9个NotebookLM高级技巧目录1. 核心理念Everything Notebook2. Gemini NotebookLM 联动3. 系统提示词 (System Prompt)提示词撰写逻辑4. 功能微调六大功能模块自定义提示词5. 深度补全Deep Research 的优化方式6. 大容量音视频与批量导入6.1 超大音视频处理YouTube大法6.2 批量导入技巧7. 谷歌生态Google Drive 的核心作用8. 特殊技巧绕过人物照片审核9. 突破文档数量上限文档自动合并技巧9.1 纯文本合并 (TXT/Markdown)尝试Vibe Coding9.2 二进制文件合并 (PDF/Word/图片/电子书)安装环境代码执行尝试Vibe Coding1. 核心理念Everything Notebook很多人习惯按主题建笔记本比如“学英语”、“学编程”但谷歌官方博客Steve Johnson提出了一个更高级的理念创建一个主笔记本 (Everything Notebook)。这是什么把你所有的核心资料都塞进这一个笔记本里。放什么资料日常使用的常识资料、常用参考资料、书摘、知识笔记项目资料、工作/创业核心数据头脑风暴记录、灵感与创意想法过往的成功案例与失败复盘个人业务数据如邮件、自媒体后台数据、粉丝画像、评论等目的当资料足够全AI 就了解了你的思维方式、优缺点和性格。它不再只是个工具而是你的数字分身。以后做决策时它是基于“了解你”的前提下为你量身定制方案而不是给通用的废话建议。[!TIP] 建议先建好这个“主笔记本”把它作为你的决策大脑然后再去建其他细分的知识笔记本。谷歌官方博客8 expert tips for getting started with NotebookLM2. Gemini NotebookLM 联动Gemini 官网现在可以直接调用 NotebookLM 的笔记本了目前灰度测试中点击对话框“”号。这个联动解决了NotebookLM单独使用时的三个痛点功能痛点NotebookLM 单独使用Gemini NotebookLM 联动联网搜索❌不能联网只能基于投喂的资料回答。✅RAG 联网既参考你的资料又去全网搜索最新信息最后汇总回答。跨本调用❌ 只能在一个笔记本内问答。✅跨笔记本可以同时勾选“主笔记本”“外部知识库”如Dan Koe视频/纳瓦尔宝典让顶级思维结合你的实际情况出方案。多模态❌ 无法画图无法写代码运行。✅全能输出调用 Nano Banana 画图调用 Canvas 写代码做网站、做图表。3. 系统提示词 (System Prompt)在笔记本设置里可以自定义系统提示词最近扩容到1万字符。这是让AI变聪明的核心。提示词撰写逻辑一个好用的通用提示词应该考虑以下几个部分定义角色你是分析师、产品经理还是主持人任务目标整理论点写决策书资料规则只用资料库还是可以结合训练数据思考路径对比观点先给结论再找依据输出格式Markdown表格中英文对照语气风格专业严谨杜绝废话负向约束禁止做什么如禁止讨好、禁止模糊指代。系统提示词范例模版## 1. 角色设定 你现在的身份是[在此处填写角色] 示例 1 (内容创作)一位拥有15年经验的资深科技博主擅长把复杂的技术概念用大白话讲清楚风格幽默且接地气。 示例 2 (商业分析)一位理性犀利的投资分析师只相信数据和财报对管理层的画饼行为保持高度警惕。 示例 3 (学术辅助)一位严谨的科研助教专注于梳理逻辑漏洞要求所有观点必须有明确的出处。 ## 2. 核心任务 你的主要任务是[在此处填写任务] 示例 1根据上传的资料整理出一份逻辑通顺的视频口播文案。 示例 2分析上传的会议纪要提取出待办事项、负责人以及潜在风险。 示例 3作为我的“第二大脑”根据资料库中的过往笔记为我当下的问题提供决策建议。 ## 3. 资料使用与幻觉控制 请严格遵守以下资料使用模式[在此处填写资料使用模式] 示例 1 (严格依据源文件)你的回答必须 100% 基于我上传的源文件。如果源文件中没有提到的信息直接回答“源文件中未提及”严禁动用你的训练数据进行猜测。每条关键结论后必须标注引用来源例如 [来源 1]。 示例 2 (混合增强模式)以源文件的内容为核心骨架。但在必要时允许你调用外部训练数据来解释源文件中晦涩的术语或补充相关的行业背景案例以丰富内容。 ## 4. 思考与分析框架 在回答问题前请遵循以下思维逻辑[在此处填写思维逻辑] 示例 1 (视频脚本逻辑)痛点切入 - 价值主张 - 实操步骤 - 引导关注。 示例 2 (利弊评估逻辑)核心优势 - 致命缺陷 - 适用人群 - 最终建议(推荐/不推荐)。 示例 3 (费曼技巧)先用小学生能听懂的话概括 - 再深入技术细节 - 最后用一个比喻来巩固理解。 ## 5. 输出格式规范 请按照以下格式进行输出[在此处填写输出格式] 示例 1 (自媒体文案风格)标题使用吸引眼球的标题适当使用 Emoji 表情。正文结构要多分段每段不超过3行多使用短句模拟真人口语感。 示例 2 (专业研报风格)层级结构必须使用 H2 和 H3 清晰划分章节。遇到对比类信息强制使用 Markdown 表格进行展示。遇到专业名词时请保留英文原文并附带中文解释。 ## 6. 负向约束 在生成内容时请遵守以下约束[在此处填写负向约束] 示例 1严禁使用“作为一个AI语言模型”、“希望能帮到你”等无意义的填充词。不需要寒暄直接给出答案。 示例 2不要说“很多公司”要具体说“如亚马逊或微软”如果源文件有提及。严禁使用拟人、排比等花哨的修辞手法保持客观冷静。[!WARNING] 重要提醒NotebookLM不保存聊天历史刷新页面对话就没了。解决办法养成好习惯觉得有用的回答马上点击“储存至记事”。4. 功能微调六大功能模块自定义提示词除了对话框右侧工作区的6个功能模块摘要、简报等也可以独立设置提示词。区别系统提示词管整个笔记本AI对话模块提示词只管当前这个功能。通用底层逻辑目标与受众给谁看给儿童看绘本还是给投资人看财报证据约束必须严格基于资料还是可以自行补全或使用训练数据总结类任务一定要约束防止幻觉。功能解释提示词撰写侧重点 (你需要控制的变量)范例语音摘要控制两个AI对话的语气、受众和讨论重点避免它们闲聊无关内容。1.指定受众身份明确说明是讲给谁听如初学者、CTO、投资人决定内容的深浅。2.设定讨论基调指定对话是激烈的辩论、客观的分析还是轻松的科普。3.