AIBoxBot实战分享:AI工具导航中的NotebookLM研究实操指南
如果你还把 NotebookLM 当成“会总结文档的AI”,那真的低估它了。最近我在整理 Reddit、X 以及各类研究社区的高赞用法时发现,真正让 NotebookLM 变成研究型生产力工具的,不是模型本身,而是提示词设计。
这篇内容由 AIBoxBot 实测整理,适合做知识管理、论文阅读、行业研究和内容创作的人直接套用。
下面这 16 组提示词,能把 NotebookLM 从“摘要工具”升级为真正的研究助手。
1、 5个关键问题'提示词
Reddit用户对这个爱不释手。让NotebookLM提取真正的结构而非表面内容:
'分析所有输入内容并生成5个关键问题,回答这些问题可以捕捉所有输入的主要观点和核心含义。'
2、 讲座终极提示词:
'审查所有上传的资料并生成5个关键问题以捕捉核心含义。
重点关注:
- 核心话题和定义
- 强调的关键概念
- 概念之间的关系
- 提到的实际应用'
3、 史蒂文·约翰逊的'有趣内容'提示词
NotebookLM自己的主管用它处理了50万字的NASA记录。
20秒内完成10小时的工作:
'这些资源中最令人惊讶或有趣的信息是什么?包含关键引用。'
4、 带引导的扩展版本:
'我有兴趣写关于[话题]的内容。
这些资源中与[话题]相关最令人惊讶的事实或观点是什么?
包含关键引用。重点关注[具体方面],而非[其他方面]。'
普通搜索无法发现这种'有趣性'。这个能做到。
5、 竞赛节目格式(音频概览)
学生对这个格式痴迷。AI主持人互相出题并故意答错,这样纠正才能真正记住:
'两个主持人的竞赛节目。第一个主持人考第二个关于[话题]的知识。共10题。
主持人有时答错。另一个用正确答案纠正。最后分享结果。'
6、 多语言播客技巧
在NotebookLM正式支持其他语言之前,人们就用这个生成西班牙语、德语、日语播客了:
'这是'深度探讨'第一期国际特别篇,全程用[语言]进行。
特殊说明:
- 全程仅用[语言]
- 除非澄清特殊术语否则不用英语'
7、 产品经理角色(谷歌官方)
将任何文档堆积转变为真正的决策备忘录:
'以首席产品经理身份审查内部文档。无情地扫描可行动洞察,忽略无用信息。
合成为'决策备忘录'格式:
- 用户证据:显示用户问题的直接引用
- 可行性检查:提到的技术限制
- 盲点:资料中缺失的内容
使用项目符号。'
8、 科学研究员角色(谷歌官方)
需要方法论而非表面结论的人士适用:
'为资深科学家充当研究助理。语气:严格客观、正式、精确。
假设对[领域]具备高级知识。不定义标准术语。
重点关注方法论、数据完整性、相互矛盾的证据。
优先考虑样本量、实验设计、统计显著性。'
9、 初中教师角色(谷歌官方)
将复杂内容化解成真正易消化的内容:
'以引人入胜的初中教师身份发言。将资料翻译成7年级学生能理解的语言。
每个回应都要结构化:
简化概要:用简单词语的一句话
类比:现实世界的比喻
词表:3个困难词汇的简单定义'
10、 文献综述主题提示词
为淹没在多篇论文中的研究者量身定制:
'从关于[话题]的论文中,找出5-10个最常出现的主题。
对每个主题提供:
- 用你自己的话简短定义
- 哪些论文提及(含引用)
- 一句话说明其处理方式'
11、 发现矛盾提示词
找出隐藏在各资料中的分歧:
'从关于[话题]的论文中,找出主要矛盾或相互冲突的发现。
对每个矛盾提供:
- 双方具体主张(含引用和引文)
- 意见分歧的可能原因
- 什么证据会解决冲突'
12、 基于资料来源的差距分析
当你尝试的方案完全失败时用这个:
'根据我上传的资料分析这个尝试:
项目:[我尝试的]
我的方法:[采取的步骤]
结果:[发生了什么]
预期:[应该发生什么]
交叉参考资源。引用我没遵循的方法论。找出我完全遗漏的概念。'
13、 实施概念提示词
将你的研究转变为可以真正执行的步骤:
'帮我实施[话题]这个概念。
对每个相关资源:
- 引用关键证据
- 与其他信息联系
- 记录相互矛盾的观点
- 提供清晰可执行的行动
合成为有序行动清单。'
14、 合成概念提示词
发现不明显的观点间连接:
'合成[话题1]和[话题2]之间的连接,无论多抽象。
对每个相关资源:
- 引用关键证据
- 与其他信息联系
- 记录相互矛盾的观点
- 记录有趣的组合
合成为清晰总结,重点关注连接。'
15、 全面话题分析
最大深度,最多研究输出:
'提供关于[话题]的准确、合理信息。
规划:需要探索的基本方面?需要回答的关键问题?现有的争议?
结构:概览、分析、资源。
标准:区分事实与解释。用证据支撑主张。保持客观。'
16、 辩论格式提示词
让相互竞争的观点展开对抗。当资料不一致时完美适用:
'生成两个持相反观点的主持人关于[话题]的辩论。
主持人1支持[立场A]。主持人2支持[立场B]。
他们应该相互质疑、引用资料中的具体证据、让听众自己判断
大多数人只让AI“总结”,高手让AI“参与思考”。
这些提示词的核心思想是:角色化 + 结构化 + 目标明确化。当你给 NotebookLM 一个专业身份和输出结构,它就会从聊天工具变成真正的研究助手。
如果你正在搭建自己的知识管理系统,这套方法值得长期使用。后续我也会在 AIBox 的工具专题里继续更新这类 AI应用实战 方法。