定的文件範圍，限定只生成某些特定內容，比較能夠有效的產出結果（因為所有圖像、文字都是"繪製"上去的）。




失敗版本是我想讓他一口氣生成 20 個成語的資訊圖表，結果文字都是錯誤。

於是我改成只要生成 6 個成語，效果就很好了。





NotebookLM 的「簡報模式」可以用特殊指令製作風格突出簡報

在 NotebookLM 中啟動簡報時，可以透過編輯按鈕，提供特殊的指令，讓其製作風格更特殊的簡報圖像。


我在自己公開的「防彈筆記法」 NotebookLM 筆記本中，要求他做下面這樣的簡報：「採用日本漫畫的風格，用格鬥類漫畫的語氣，梳理防彈筆記法要解決的問題、關鍵方法論、具體應用案例。」

結果產出了下面這樣的結果。雖然文字一多，文字繪製上有些小錯誤，但這個風格實在太有趣了。






輔助 ChatGPT 5.1 Thinking：整理課程資料：先搜尋、再分析、再交給手繪

如果說，我手邊沒有現成資料，需要 AI 先幫我搜尋、梳理非常大量的資料，然後再製作前面的手繪圖、互動遊戲網頁、圖解簡報。

那麼目前我還是會建議可以先使用 ChatGPT 5.1 的 Thinking 模式進行梳理，我實際比較，大多數時候 ChatGPT 搜尋資料並整理知識的深度、廣度，還是會比 Gemini 3 Pro 好上不少。

例如我用下面的指令，讓 ChatGPT 幫我上網找國小社會課本的相關資料：

你是國小三年級社會課老師，先整理下面單元，讓小學生考試前可以快速複習的課程重點，請一步一步分析：
1.需求：小三上學期社會課第三單元班會自治、第四單元多元學習，小孩對於班會流程與角色責任特別不熟，對於多元學習的延伸學習方式可能缺少經驗。
2.上網搜尋相關課本、課程正確資料。
3.根據需求，整理出考前複習重點。
4.要轉化出好記憶的關鍵字或關鍵提示。
5.要有正確且容易理解的邏輯。




接著，我再把 ChatGPT 整理出來的課本知識，貼回 Gemini ，用下面指令請他繪製手繪圖，因為指令比較複雜，可能會分成兩段處理，第一段先分析，第二段才繪圖：
你是國小三年級的社會課老師，繪製下面第三單元，方便學生複習的知識手繪心智圖。請一步一步處理：
1. 根據下面我重新整理過的第三單元資料細節。
2.抓出關鍵的重點，設計適合的繪圖結構。
3.用小學生可以理解的關鍵字，結合圖解，製作每一重點的說明。
4.以手繪心智圖的趣味方式，完成圖片的製作。

第三單元資料細節：###
貼上 ChatGPT 整理的細節
###

第二段再啟動繪圖
很好，根據上面這一段的設計邏輯與整理，繪製知識手繪心智圖。

下面是 Gemini 整理出來的手繪圖（裡面的口訣、邏輯、知識則是 ChatGPT 5.1 梳理的結果），基本上我的角度來看，沒有任何可以挑剔的地方了。





後來小朋友複習自然課時，對其中一個單元不熟悉，我馬上啟動下面流程：

先讓 ChatGPT 思考分析，整理知識重點。




讓 Gemini 設計互動遊戲網頁： https://gemini.google.com/share/e19b510bea95

利用下面指令，最後貼上 ChatGPT 提供的完整知識整理內容：

讓我們設計一個新的互動遊戲網頁，跟三年級小學生解說「磁力」的特性、應用、變化。請一步一步分析，根據下面的資料，思考如何設計成有趣的互動網頁，然後完成你的設計：





課程手寫筆記、錄音、白板流程圖、課本、考卷照片，也可以上傳分析，轉成教材

Gemini 3 Pro 的多模態，可以讓我們的資料來源更多元，像是手寫筆記、課堂白板、教學錄音等等，都可以上傳變成素材。（延伸閱讀：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿）

例如我把兩張社會課考卷，直接上傳 Gemini ，請他分析後，繪製成重點整理手繪心智圖，一樣有非常棒的效果。
讓我們開始一個新任務，分析這兩張考卷，掌握社會課第三單元的關鍵重點，繪製出呆火鱷為主角的寶可夢手繪風格心智圖。請一步一步分析：
1.先解析考卷中的題目，掌握關鍵重點、提問思維、核心知識。
2.為這些內容，梳理出適合的心智圖架構。
3.以呆火鱷、寶可夢相關圖像，繪製出完整的手繪心智圖。




Google NotebookLM 也把 Nano Banana Pro 的繪圖能力，帶入到他的「工作室」功能，現在可以根據資料庫內容，繪製適合的資訊圖表，甚至製作出邏輯對、中文正確、圖像精彩的「簡報」。

例如下面這個資料庫，我只有上傳一段「大約一小時的課程錄音」，跟「一張課程中的手繪白板照片」。

但是利用 NotebookLM 對手寫、錄音內容的強大解析，加上 Nano Banana Pro 的繪圖能力，產出了右方那樣精彩的簡報。




或是下面這樣邏輯正確、內容豐富、圖像精彩的資訊圖表。




從上面的核心三階段工具流程，加上輔助的延伸技巧，這幾天的測試後，我慢慢理出一個用 AI 工具製作學習教材的工作流程：

  • ChatGPT（或 GPT-5.1 Thinking）適合的：
    • 拆課綱、抓考點、設計教學邏輯
    • 把亂七八糟的想法變成大綱、教案、題目結構
  • Gemini 3 Pro 適合的：
    • 把整理好的知識，變成互動網頁、遊戲、操作式練習
    • 它的強項是設計「介面＋互動」
  • Nano Banana Pro （Gemini 3 Pro ）適合的：
    • 把已經確認過的概念，變成「可印、可貼、可學」的中文心智圖
    • 特別適合考前視覺化複習卡、筆記封面、概念地圖
  • NotebookLM 適合的：
    • 長錄音＋手稿＋投影片 （或者把前面整理的資料彙整進來）→ 變成教材、簡報、影片
    • 適合「整理一整堂課」而不是只做一張圖

也提供給大家參考，更歡迎跟我分享你更好的應用方式。

想跟我一起學習 AI 提升工作效率流程的朋友，也歡迎報名即將開課的大人學公開班課程：「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年12月6日 18:02


廣受喜愛的 AI 筆記、資料庫工具 Google NotebookLM 又迎來了一個「實用」的更新，讓 NotebookLM 可以成為更有用的閱讀書籍、上課紀錄、會議筆記的「輔助工具」：讓手機端的 NotebookLM App 成為「快速接住」當下閱讀想法、會議重點、上課啟發的工具。

這個更新是針對之前很陽春的 NotebookLM App ，終於可以使用「內建相機」、「匯入錄音檔」，以及製作「資訊圖表」與「圖像式簡報」，還能同步「收聽 AI 生成語音談話進度」等功能。

功能很多，但如果以應用面來說，就是利用手機端的 NotebookLM App ，當作隨身筆記工具，方便的把下面資訊匯入：

  • 手寫筆記、課堂板書
  • 會議白板、便條紙牆
  • 印刷講義、報表、書頁
  • 會議錄音、想法錄音

讓 NotebookLM App 成為更好的隨身學習、會議整理筆記助手：

  1. 讀到書中覺得有感的一頁 → 直接用 NotebookLM App 拍下那一頁／那張圖。
  2. 會議、課程中有想法來不及打字 → 先用手機錄音 → 再匯入 NotebookLM App。

然後在手機 App 端也能快速用 AI 生成語音摘要、學習閃卡、資訊圖表、說明簡報。







下面跟大家分享兩個我的實際應用案例：

  • 用 NotebookLM App 讀書的新方法，只要拍頁面＋錄想法，就能做出會說話的讀書筆記。
  • 會議還沒結束，結論就整理好了：NotebookLM App 用拍照＋錄音幫你做出課後／會後重點。

把 NotebookLM App 定位成「讓你之後可以第二次閱讀、第二次聽課」的工具。

延伸閱讀：





用手機 NotebookLM App ，快速處理閱讀書籍資料：

例如我正在閱讀《防彈筆記法》這本書，如果讀到覺得有啟發的那一頁，或許是那一頁中的圖表，還是那一頁中的內容，我就打開 NotebookLM App 的拍照功能，拍下這一張圖，匯入到「閱讀防彈筆記法」的 NotebookLM 筆記本中。

現在 NotebookLM 不只對文字內容，對於圖表也能非常有效的解析，所以任何紙本、電子書上覺得想要多想一想的頁面，都可以拍下來上傳 NotebookLM 。（這部分在電腦玩物中，我之前也做過實測：紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測）