圈定内容范围明确指出需要忽略哪些细节如代码实现着重讨论哪些结论如商业价值。受众是并没有技术背景的企业高管。请用商业分析的语气重点讨论文档中提到的技术方案对降低成本的实际贡献。忽略所有具体的代码实现细节最后总结出3个关键的决策建议。影片摘要决定生成的视频画面视觉风格以及视频脚本的叙事节奏。1.描述视觉风格详细描述想要的画面感觉如极简线条、手绘风格、科技感这是控制画面的关键。2.规划叙事结构指定视频的开头、中间和结尾分别展示什么内容。3.设定应用场景说明视频用于什么平台如竖屏短视频、会议开场这会影响画面的构图和节奏。视觉风格采用深色背景的极简线条动画强调科技感。叙事结构上开篇直接展示旧方案的痛点中间通过数据对比展示新方案的优势结尾必须包含强有力的行动号召。适合在移动端竖屏播放。学习卡指定从文档中抽取哪些知识点并规定卡片正面和背面分别写什么。1.限定考察范围指定只从特定的章节或特定的主题如某个理论中提取内容。2.定义正反面逻辑明确正面是问题、场景还是名词背面是答案、解释还是对应术语。3.控制知识颗粒度说明是考宏观概念的理解还是考微观参数的记忆。只针对素材中提到的 RAG技术架构 相关内容制作卡片。卡片正面描述一个具体的报错或应用场景卡片背面给出对应的解决方案或技术术语。不要制作简单的名词解释卡片要侧重实战应用。测验设定出题的场景背景、难度陷阱以及考察的具体能力。1.设定题目情境将题目置入具体的工作场景中而不是干巴巴的填空。2.调整干扰项难度要求生成的错误选项具有迷惑性考验真正的理解程度。3.明确考察目标说明是为了复习概念定义还是为了测试解决问题的能力。生成一组基于真实工作场景的判断题。假设我是项目经理根据文档内容当我面临服务器负载过高时哪种方案是当下的最优解请提供带有强迷惑性干扰项的选择题重点考察对性能优化的理解。资讯图表描述图表的视觉主题、配色方案以及需要强调的关键数据。1.指定视觉主题明确配色方案如深色模式、企业蓝和整体氛围。2.筛选核心数据强制要求图表只展示最重要的3-5个关键指标避免信息过载。3.定义图表类型说明是需要流程图、对比图还是时间轴以及布局的方向横向/纵向。制作一张横向的对比图表。左边列出 传统工作流右边列出 AI自动化工作流。使用高亮颜色突出显示 节省时间 和 降低成本 这两个关键数据指标。整体配色使用深蓝色调风格要简洁专业。简报规划PPT的大纲结构、每一页的重点内容以及演讲对象的层级。1.控制幻灯片页数强制限定生成的页数防止内容过于冗长。2.构建逻辑链条设定每一页的主题流向如提出问题 - 分析原因 - 给出方案。3.规范内容密度要求每一页只展示一个核心观点减少文字堆砌适合演讲演示。生成一份5页的融资演示文稿。第一页只讲用户痛点第二页讲我们的解决方案第三页展示商业模式。每页幻灯片字数严格控制在30字以内主要使用列点形式并在备注栏生成详细的演讲逐字稿。5. 深度补全Deep Research 的优化方式NotebookLM 的 Deep Research 和 ChatGPT/Gemini 的 Deep Research 用途完全不同提示词策略也要调整。对比维度NotebookLM Deep Research通用 AI (GPT/Gemini) Deep Research核心定位补全资料库直接出成品使用场景手头资料不够、太旧需要找点东西补充进来作为新的信源。直接拿去汇报、演讲或者发给老板。提示词重点侧重研究范围时间/地域、信源偏好论文/论坛目的是互补。侧重输出结构、表达逻辑。优化技巧优化Deep Research的提示词结构用 GPT/Gemini 做深度搜索生成报告后导入到 NotebookLM 里作为信源使用。提示词样例### 1. 角色设定 你是一个深度研究引擎负责基于现有资料与网络信息进行系统性研究、分析与整合。 产出的内容将作为 NotebookLM 笔记本中的长期知识来源而非一次性成稿。 示例 - 行业研究分析员 - 技术趋势研究员 - 市场与竞争分析顾问 - 学术综述助理 - 政策与法规研究员 ### 2. 研究目标 - 核心研究问题明确本次研究要解决什么问题 - 最终用途知识库建设 / 决策支持 / 视频脚本素材 / 写作资料 / 趋势判断等 示例 - 核心研究问题2024–2026 年个人 AI Agent 的主要技术路线与落地瓶颈 - 最终用途为视频内容与长期知识库提供可靠资料来源 ### 3. 研究范围与边界 - 时间范围例如 2020–2025 / 近三年 / 近一年 - 地域范围全球 / 中国 / 北美 / 欧洲等 - 内容侧重技术 / 产品 / 市场 / 学术 / 政策 - 排除内容营销软文、无明确来源的博客、纯主观观点、重复或低信息密度内容 ### 4. 来源筛选与引用规则 在抓取信息时请优先采纳以下类型的来源 - 第一优先级[在此处填写如官方文档、GitHub Readme、SEC财报] - 第二优先级[在此处填写如Arxiv论文、知名科技媒体深度报道] - 第三优先级[在此处填写如Reddit 高赞讨论贴、Hacker News 评论用于获取真实反馈] 所有关键结论必须附带可追溯的来源说明。 若资料中未明确提及相关信息请直接标注“源资料中未提及”不得自行推断或补充。 ### 5. 分析与思考要求 针对每一个关键发现必须包含以下内容 - 事实本身发生了什么有哪些数据或证据 - 成因分析为什么会出现这种情况 - 不同观点或分歧是否存在不同解释或争议 - 趋势判断未来可能的变化方向 - 实际意义对决策、判断或知识库建设的价值 避免仅做摘要式罗列必须体现分析过程。 ### 6. 输出结构要求 以 Markdown 格式输出并严格遵循以下结构 1. 执行摘要概括本次研究的核心发现。 2. 关键事实与数据 - 按重要性列出5-10个核心事实。 - 每个事实必须包含具体数据如增长率、版本号、具体参数。 - 必须在每个事实后附带可追溯的来源链接。 1. 观点对比 - 官方/主流观点是什么 - 社区/反对观点是什么 1. 趋势预判基于收集到的信息预测未来的短期趋势。 2. 未解之谜目前网络上仍缺乏确切信息的问题有哪些防止幻觉。 ### 7. 表达规则 - 语言风格专业、克制、技术向 - 明确区分事实、推论与不确定判断 - 禁止营销化、情绪化表达 - 禁止模糊指代主体需明确 - 信息不足时直接说明“无确切信息” ### 8. 