【NotebookLM的十个高阶用法：从笔记工具到研究利器】
有人爬取了所有在社交媒体上爆火的NotebookLM提示词，发现一个令人惊讶的事实：大多数人只是把它当成一个高级笔记本在用。
这简直是暴殄天物。
NotebookLM真正的能力在于跨文档的模式识别。它能同时在工作记忆中保持50多个来源，并即时交叉引用。这是人类大脑做不到的事情。如果喂给它正确的指令，它可以把10小时的分析压缩到20秒完成。
以下是经过验证真正有效的十个提示词：
一、专家综合器
让AI扮演某领域15年经验的专家，从资料中识别出3个从业者会立刻认为具有突破性的核心洞见，并解释每个洞见为何重要、挑战了哪些传统认知。这个提示词强制深度优先于广度，输出可以直接使用。
二、矛盾猎手
比较多个来源，找出所有相互矛盾的观点。对每个矛盾点，判断哪个来源的证据更强，如果两者都可信，解释可能导致分歧的因素。做文献综述和尽职调查时，这能省下大量手动交叉核对的时间。
三、实施蓝图
提取所有来源中提到的可执行步骤、工具、框架和技术，整理成包含前置条件、预期结果和潜在陷阱的分步实施计划。大多数研究者从不做这种从理论到实践的转化工作，而这恰恰是知识产生价值的关键环节。
四、问题生成器
基于现有资料，生成15个专家会问但这些资料没有回答的问题，优先考虑能推动领域发展或揭示当前理解关键缺口的问题。这是发现原创研究空白或产品机会的方法。
五、假设挖掘器
识别资料中所有未明说的假设，对每个假设评估其关键程度和出错可能性，解释如果该假设为假会改变什么。大多数突破性洞见来自质疑那些没人注意到的假设。
六、框架构建器
创建一个整合所有来源概念的综合框架，包括关键组件、组件间关系、应用决策树，以及框架失效的边缘情况。框架是将知识操作化的方式，这个提示词能自动构建它们。
七、证据地图
为每个主要论断提取支持证据，并评估其强度：轶事级、相关性、实验性还是元分析。标记那些证据薄弱却表述得很有把握的论断。这是几秒钟内达到发表级别严谨度的方法。
八、受众翻译器
将洞见翻译给三类不同受众：高管、工程师、终端用户。针对每类受众关心的内容，使用他们能立即理解的语言和案例。一次上传，三种可用输出。
九、时间线构建器
提取所有日期、事件、里程碑和时间引用，构建展示领域演变的完整时间线，识别进展显著加速的拐点。这对理解发展势头和预测未来走向非常有用。
十、弱点探测器
扮演严苛的同行评审，识别每个方法论缺陷、逻辑漏洞、过度声称和无支撑的跳跃，并建议需要什么额外证据来加强论证。这能帮你避免在摇摇欲坠的地基上建造大厦。
这些提示词适用于学术研究、市场分析、尽职调查、竞争情报、产品研究和行业深度调研。
工具的强大程度取决于使用者的指令质量。NotebookLM的问题从来不是能力不足，而是指令不足。
x.com/ihtesham2005/status/2019002403769799028