閱讀到一半，如果我對書中內容有一些想法，這時候打字輸入可能太慢，我就開啟手機內的錄音機，直接錄下我對書中內容的反思。

然後，在 NotebookLM App 匯入這個錄音檔。（如果之後 NotebookLM App 可以直接內建錄音功能，就更完美了）





當我一邊閱讀這本書，一邊就在這本書的 NotebookLM 中「累積」了想要進一步分析的頁面、零散刺激的想法，而這是我用自己的方式吸收學習這本書最好的「材料」。

我可以同樣在 NotebookLM App 中開啟「語音摘要」、「學習卡」，我通常不會單純的直接製作語音摘要或學習卡，而是會在自訂的指令中「提出我需要解決的問題」，這樣製作出來的語音摘要、學習閃卡，可以給我更多真正需要的啟發與反思。

語音摘要不是把書重講一次，而是讓 AI 站在「某個學習問題」角度重新說給你聽。





例如在防彈筆記法的閱讀筆記中，我自訂的語音摘要指令是「如果我在工作中常常需要吸收新知識，但又不知道如何整理，要怎麼做？」這時候，語音摘要就不會只有單純的整理，而是會根據我們真正的學習需求去設計，讓 AI 語音在我空閒收聽時給我更多啟發。

如果我真的要「複習」這本書，例如這是一本參考書、考試用書，或是可以改變我的思考與方法的書，我同樣可以在手機 NotebookLM App 中快速設計一套「學習卡」，這樣在手機中也能快速「第二次閱讀」書中重點。（延伸閱讀：如何閱讀一本書？我的深讀、反芻、拆解三步驟）






用手機 NotebookLM App ，當做上課、會議快速筆記：

上課時（無論實體課、線上課），或是會議過程（不過當然都要先取得錄音或拍照同意權）， NotebookLM 現在也能讓我們快速處理會議過程中的白板、紙本、錄音：

然後在課程、會議還沒結束時，就整理出有效的總結輸出。

跟前面一樣的功能，現在利用 NotebookLM App ，我當下就能拿起手機拍下白板上的流程圖，或是直接把會議中手機錄下的錄音檔匯入 NotebookLM。





如果我需要在會議、課程結束前，快速總結討論的下一步行動，我可以利用 AI 問答，在手機中直接讓 NotebookLM 「總結會議重點與下一步行動清單」，那麼會議可以更有效地進入確定結論階段。





如果我需要快速復盤剛剛課程、會議中的重點，我也可以直接在手機中製作資訊圖表、圖解簡報，只要按下對應按鈕，幾分鐘後，就有一份可以復盤的圖文並茂報告。





NotebookLM App 的定位，不是「手機版的縮小 NotebookLM」而已，而是專門負責：把現場的實物（書頁、手寫、白板、錄音）收進 Notebook 的入口。

「一個 Notebook＝一個學習或專案場景」，比如「閱讀《防彈筆記法》專用 Notebook，裡面同時塞：拍下來的書頁、我的錄音反思、AI 幫我做的語音摘要與學習卡。拍照 → 匯入 → 自訂提示 → 做成語音摘要 → 再做學習卡，變成一條快速的 AI 學習工作流。

這篇文章提供我目前的真實使用方式，給需要的朋友參考。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記）



我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年12月14日 17:16


這篇文章要幫你解決下這個問題：「NotebookLM 存了一堆資料卻產不出更好作品、教材、報告嗎？」把它接到更會思考與輸出的 Gemini，知識庫立刻可以轉變成更厲害的圖解、Google 簡報、互動網頁。

這陣子，Google 的 NotebookLM 做了非常多的升級，除了在資料庫中可以解析圖片、圖表，還延伸出可以設計圖文並茂的知識圖表、簡報等等功能，這也讓越來越多人會利用 NotebookLM 來建立自己的各種工作、學習資料庫。

可是 NotebookLM上面的 AI 處理能力其實是有局限的，雖然它的工作室好像可以做出很絢麗的東西（例如那些 Podcast、影片或圖像簡報），但比起原生 Google Gemini 可以做的資料分析處理、邏輯推理、網路搜尋等等能力，對比最後產出成品的細節深度、可控制和變化性（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）， NotebookLM 相較於 Gemini 還是有一定程度的落差。

但是，現在 Google 這兩大強力 AI 工具可以連接在一起了！在 Google Gemini 當中可以直接連接 NotebookLM 的資料庫（2025/12/16 更新：看起來這個功能陸續推出中，很多朋友尚未獲得），利用 Gemini 3 Pro 強大的思考能力，結合 Gemini 的繪製網頁、製作 Google 簡報、繪製圖像等等的功能，將 NotebookLM 資料庫進行更多樣化輸出，搭配到更多 AI 的工作流程裡面。

下面我實際測試了三個我在工作、學習流程真的會用到的案例，效果都非常好：

  • 在 Gemini 調用一個我的 AI 課程 NotebookLM 資料庫，輸出一張更可控的知識圖解。
  • 在 Gemini 調用三個不同主題的 NotebookLM 資料庫，整合成新教案，製作成 Google 簡報。
  • 在 Gemini 調用兩個健康相關 NotebookLM 資料庫，整理知識，延伸寫故事，設計一個 AI 互動網頁。

以結論來說，這個新的連結，可以讓下面這樣的工作流程的自動化成為可能：
  • NotebookLM = AI 知識庫（資料庫、素材庫）：收集錄音、講義、白板、文件，透過 AI 進行整理。
  • Gemini 3 Pro = AI 輸出引擎（推理、整合、轉成作品）：用更強的思考能力把知識庫「變成可用輸出」，而且可以直接做成圖、簡報、網頁。









調用 NotebookLM 整理好的資料庫，用 Gemini 3 pro 設計圖解


在 Gemini 提問中的「＋」選單，可以直接連結同帳號下的 NotebookLM 資料庫。




在這個案例中，我連結了自己最近開設的「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」專用的 NotebookLM 資料庫，裡面有我的課程錄音檔、課程白板圖表、課程講義簡報等等內容。

我要利用 Gemini 去解析這個 NotebookLM 資料庫，製作一個「以 RPG 遊戲舉例的 AI 攻略清單」，於是我這樣跟 AI 溝通：

你是電腦玩物站長 esor ，跟讀者用最簡單的方式，解說「打造你專屬AI助理的工作流程」。請一步一步分析：
1.根據指定 notebookLM 資料庫中的內容，抓取打造 AI 助理的關鍵邏輯。
2.在資料庫中抓出適合的案例。
3.用「RPG遊戲練功升級」的角度，整合上述資料，建立對一般人來說有趣又淺顯易懂的解說。
4.用攻略清單的方式呈現。




輸出的答案效果，真的把我的課程內容重新梳理成「 RPG 攻略」的角度。

而且正確的抓取了 NotebookLM 中的關鍵資料，例如下圖，把我課程錄音中講過的一段話，準確抓出來，變成攻略內容。




更進一步，透過 Gemini 3 Pro 強大的推理思考能力，準確地把資料庫中分散的錄音、圖表、文件，梳理出：攻略目標、技能操作、實戰案例等等不同層次。

因為 NotebookLM 目前內建的 AI 是降級版的 Gemini ，所以直接用 Gemini 3 Pro 來處理，效果明顯更好。




不過我最終想要輸出的是一張攻略圖表，所以我繼續讓 Gemini 進行第二步的解析，把前面的資料庫梳理，轉化成更適合圖解的攻略文案：

非常棒的「AI 隊友練功攻略清單」，你是知識圖表的專家設計師，把這份攻略清單精簡成適合放到知識圖表的文字架構，並思考如何設計版面。
請一步一步處理，
以上面的攻略清單為核心，抓出對讀者最有吸引力的目標、技能操作、案例關鍵字，然後理解正確的攻略流程，清理出要放入知識圖表的文字內容。
接著根據這樣的內容，思考什麼樣的設計風格、版面架構最適合，也最能吸引讀者注意力，寫出你的設計指令。




最後，我打開 Gemini 3 Pro 的「圖像（Nano Banana Pro ）」功能，要求 AI 根據上面的設計，直接繪製出圖片：

你設計得非常好，請根據前面你設定的設計文案、構圖、風格，繪製出這張圖片。




NotebookLM 上面雖然也有「知識圖表」的功能（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報），但是有一個最大缺點：NotebookLM 可控性比較低，如果我要精簡文字、仔細設計圖像邏輯與風格，很難完全由我掌控。

