type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
在 AI 工具爆发的元年，NotebookLM 凭借其强大的 RAG（检索增强生成）能力，已经成为了很多人的“第二大脑”。
但遗憾的是，大多数人对它的使用还停留在“上传 PDF、提问、总结”的初阶阶段。事实上，根据谷歌官方 Blog 以及效率专家们的深度挖掘，NotebookLM 隐藏着足以开启“上帝模式”的高阶技巧。
今天，我想聊聊如何通过 9 个进阶策略，将 NotebookLM 从一个简单的笔记工具，进化为你个人的数字分身。
01\. 打造“Everything Notebook”：你的数字分身
很多人习惯按项目创建笔记本，比如“学习 AI”、“学习英语”。但谷歌官方提倡的一个最佳实践是：创建一个包含你所有核心资料的“主笔记本（Everything Notebook）”。
这个笔记本应包含：
- 你过往的成功案例与失败教训
- 工作/创业的核心数据与思维方式
- 所有的脑暴资料与项目草案
当你把这些关于“你”的一切汇集在一起，你就拥有了一个了解你所有过往、思维逻辑和优劣势的 AI 替身。在做战略决策时，它能为你量身打造专属路径。
02\. Gemini 与 NotebookLM 的强强联动
NotebookLM 有个痛点：无法实时联网搜索。但现在，谷歌已经开启了 Gemini 官网与 NotebookLM 的连通（灰度测试中）。
在 Gemini 官网的对话框点击“+”号，你可以直接选择 NotebookLM 中的笔记本。这带来了两个质变：
- 深度联网+私域知识：你可以要求 Gemini 一方面参考笔记本资料，另一方面进行深度网络搜索，实现信息互补。
- 多模态能力补全：利用 Gemini 的 Imagen 图像模型或 Code Assist 功能，你可以根据笔记本里的时尚资料绘图，或者根据项目文档直接生成网页代码。
03\. 掌握 10,000 字符的系统提示词
NotebookLM 最近将**系统提示词（System Prompt）**的容量扩大到了 1 万字符。
一个专业的系统提示词应包含：
- 定义角色：如分析师、主持人或产品经理。
- 任务目标：是整理核心论点还是撰写决策文件？
- 使用规则：明确是只准基于资料库回答，还是可以参考 AI 的训练数据。
- 输出风格：定义语气（如“专业研究风格”）、格式（MD 或表格）以及中英术语对照要求。
设置好系统提示词后，AI 的回答将具有极高的抗干扰能力，不会被长上下文冲淡。
04\. 模块化自定义：六大功能的“精确打击”
在 NotebookLM 的“工作室”栏目中，有六个功能可以单独设置自定义提示词：语音摘要、影片摘要、学习卡、测验、资讯图表和简报。
这里的核心技巧是目标与受众群体的定义。你是写给儿童看的科普故事，还是写给投资人的财经播客？ 针对不同模块设置互不干扰的提示词，能让生成内容直接达到“可交付”状态。
05\. Deeper Research：弥补信息真空
当你手头的资料时效性不足或覆盖面不够时，使用 Deeper Research 预设研究目标。
建议在提示词中明确研究的范围（时间、地域）以及来源约束（如：优先学术论文或官方文档），以此作为你现有资料库的强力补充，而不是简单地生成一份通用报告。
06\. 突破限制：上传海量音视频
遇到几小时长的会议录音或专家讲座，文件太大传不上去怎么办？
小技巧： 将视频/音频上传至 YouTube 并设为“不公开”，然后直接将 YouTube 链接导入 NotebookLM。 这样可以轻松绕过文件大小限制，快速完成长内容的索引。
07\. 批量导入的“自动化”流转
如果你想一键导入某位博主的所有视频，可以使用浏览器插件 “YouTube NotebookLM”。
此外，我更推荐安装谷歌官方的 “Save to Google Drive” 插件。 它可以将网页内容直接保存到云盘，而 NotebookLM 可以无缝读取云盘资料。甚至像 Notion 这样的第三方笔记，也可以通过同步到 Google Drive，间接成为 NotebookLM 的实时数据源。
08\. 巧妙绕过人物照片审核
NotebookLM 无法直接处理带有人脸的照片。避开审核的方法是： 在谷歌文档（Google Doc）里粘贴照片，并添加几个文字描述，然后导入该文档。
这种方法在分析心理咨询中的人物情绪，或保持小说创作中角色形象一致性方面非常有效。
09\. 终极技巧：用脚本合并 50+ 文件
NotebookLM 每个笔记本有 50 个文件的上限。如果你的资料太多，手动复制粘贴是不现实的。
你可以让 AI 帮你写一小段 Shell 或 Python 脚本，实现本地文件的自动化合并。纯文本（TXT/MD）用 Shell 脚本最快，而复杂的 PDF/Word 则建议使用 Python。 通过这种方式，你可以将数百个琐碎文件合并成一个大文件（单文件上限 50 万字），彻底解决数量限制问题。
结语
NotebookLM 不仅仅是一个工具，它更像是一个需要被精细调教的智能容器。当你学会了从“系统提示词”到“自动化合并”的这些高阶玩法，你才真正拥有了一个能辅助你决策、学习和创作的数字替身。
参考来源：
Catalog