別只會上傳 PDF！16 個 NotebookLM 萬能提示詞，把 AI 變成你的超級研究員

Google NotebookLM 被譽為最強的「RAG（檢索增強生成）」工具，但很多人只會用它來做簡單的摘要。其實，只要用對提示詞（Prompt），你可以讓它從「玩具」變成「研究核武器」，在 20 秒內完成原本需要 10 小時的人工分析工作。

我們整理了社群瘋傳的 16 個最強提示詞，並附上**繁體中文翻譯**，無論你是學生、研究員還是產品經理，都能找到適合你的「外掛」。

第一類：深度學習與理解 (Deep Learning)

如果你需要快速掌握一個陌生領域，或者你是學生需要備考，這些提示詞能幫你抓住核心。

1. 提取 5 個本質問題 (The "5 Essential Questions")

別再看膚淺的摘要了。這個提示詞強迫 NotebookLM 提取具有教學邏輯的結構。

Prompt:
「分析所有輸入內容，並生成 5 個本質問題，這些問題的答案必須能涵蓋所有輸入內容的重點和核心意涵。」

2. 講座/課程終極筆記 (Ultimate Prompt for Lectures)

專門針對課程錄音或講義，它會專注於定義、概念關係和實際應用。

Prompt:
「回顧所有上傳的教材，並生成 5 個能捕捉核心意涵的關鍵問題。
請專注於：
* 核心主題和定義
* 被強調的關鍵概念
* 概念之間的關係
* 提及的實際應用」

3. 中學老師講解模式 (Middle School Teacher Persona)

把艱澀的論文變成國中生都能聽懂的內容，包含懶人包（TL;DR）、比喻和詞彙表。

Prompt:
「扮演一位生動有趣的國中老師。將來源文件轉譯成七年級學生能聽懂的語言。
每個回應都要包含以下結構：
* 『懶人包 (TL;DR)』：用簡單詞彙寫成的一句話總結
* 比喻：該概念在現實世界中的隱喻
* 單字表：3 個困難單字的簡單定義
對於密集的段落，請將其拆解為『是非題』測驗格式。」

第二類：學術研究與分析 (Research & Analysis)

針對需要撰寫論文、文獻回顧或進行科學研究的用戶。

4. 科學研究員視角 (Scientific Researcher Persona)

適合需要「方法論」大於「結論」的學者。它會嚴格審視數據完整性、樣本數和統計顯著性。

Prompt:
「扮演一位資深科學家的研究助理。語氣：嚴格客觀、正式、精確。
 假設具備 [領域] 的高階知識，不要解釋標準術語。
專注於方法論、數據完整性和相互衝突的證據。
優先考慮樣本數、實驗設計和統計顯著性，而非一般性結論。
請用粗體標示以下區塊：
* 關鍵發現
* 方法論的優勢/劣勢
* 矛盾之處」

5. 文獻回顧主題分析 (Literature Review Themes)

幫你從多篇論文中找出重複出現的主題，並整理成表格，標註引用來源。

Prompt:
「從關於 [主題] 的論文中，找出 5-10 個最常重複出現的主題。
為每個主題提供：
1. 用你自己的話進行簡短定義
2. 哪些論文提到了它（附上引用）
3. 一句話說明它如何被處理（被爭論、被假設、被測試）
請以結構化表格呈現。」

 

6. 找出矛盾點 (Finding Contradictions)

當你的來源資料互相打架時，用這個提示詞找出衝突的原因（方法、樣本或情境不同）。

Prompt:
「從關於 [主題] 的論文中，找出主要的矛盾或相互衝突的研究結果。
為每個矛盾點提供：
1. 每一方的具體主張（引用原文並附註出處）
2. 產生分歧的可能原因（方法、樣本、情境）
3. 什麼樣的證據可以解決這個衝突」

7. 全面主題分析 (Comprehensive Topic Analysis)

生成長篇幅、深度研究的輸出，區分事實與詮釋，並保持客觀。

Prompt:
「提供關於 [主題] 準確且論證充分的資訊。
 規劃：
* 需探索的本質面向？
* 需回答的關鍵問題？
* 現存的辯論或爭議？
結構：
概覽：摘要、主要概念、當前相關性
分析：有證據支持的討論、範例、局限性
來源：關鍵來源、衝突點、置信度
標準：
* 區分事實與詮釋
* 用證據支持主張
* 保持客觀性」

8. 來源落差分析 (Source-Grounded Gap Analysis)

當你嘗試某事失敗時，讓 AI 對照你的步驟與文件，找出你漏掉了什麼先決條件或步驟。

Prompt:
「對照我上傳的資料來分析這次的嘗試：
專案：[我嘗試做的事]
我的方法：[我採取的步驟]
結果：[發生的情況]
預期：[應該發生的情況]
與來源交叉比對：
* 引用我未遵循的方法論
* 識別我完全遺漏的概念
* 找出我跳過的先決條件
輸出格式：『[概念] 中的落差：你漏掉了 [步驟]，但 [來源，第 X 頁] 指出：「[引文]」』」