但是如果我利用上面的工作流程：

在 Gemini 3 Pro 中處理 NotebookLM 資料庫，就可能很好的達到我的可控需求。





在討論中，同時調用不同 NotebookLM 資料庫，整合出整合多種知識的教材，用 Google 簡報輸出

前面的案例，我只調用了一個 NotebookLM ，那如果我同一時間調用多個 NotebookLM 資料庫， Gemini 還能完成有效處理嗎？

下面這個例子，我在 Gemini 中一次「勾選多個」 NotebookLM 資料庫：防彈筆記法、年度目標規劃、AI 工作流程。




然後我請 Gemini 同時整理三個資料庫，並完成一份簡報大綱設計，而且我還明確的指定每一個步驟要處理哪一個資料庫：

你是電腦玩物站長 esor ，設計一份「2026 打造個人年度專案管理系統」的簡報大綱。請一步一步處理：
1.根據指定 notebookLM 資料庫「防彈筆記法」的任務、專案筆記管理方法為基準。
2.搭配notebookLM 資料庫「我的 AI 高效工作法」中的 AI 助理工作流程，結合到原本的筆記管理方法。
3.加入notebookLM 資料庫「年終目標」中如何透過復盤持續累積並產出目標的實際案例，搭配在前面的筆記、AI任務管理流程中。
4.把前面整合好的方法論，根據明確的操作邏輯、觀念翻轉與案例說明，設計成簡報大綱。




結果， Gemini 確實可以根據我的指令，依據我的邏輯去分別處裡不同資料庫，完成簡報大綱輸出。

所以透過 Gemini 連結 NotebookLM ，我們還能完成多個資料庫的互通整理！




接著我要讓 Gemini 製作 Google 簡報，這時需要開一個新的討論串，開啟 Canvas ，然後把前面的簡報大綱複製過去，比較能成功製作出 Google Slides。（延伸閱讀：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程）

非常好，根據並維持下面的「2026 打造個人年度專案管理系統：從防彈筆記到 AI 複利效應」簡報內容、大綱架構，以及建議的視覺風格，製作出 Google 簡報

下面是 Gemini 透過上述流程完成的簡報，歡迎參考：

這條工作流程可行，那麼老師、工作者在製作簡報時，可以先在 NotebookLM 做各種資料收集與處理，之後透過 Gemini 產出各種分析：

NotebookLM 負責知識庫， Gemini 負責輸出工作，非常強大的搭配。





調用 NotebookLM 資料庫，透過 Gemini 建立互動學習網頁

之前我在「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」一文中分享過我結合卡片盒筆記法的邏輯，建立了很多健康學習的知識庫。

於是我在 Gemini 中，連結了兩個我建立的 NotebookLM 健康學習資料庫，嘗試透過 Gemini 強大的網頁設計功能，加上 Gemini 可以延伸補充更多知識（因為 NotebookLM 只能以資料庫中的資料進行處理），設計一個可以互動學習的健康教學網頁。

你是個人健康管理專家，建立一本推廣健康運動與心理健康的 Storybook 。請一步一步處理：
1.先梳理 notebookLM 資料庫中的健康運動、心理健康關鍵知識。
2. 根據一個人養成習慣的最佳邏輯，排列這些知識的學習順序。
3. 以手繪溫暖的故事繪圖風格，搭配知識說明。
4,完成 Storybook




完成的互動網頁中，包含我在資料庫中建立好的知識，但也不只是 NotebookLM 的資料，還包含了 Gemini 自己的延伸解析。

建立的互動學習網頁，還可以再啟動 Gemini AI 功能，讓 AI 自己建立一個 AI 問答助手在網頁中。




Gemini 設計的互動網頁，當然是建基於我的 NotebookLM 資料庫，但更厲害的是 Gemini AI 加上去的 AI 問答助手，他的回答看起來也是建基於我的 NotebookLM 資料庫。




Gemini 最後設計出的不只是知識學習網頁，還是一個回答來自資料庫中知識的 AI 助手，有興趣的朋友可以玩玩看（需要登入 Google 帳號才能使用 AI 助手）：




哪些人可以利用這樣的工作流程呢？

  • 老師、講師、顧問、研究者
    • 讓 NotebookLM 累積「我的課程、學習資料庫」
    • 讓 Gemini 把素材快速轉成：圖卡、簡報、互動練習頁、宣傳文
  • 內容創作者、部落客、行銷企劃
    • 把舊文章、訪談、讀書筆記放 NotebookLM
    • Gemini 轉製成：懶人包圖解、短影片腳本、直播大綱、社群貼文、簡報
  • 專案經理、產品經理、主管
    • NotebookLM 當「專案文件數據資料庫」
    • Gemini 直接輸出：進度報告、決策摘要、風險清單、下一步行動、對外簡報

歡迎參考我這篇文章，打造一個 AI 工作流程。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁）

把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2025年12月21日 14:04


NotebookLM 從「資料庫」跨到「數據處理＋圖表輸出」了！

  • 能把混亂流水帳自動清理、統計，重整成新資料表。
  • 統計完直接在 NotebookLM 內做：資訊圖表／圖解簡報／策略詮釋。
  • 甚至能偵測異常數據，主動設計「異常報告」簡報！

Google 最近的 AI 更新（2025/12），確實很大幅度的改變了我在 AI 工作流程的使用習慣。在這之前，我大多以 ChatGPT 搭配在各種主要的 AI 工作階段（參考：不只 AI 問答！我用 ChatGPT 打造專案第二大腦的六步驟實作教學），不過在 Google 推出了一系列的 AI 新功能後，我現在的工作流程變成下面這樣：

我還是會在 ChatGPT 中用 5.2 thinking 模式進行資料搜尋研究、專案助理的討論，建立任務需要的核心架構、報告草稿。但是接下來，我會利用 Google Gemini 進行文字潤飾、圖像輸出、簡報製作，利用 Gemini Deep Research 進行多步驟的自動工作，也利用 Google NotebookLM 進行關鍵資料的重新整理、學習、輸出。

而且 Google 今年最後這個月的更新腳步還沒有停下來，上週推出「我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁」這樣的功能後，更把許多 Google AI 的工作流程做了更好的串聯。

這幾天， Google NotebookLM 則又帶來了一個非常實用且強大的更新，針對許多人工作中會用到的「試算表」，現在 Google AI Pro 帳號的用戶（未來也會讓免費帳戶可用）能夠在 NotebookLM 中連結「 Google 試算表」，並且還能把資料庫中的雜亂數據整理、統計並輸出「試算表」，然後搭配原本功能製作各種圖表簡報。



今天這篇文章，是我這幾日的實際測試用，覺得很有用的幾種應用案例：

  • 流水帳清理 → 銷售統計榜＋季度曲線＋策略解讀
  • 專案進度表 → 依執行者重排＋進度圖＋下一階段規劃
  • 個人開銷表 → 年終回顧（復盤）圖表
  • 預算表 → 找出異常值＋做成異常報告簡報
  • 問卷表 → 洞察重點＋圖解分析
  • 多表統整 → 跨表比較＋抓重點＋生成圖解

而且有時候，我不用下指令， NotebookLM 也能做出正確分析，可以發現 AI 不只在畫圖、做排版，而是在做「數據檢核＋論述分析」。





案例1：銷售流水帳進行數據清理，變成圖解統計報表


下面是我用一份模擬的銷售報表，裡面的內容就是一份流水帳，還需要重新整理，例如統計每個商品的銷售量、銷售額，再製作統計分析報告，現在這些動作都可以透過 NotebookLM 直接完成。




上面這份銷售帳目很混亂，我先利用 NotebookLM 右方工作室的「資料表」功能，看看他能不能整理出新的統計試算表。

我透過下面指令，要求他根據「暢銷的商品名稱」重新分類並統計。




結果 NotebookLM 產出的資料表確實可以「統計數據」，我實際驗算，上面的銷售量、銷售額都是正確統計之後的結果。

也就是說，我可以把數據分散的試算表上傳到左方資料庫，利用右方的工作室「資料表」功能做數據清理與統計。




並且 NotebookLM 製作的資料表，也可以匯出為 Google 試算表。

然後我再把整理過的試算表匯入 NotebookLM，進行下一步輸出處理。




有了數據清理、整理後的試算表，我們就能繼續利用 NotebookLM 右方的工作室輸出更有效的報告。

例如我直接使用整理過的試算表，讓 NotebookLM 用「資訊圖表」功能製作熱門商品銷售榜，產出了下面這個很精準有效的結果。




製作圖解簡報時， NotebookLM 會根據試算表內容，設計出各種「統計分析圖」，例如這邊他根據每一季的銷售額重新製作曲線圖，結果不只吸睛，分析也是準確的。




根據試算表的數據，做出的「策略詮釋」也很精準，搭配 NotebookLM 的圖解簡報功能，已經具備真實上場的實用性。





案例2：專案試算表變成專案進度簡報


接下來，我們看看不同類型的試算表， NotebookLM 是否也能分析得夠好。

下面我測試的是一個模擬的專案進度試算表。




我透過下面指令，要求 NotebookLM 先把上面的試算表重新梳理，轉成一份可以看出執行者為主體，各自負責任務的進度排序的試算表。




這一次 NotebookLM 也準確地完成了混亂數據的重新整理，一樣可以匯出試算表。




接著我打開 NotebookLM 簡報功能，要求他根據目前專案狀態，分析下一階段規劃，來測試看看 NotebookLM 可以透過專案試算表分析出哪些端倪，以及可以做到什麼程度的詮釋。