自检清单 在输出完成前请自行检查 - 所有关键结论是否都有来源支持 - 是否存在过度推断或跳步结论 - 是否严格遵循既定研究范围与结构 - 是否混入低质量或不可靠来源6. 大容量音视频与批量导入6.1 超大音视频处理YouTube大法如果你有几个小时的会议录音、讲座视频文件太大传不上去怎么办把视频/音频上传到YouTube。设置为“非公开” (Unlisted)。复制链接作为来源添加到 NotebookLM。6.2 批量导入技巧避免一个一个手动复制YouTube视频链接使用浏览器插件YouTube to NotebookLM一键把博主的所有视频、播放列表导入笔记。NotebookLM 网页导入器把网页图文一键存入免费版有数量限制。Save to Google Drive (谷歌官方)把网页内容存到云盘这是我最推荐的官方插件无限制。。7. 谷歌生态Google Drive 的核心作用Google Drive 是连接一切的中转站利用好它能打通所有工具Gemini 对话在 AI Studio 聊天的记录自动存云盘 - 导入 NotebookLM。Gmail 附件一键存云盘 - 导入 NotebookLM。本地文件安装 Google Drive 桌面版电脑文件扔进去 - 自动同步 - 导入 NotebookLM。Obsidian 笔记用 Google Drive 同步 Obsidian 仓库你的笔记就能直接被 NotebookLM 读取完美弥补 Obsidian 没有强力 AI 的短板。8. 特殊技巧绕过人物照片审核NotebookLM禁止上传真人人脸照片但有些场景下你需要分析微表情心理学、模特穿搭时尚电商或者固定小说主角形象等场景可以用这个“套娃”大法在 Google Drive 里新建一个文档。把照片贴进文档里。随便写几个单词比如 Photo 1。把这个文档导入 NotebookLM。完成。AI 就能读取并分析图片内容了。9. 突破文档数量上限文档自动合并技巧免费版限制 50 个文档。资料太多怎么办合并它并且要做到多文件类型自动化合并。9.1 纯文本合并 (TXT/Markdown)不用装环境不用学复杂的编程Windows/Mac 自带的命令行就能跑。Shell 脚本代码注意如果经常使用类似脚本建议统一安装PowerShell 7这样不管是windows还是mac行为都一致。当然如果什么都不安装那么下面的代码依然有效Windows版Get-ChildItem-File|Where-Object{$_.Extension-in.txt,.md}|Sort-ObjectName|ForEach-Object{nn#$($_.Name)n(Get-Content$_.FullName-Raw-Encoding UTF8)nn---n}|Set-Content.\Combined_Knowledge.txt-Encoding UTF8MacBook版#!/bin/zshoutputCombined_Knowledge.txt:$output# 清空 / 创建文件forfilein$(ls*.txt *.md2/dev/null|sort);doecho-e\n\n#$file\n$outputcat$file$outputecho-e\n\n---\n$outputdone尝试Vibe Coding:使用下面的提示词来生成shell脚本一键自动化合并文本文件适合没有编程背景的同学尝试## 任务目标 我想把【当前文件夹】里的多个文本文件合并成一个新的文本文件。我没有编程背景 ## 具体需求 1. 当前文件夹中包含若干 .txt 和 .md 文件 2. 我希望把它们合并成一个新的文件例如Combined_Knowledge.txt 3. 合并规则如下 - 按文件名顺序合并 - 每个文件内容前加上文件名作为标题 - 文件之间用明显的分隔符隔开例如 --- 4. 合并后的文件生成在【同一个文件夹】中 5. 合并后 **不能出现中文乱码** ## 我的操作系统 - 操作系统是请选择并填写 - Windows 11 - macOS - 如果不同系统需要不同方法请分别给出 ## 输出要求非常重要 1. 请直接给我【完整、可运行的命令或脚本】 2. 不要只讲原理不要让我自己补代码 3. 请明确告诉我 - 在哪里打开例如终端 / PowerShell - 要复制哪一段 - 粘贴后按什么键 4. 请确保脚本中 **显式处理文本编码UTF-8** 5. 如果有容易踩坑的地方请提前提醒 ## 请避免 - 不要使用抽象术语 - 不要假设我懂任何编程概念 - 不要省略关键步骤9.2 二进制文件合并 (PDF/Word/图片/电子书)如果文件类型很杂数量又多用 Python 最快。安装环境使用场景 / 你想解决的问题需要做什么是否必须说明不管做什么第一步安装 Python 3.9 或以上必须这是运行整个自动化工具的基础环境相当于“发动机”你的文件里有 PDF 或 图片jpg/png执行pip install pypdf reportlab pillow必须这一条命令同时安装 3 个组件用来合并 PDF、把图片变成 PDF并生成最终汇总文件你的文件里包含 Word.docx执行pip install python-docx可选只有在你要合并 Word 文件时才需要Word 文件排版很复杂表格多、格式多安装 LibreOffice可选提供更稳定的 Word → PDF 转换方式适合正式文档你的文件里包含 EPUB / MOBI 电子书执行pip install ebooklib可选用来读取电子书内容基础方案你的电子书是整本书、页数很多安装 Calibreebook-convert可选更稳定地把电子书直接转换成 PDF所有准备完成运行 Python 脚本必须自动扫描文件夹 → 转 PDF → 合并 → 生成一个总 PDF代码执行python merge-file.pyPython 合并二进制文件的代码importshutilimportsubprocessfrompathlibimportPathfrompypdfimportPdfMergerfromreportlab.pdfgenimportcanvasfromPILimportImage# # 