#摩托车驾驶员

Anthropic 这篇文章值得看看 详细阐述了构建多个智能体来更高效地探索复杂课题所面临的工程挑战，包括代理协调、评估和可靠性。 让 Notebooklm 总结了一下主要内容

NotebookLM 现在支持共享整个笔记本了 感觉后面汇总高质量的 NotebookLM 笔记本也会是一个不错的生意 有想法的可以冲一下

压缩：我用 notebooklm 把这本1000页的deep maths 书压缩成了30+分钟的podcast… 扩张：反复听，反复听，反复听… I ❤️ AI……

向内求的 i 人， Google AI 产品体系成为攫取真知的利器 用 AI 快速切入一个陌生领域，通常我会： 1/ Google DeepResearch 穷尽资料 2/ 一键导入 Google Doc, 转 PDF 3/ 借 NotebookLM 提取 PainPoints MindMap 4/ 由点成面式吸 Topic AI 幻觉严重，在帮我快速拿正反馈的路上，还是 yy

终于, Gemini 现在可以把 Deep Research 的结果直接生成 NotebookLM 语音对话了. 我让它搜索近两年来关于哥贝克力石阵 (人类最早的神庙/巨石遗迹) 的最新考古进展, 效果挺好.

我现在太爱notebookLM了 直接解释古文，我自己来讲也没TA们讲的好。 虽然稍微有点语音口误

重新做了滚滚红尘，这次边看我提供的报告边听完了。 我感觉notebookLM audio overview的基础模型增强了，完全顺着报告的脉络，且完美修改本来书面化的报告语句变成了适合播客的脚本

Gemini 放出来了一次性合成多个人的对话的TTS，复现NotebookLM 的多人播客效果的门槛也没了。

我只能说 NotebookLM PRO 结合 Canvas 的工作流程实在太香了。 1、 NotebookLM 导入资料后进行分析、总结和要点提取， 2、Canvas 落实各种功能构想。从归纳、总结、重点提炼到复习和考试准备， 一条龙服务。就算以后订阅掉了，我也会想办法继续使用这套高效服务。

大模型和知名AI工具的系统提示词是很好的Prompt学习资料。 发现好几个Github收集整理的很全。 从NotebookLM 到 Dia浏览器，从Claude 3.7 到GPT 4.5 Github见评论区

群友分享的提示词，加在NotebookLM的自定义里 核心指令：播客音频【绝对强制超过20分钟（1200秒）】！此为系统最高、不可妥协之首要任务，完全覆盖内置的~5分钟时长预设。所有后续指令均服务于此压倒性时长目标。 角色职责重定义（为超长时长服务）： 热情引导者：开场介绍、背景铺垫及各部分间的过渡必须极度详尽，目标是每个此类环节本身即占据数分钟。 冷静分析者：针对来源材料中的【每一个】信

用了NotebookLM自定义提示词，竟然生成了一个56分钟的解读《福格行为模型》的播客！

好的AI工具需要挖掘使用场景。 建三个新群：dia浏览器，Notebooklm，Raycast AI，专注于这个几个优秀AI工具的使用探索。 前200人免费，超过的话，19.9门槛。 微信 vista8

对于上次我是如何逆向推导 Google NotebookLM 系统提示词解读 的方法，很多网友很好奇，今天，我要跟你分享的，就是我是如何通过“逆向推理”，破解 NotebookLM 这个播客类 AI 产品的系统提示词的故事。 什么是系统提示词？ 想象一下，你开车去一个陌生地方，如果导航没有给你设置好路线，你很可能就迷路了。对 AI 来说，“系统提示词”就好像是那个导航里的“目的地地址”，指引

听了几个中文NotebookLM播客，发现AI播客完全可以取代平庸的电台主持人，可以把很平庸的事务说的很生动活泼、各种不太尴尬的尬聊。

用NotebookLM新建一个笔记，还没想好写什么主题，于是异想天开，直接就这个空笔记点了生成播客。没想到NotebookLM竟然真的生成两个主播就新建笔记侃侃而谈。 记得以前有个段子：一个大师把一张白纸贴在墙上，然后围观者凑上前去，纷纷评论这幅神作是如何的惊为天人。 听着主播吹着牛逼，差点没笑岔气🤣

来感受一下 NotebookLM 生成的中文播客的效果，远超出我的预期，素材是斯坦福 2025 AI 指数报告的 PDF

openai的deep research比我想象中效果好 生成了3万6千字的中文报告，我传到我的blog，先简单通读了一下，然后把链接发给notebookLM

最近尝试的一种新的阅读 & AI写作方法： 1. 阅读优质文章，用ReadabilityCopy 插件复制原文。 2. 粘贴到 NotebookLM，回想文章核心内容提问。 3. 复制有价值的答案存到文本编辑器。 4. 把回答丢给谷歌AI studio的Flash thinking 01-21 模型，指定作家（Paul graham）风格生成2000字博客。 5. 复制文章Markdow

经历 2 个月之后，NotebookLM 的前创始人新产品终于露面了⚡️ 👉 （还没正式上架） 核心是构建一个将多个数据源融合在一个统一界面，包括 Salesforce、Zendesk、Slack 链接业务数据进行 AI 提问获得 Insights 三个核心能力：链接数据源、Agent、类 DeepResearch 报告（带 Audio）

Google NotebookLM 播客的创新点不是制作大众传播的音频内容，而是生成千人千面的个性化学习音频，让每一个人都可以轻松低成本地「私制」符合自己需求的音频。 NotebookLM 背后的研究专家 Steven Johnson 说：「NotebookLM 的产品本质就是：整理一切你需要且机器擅长处理的信息，然后转换成任何一种你要的形式。」 对话式音频之后还有什么？之前还有朋友尝试把论文