結果， NotebookLM 很準確的理解了這個專案的目的，看出專案的關鍵任務。




也能透過圖表，快速解釋目前專案現況。




更棒的是， NotebookLM 能從目前試算表裡進行中的任務，推展出下一個階段的專案流程，還透過圖表做出一看就懂的解釋。





案例3：個人帳目變成年終回顧報告

接下來，我提供了一份模擬的個人旅行帳目流水帳，裡面的數據基本上是混亂的，就看 NotebookLM 能不能自己統計分析，製作出有效的報告。




結果， NotebookLM 計算得很精準，並且把旅行中最大項目開銷等，也都準確的繪製出了資料圖表。




透過這一點，如果上傳個人帳目：

NotebookLM 也可以變成一個快速有效的個人開銷復盤工作。





案例4：預算表分析出問題項目，並用圖解呈現

接著，我故意設計了一個「裏面數字有問題」的預算表，看看 NotebookLM 可以分析出什麼結果。




我直接用 NotebookLM 預設功能製作資訊圖表，這次沒有下任何指令，就有下面這張滿意的問題分析成果。

NotebookLM 可以看出我故意放在試算表中的一個異常數據，並且製作下面這張比較圖。




而且用 NotebookLM 直接針對試算表製作簡報，沒有給任何指示，但是 NotebookLM 直接把主題設定為「異常報告」，這一點真的讓人驚艷。






案例5：調查問卷統計歸納，產出圖解分析報告

我還嘗試了把課程的調查問卷試算表，上傳 NotebookLM 進行分析，產出了下面這樣的洞察報告，讓人一目了然調查結果。





案例6：多份試算表，進行統整分析並產出圖解報告

最後，我嘗試了一次分析「多份試算表」，看看 NotebookLM 可不可以在統整多份數據時，也有好的表現。

這多張試算表，是我製作的多本書籍的數據資料。




結果， NotebookLM 無論是把這些分散數據做成圖表或簡報，都呈現了掌握細節的分析能力，可以從雜亂的數據資料中，抓出很多關鍵內容，設計出像是下面這張，針對某一本書的細節資料的圖解。




或是像下圖這樣，利用圖解，解釋裡面數據的意義。




NotebookLM 正在變成「試算表→洞察→簡報」的自動化工作流程，這對大多數上班族來說都會是一個有用工具（在符合公司資安前提下， NotebookLM 的條款是資料庫內文件不會變成 AI 訓練材料）：

  • 業務／電商／小型經營者：把流水帳變成「熱賣榜＋趨勢圖＋策略建議」
  • PM／專案管理／行政窗口：把專案表變成「進度簡報＋下一階段規劃」
  • 財務／採購／預算控管：預算表要抓異常、找錯誤。
  • 教育訓練／HR／產品研究：問卷表格到洞察圖解報告，一次到位。

推薦大家試試看。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報）

我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2026年1月19日 17:57
 

前一陣子 NotebookLM 讓人驚豔的「視覺化簡報」設計能力，應該很多朋友都有玩過，結合了 Gemini Nano Banana 繪圖能力，讓文字圖表的簡報有了新的可能性，身邊也真的有不少朋友因此訂閱了 Google AI 的服務。

我自己本來就是 Google AI 的付費訂閱用戶，當這些 Google 工具有了強大的圖像、簡報、知識圖表設計能力後，我也持續摸索，看看可以如何「簡單」、「有效」的應用在自己的真實工作、課程、生活流程中。

今天這篇文章，就想跟大家分享我目前以 Google AI 為主，如何搭配 Gemini、 NotebookLM 到 Google 簡報，完成可能是工作中的專業簡報、活動中的流程簡報、生活中提供孩子學習的教材簡報的「工作流程」。

先說明，這裡沒有神乎其技的技巧，而是從怎麼做對我來說最直接、最簡單、最省力而且效果最好的方式，思考我的 Google AI 簡報工作流程。

所以，下面不會提到如何利用 OCR 與圖文分離技巧來修改 NotebookLM 簡報的文字（想知道的朋友，其實搜尋或問 AI ，現在已經能找到各式各樣的工具與方法），但是下面會這樣思考：如何一開始就做出大部分都正確的 NotebookLM 簡報，然後我只要用最簡單方式修改一兩頁中的一兩處內容即可。

其實，我在用 AI 輔助製作簡報時，也會看情況使用其他工具，不過接下來，就讓我們聚焦 Google AI 套餐中有的兩個工具 NotebookLM 和 Google 簡報的互相搭配（下方清單中黑色粗體項目），來進行討論與研究。




案例一：過濾雜訊後，讓 NotebookLM 一次完成不需修改的專業圖文簡報

最近一次的【大人學 的 用 AI 提升工作效率的實戰工作坊 】中，我想把其中一部分關於如何訓練一個個人專屬 AI 專案助理的方法論，整理成視覺化簡報，達成下面這樣的成果，我的流程是這樣的。

其中最關鍵的一點是，在 NotebookLM 中想要省力的製作視覺簡報，一定要先「過濾雜訊」。




首先，我在 NotebookLM 中上傳課程中我自己錄製的錄音檔、講義素材等資料，先把資料庫建立起來。

但是，目前資料庫還「很亂」， AI 並不能精準掌握這裡的邏輯，如果我想要直接從這個資料庫去製作簡報，很容易因為「雜訊」太多，於是 AI 處理簡報時就更有可能出現很多「問題文字」。

你可以這樣想像， AI 又要搞清楚資料庫中的邏輯，又要思考簡報架構內容，又要畫圖，又要把文字（而且可能是大量文字）放進圖片，一次要做這麼多步驟，而且又沒有依循原則，這樣要不出錯才奇怪！




所以，上傳資料後，我一定會先做一個動作：和 AI 討論，讓 AI 先解讀資料庫，擬出一個更精準版的文字簡報大綱。

例如：先在 NotebookLM 中提問：「幫我把如何設計一個AI助理的流程，轉換成一個簡易的文字版簡報大綱，只要掌握關鍵重點就好，請一步一步處理。」




NotebookLM AI 製作出文字版簡報大綱後，我會儲存到右方的「記事區」。




接著我會把這則文字簡報大綱，回存到左方的「來源區」，變成等一下 AI 製作簡報時可以依循的內容！

這裡的意思就是：先讓 AI 過濾資料庫的雜訊，製作出精準版的文字簡報大綱，讓製作圖像簡報時有明確依循，就能減少錯誤。





最後要製作簡報時，我通常「不會選擇」整個資料庫，因為雜訊一多，出錯機會就多，也只是眼花撩亂但不夠精準。

我會「只單獨選擇」剛剛匯入進來已經處理過的「精準簡報大綱」，然後點開右方工作室製作簡報的「編輯按鈕」，並選擇「簡報投影片」（而非詳細簡報）。

也就是我先把雜訊都過濾掉，讓 NotebookLM 針對最精準的內容製作最精準的簡報，這時候最能充分發揮他的圖像能力，並且讓文字也精準呈現。




如果我要用 NotebookLM 製作真的要拿出來用的簡報時（例如這裡的課程簡報，後面小孩的學習簡報），我就會跑上面的流程。

如果我要用 NotebookLM 製作給自己看的學習簡報（例如把大量資料製作成我快速理解的圖解），我不會在意上述細節，有一些小錯字也沒關係，因為「我自己看」，只要達到我看得懂、有意思的效果即可。

當然，這樣做出來的 NotebookLM 簡報，雖然精準很多，有時候還有會出現一兩個小錯誤，而我們因為真的要拿出去用，必須修改，這時候我就會搭配下面案例二的作法。