用户只需要改这里# INPUT_DIRPath(r./input_files)OUTPUT_FILEFINAL_NOTEBOOKLM.pdfTEMP_DIRPath(_temp_pdfs)TITLED_DIRPath(_titled_pdfs)IMAGE_EXTS{.jpg,.jpeg,.png,.webp}OFFICE_EXTS{.docx,.doc,.pptx,.xlsx}EBOOK_EXTS{.epub,.mobi}HAS_SOFFICEshutil.which(soffice)isnotNoneHAS_EBOOK_CONVERTshutil.which(ebook-convert)isnotNonedefrun(cmd):subprocess.run(cmd,checkTrue,stdoutsubprocess.DEVNULL,stderrsubprocess.DEVNULL)defprepare_dirs():TEMP_DIR.mkdir(exist_okTrue)TITLED_DIR.mkdir(exist_okTrue)defclean_dirs():shutil.rmtree(TEMP_DIR,ignore_errorsTrue)shutil.rmtree(TITLED_DIR,ignore_errorsTrue)defoffice_to_pdf(src:Path)-Path:ifnotHAS_SOFFICE:raiseRuntimeError(未检测到 LibreOfficesoffice)run([soffice,--headless,--convert-to,pdf,str(src),--outdir,str(TEMP_DIR)])returnTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfdefimage_to_pdf(src:Path)-Path:pdf_pathTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfImage.open(src).convert(RGB).save(pdf_path)returnpdf_pathdefebook_to_pdf(src:Path)-Path:ifnotHAS_EBOOK_CONVERT:raiseRuntimeError(未检测到 ebook-convertCalibre)pdf_pathTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfrun([ebook-convert,str(src),str(pdf_path)])returnpdf_pathdefcreate_title_page(title:str,output:Path):ccanvas.Canvas(str(output))c.setFont(Helvetica-Bold,24)c.drawString(72,720,f#{title})c.save()defprepend_title_page(pdf:Path)-Path:title_pdfpdf.with_suffix(.title.pdf)create_title_page(pdf.name,title_pdf)mergerPdfMerger()merger.append(str(title_pdf))merger.append(str(pdf))outputTITLED_DIR/pdf.name merger.write(str(output))title_pdf.unlink(missing_okTrue)returnoutputdefmain():ifnotINPUT_DIR.exists():print(❌ 输入目录不存在)returnprepare_dirs()processed[]forfileinsorted(INPUT_DIR.iterdir()):ifnotfile.is_file():continueextfile.suffix.lower()try:ifext.pdf:pdfTEMP_DIR/file.name shutil.copy(file,pdf)elifextinIMAGE_EXTS:pdfimage_to_pdf(file)elifextinOFFICE_EXTS:pdfoffice_to_pdf(file)elifextinEBOOK_EXTS:pdfebook_to_pdf(file)else:continueprocessed.append(prepend_title_page(pdf))exceptExceptionase:print(f[失败]{file.name}:{e})ifnotprocessed:print(⚠️ 没有成功处理任何文件)returnmergerPdfMerger()forpdfinprocessed:merger.append(str(pdf))merger.write(OUTPUT_FILE)print(f\n✅ 已生成{OUTPUT_FILE})if__name____main__:clean_dirs()main()尝试Vibe Coding下面的提示词适合没有编程背景的同学来尝试vibe coding纯大白话写这样的提示词没有任何难度。提示词我没有编程经验帮我写一个可以直接用的 Python 脚本。 我的需求 1. 我有一个文件夹里面放着很多资料文件 可能包括 - PDF - Word 文档 - PPT - Excel - 图片jpg、png 不一定每种都有 2. 我希望用一个脚本把这个文件夹里的所有文件 - 自动整理 - 最终合并成一个 PDF 文件 3. 合并后的 PDF 要满足 - 每一个原始文件在 PDF 里都有一个明显的标题 - 标题内容就是原始文件名 4. 使用体验要求 - 我不懂代码只能照着步骤操作 - 需要手动配置的内容放到脚本开头比如文件夹路径 - 不需要我自己研究技术细节 5. 关于环境和工具 - 我只知道需要安装 Python - 其他需要的东西请你帮我考虑好 - 如果我电脑上没有某些工具也不要让程序直接报错崩掉 - 能处理的文件就处理不能处理的就跳过并告诉我 - 输出详细的日志信息以便于我遇到错误时发送给AI进行分析 6. 输出要求 - 请直接给我一整段可以运行的 Python 代码 - 再用非常简单的话告诉我 - 第一步做什么 - 第二步做什么 - 每一步是为了什么 - 不要假设我懂编程术语 9个NotebookLM高级技巧