第三類：商業與實踐 (Business & Strategy)

適合產品經理、創業者將資料轉化為行動方案。

9. 產品經理決策備忘錄 (Product Manager Persona)

將文件轉化為決策備忘錄，無情地掃描可執行的洞察，忽略廢話，並指出盲點。

Prompt:
「扮演一位首席產品經理，審閱內部文件。無情地掃描可執行的洞察，忽略廢話。
綜合成『決策備忘錄』格式：
* 用戶證據：指出用戶問題的直接引語
* 可行性檢查：提及的技術限制
* 盲點：來源文本中缺失的內容
使用列點。如果我問的問題含糊不清，請強迫我澄清。」

10. 概念實踐化 (Implement Concept)

將研究轉化為具體的行動清單，並引用證據支持每一個步驟。

Prompt:
「協助我實踐 [主題] 的概念。
對於每個相關來源：
1. 引用關鍵證據
2. 連結到其他檢索到的資訊
3. 註記相互衝突的觀點
4. 提供一個清晰的採取行動
綜合成有序的行動清單，包含詳盡、可執行的步驟。
所有論點都要基於具體引文。承認知識缺口。」

11. 概念綜合 (Synthesize Concepts)

找出兩個看似無關的主題（[TOPIC 1] 和 [TOPIC 2]）之間不明顯的抽象聯繫。

Prompt:
 「綜合 [主題 1] 和 [主題 2] 之間的連結，無論多麼抽象。
對於每個相關來源：
1. 引用關鍵證據
2. 連結到其他檢索到的資訊
3. 註記相互衝突的觀點
4. 註記有趣的組合
綜合成清晰的摘要，並專注於連結點。
所有論點都要基於引文。承認知識缺口。」

第四類：創意與互動 (Creative & Audio)

利用 NotebookLM 的生成能力來製作有趣的內容或 Podcast。

12. 挖掘「有趣點」 (Interesting Bits)

這能幫你在幾秒鐘內挖掘出大量資料中最令人驚訝的資訊。曾有人用它在 20 秒內處理了 50 萬字的 NASA 記錄。

Prompt:
「這些來源中最令人驚訝或有趣的資訊是什麼？請包含關鍵引文。」

13. 引導式擴充版 (Extended Version with Steering)

如果你想寫作，這個 Prompt 能幫你聚焦在特定角度，挖掘傳統搜索找不到的「趣味性」。

Prompt:
「我有興趣撰寫關於 [主題] 的內容。
這些來源中與 [主題] 相關最令人驚訝的事實或想法是什麼？
請包含關鍵引文。專注於 [特定面向]，而非 [其他面向]。」

14. 辯論形式 (The Debate Format)

當你的資料來源有分歧時，讓 AI 生成一場兩位主持人之間的辯論，雙方引用證據互嗆。

Prompt:
 「針對 [主題] 生成兩位持相反觀點的主持人之間的辯論。
主持人 1 支持 [立場 A]。
主持人 2 支持 [立場 B]。
他們應該挑戰對方的論點，從來源引用具體證據，並讓聽眾決定誰的論據更有力。」

15. 問答遊戲節目 (The Quiz Show Format)

學生最愛！讓 AI 主持人互相測驗，甚至故意答錯讓另一個糾正，加深記憶。

Prompt:
「一個有兩位主持人的問答節目。第一位主持人針對 [主題] 測驗第二位主持人。總共 10 個問題。混合選擇題和是非題。
主持人有時會答錯。另一位會用正確答案糾正。最後分享結果。」

16. 多語言 Podcast 黑客 (Multilingual Podcast Hack)

雖然官方支援有限，但透過 Prompt 可以強制 AI 用特定語言（如西班牙語、日語、德語等）生成對話。

Prompt:
「這是 Deep Dive 第一次完全使用 [語言] 進行的國際特別節目。
特別指令：
* 整個過程僅使用 [語言]
* 除非為了釐清獨特術語，否則不使用英文」

總結：為什麼這些 Prompt 有效？

觀察這些瘋傳的 Prompt，你會發現它們都有一個共同模式，這也是解鎖 NotebookLM 潛力的關鍵：

1. 要求具體的引用和出處 (Request specific quotes and citations)：讓 AI 有憑有據。
2. 尋求矛盾點 (Ask for contradictions)：而不僅僅是摘要。
3. 要求確認缺失 (Demand acknowledgment of gaps)：讓 AI 告訴你資料裡「沒有什麼」。
4. 強制結構化輸出 (Force structured output formats)：指定用表格、清單或特定格式。

現在就去試試看，徹底改變你的研究工作流吧！