案例二：把 NotebookLM 簡報 PDF 轉成可個別修正的 Google 簡報

NotebookLM 完成的簡報可以下載成 PDF ，我除了工作、課程中的應用，也常常用在製作給小孩練習的教材，搭配小孩喜歡的角色，讓學習過程比課本更生動。

只是，如果教材有還有一兩個小錯字，就不是那麼完美了，這時候我就用下面流程修改。




NotebookLM 的簡報可以下載成 PDF ，但要轉成簡報檔案比較好編輯。

請注意！我這邊沒有弄得太複雜，沒有要 AI 把文字解析出來，只是把「圖片」轉成一頁一頁簡報檔案而已，但本質還是圖片，不過可以用後面 Google 簡報的 AI 能力快速修改。

於是我利用 Gemini Canvas ，讓 AI 寫了一個簡單有效的「PDF轉出一頁一頁簡報、圖檔的小工具」，你用下面指令也可以寫出一個一模一樣的，只要提問時，在工具選單開啟「Canvas」功能即可（範例： https://gemini.google.com/share/f9f937cdb911 ）：

你是網頁工具開發者，建立一個 PDF 轉出 PPTX 或一張一張圖片的線上小工具。請一步一步分析，我的需求是有多頁圖片的PDF簡報，要轉出 PPTX 或一張一張圖片，請用你專業開發者角度，思考我的需求，規劃如何設計，然後完成網頁工具開發。




轉出來的 PPTX 是 Power Point 簡報檔案，我就上傳到 Google 雲端硬碟，轉成我慣用的 Google 簡報（本質上每一頁依然是圖片）。

然後利用 Google AI 現在內建在 Google 簡報右方的「幫我繪圖」功能，可以快速用 AI 修改並設計某一頁簡報的圖像、文字內容。（Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）




接著，打開有問題、想修改的那一頁，目前都還只是一張完整的圖片，所以點選這一頁的「圖片」，選擇下方的「AI編輯圖片」按鈕，然後告訴她維持圖片設計，但要修改什麼地方即可。

然後把 AI 改好的圖片，取代原圖即可。




這個作法不是最厲害的，不過對我來說是最簡單的，可以很直覺且有效地修改各頁內容。

如果說，我透過案例一已經製作出九成以上都正確的簡報，那麼在案例二中我只要一點點的修改即可。





案例三：用 Google 簡報製作風格一致延伸頁面

有時候，不是要修改哪一個頁面，而是要延伸新的頁面設計，這時候我依然會繼續使用 Google 簡報的圖像繪製能力來輔助。




在已經初步完成的 Google 簡報中，我先插入新的一頁空白頁，然後用最簡單的文字框，把文字填入，但不管版面也不管設計。




接著，我用 Google 簡報的 AI 繪圖，請他「根據前後簡報風格，設計這頁簡報內容」。

於是 AI 就會模仿前後頁簡報風格，把這頁的文字框內容，改成風格一致的簡報了。






以上，就是我自己日常工作、生活、教學流程中，最常操作的 Google AI 簡報工作流程，也提供大家參考。


大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

10 个 NotebookLM 专家级高质量提示词

✇小众软件
作者 青小蛙
2026年2月7日 10:31
10 个 NotebookLM 专家级高质量提示词 26

来自 @Ihtesham 分享的高质量提示词，青小蛙觉得写的非常赞啊，值得仔细学习一下。

重新整理过了。

10 个 NotebookLM 专家级高质量提示词 27

注意，以下提示词虽然也适合于其他 AI 工具，但 NotebookLM 的与众不同之处在与：

你给它什么资料（文档、网页、视频、图片…），它就只在这些资料里思考，不会自由发挥，瞎编乱造。

提示词1. 专家级提炼

让 AI 扮演某个领域 15 年经验的专家，从多份资料中提炼出：

  • 3 个该领域从业者一眼就能认出的「突破性核心洞见」
  • 每个洞见为什么重要
  • 如果忽略它，会产生什么后果

👉 适合：

快速判断一堆材料「有没有真货」、值不值得继续深挖。

提示词

“You are a [field] expert with 15 years of experience. Analyze these sources and identify the 3 core insights that practitioners in this field would immediately recognize as groundbreaking. For each insight, explain why it matters and what conventional wisdom it challenges.”

“您是一位拥有15年经验的[领域]专家。请分析这些资料，并找出该领域从业者一眼就能看出具有突破性意义的3个核心见解。对于每个见解，请解释其重要性以及它挑战了哪些传统观念。”

提示词2. 发现互相矛盾内容

要求 AI：

  • 找出所有资料之间互相矛盾的地方
  • 对每个矛盾判断哪一方证据更强
  • 如果双方都可信，解释分歧产生的原因

👉 适合：

综述论文、政策分析、行业报告、技术路线之争。

提示词

Compare these sources and identify every point where they contradict each other. For each contradiction, explain which source has stronger evidence and why. If both are credible, explain what factors might explain the disagreement.

“比较这些资料，找出它们之间所有相互矛盾的地方。对于每一个矛盾之处，解释哪个资料的证据更有力，以及原因。如果两者都可信，解释可能导致分歧的因素。”

提示词3. 实施蓝图计划

从所有资料中提取：

  • 每一个可执行步骤
  • 使用到的工具 / 框架 / 技术
  • 前置条件
  • 预期结果
  • 每一步可能踩的坑

并整理成一步步的实施计划。

👉 适合：

“看懂了，但不知道怎么落地”的所有场景。

提示词

Extract every actionable step, tool, framework, and technique mentioned across all sources. Organize them into a step-by-step implementation plan with prerequisites, expected outcomes, and potential pitfalls for each step.

提取所有来源中提到的每一个可操作的步骤、工具、框架和技术。将它们整理成一个循序渐进的实施计划，每个步骤都应包含前提条件、预期结果和潜在风险。

提示词4. 专家级提问

让 AI 生成：

  • 15 个真正的专家才会问
  • 但现有资料完全没有回答的问题

并优先挑选：

  • 能推动领域进展的
  • 能暴露关键认知缺口的

👉 适合：

写论文选题、创业方向、产品差异化、深度内容选角度。

提示词

Based on these sources, generate 15 questions that an expert would ask but that these sources DON’T answer. Prioritize questions that would advance the field or reveal critical gaps in current understanding.

基于这些资料，提出15个专家会问但这些资料没有回答的问题。优先考虑那些能够推动该领域发展或揭示当前理解中关键空白的问题。

提示词5. 挖掘假设条件

要求 AI：

  • 列出所有「资料默认成立但从未明说的假设」
  • 给每个假设打两个分：
    • 重要性（1–10）
    • 出错概率（1–10）
  • 假设一旦不成立，会发生什么变化

👉 适合：

识别系统性风险、认知偏差、共识幻觉。

提示词

Identify every unstated assumption in these sources. For each assumption, rate how critical it is (1-10) and how likely it is to be wrong. Explain what would change if that assumption were false.

找出这些资料中所有未明确说明的假设。对于每个假设，评估其重要性(1-10)以及其错误的可能性。解释如果该假设为假，将会发生什么变化。

提示词6. 建立内容框架

让 AI 构建一个完整框架，包含：

  • 核心组件
  • 组件之间的关系
  • 适用时的决策路径
  • 框架在哪些边界条件下会失效

👉 适合：

把零散观点变成「能反复使用的认知工具」。

提示词

Create a comprehensive framework that integrates all concepts from these sources. Include: key components, relationships between components, decision trees for application, and edge cases where the framework breaks down.

创建一个综合框架，整合来自这些来源的所有概念。包括：关键组成部分、组成部分之间的关系、应用决策树以及框架失效的极端情况down.

提示词7. 核实信息来源

对每一个主要结论：

  • 找出支撑证据
  • 标注证据类型：
    • 轶事
    • 相关性
    • 实验
    • Meta 分析
  • 标记「证据很弱但语气很强」的危险结论

👉 适合：

反营销、反“专家胡说”、防被带节奏。

提示词

For every major claim in these sources, extract the supporting evidence and rate its strength (anecdotal, correlational, experimental, meta-analysis). Flag any claims with weak evidence that are stated with high confidence.

针对这些来源中的每一项主要论断，提取其支持证据并评估其强度（轶事证据、相关性证据、实验证据、荟萃分析证据）。标记出任何证据薄弱但置信度很高的论断。

提示词8. 多受众翻译器

把同一批结论分别翻译给：

  • 管理层
  • 工程师
  • 普通用户

每一版都只讲：

  • 他们真正关心的点
  • 他们能立刻理解的例子和语言

👉 适合：

汇报、产品文档、技术传播、对齐认知。

提示词

Translate the insights from these sources for three different audiences: [executives, engineers, end-users]. For each audience, focus on what they specifically care about and use language/examples they’ll immediately understand.