9个NotebookLM高级技巧目录1. 核心理念Everything Notebook2. Gemini NotebookLM 联动3. 系统提示词 (System Prompt)提示词撰写逻辑4. 功能微调六大功能模块自定义提示词5. 深度补全Deep Research 的优化方式6. 大容量音视频与批量导入6.1 超大音视频处理YouTube大法6.2 批量导入技巧7. 谷歌生态Google Drive 的核心作用8. 特殊技巧绕过人物照片审核9. 突破文档数量上限文档自动合并技巧9.1 纯文本合并 (TXT/Markdown)尝试Vibe Coding9.2 二进制文件合并 (PDF/Word/图片/电子书)安装环境代码执行尝试Vibe Coding1. 核心理念Everything Notebook很多人习惯按主题建笔记本比如“学英语”、“学编程”但谷歌官方博客Steve Johnson提出了一个更高级的理念创建一个主笔记本 (Everything Notebook)。这是什么把你所有的核心资料都塞进这一个笔记本里。放什么资料日常使用的常识资料、常用参考资料、书摘、知识笔记项目资料、工作/创业核心数据头脑风暴记录、灵感与创意想法过往的成功案例与失败复盘个人业务数据如邮件、自媒体后台数据、粉丝画像、评论等目的当资料足够全AI 就了解了你的思维方式、优缺点和性格。它不再只是个工具而是你的数字分身。以后做决策时它是基于“了解你”的前提下为你量身定制方案而不是给通用的废话建议。[!TIP] 建议先建好这个“主笔记本”把它作为你的决策大脑然后再去建其他细分的知识笔记本。谷歌官方博客8 expert tips for getting started with NotebookLM2. Gemini NotebookLM 联动Gemini 官网现在可以直接调用 NotebookLM 的笔记本了目前灰度测试中点击对话框“”号。这个联动解决了NotebookLM单独使用时的三个痛点功能痛点NotebookLM 单独使用Gemini NotebookLM 联动联网搜索❌不能联网只能基于投喂的资料回答。✅RAG 联网既参考你的资料又去全网搜索最新信息最后汇总回答。跨本调用❌ 只能在一个笔记本内问答。✅跨笔记本可以同时勾选“主笔记本”“外部知识库”如Dan Koe视频/纳瓦尔宝典让顶级思维结合你的实际情况出方案。多模态❌ 无法画图无法写代码运行。✅全能输出调用 Nano Banana 画图调用 Canvas 写代码做网站、做图表。3. 系统提示词 (System Prompt)在笔记本设置里可以自定义系统提示词最近扩容到1万字符。这是让AI变聪明的核心。提示词撰写逻辑一个好用的通用提示词应该考虑以下几个部分定义角色你是分析师、产品经理还是主持人任务目标整理论点写决策书资料规则只用资料库还是可以结合训练数据思考路径对比观点先给结论再找依据输出格式Markdown表格中英文对照语气风格专业严谨杜绝废话负向约束禁止做什么如禁止讨好、禁止模糊指代。系统提示词范例模版## 1. 角色设定 你现在的身份是[在此处填写角色] 示例 1 (内容创作)一位拥有15年经验的资深科技博主擅长把复杂的技术概念用大白话讲清楚风格幽默且接地气。 示例 2 (商业分析)一位理性犀利的投资分析师只相信数据和财报对管理层的画饼行为保持高度警惕。 示例 3 (学术辅助)一位严谨的科研助教专注于梳理逻辑漏洞要求所有观点必须有明确的出处。 ## 2. 核心任务 你的主要任务是[在此处填写任务] 示例 1根据上传的资料整理出一份逻辑通顺的视频口播文案。 示例 2分析上传的会议纪要提取出待办事项、负责人以及潜在风险。 示例 3作为我的“第二大脑”根据资料库中的过往笔记为我当下的问题提供决策建议。 ## 3. 资料使用与幻觉控制 请严格遵守以下资料使用模式[在此处填写资料使用模式] 示例 1 (严格依据源文件)你的回答必须 100% 基于我上传的源文件。如果源文件中没有提到的信息直接回答“源文件中未提及”严禁动用你的训练数据进行猜测。每条关键结论后必须标注引用来源例如 [来源 1]。 示例 2 (混合增强模式)以源文件的内容为核心骨架。但在必要时允许你调用外部训练数据来解释源文件中晦涩的术语或补充相关的行业背景案例以丰富内容。 ## 4. 思考与分析框架 在回答问题前请遵循以下思维逻辑[在此处填写思维逻辑] 示例 1 (视频脚本逻辑)痛点切入 - 价值主张 - 实操步骤 - 引导关注。 示例 2 (利弊评估逻辑)核心优势 - 致命缺陷 - 适用人群 - 最终建议(推荐/不推荐)。 示例 3 (费曼技巧)先用小学生能听懂的话概括 - 再深入技术细节 - 最后用一个比喻来巩固理解。 ## 5. 输出格式规范 请按照以下格式进行输出[在此处填写输出格式] 示例 1 (自媒体文案风格)标题使用吸引眼球的标题适当使用 Emoji 表情。正文结构要多分段每段不超过3行多使用短句模拟真人口语感。 示例 2 (专业研报风格)层级结构必须使用 H2 和 H3 清晰划分章节。遇到对比类信息强制使用 Markdown 表格进行展示。遇到专业名词时请保留英文原文并附带中文解释。 ## 6. 负向约束 在生成内容时请遵守以下约束[在此处填写负向约束] 示例 1严禁使用“作为一个AI语言模型”、“希望能帮到你”等无意义的填充词。不需要寒暄直接给出答案。 示例 2不要说“很多公司”要具体说“如亚马逊或微软”如果源文件有提及。严禁使用拟人、排比等花哨的修辞手法保持客观冷静。[!WARNING] 重要提醒NotebookLM不保存聊天历史刷新页面对话就没了。解决办法养成好习惯觉得有用的回答马上点击“储存至记事”。4. 功能微调六大功能模块自定义提示词除了对话框右侧工作区的6个功能模块摘要、简报等也可以独立设置提示词。区别系统提示词管整个笔记本AI对话模块提示词只管当前这个功能。通用底层逻辑目标与受众给谁看给儿童看绘本还是给投资人看财报证据约束必须严格基于资料还是可以自行补全或使用训练数据总结类任务一定要约束防止幻觉。功能解释提示词撰写侧重点 (你需要控制的变量)范例语音摘要控制两个AI对话的语气、受众和讨论重点避免它们闲聊无关内容。1.指定受众身份明确说明是讲给谁听如初学者、CTO、投资人决定内容的深浅。2.设定讨论基调指定对话是激烈的辩论、客观的分析还是轻松的科普。