NotebookLM深度使用指南，小白慎入

用了三个月NotebookLM，我发现大多数人只用到了它30%的能力。

生成播客、做思维导图、整理笔记——这些基础功能没什么可讲的。

但真正让这个工具值得深挖的，是那些藏在表面之下的深度工作流。

今天不讲基础操作，直接上干货。

2025年11月重磅更新了这些新功能

 一键生成专业简报 (Slide Deck)

不再是从零开始做PPT。

上传你的研究资料或会议记录，点击生成简报，它会自动帮你提炼标题、要点、甚至演讲者备注。

关键是可以设定受众——你可以让它生成“给营销总监看的版本”或“给小学生看的科普版”。Workspace用户还能直接导出到Google Slides继续编辑。

👉 智能信息图表 (Infographic)

不再只是文字输出。

它会自动判断你的内容适合用时间轴、流程图还是对比图来呈现，生成PNG格式，随时插入报告或发社交媒体。

我最近用它整理项目里程碑，5分钟搞定一张可视化时间轴，比手动做PPT快太多。

👉 移动端图片上传

手机版现在可以直接拍照上传了。

会议白板、教科书、产品手册——拍一张，AI帮你提取文字和关键信息。通勤时听完播客，在手机上接着看思维导图，进度还能跨平台同步。这才是真正的“随时随地学习”。

02三大深度工作流

🌊 1. Deep Research 工作流：从资料海洋到有序输出

场景：你要写一篇深度自媒体文章，手里有20篇资料、3本书、十几条Twitter thread，信息量巨大但很散。

完整流程：

第一步，按主题拆分Notebook。不要把所有材料扔进一个本子。我会建立“核心观点”、“案例素材”、“反对声音”三个独立Notebook。

第二步，上传材料后，不要急着问问题。先让AI生成思维导图，看整体结构。点击思维导图的子节点，可以让它进一步解释那个分支——这是个隐藏功能，很多人不知道。

第三步，用结构化提示词。别只问“总结一下”，试试这样：

“你是一个定位鲜明的自媒体创作者。基于这些材料，帮我提取三个最有争议的观点，找出支持和反对的证据，再用推特语气写一段300字的推文。”

定义角色、明确任务、规定格式——这样生成的内容质量能提升一个档次。

最关键的：点击每段内容旁边的引用角标，能直接跳转到源文件的具体段落。写文章时需要验证事实或补充细节，这个精准溯源功能能救命。

💡 2. 灵感激发工作流：从碎片灵感到完整作品

场景：通勤路上脑子里冒出一堆想法，想快速变成一篇文章或视频脚本。

完整流程：

移动端是关键。我会在地铁上用语音备忘录说一段，回家上传到NotebookLM，再补充几篇相关参考文章。

接下来的操作顺序很重要：

1. 先生成博客文章草稿，看看AI怎么理解你的想法。
2. 然后用对话功能追问“这个角度还能怎么展开”，把对话内容保存为笔记。
3. 最后生成简报，强制自己提炼核心论点。

这个过程其实是在多视角审视同一个idea。文章是线性叙事，简报是结构化呈现，对话是发散思考——三种形式帮你把想法打磨得更扎实。

💼 3. 商业分析工作流：快速消化复杂信息做决策

场景：老板让你明天早上交一份竞品分析报告，或者你要快速搞懂一份几十页的财报。

完整流程：

上传财报PDF、竞品官网介绍、行业报告——如果有YouTube分析视频也可以直接扔链接（需要有字幕）。

关键是问对问题。不要问“这个公司怎么样”，换个问法：

• “管理层在财报电话会议里最担心什么风险？”
• “对比去年同期，哪些指标变化最显著？”
• “如果我是投资人，应该追问哪三个问题？”

生成FAQ格式的总结特别好用——它会帮你预判别人会问什么，提前准备答案。

然后生成一份信息图表，把关键数据可视化。老板只想看结论，不想读长文，一张图解决问题。

让你没法拒绝的高级技巧合集（提升10倍效率）

你以为这就结束了？不可能的。为了适配所有人，我还准备了3个高级技巧：

技巧一：跨工具集成Obsidian + NotebookLM

Obsidian适合碎片化笔记，NotebookLM适合深度分析。

我的做法是：用Obsidian的 Better Export PDF 插件，把多条相关笔记合并成一个PDF，导入NotebookLM做系统性梳理，生成的思维导图和总结再复制回Obsidian建立索引。

这样既保留了Obsidian的灵活性，又利用了NotebookLM的AI能力。

技巧二：建立万用笔记本

别每个任务都新建Notebook。

我会维护一个“主笔记本”存放日常学习材料，然后针对具体项目再分出独立本子。因为免费版单个笔记本限制50个来源，Pro版300个。分散管理，既不浪费配额，又能保持内容聚焦。

⚠️ 注意：不要指望它处理海量信息！！虽然Pro版能放300个文件，但实际上扔太多反而效果差。AI会遗漏细节，回答变得模糊。最佳实践是按主题拆分，每个Notebook聚焦一个具体问题。

技巧三：来源质量决定输出质量

NotebookLM的核心逻辑是 "Source-Grounded AI" ——所有回答严格基于你上传的材料。

这意味着：垃圾进，垃圾出。上传之前先筛选，确保来源可靠。

同时，别被默认提示词限制。大多数人就用AI自动生成的那几个建议问题。其实你可以完全自定义提示词，定义角色、设定语气、规定输出格式。

把它当成一个可定制的研究助手，而不是傻瓜式工具。

写在最后

NotebookLM不是“更智能的印象笔记”，它的定位是研究与创作伙伴。

真正的用法不是存储信息，而是在信息之间建立连接、从不同角度审视同一个话题、把输入快速转化为可输出的成果。

如果你只是偶尔上传个PDF问几个问题，那确实用不出它的价值。但如果你愿意花时间搭建工作流、打磨提示词、跨工具整合，它能成为你真正的生产力倍增器。

基础功能人人都会，深度玩法才是护城河。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dylKCepEF4A-92EkLzXN9w