将这些来源的见解转化为三种不同受众群体能够理解的内容：[高管、工程师、最终用户]。针对每种受众群体，重点关注他们具体关心的内容，并使用他们能够立即理解的语言/示例。

提示词9. 时间线构建器

从所有资料中，提取一切与时间有关的信息，包括：

  • 明确日期
  • 事件
  • 里程碑
  • 隐含的时间指代（比如“近几年”“此前”“随后”）

把这些信息整理成一条完整的演化时间线不是简单罗列，而是展示：这个领域 / 主题是如何一步步发展到今天的

标出“加速节点”，也就是：

  • 进展突然变快的阶段
  • 成果、关注度或突破明显跃迁的点

👉 适合解决的问题：

  • 这个东西为什么**突然火了**
  • 当前处在**早期 / 爆发期 / 成熟期 / 衰退期**的哪一段
  • 接下来最可能发生变化的方向

👉 特别适合：

  • 行业趋势分析
  • 技术路线演进
  • 投资 / 创业判断
  • 判断“现在入场是不是太早或太晚”

提示词

Extract every date, event, milestone, and temporal reference from these sources. Build a comprehensive timeline showing how this field/topic evolved. Identify acceleration points where progress dramatically increased.

从这些资料中提取所有日期、事件、里程碑和时间参考信息。构建一个全面的时间线，展示该领域/主题的发展历程。找出进展显著加速的节点。

提示词10. 弱点扫描器

它要求 AI 对所有资料逐条做“拆解”，找出：

  • 方法论上的问题
  • 逻辑跳跃
  • 证据不足却下了很重结论的地方
  • 没有数据支撑的关键断言

并且对每一个问题，都要回答一件事：

👉 如果要让这个结论成立，还需要补充什么证据？

这一步的重点不是“否定”，而是：

  • 精准指出哪里不行
  • 明确告诉你怎么补救

👉 适合解决的问题：

  • 这份分析 / 报告**到底靠不靠谱**
  • 哪些结论只是“看起来很专业”
  • 如果要反驳，它的**薄弱点在哪**
  • 如果要支持，还差哪些关键证据

👉 特别适合：

  • 尽职调查（due diligence）
  • 学术论文阅读
  • 商业 / 咨询报告审查
  • 防止被包装得很好的结论误导

提示词

Act as a harsh peer reviewer. Identify every methodological flaw, logical gap, overclaim, and unsupported leap in these sources. For each weakness, suggest what additional evidence would be needed to strengthen the argument.

扮演严苛的同行评审员角色。指出这些文献中所有的方法论缺陷、逻辑漏洞、夸大其词和缺乏依据的推断。针对每一个缺陷，提出需要哪些补充证据来加强论点。

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我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2026年2月13日 13:37

這篇文章想要跟你分享，父母不一定要變成追上所有 AI 工具的專家，不一定要會寫很厲害的指令程式，也能用最簡單但有效的方式，讓 AI 成為親子生活中最有效的助手，並且 AI 不會取代父母，也不會變成另外一種只是增加螢幕時間的遊戲，而是成為親子之間的好夥伴：

AI 是把親子生活的困難，轉成可做出成果的流程：更有趣的複習、把真實生活遊戲化、把孩子說不出的想法引導出來、把父母卡住的情緒拉回可溝通狀態。

從生成式 AI 工具出現後，除了工作應用，我在生活中最常拿來解決的任務場景，就是親子相關的專案。從讓 AI 模擬學校考卷出練習題，到設計讓小孩更樂於複習的知識圖卡，或是和孩子一起設計一些增加親子樂趣的小遊戲，還有研究各種跟小孩有關的健康、教養知識，以及親子旅行中的各種導遊應用。

今天這篇文章，我要整理這兩三年來實際長期使用的 AI 應用案例，跟大家分享。



我們真正每天面對的，其實不是「AI 又有什麼更新，又有什麼好玩的工具」，而是那些生活中的真實課題，以及怎麼用 AI 協助我們解決這些課題：

  • 這週要小考，重複的練習讓孩子沒有了學習動力？
  • 孩子想要更多玩樂，卻又不知道可以玩什麼？
  • 想讓孩子體驗 AI ，但更要體驗真實生活的樂趣？

在這樣的生活裡，AI 對父母的價值，往往不是「再多裝一個 App、多玩一個工具」，而是我們能不能因為有了 AI，而多做出一些「以前做不到，或做起來很吃力」的真實生活中的親子成果，例如讓 AI 協助規劃一場實境解謎生日派對、一套真的貼近學校考題的練習卷、一本用孩子的日記與喜好角色做成的旅途日記繪本。

接下來，就讓我分享這些在我實際生活中，反覆實踐過的親子 AI 應用案例，你會發現：

  • 不是「用 AI 陪小孩」，而是「用 AI 讓父母成為孩子更喜歡的父母」。
  • 最難的不是用 AI 做教材，而是用 AI 去「產生學習動機」。
  • 你也可以善用 AI ，在真實世界創造更多的互動。




01.轉移孩子看遊戲短影音的注意力：不如和孩子一起討論，用 AI 設計孩子喜愛的網頁小遊戲

Google Gemini 結合內建的 Canvas，可以設計出直接使用的網頁小程式。例如我之前用這個方式，製作出把 NotebookLM 的簡報 PDF 拆解成 Powerpoint 的小工具。（參考：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

有時候當孩子覺得無聊，只想看手機短影音打發時間時，我會利用上面這個功能，設計一些單純的小遊戲，做為親子互動時間的調劑。不過我不會單純只是做遊戲給孩子玩，而是在這個過程跟孩子一起討論，讓孩子「出主意」，看看他希望遊戲要怎麼設計才好玩，然後交給 AI 做出遊戲功能，享受自己設計玩法的過程，也享受遊戲樂趣。

例如孩子喜歡下圍棋，我就讓 AI 做一個簡單的圍棋小遊戲，即使沒有帶著圍棋道具，也隨時可以上線玩。

你是網頁工具的開發者，設計一個可以讓我和小孩在電腦上下圍棋的線上工具。請一步一步設計，我們需要一個完整的圍棋棋盤，但可以選擇 9 路、13 路、19 路的大小，可以讓兩人輪流下黑子、白子，並且棋盤上會一直保持目前戰況，直到遊戲結束，或是按下開始新一輪遊戲。

這時候，我會問問孩子，你覺得加上什麼功能會更好玩？孩子說：希望可以跟電腦對戰、希望吃子時有特效等等，我們就一起追問 AI ，把一個一個功能加上去。

最後做出一個小孩也樂在其中，過程中還有一起思考的圍棋小遊戲。

因為 Gemini 的便利與即時生成且能預覽的能力，我們可以跟孩子一起討論，享受設計遊戲的過程和遊戲本身，這是很棒的親子互動時間。




而且 Gemini 的 Canvas 在生成網頁程式後，右下方還有一個「新增 Gemini 功能」，按下按鈕，會自動幫這個程式生成一個 AI 助手。

例如這個我和孩子一起設計的圍棋小遊戲助手，就是可以簡單指導圍棋規則與基本策略的 AI 小老師。





02.善用 3C 脫離 3C ：用 AI 把真實生活遊戲化，設計互動實境解謎遊戲

有時候希望讓孩子不要只是盯個螢幕，雖然 3C 裡的遊戲確實好玩，但真實世界中也有許多好玩的東西，只是要引起孩子興趣，還是需要遊戲化。

所以我常常會問 AI ：「怎麼把我們目前身處的場景、隨手可得的物品，轉換成可以立即親子互動遊玩的真實世界小遊戲（而非螢幕裡的遊戲）」。

我做過最大的一次嘗試，就是把自己家裡的多個場景，設計出要連闖六個關卡的實境解謎遊戲，做為小孩生日派對的闖關遊戲來玩。

我曾經在這篇文章「如何跟 AI 合作挑戰原本我不會做的事？我用 AI 設計實境解謎遊戲，案例分享」分享我的實際做法，而且後來我用同樣邏輯，反覆設計各種真實世界的互動小遊戲，做為親子時間的樂趣來源。

我會請 AI 先去研究其他人怎麼設計實境解謎遊戲，你可以想像成是讓 AI 助手先去學習。




等 AI 學會怎麼設計實境解謎遊戲後，我會提供他當前的場景、物品，請他開始根據前面學會的方法進行設計。




於是很快的，就會有一些精彩的謎題出現，我可以直接使用。




當然還可以利用 AI 繪圖工具，設計一些有趣的解謎圖像素材。




其實真實世界裡，也有許多有趣的桌遊、遊戲玩法，孩子也一樣可以樂在其中，只是我們不具備那麼多樣化的遊戲知識，這時候，我往往就會請出 AI 助手，請他給我一個當下立即可玩的遊戲建議。