3.圈定内容范围明确指出需要忽略哪些细节如代码实现着重讨论哪些结论如商业价值。受众是并没有技术背景的企业高管。请用商业分析的语气重点讨论文档中提到的技术方案对降低成本的实际贡献。忽略所有具体的代码实现细节最后总结出3个关键的决策建议。影片摘要决定生成的视频画面视觉风格以及视频脚本的叙事节奏。1.描述视觉风格详细描述想要的画面感觉如极简线条、手绘风格、科技感这是控制画面的关键。2.规划叙事结构指定视频的开头、中间和结尾分别展示什么内容。3.设定应用场景说明视频用于什么平台如竖屏短视频、会议开场这会影响画面的构图和节奏。视觉风格采用深色背景的极简线条动画强调科技感。叙事结构上开篇直接展示旧方案的痛点中间通过数据对比展示新方案的优势结尾必须包含强有力的行动号召。适合在移动端竖屏播放。学习卡指定从文档中抽取哪些知识点并规定卡片正面和背面分别写什么。1.限定考察范围指定只从特定的章节或特定的主题如某个理论中提取内容。2.定义正反面逻辑明确正面是问题、场景还是名词背面是答案、解释还是对应术语。3.控制知识颗粒度说明是考宏观概念的理解还是考微观参数的记忆。只针对素材中提到的 RAG技术架构 相关内容制作卡片。卡片正面描述一个具体的报错或应用场景卡片背面给出对应的解决方案或技术术语。不要制作简单的名词解释卡片要侧重实战应用。测验设定出题的场景背景、难度陷阱以及考察的具体能力。1.设定题目情境将题目置入具体的工作场景中而不是干巴巴的填空。2.调整干扰项难度要求生成的错误选项具有迷惑性考验真正的理解程度。3.明确考察目标说明是为了复习概念定义还是为了测试解决问题的能力。生成一组基于真实工作场景的判断题。假设我是项目经理根据文档内容当我面临服务器负载过高时哪种方案是当下的最优解请提供带有强迷惑性干扰项的选择题重点考察对性能优化的理解。资讯图表描述图表的视觉主题、配色方案以及需要强调的关键数据。1.指定视觉主题明确配色方案如深色模式、企业蓝和整体氛围。2.筛选核心数据强制要求图表只展示最重要的3-5个关键指标避免信息过载。3.定义图表类型说明是需要流程图、对比图还是时间轴以及布局的方向横向/纵向。制作一张横向的对比图表。左边列出 传统工作流右边列出 AI自动化工作流。使用高亮颜色突出显示 节省时间 和 降低成本 这两个关键数据指标。整体配色使用深蓝色调风格要简洁专业。简报规划PPT的大纲结构、每一页的重点内容以及演讲对象的层级。1.控制幻灯片页数强制限定生成的页数防止内容过于冗长。2.构建逻辑链条设定每一页的主题流向如提出问题 - 分析原因 - 给出方案。3.规范内容密度要求每一页只展示一个核心观点减少文字堆砌适合演讲演示。生成一份5页的融资演示文稿。第一页只讲用户痛点第二页讲我们的解决方案第三页展示商业模式。每页幻灯片字数严格控制在30字以内主要使用列点形式并在备注栏生成详细的演讲逐字稿。5. 深度补全Deep Research 的优化方式NotebookLM 的 Deep Research 和 ChatGPT/Gemini 的 Deep Research 用途完全不同提示词策略也要调整。对比维度NotebookLM Deep Research通用 AI (GPT/Gemini) Deep Research核心定位补全资料库直接出成品使用场景手头资料不够、太旧需要找点东西补充进来作为新的信源。直接拿去汇报、演讲或者发给老板。提示词重点侧重研究范围时间/地域、信源偏好论文/论坛目的是互补。侧重输出结构、表达逻辑。优化技巧优化Deep Research的提示词结构用 GPT/Gemini 做深度搜索生成报告后导入到 NotebookLM 里作为信源使用。提示词样例### 1. 角色设定 你是一个深度研究引擎负责基于现有资料与网络信息进行系统性研究、分析与整合。 产出的内容将作为 NotebookLM 笔记本中的长期知识来源而非一次性成稿。 示例 - 行业研究分析员 - 技术趋势研究员 - 市场与竞争分析顾问 - 学术综述助理 - 政策与法规研究员 ### 2. 研究目标 - 核心研究问题明确本次研究要解决什么问题 - 最终用途知识库建设 / 决策支持 / 视频脚本素材 / 写作资料 / 趋势判断等 示例 - 核心研究问题2024–2026 年个人 AI Agent 的主要技术路线与落地瓶颈 - 最终用途为视频内容与长期知识库提供可靠资料来源 ### 3. 研究范围与边界 - 时间范围例如 2020–2025 / 近三年 / 近一年 - 地域范围全球 / 中国 / 北美 / 欧洲等 - 内容侧重技术 / 产品 / 市场 / 学术 / 政策 - 排除内容营销软文、无明确来源的博客、纯主观观点、重复或低信息密度内容 ### 4. 来源筛选与引用规则 在抓取信息时请优先采纳以下类型的来源 - 第一优先级[在此处填写如官方文档、GitHub Readme、SEC财报] - 第二优先级[在此处填写如Arxiv论文、知名科技媒体深度报道] - 第三优先级[在此处填写如Reddit 高赞讨论贴、Hacker News 评论用于获取真实反馈] 所有关键结论必须附带可追溯的来源说明。 若资料中未明确提及相关信息请直接标注“源资料中未提及”不得自行推断或补充。 ### 5. 分析与思考要求 针对每一个关键发现必须包含以下内容 - 事实本身发生了什么有哪些数据或证据 - 成因分析为什么会出现这种情况 - 不同观点或分歧是否存在不同解释或争议 - 趋势判断未来可能的变化方向 - 实际意义对决策、判断或知识库建设的价值 避免仅做摘要式罗列必须体现分析过程。 ### 6. 输出结构要求 以 Markdown 格式输出并严格遵循以下结构 1. 执行摘要概括本次研究的核心发现。 2. 关键事实与数据 - 按重要性列出5-10个核心事实。 - 每个事实必须包含具体数据如增长率、版本号、具体参数。 - 必须在每个事实后附带可追溯的来源链接。 1. 观点对比 - 官方/主流观点是什么 - 社区/反对观点是什么 1. 趋势预判基于收集到的信息预测未来的短期趋势。 2. 未解之谜目前网络上仍缺乏确切信息的问题有哪些防止幻觉。 ### 7. 表达规则 - 语言风格专业、克制、技术向 - 明确区分事实、推论与不确定判断 - 禁止营销化、情绪化表达 - 禁止模糊指代主体需明确 - 信息不足时直接说明“无确切信息” ### 8. 