🔨 NotebookLM

學習神器，出版業的未來

假如你有 10 分鐘，我推薦你可以這樣子體驗：

1️⃣ 收聽前 50 大企業收益報表 Podcast，透過 Call-in 互動功能，並向主持人提問

為什麼我這麼建議？在使用 NotebookLM 以前，我覺得「閱讀文字」是吸收資訊最有效的方式。所以我完全沒有辦法理解為什麼要「花 30 分鐘聆聽 podcast」，這種沒有效率的方式。

但聽完之後，我發現 podcast 把無聊的資料轉換成我可以吸收的版本，尤其「企業收益報表」是一個無聊的資料，NotebookLM 居然將它轉換成有趣的 Podcast。我真的非常驚訝。這根本性的改變我的看法。

我現在的使用情境是在爬山的時候，產生 30 分鐘的 Podcast，聆聽這些無聊的資料。

2️⃣ 收聽超級老人（Super Ager）Podcast，並針對你的飲食習慣問問題

為什麼我這麼建議？因為裡面的概念根本性的改變了我 2025 年的飲食習慣，這一個 NotebookLM 生成的 Podcast 說服我吃更多原型食物，並（幾乎）再也不吃培根。

這件事讓我更根本地理解 NotebookLM：它不是關於「所有的健康資訊」，而是「你相信特定專家的健康資訊」。

特定資料來源（你所信任的高品質資料） > 所有資料（品質參差不齊）數量。

我自己的流程是：

• 先聽 Podcast
• 觀看心智圖
• 利用聊天模式問問題，例如：
  • 「紅燒牛肉麵是健康的嗎？」，它會根據這一個專家的建議進行回答。
  • 「裡面講的關鍵字是什麼？」，它會澄清裡面的內容。

NotebookLM 介面介紹

NotebookLM 分為三個區塊：

• ① 來源：上傳資料。
• ② 對話：針對指定來源進行問答，所有回應都基於你的資料。
• ③ 工作室：將內容轉換成多媒體輸出，例如 Podcast、資訊圖表、簡報或測驗。

NotebookLM 跟其他 AI 有什麼不一樣？

NotebookLM 跟一般 AI 的不同在於：

• 輸出成多媒體： Podcast、心智圖、簡報、資訊圖表。
• 可以匯入沒有字幕的 YouTube 影片。
• 針對資料進行回答。

NotebookLM 的使用邏輯也不太一樣。相對於跟 AI 進行一次性的對話，它更像是一個主題筆記本，讓你可以持續聊天。

殺手級應用：勾選資料來源

我的資料是《李慕約 365 AI 訂閱》的訪談內容，裡面有 11 個訪談。相較於 ChatGPT 一次一定會參考所有的檔案，NotebookLM 可以讓我深入比較個別資料來源的差異。

• 例如，我想知道 Jason 跟 Ken 立場的差異：

隱藏功能：YouTube 影片逐字稿

• 一個滿好用的隱藏功能，是你可以在YouTube 來源點兩下，然後就會跳出 YouTube 影片的逐字稿。

生成簡報

好處：

• NotebookLM 生成的簡報排版真的非常驚人。
• 你可以指定配色、風格。今天的文字會糊，不能編輯，是一整張圖片。

注意事項：

• 在 AI 內容氾濫的今天，最珍貴的是信任。每次演講都是建立信任的關鍵。
• 作為演講活動的主辦人，我會希望我邀請的講者不要使用生成的簡報來演講。或至少不要任何修改就上台，我會希望講者有花足夠多時間準備簡報，主要是因為演講會希望聽講者的思考跟觀點。不然我自己用 AI 就可以，不需要聽演講。
• 簡報中假如有出現模糊的字，會被觀眾炎上。建議需要丟到 Google AI Studio 使用 4k 解析度的 Nano Banana Pro 重新生成。

範例：

• 來源：YouTube 六小時的法庭審判紀錄，使用預設提示詞。
• 慕約點評：我特別選擇了一個比較政治性的來源進行測試，可以看到 NotebookLM 的簡報設計真的非常的驚人。排版比 Gamma 強很多。

生成心智圖

• 目前市面上最好用的心智圖工具。
• 你可以勾選不同的「資料來源」，生成不同內容的心智圖。

生成 Podcast / Call-in 互動功能

• Podcast 有很多選項，假如你不確定的話，你可以每一個都生成，然後事後選擇
• Call-in 功能今天只有在英文版本的 Podcast 裡面可以用

跟別人分享你的筆記，今天仍有重重限制：

• 只有個人帳戶才可以公開你的 NotebookLM 筆記，不可以是公司（Google Workspace）帳戶
• 別人可以跟你的資料對話，但不能幫製作 Podcast
• 假如你想要用別人的資料，製作「中文 Podcast」現在唯一解法就是把對方的來源資料逐一複製到新的筆記本裡面（今天 NotebookLM 還不能製作副本）。