03.針對做錯考卷，用 AI 設計遊戲化的間隔複習練習

孩子在寫考卷、功課時，出現一些寫錯的地方，我並不會苛責這些錯誤，而是希望鼓勵孩子，這正是可以知道自己還需要真正理解、還需要反覆練習的切入點。可是，如果只是反覆練習一樣的題目，可能孩子覺得無聊，也可能變成只是記得答案。

有了 AI ，我很常做的一件事情，就是把這些有出錯的題目、考卷收集起來，交給 AI ，請 AI 用有變化的、更有趣的方式重新出題，讓孩子用更好的方式複習。

例如很久之前我就寫過一篇分享，那時候孩子很不擅長寫一種英文填空題，於是我把學校他常常寫錯的題目考卷上傳給 AI ，請 AI 模仿這樣的出題方式，出類似的題目，讓小孩可以練習，結果效果非常好，也讓小孩快速學會。（延伸閱讀：一般人最好上手且有效的 ChatGPT 提問法，以生成英文練習題為例）




而在 Gemini 強化了圖像解析與繪製能力後，我更常把這些題目考卷，上傳到 Gemini 解析，然後傳換成小孩有興趣的延伸練習題。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

例如一個數學上的題目，先把寫錯的原題目上傳，然後讓 AI 用小孩喜愛的角色，重新出一個類似的題目，作為之後複習時的練習。




利用 AI 出的變化題目，加上孩子喜歡的元素，變成下次複習最好的教材。




還可以利用 Gemini 的 Canvas 設計一些簡單的互動問答遊戲，讓做錯的題目不再是負擔，反而變成有趣的練習。

而且設計一次成功後，下一次只要跟他說沿用之前的邏輯，針對「某些不熟的主題」再加強練習即可。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）





04.把原本小孩不感興趣的教材，連結小孩興趣的內容，用 AI 設計新教材

尤其有了 NotebookLM 之後，我可以在上面建立每一個科目的練習資料庫，除了把需要反覆練習的題目上傳，也可以把各種課本教材上傳，然後請 NotebookLM 的 AI 用更有趣的方式「演繹」成孩子更有興趣吸收的內容。




例如小孩讀完社會課本後，不確定是不是已經正確理解，可能有些太枯燥的地方會忍不住快速跳過。

於是我把課本中最重要的那幾頁內容上傳到 NotebookLM。




接著用 NotebookLM 的 AI 簡報功能，把課本內容重新「演繹」成小孩喜歡的寶可夢劇情，但裡面可以重新掌握與理解課本的重點。

（類似指令：用寶可夢呆火鱷風格，解釋「學校與我」單元的合作、競爭、服務團隊、學校規範、學生責任。）

這樣一來，小孩變得更樂於複習，甚至會主動問我有沒有新版本，還想再看一次。




AI 的優點之一，就是可以連結學習者感興趣的內容、連結應用的情境、連結要解決的問題，而不是只讓 AI 處理資料而已，更要讓 AI 去連結，創造出適合自己的教材，讓學習變成更有趣、更有效。

但是在這之前，如果要讓 AI 製作出更有效的教材，「簡化」的步驟也不可或缺。

例如我有一個 NotebookLM 資料庫，裡面可能有大量的國語學習素材，但要聚焦複習時，我會先讓 AI 整理出其中幾個單元的特定內容，先簡化成一份最精簡扼要的文字教材，然後回存到資料庫中。




然後請 AI 根據這份簡化過的文字重點教材，重新設計簡報、測驗，這樣可以「大量減少雜訊」，在學習上的效果更好。






05.用AI繪製小孩喜歡、看得懂的重點複習知識圖卡

Gemini 3 Pro 強大的圖像繪製功能，我最常用在小孩日常學習的重點整理上，結合前面的 NotebookLM 資料庫， Gemini 可以讀取資料庫中的某個單元內容，梳理重點後，快速產出有小孩喜歡圖像的知識圖卡。（延伸閱讀：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁）

你是小學國語老師與繪圖高手，根據下面小孩不熟的知識，繪製手繪風格、寶可夢呆火鱷教學的心智圖圖片。

請根據下面重點一步一步繪製：
圖像化的解釋下面這首詩的意思，並說明小學生可能不懂的生字：

送別 王維
山中相送罷，
日暮掩柴扉。
春草明年綠，
王孫歸不歸？

這不只是用有趣的圖像呈現而已，而是讓 AI 根據小朋友熟悉的角色、場景、風格來解釋，小孩一看就懂，而且還很有興趣。（這就是我前面說的：連結）

當然，我會在這個過程，跟孩子一起解讀這張圖卡，用孩子聽得懂、有興趣的語言，也可以同時注意 AI 可能出現的小錯誤並及時更正。

推薦無論是老師還是父母，都應該這樣嘗試看看，讓教材跟孩子有興趣的東西連結，或許有更好的吸收效果。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）





06.我如何利用AI，協助孩子的日記與作文

日記、作文，可能是現在小孩相對比較難跨過的一個關卡，這時候可以怎麼利用 AI 輔助呢？下面分享我的作法。

首先，我絕對不會讓 AI 直接生出一篇日記、作文，然後讓小孩照抄。

我的第一步，如果小孩的想法卡關，我嘗試用腦力激盪的方式，讓小孩慢慢自己從腦中挖掘出一些有趣、零散的內容。這時候我會利用錄音的方式，我最常用的是 Evernote 直接錄音轉文字，或是 ChatGPT 直接語音輸入辨識。（延伸閱讀：語音變成生產力：7 種 AI 語音轉文字工具應用情境與工作流程攻略）

這時候，我會當一個「採訪者」，讓小孩當「受訪者」，根據老師出的作文題目，採訪小孩說出目前腦中的想法，並且在過程中，適度反問他「為什麼？」「如何做？」「感覺怎樣？」，引導他倒出更多的想法。

於是，通常可以在完全不卡關的情況下，5分鐘內產出一份有各種雜亂想法的逐字稿。




想法很亂，我們把這些內容丟給 ChatGPT ，請他整理出裡面有共通的地方，給我們一個大綱建議，並且提供一些好點子（但不是現成內容或答案）。

下面是我採訪小孩後，我們討論出來的作文想法，請根據前面一段的作文結構、創意加分技巧，完成可以引導小孩開始有興趣寫作的大綱。請一步一步分析：




為了讓文字的大綱變成更有趣的參考，我又把這個大綱丟上 Gemini ，請他畫一個圖像版本。

不過來到這裡後，我會這樣跟孩子說：「你不用完全照著這個架構，把它當作參考，但你可以自由調整順序，如果你腦中有出現想寫的內容，就直接寫，想不到時就參考這個架構，給你啟發。」






後來，我也常常利用這樣的方式，跟孩子一起寫「真實生活中的日記」（不是老師的學校作業）。

當然孩子可以自己手寫、手繪會更好，但我想先聚焦在「孩子願意說出自己的感覺、想法，懂得形容」這件事情上，所以我利用同樣的語音日記方式，像是在旅行途中，跟孩子一起討論今天旅遊行程的記憶點，讓孩子說出自己的感覺，轉成一篇語音日記。

然後把語音日記上傳到 Gemini ，請他繪製成一張今天的旅行手帳，留下記憶，也讓孩子看到自己剛剛說出來的想法，其實可以變成這樣有趣的內容。





07.讓 AI 成為我的親子溝通輔導教練

親子溝通最困難的一點，是我們在情緒的當下，往往無法有效地採取最適當的溝通方式，而會採取彼此傷害的方式。但是冷靜下來很難，我覺得這時候有一個 AI 教練可以輔助，是不錯的。

不過，當然不是隨便問 AI ，就讓 AI 憑空給我任何親子建議或解答。

我的第一步，是先把我大量的親子相關閱讀學習筆記，上傳給 AI，讓 AI 也跟我一起學習，理解我的想法。（延伸閱讀：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧）




接著當遇到生活中的某些溝通難題時，我會聽聽看 AI 的建議，請他根據前面學習過的方法，針對現在一個新的事件，給我一些具體的溝通引導。

我們當然不用完全照做，但我覺得這個過程，可以讓我有一個冷靜下來、思考一下，想清楚再行動的空間，而這是親子溝通很需要的。





有時候 AI 的建議，也會啟發我一些更好的行動想法，並且如果我持續在一個討論串上討論這個問題， AI 也懂得參考前面的經驗，提供給我修正的方法與回答，就像一個真正的陪跑教練一樣。（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）




以上，就是我這兩三年來，最常在親子生活中使用的 AI 應用案例，提供大家參考。大致上的案例都符合下面這個流程：

  1. 先抓出真正的親子情境痛點（無聊、複習抗拒、寫作卡關、溝通失控）
  2. 把素材變成可用輸入（考卷拍照、課本頁、語音逐字、日記、自己的教養筆記）
  3. 用 AI 做「演繹」，而不是「直接代工」（變遊戲、變劇情、變圖卡、變互動、變闖關、變角色視角）
  4. 最後一定回到父母的陪伴與校正（一起討論、一起玩、指出 AI 可能的小錯）



