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Notebooklm提示詞 今天跟大家分享的主題是:精準駕馭!NotebookLM 提示詞大師手冊 ** 很多人覺得 AI 回答很空泛,是因為我們只下了「通用指令」。今天不講大道理,我們直接用 Google 的 NotebookLM 示範,如何透過「控制變數」,讓 AI 從「聽不懂人話」變成「最懂你的專家」。 ** 首先是**語音摘要**。想讓 AI 講出來的內容不僅僅是唸稿,而是針對特定聽眾,你需要設定這些變數: **控制變數:** * **指定受眾身分**:明確聽眾(初學者、CTO、投資人),決定內容深淺 。 * **設定討論基調**:指定對話風格(激辯、客觀分析、輕鬆科普)。 * **圈定內容範圍**:強調重點(如商業價值),忽略細節(如程式碼實作)。 **實戰範例:** 「受眾是並沒有技術背景的企業高管。請用商業分析的語氣,重點討論文檔中提到到的技術方案對降低成本的實際貢獻。忽略所有具體的程式碼實作細節,最後總結出3個關鍵的決策建議。」 ** 接著是**影片摘要**。如果你需要 AI 幫你寫短影音腳本,不能只說「做個影片」,要這樣規定它: **控制變數:** * **描述視覺風格**:詳細描述畫面感覺(如極簡線條、手繪風格、科技感)。 * **規劃敘事結構**:指定影片的開頭、中間和結尾分別展示什麼內容 。 * **設定應用場景**:說明影片用於什麼平台(如直式短影音、會議開場),影響構圖與節奏 。 **實戰範例:** 「視覺風格採用深色背景的極簡線條動畫,強調科技感。敘事結構上,開篇直接展示舊方案的痛點,中間透過數據對比展示新方案的優勢,結尾必須包含強而有力的行動號召。適合在行動端直式播放。」 ** 第三,**學習卡**。為了避免 AI 做出太簡單的名詞解釋,我們要強制它針對「實戰」出題: **控制變數:** * **限定考察範圍**:指定只從特定的章節或主題(如某個理論)中提取內容 。 * **定義正反面邏輯**:明確正面是問題、場景還名詞,背面是答案、解釋還是對應術語 。 * **控制知識顆粒度**:說明是考宏觀概念的理解,還是考微觀參數的記憶 。 #notebooklm #提示詞 #gemini
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