自检清单 在输出完成前请自行检查 - 所有关键结论是否都有来源支持 - 是否存在过度推断或跳步结论 - 是否严格遵循既定研究范围与结构 - 是否混入低质量或不可靠来源6. 大容量音视频与批量导入6.1 超大音视频处理YouTube大法如果你有几个小时的会议录音、讲座视频文件太大传不上去怎么办把视频/音频上传到YouTube。设置为“非公开” (Unlisted)。复制链接作为来源添加到 NotebookLM。6.2 批量导入技巧避免一个一个手动复制YouTube视频链接使用浏览器插件YouTube to NotebookLM一键把博主的所有视频、播放列表导入笔记。NotebookLM 网页导入器把网页图文一键存入免费版有数量限制。Save to Google Drive (谷歌官方)把网页内容存到云盘这是我最推荐的官方插件无限制。。7. 谷歌生态Google Drive 的核心作用Google Drive 是连接一切的中转站利用好它能打通所有工具Gemini 对话在 AI Studio 聊天的记录自动存云盘 - 导入 NotebookLM。Gmail 附件一键存云盘 - 导入 NotebookLM。本地文件安装 Google Drive 桌面版电脑文件扔进去 - 自动同步 - 导入 NotebookLM。Obsidian 笔记用 Google Drive 同步 Obsidian 仓库你的笔记就能直接被 NotebookLM 读取完美弥补 Obsidian 没有强力 AI 的短板。8. 特殊技巧绕过人物照片审核NotebookLM禁止上传真人人脸照片但有些场景下你需要分析微表情心理学、模特穿搭时尚电商或者固定小说主角形象等场景可以用这个“套娃”大法在 Google Drive 里新建一个文档。把照片贴进文档里。随便写几个单词比如 Photo 1。把这个文档导入 NotebookLM。完成。AI 就能读取并分析图片内容了。9. 突破文档数量上限文档自动合并技巧免费版限制 50 个文档。资料太多怎么办合并它并且要做到多文件类型自动化合并。9.1 纯文本合并 (TXT/Markdown)不用装环境不用学复杂的编程Windows/Mac 自带的命令行就能跑。Shell 脚本代码注意如果经常使用类似脚本建议统一安装PowerShell 7这样不管是windows还是mac行为都一致。当然如果什么都不安装那么下面的代码依然有效Windows版Get-ChildItem-File|Where-Object{$_.Extension-in.txt,.md}|Sort-ObjectName|ForEach-Object{nn#$($_.Name)n(Get-Content$_.FullName-Raw-Encoding UTF8)nn---n}|Set-Content.\Combined_Knowledge.txt-Encoding UTF8MacBook版#!/bin/zshoutputCombined_Knowledge.txt:$output# 清空 / 创建文件forfilein$(ls*.txt *.md2/dev/null|sort);doecho-e\n\n#$file\n$outputcat$file$outputecho-e\n\n---\n$outputdone尝试Vibe Coding:使用下面的提示词来生成shell脚本一键自动化合并文本文件适合没有编程背景的同学尝试## 任务目标 我想把【当前文件夹】里的多个文本文件合并成一个新的文本文件。我没有编程背景 ## 具体需求 1. 当前文件夹中包含若干 .txt 和 .md 文件 2. 我希望把它们合并成一个新的文件例如Combined_Knowledge.txt 3. 合并规则如下 - 按文件名顺序合并 - 每个文件内容前加上文件名作为标题 - 文件之间用明显的分隔符隔开例如 --- 4. 合并后的文件生成在【同一个文件夹】中 5. 合并后 **不能出现中文乱码** ## 我的操作系统 - 操作系统是请选择并填写 - Windows 11 - macOS - 如果不同系统需要不同方法请分别给出 ## 输出要求非常重要 1. 请直接给我【完整、可运行的命令或脚本】 2. 不要只讲原理不要让我自己补代码 3. 请明确告诉我 - 在哪里打开例如终端 / PowerShell - 要复制哪一段 - 粘贴后按什么键 4. 请确保脚本中 **显式处理文本编码UTF-8** 5. 如果有容易踩坑的地方请提前提醒 ## 请避免 - 不要使用抽象术语 - 不要假设我懂任何编程概念 - 不要省略关键步骤9.2 二进制文件合并 (PDF/Word/图片/电子书)如果文件类型很杂数量又多用 Python 最快。安装环境使用场景 / 你想解决的问题需要做什么是否必须说明不管做什么第一步安装 Python 3.9 或以上必须这是运行整个自动化工具的基础环境相当于“发动机”你的文件里有 PDF 或 图片jpg/png执行pip install pypdf reportlab pillow必须这一条命令同时安装 3 个组件用来合并 PDF、把图片变成 PDF并生成最终汇总文件你的文件里包含 Word.docx执行pip install python-docx可选只有在你要合并 Word 文件时才需要Word 文件排版很复杂表格多、格式多安装 LibreOffice可选提供更稳定的 Word → PDF 转换方式适合正式文档你的文件里包含 EPUB / MOBI 电子书执行pip install ebooklib可选用来读取电子书内容基础方案你的电子书是整本书、页数很多安装 Calibreebook-convert可选更稳定地把电子书直接转换成 PDF所有准备完成运行 Python 脚本必须自动扫描文件夹 → 转 PDF → 合并 → 生成一个总 PDF代码执行python merge-file.pyPython 合并二进制文件的代码importshutilimportsubprocessfrompathlibimportPathfrompypdfimportPdfMergerfromreportlab.pdfgenimportcanvasfromPILimportImage# # 