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題）

NotebookLM 推出內建簡報修改功能，用 AI 微調簡報中錯誤文字、圖像

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2026年2月21日 21:45

台灣農曆過年期間， Google NotebookLM 推出了一個很有用的更新：「可以透過 AI 指令，單獨修改簡報某一頁的內容」。之前 NotebookLM 生成簡報的功能廣受好評，例如我建立一個法規資料庫，可以快速用 AI 生成圖文並茂的法規說明簡報。

延伸閱讀：

除了運用在工作中，我也大量利用 NotebookLM 去處理孩子的學校教材，生成有趣的圖文簡報，讓小孩更容易複習、吸收課業內容。（延伸參考：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通）

NotebookLM 一口氣生成的簡報，透過正確的工作流程，其實已經有很高的準確性（參考：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補），不過還是會出現某幾頁內容可能有文字錯誤，或是還不滿意之處，之前要修改比較麻煩。

而現在（2026/2/21）， Google NotebookLM 對所有用戶（包含免費用戶）開放了「簡報單頁修改功能」，已經生成的簡報，可以單獨針對其中幾頁進行「批次修改」，在維持原本簡報的完整性、一致性的情況下，透過 AI 指令就能快速修改簡報內容，而且簡報不會因此被改得亂七八糟，只會修改你指定要改的部分。




即使你是免費用戶，都可以在 NotebookLM 中打開已經製作好的簡報，看看有沒有出現「修改」的按鈕，如果出現，就代表已經獲得了更新。

如果還沒看到，只要再等待一下，因為這個功能已經確定會對所有免費用戶推出。





當要修改簡報時，可以切換到要修改的那一頁，這時候可以看到下方有「變更投影片」的指令區，輸入想要修改的指令即可。





雖然是用 AI 對話的方式修改簡報，但只要明確說出想要修改的地方，例如「把上方標題的某某文字，改成某某文字」，不用太複雜，這時候：

NotebookLM 預設就會保留其他簡報內容、版面，只修改我們指定修改的部分。




而且，還可以進行「批次微調」。

可以一次先下好多頁簡報的修改指令，利用下面我設計給孩子看的複習簡報，其中有兩頁的小錯誤，我只要單獨切換到這兩頁，下好修改指令（說明修改之處）。





接著按下「生成簡報」，就會單獨修改這兩處內容，保留其他內容，重新生成一份完整簡報，提供下載。




這個修改功能，讓 NotebookLM 簡報更加實用，非常值得試試看。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


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讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

✇電腦玩物
作者 Esor Huang
2026年2月28日 20:39

應該很多朋友跟我一樣，會利用 Google 的 NotebookLM 這個工具，來建立自己的學習資料庫、培養自己的學習助手。

我在之前那篇「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」文章中分享過：我如何在一個一個不同的 NotebookLM 裡面，打造個人不同主題的知識庫流程。

而這樣累積出來的結果，最後幫我建立的不只是一個一個資料庫，而是訓練出我個人的「學習教練」：

  • 有一個是親子教養教練
  • 有一個是個人健康教練
  • 也可以有工作流程、寫作、專案管理的教練

每個教練背後，都有我輸入的各種「覺得有價值、真的有幫助」的資料素材；我會透過跟每個教練討論，整理出這個主題的學習方法、我的個人目標、我的行動原則，重新匯入資料庫，訓練這個 AI 助理愈來愈符合我的需求。





所以我可以在不同 NotebookLM 教練下面，提出各種生活與工作上遇到的問題。

例如過完年之後體脂上升了，要怎麼解決？我就回到 NotebookLM 問一下我的個人健康教練，它會從之前學到的資料庫，並且透過我們討論過的「我的個人目標、行動原則」，幫我分析出過年後重新訓練體質的有效計畫。





但 NotebookLM 最關鍵的瓶頸不是 AI，而是資料庫「還缺什麼」

不過 NotebookLM 很關鍵的一點在於：資料本身的品質、深度、完整性。

例如我有一個親子教養教練 NotebookLM，可是隨著小孩年紀不斷變化，可能我之前整理的「幼兒時期」資料，到了「小學階段」就需要補充新的材料。

那怎麼辦？

我這邊分享一個我常常使用的簡單有效技巧：

讓 NotebookLM 在回答之後，順便告訴我：它覺得資料庫還缺什麼。




我怎麼做：提問最後多加一句話，讓 AI 列出「資料庫缺口清單」

當我在 NotebookLM 的資料庫詢問問題時，我常常會在問題指令的結尾，多加上一句：

「最後你可不可以幫我列出：在解決這個問題的過程中，你發現資料庫中尚不足的資料？提供我未來輸入資料庫的建議。」

這句話的效果是：NotebookLM 在「解題」的同時，也會幫我做一次「資料庫健檢」，然後提供我接下來找資料匯入的具體方向。





真實案例：我問親子教練「8～9 歲陪伴策略」，它順便幫我指出還缺乏的資料

這是我最近的一個真實應用案例。

我來到 NotebookLM 裡建立的親子教養教練，問它：

  • 針對 8、9 歲小孩這個階段的陪伴策略
  • 我希望理解這個年紀孩子在「生理成長」上，科學研究已經發現哪些限制，避免我誤解孩子
  • 而我在問題的結尾，請它列出它在研究過程中發現「資料庫不足的資料」。

於是它在回答最後跟我說：

  • 目前資料庫中確實大多是心理層面的材料
  • 但對於「生長階段／發展限制」這塊，確實可以強化
  • 它還很具體列出：可以去研究像皮亞傑、艾瑞克森這些不同年齡兒童心理與發展里程碑的方向。

有了這麼具體的建議，我就可以直接複製它給我的關鍵字與研究方向，接著做下一步：讓 NotebookLM 用內建研究工具，把缺口補起來。





下一步：用 Fast Research / Deep Research 補資料，讓教練越用越強

我會進一步利用 NotebookLM 內建的研究功能，直接幫我上網找資料、分析研究，然後再把找到的結果匯入資料庫。
  • Fast Research：快又精準、用來補「素材」
    • Fast Research 的核心功能就是：透過 AI 分析研究，找到一些跟我的提問相關的文章，讓我更快把需要的素材匯入資料庫。
  • Deep Research：更完整，直接產出「研究報告」用來補「結論」
    • Deep Research 則更進一步：它會去找到更大量的文章，摘要整理研究這些文章，寫成一篇統整研究報告。

Deep Research 我可以只匯入這份研究報告，讓資料庫：更精準有效，但又減少雜訊，不會太雜亂。我也可以連帶把研究報告背後的參考資料一起匯入資料庫，保留追溯來源的彈性。





讓你的 NotebookLM 進入一個正向循環：越用越完整、越問越深入

這樣一來，我的資料庫就能快速補足原本建立過程中還缺少的面向。

最後會變成一個我很喜歡的循環：

  1. 我在 NotebookLM 問問題
  2. AI 回答完，順便告訴我：資料庫缺什麼
  3. 我用 Fast / Deep Research 補齊缺口
  4. 我把新資料匯入資料庫
  5. 下一次再問，答案更準、更貼近我需要的行動





延伸技巧：我會「命令 AI 先整理」再回存，甚至刪掉雜訊

很多朋友可能只是把資料匯入 NotebookLM 而已。但我自己非常在意：AI 工作流程不能有太多雜訊。

所以我往往會透過提問，讓 AI 把雜亂資料整理成更有效的筆記，再把這些筆記匯回左邊的來源資料庫。

當我擁有更精準的筆記之後，我甚至會把第一階段匯入的雜訊刪掉，想辦法讓左邊的資料庫保持最嚴謹、最精準有效的狀態。




這樣 NotebookLM 教練就會提供更有效的回答。具體做法可參考：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

上述實際使用經驗，提供給需要的朋友參考。



大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整）

Gemini 添加「Notebook」新功能，讓你更容易管理聊天記錄和檔案，還支援 NotebookLM 同步

✇電腦王阿達
作者 Rocky
2026年4月9日 10:40

過去 Gemini 不像 ChatGPT 有「專案」功能，可把相關的對話記錄、上傳的檔案都整理在同一個專案資料夾，方便之後繼續詢問和管理，因此對於用戶來說，使用上很不便，只能用關鍵字搜尋對話。雖然電腦版用戶可以透過我們之前介紹過的擴充功能 Gemini Voyager 來實現，但終究不是官方內建的解決方案，穩定性和整合度都有限。

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