亲测好用的 AI 提效工具之 NotebookLM(文献梳理、量子速读、生成播客、会议纪要。..)本教程依然是从小白的视角去学习如何使用此 AI 工具,适合想要利用 AI 提效的工作党、学生党,快来试试 NotebookLM 吧!
1. 什么是 NotebookLM? 📚
NotebookLM 是 Google 推出的一款智能笔记助手,它能帮你快速理解和分析各种文档内容。不管是学习、工作,还是研究,它都能帮你事半功倍!在我经常用到的场景中,帮我写文献综述(带引用)、量子速读快速了解一个新的领域、生成博客参与讨论(5月初开始支持中文啦)、或者把和别人交流讨论的过程录成 mp3,然后用它转成会议纪要。 这些场景真的有实实在在帮助到我!所以推荐推荐推荐!
快来新建一个属于自己的 notebook 吧!!!(需要科学上网)


为什么选择 NotebookLM?
🎯 超强的文本理解能力
💡 智能问答和总结功能
📝 可以保存笔记和对话记录
🔒 安全可靠的数据保护
🆓 完全免费使用(欸!真香!)
2. 使用场景详解 🎯
2.1 文献梳理助手
使用步骤:
- 上传文献 PDF,导入来源(最多可支持 50 篇文献)
- 点击 Studio 下的小方框(时间轴、简报文档等等)
- 自由聊天,比如研究主要观点、创新点、局限性、研究方法、实验设计等

时间线(发展历程)、简报文档、自由聊天(带引用文献):(这不就是文献综述的过程吗?)
下图为从左到右三种用法:

2.2 量子速读(快速了解一个新的领域)
一般来说,快速了解一个新的领域在 NotebookLM 里面就是四部曲,分别是:学习指南、简报文档、常见问题解答、时间轴。看完这四个文档,通过提问-回答的方式、时间线等方式大致就可以快速了解一个新的领域。对于我们自己不熟悉的领域,不管是科研场景,还是工作场景,这样是一种量子速读的方式!
面对大量文档不知从何下手?可以试试这样:


2.3 简历助手(模拟面试)
针对简历模拟面试,提问问题,通过客观的视角来分析自己的优劣势,以及和岗位的匹配度!也可以加入播客对话锻炼英文。



2.4 会议纪要神器
开会记录太慢?让 NotebookLM 来帮忙:
- 上传会议录音
- 自动生成:
会议主要议题
关键决策点
任务分配清单
后续行动计划
时间线




😀小技巧:
- 用清晰的问题引导 AI(同时也用自定义的场景来引导 AI 播客)
- 要求按照时间顺序整理(很清晰!)
- 遇到重点内容可“转为笔记”保存在右侧栏
还有更多实用场景 🎮!!!!
2.5 学习笔记助手
还在为做笔记烦恼吗?NotebookLM 可以帮你:
- 课程内容整理与总结
- 知识点关联分析
- 生成复习重点
- 制作思维导图
(都是细糠啊啊啊啊!早知道高中就这么学习来着!
😋使用技巧:
- 上传课件或教材 PDF
- 设置不同的学习目标
- 通过提问深化理解
- 用时间轴梳理知识脉络
2.6 研究方案规划
科研工作者的得力助手:
- 实验方案设计
- 数据分析建议
- 研究思路拓展
- 相关工作推荐
😆操作步骤:
- 上传相关领域文献
- 描述研究目标和现有条件
- 让 AI 提供方案建议
- 追问细节和可能的问题
2.7 创意写作助手
激发你的创作灵感:
- 内容框架设计
- 素材整理与扩充
- 多角度写作建议
- 风格调整与润色
🤗实用技巧:
- 上传参考资料
- 设定写作风格和目标读者
- 通过对话激发灵感
- 保存优秀表达方式
3. 使用小贴士 💡
1. 提问技巧
问题要具体明确(做好领导——“清晰的指令”)
善用追问深入话题(有效的互动)
2. 效率提升
保存常用提示语
建立知识库
3. 注意事项
定期保存重要内容(点击“转为笔记”or“来源”)
检查 AI 生成的内容(因为 AI 有“幻觉”,所以需要人为的再看看~)
关键信息需要核实(yep)
4. 常见问题解答 ❓
Q:NotebookLM 支持哪些文件格式?
A:支持 PDF、Markdown、txt 等常见文本格式,还支持网站、youtube 视频链接以及 Google 幻灯片(识别图片)

Q:可以同时处理多个文档吗?
A:可以,建议相关文档一起上传(最多 50 篇文献),便于对比分析。尤其是论文党需要写文献综述的部分,那简直香的不要不要的了!有引用、有来源,妥妥直接成品(温馨提示:当然还是要人为的过一下哈~)
Q:生成的内容准确吗?
A:AI 生成内容仅供参考,重要信息请务必核实。(任何 AI 工具都会有,因为本质是基于概率的,会产生“幻觉”)
结语 🎉
NotebookLM 是我们学习工作的得力助手,希望这份教程能帮你快速上手,提升效率!在工作场合或者学习场合,学会第一时间 link 到 AI 工具,使用 AI 工具辅助我们学习,真的很高效!最后:工具只是辅助,关键还是要培养自己的思考能力~
祝你使用愉快! 🌈
来源:Datawhale
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