用户只需要改这里# INPUT_DIRPath(r./input_files)OUTPUT_FILEFINAL_NOTEBOOKLM.pdfTEMP_DIRPath(_temp_pdfs)TITLED_DIRPath(_titled_pdfs)IMAGE_EXTS{.jpg,.jpeg,.png,.webp}OFFICE_EXTS{.docx,.doc,.pptx,.xlsx}EBOOK_EXTS{.epub,.mobi}HAS_SOFFICEshutil.which(soffice)isnotNoneHAS_EBOOK_CONVERTshutil.which(ebook-convert)isnotNonedefrun(cmd):subprocess.run(cmd,checkTrue,stdoutsubprocess.DEVNULL,stderrsubprocess.DEVNULL)defprepare_dirs():TEMP_DIR.mkdir(exist_okTrue)TITLED_DIR.mkdir(exist_okTrue)defclean_dirs():shutil.rmtree(TEMP_DIR,ignore_errorsTrue)shutil.rmtree(TITLED_DIR,ignore_errorsTrue)defoffice_to_pdf(src:Path)-Path:ifnotHAS_SOFFICE:raiseRuntimeError(未检测到 LibreOfficesoffice)run([soffice,--headless,--convert-to,pdf,str(src),--outdir,str(TEMP_DIR)])returnTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfdefimage_to_pdf(src:Path)-Path:pdf_pathTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfImage.open(src).convert(RGB).save(pdf_path)returnpdf_pathdefebook_to_pdf(src:Path)-Path:ifnotHAS_EBOOK_CONVERT:raiseRuntimeError(未检测到 ebook-convertCalibre)pdf_pathTEMP_DIR/f{src.stem}.pdfrun([ebook-convert,str(src),str(pdf_path)])returnpdf_pathdefcreate_title_page(title:str,output:Path):ccanvas.Canvas(str(output))c.setFont(Helvetica-Bold,24)c.drawString(72,720,f#{title})c.save()defprepend_title_page(pdf:Path)-Path:title_pdfpdf.with_suffix(.title.pdf)create_title_page(pdf.name,title_pdf)mergerPdfMerger()merger.append(str(title_pdf))merger.append(str(pdf))outputTITLED_DIR/pdf.name merger.write(str(output))title_pdf.unlink(missing_okTrue)returnoutputdefmain():ifnotINPUT_DIR.exists():print(❌ 输入目录不存在)returnprepare_dirs()processed[]forfileinsorted(INPUT_DIR.iterdir()):ifnotfile.is_file():continueextfile.suffix.lower()try:ifext.pdf:pdfTEMP_DIR/file.name shutil.copy(file,pdf)elifextinIMAGE_EXTS:pdfimage_to_pdf(file)elifextinOFFICE_EXTS:pdfoffice_to_pdf(file)elifextinEBOOK_EXTS:pdfebook_to_pdf(file)else:continueprocessed.append(prepend_title_page(pdf))exceptExceptionase:print(f[失败]{file.name}:{e})ifnotprocessed:print(⚠️ 没有成功处理任何文件)returnmergerPdfMerger()forpdfinprocessed:merger.append(str(pdf))merger.write(OUTPUT_FILE)print(f\n✅ 已生成{OUTPUT_FILE})if__name____main__:clean_dirs()main()尝试Vibe Coding下面的提示词适合没有编程背景的同学来尝试vibe coding纯大白话写这样的提示词没有任何难度。提示词我没有编程经验帮我写一个可以直接用的 Python 脚本。 我的需求 1. 我有一个文件夹里面放着很多资料文件 可能包括 - PDF - Word 文档 - PPT - Excel - 图片jpg、png 不一定每种都有 2. 我希望用一个脚本把这个文件夹里的所有文件 - 自动整理 - 最终合并成一个 PDF 文件 3. 合并后的 PDF 要满足 - 每一个原始文件在 PDF 里都有一个明显的标题 - 标题内容就是原始文件名 4. 使用体验要求 - 我不懂代码只能照着步骤操作 - 需要手动配置的内容放到脚本开头比如文件夹路径 - 不需要我自己研究技术细节 5. 关于环境和工具 - 我只知道需要安装 Python - 其他需要的东西请你帮我考虑好 - 如果我电脑上没有某些工具也不要让程序直接报错崩掉 - 能处理的文件就处理不能处理的就跳过并告诉我 - 输出详细的日志信息以便于我遇到错误时发送给AI进行分析 6. 输出要求 - 请直接给我一整段可以运行的 Python 代码 - 再用非常简单的话告诉我 - 第一步做什么 - 第二步做什么 - 每一步是为了什么 - 不要假设我懂编程术语