
非洲我这一下子是去不了了,但工作流我可以用NotebooKLM复刻一下,先叠个buff,做这个绝对不是鼓励用AI代写,写只是这个工作流的最后一步,90%的时间我们都应该花在归类,理解和二次输出留个小彩蛋,ClaudeCode还有NotebookLMSkill,可以把本地文件跟NotebookLM做高度联动,挖个坑看看这篇讲不讲得完。直接要求AI写一篇4000字的报告的时候,它会像一只无头苍蝇,管你信息源对不对,管你信息有没有重复,我先写了再说。最后得到的只有一个结果,在各种AI检测器上,70%到100%的AI率。
就算能中译英英译意意译西西译日日译中降下来,这段文本也基本不是人话范围了。这时候可以用两种方法来把可信度高的信息源收录到NotebookLM,我就拿我最近做的2026设计趋势调查的笔记来说明一下,Fast Reserach不要直接问“2026设计趋势”,这样就跟我搜索引擎搜十个相关但没啥意义的网页放进来一个样,要加上指定信源,比方说arxiv,yt,google scholar

用Deep Research的话就会出来一个报告,可以选择要不要把报告引用到的信息源也加到NoteBookLM里,省下额外找论文的时间。

如果这是一个比较新的领域,论文储备不够,或者说我已经有论文数据了,缺的是创新内容,这时候就可以让Gemini 3.0 Pro找人,
这时候出来的信息就是长文和多次对话的讨论
OK啊,到这一步我们已经把靠谱的东西喂给NotebookLM了,我个人的习惯是先导入音频,视频类需要多模态信息读取的文件,跟NotebookLM简单聊几句,确认它真的看到了视频内容,而不是网页的文本信息。但这样的步骤循环2-3次之后就会带来信息过载,免费版的单个Note限制50个信息源,Pro版300个,实际上超过50个信息源后,生成的PPT就已经开始乱了,反而没有内容聚焦,这时候不要急着问问题做笔记。先让NotebookLM做个思维导图,看目前整个知识库的结构,点到子节点的时候,Gemini会解释这个节点的所有内容,我可以选择性把我不需要的节点的信息源删掉,这比一个个看快很多!!!

我这里会有一个习惯,把每次我在中间栏跟Gemini的对话做成笔记,虽然现在Gemini 3.0 Pro网页版可以引用NotebookLM作为数据库,但是这种情况对话过程不能直接保存成笔记,没那么顺手。

NotebookLM最近还添加了Data Table(数据表),我主要用来盘点论文的实验方法和数据去重

PS,NotebookLM最右侧的播客,音频,思维导图,PPT,数据表等生成功能默认是会用上所有来源的,所以要不就是去重后再全局生成,要不就是手动勾选部分来源再生成。一般来说到这一步就已经可以直接让Gemini3出个大纲开始写作了,但是如果想要达到写论文级的严谨程度的话,还可以加两个实用技巧。

这样可以快速了解你信息来源里最重要的源。可算到写这一步了,先忘掉一大堆AI写作神级提示语,拿起手机自言自语五分钟思路,我日常就是天马行空把所有的点都聊到位了再传到NotebookLM,搓了一个提示语模版,可以按照这个思路修改,
- 1. 写一篇篇幅适中的博客草稿
- 2. 基于信息源提出并回答12个追问(展开角度、补充案例、论证漏洞与回应)
- 3. 把这些追问与回答整理成可保存的markdown笔记
- 4. 输出一份文章大纲,缺资料就标注缺口并给我该补什么和搜索关键词。

别的不说,这次收集到3D设计我是真喜欢,很快就会用在我的视频背景了。

到这一步,焚决都交出来了,我最近还在测更有意思的玩法,把微信读书or Google图书和NotebookLM结合起来。正常阅读划线,读完后把电子书全文导入NotebookLM,再用Fast Research收集资料,又或者,Google图书里的笔记标注都会同步到Google Drive,NotebookLM可以直接读取,这样写作的时候还能用上你平时真的在读在经历的事情。说了这么多,核心就一句话,我用AI,是辅助我输出自己思考的,是帮我把想法打磨得更锐利的,辅助这两个字要排在首发。如果只是被动地接受AI输出的内容,把自己当成一个传声筒,那不管怎么修改,用多少个神级提示语,那股AI味都散不掉。
@ 作者 / 卡尔