手機使用

• 因為我需要邊爬山邊背景播放 Podcast，所以我有下載 NotebookLM App。

精選筆記

除了前面提到的財報、健康，NotebookLM 還有各式各樣的精選筆記可以供你探索。我自己因此而開始聆聽整本《OpenStax's Biology》生物學教材。

現在唯一缺點就是輸出多媒體的部分是不能進行客製化的，你唯一的解法是要把筆記本的來源手動複製貼上到一個新的筆記本，然後才可以產生中文的 Podcast。

NotebookLM 帶給我根本性的改變：知識的出版

使用 NotebookLM 之後，讓我確信這是出版業的未來：

• 過去的出版業：
  • 作者寫下一本英文書
  • 各國出版社翻譯出版
  • 讀者花 8 小時閱讀
  • 再把書中的觀念帶回自己的生活。例如，當你站在紅燒牛肉麵前猶豫時，還得回想書中哪一章提到飲食選擇，然後自己做判斷。
• 現在：
  • 作者不再只是寫書，而是把知識直接更新進 AI。
  • AI 會自動翻譯成各種語言
  • 用你偏好的媒介（例如 Podcast）呈現
  • 並在你真正需要的那個瞬間——例如站在紅燒牛肉麵前——即時給出建議。

知識傳遞不再需要花 8 個小時的時間閱讀，而是在需要的時候，直接詢問作者。

作者其實很開心，因為發揮影響力（反正本來版稅就不多）。反倒是出版業完蛋了。尤其是翻譯海外的書籍。

當然，書籍有很多種，有些書籍的意義在於你可以當成裝置藝術，在於閱讀詩集文字的喜悅，在於讓自己有 8 個小時的時間沉浸在情緒之中，在於形成大腦的迴路。

但至少以希望在最低成本，獲取實用知識來說，這部分是會因為 NotebookLM 改變的。在這一個情況下，最好的閱讀是不要閱讀，是我信任你，然後作者的規則就自動載入我的 AI Agent 的 skills.md。

91APP 的用法：上傳公司內部的文件與知識庫

• 在 2025 年會中，Happy 分享了 91APP 的經驗：Product Owner 與 Tech Lead 都會使用 NotebookLM 來輔助 PRD 的撰寫。
• 之所以能發揮這麼高的效率，是因為他們已將完整的內部文件系統化地匯入 NotebookLM，包括：
  • 內部系統運作機制
  • 各類規格文件
  • 資料欄位名稱與定義

當這些知識被結構化整理進 NotebookLM 後，PRD 可以直接在組織的「集體知識庫」上進行延伸與優化。

李柏鋒的用法：打造私人董事會

來源：柏鋒 2024 年 11 月的小聚簡報

• ① 跨域 × 學習地圖 × 繪製：不是摘要，而是建構世界。
  • 不只是請 AI 濃縮重點，而是請它先拆解整個知識板塊
  • 操作步驟：
    • 抓出關鍵字
    • 繪製學習地圖
    • 進行分類：假說 / 問題 / 文獻 / 可能性 / 應用方向
• 核心觀點：價值不在「標準答案」而在可導航的知識地圖，先釐清板塊，再分區探索，避免資訊淹沒
• ② 智慧化 × 庫存資料 × 萃取：不是搜尋，而是理解。
  • 先匯入高品質資料（例如：下載《巴菲特給波克夏股東的信》）
  • 提出思維層次的問題，例如：巴菲特怎麼思考輕資產與重資產公司的差異？
• 關鍵差異：不是關鍵字比對，而是理解思維模型
• 核心觀點：強項不在找文字，而在萃取背後的決策框架
• ③ 精選 × 專業人士 × 諮詢：不是求解，而是聚焦。
  • 當資料太多、建議過度發散時：善用「勾選來源」功能
  • 等同於：挑選董事會成員
  • 帶來的效果：聚焦問題/排除干擾/深入單一視角
  • 核心觀點：你不是在問答案，你是在設計議程

吳奇的用法：用 Chrome 瀏覽器套件擴增 NotebookLM 的功能

• 將 NotebookLM 的結果輸出為各種檔案格式：測驗表單、簡報、文件
• 提示詞模板，儲存個人提示詞

我覺得吳奇的想法滿酷的，今天 NotebookLM 不能製作副本的問題也可以用這樣的方式解決。

Vivian Ku 的用法：把自己的履歷上傳，產生誇誇模式 Podcast

來源：像是我之前一直苦惱怎麼解釋兩段工作經驗間的連貫性，主持人們自己腦洞大開幫我解釋的很好～甚至還幫我強調了在職場上的亮點

由此延伸，準備面試的時候也會很適合。

慕約的話

我花了很多時間抗拒使用 NotebookLM，因為在功能上，我沒有辦法理解它跟 ChatGPT 功能上的不同。但我後來真的深入使用，我覺得真的它對於「學習」這件事情花了很多力氣打造了厲害的 UX 體驗。

現在是一個我不可或缺的工具。

網路上有在討論，怎麼樣下載線上課程字幕，或將電子書 epub 輸入 NotebookLM。但這部分有著作權的疑慮，我就不示範了。

另外幾個我有做的實驗：

• 我有試過將民法輸入。但我忽略，其實我更需要的是判決的資料。
• 我也把 Podcast 匯入進去之後，再產生一個 Podcast。然後比較這兩個的差別。我們的表達方式，有沒有比 AI 更清晰？

在 AI 變得越來越有效率的時候，人類製作的內容，只能追求「有趣」了，像詩一樣，無法被壓縮的事情。

《2026 AI 訂閱》：李慕約 AI 電子報

我接下來在《2026 AI 訂閱》每週都會寄一封電子報，一年共 52 封，會分為以下四個主題：

• 每月第一週：🥛 新知速報，你需要知道的重要新知，整理好的 AI 時事脈絡
• 每月第二週：🐝 專家邀稿，由各領域專家撰寫如何使用 AI 之內容
• 每月第三週：🔨 案例應用，各式 AI 實戰案例，我會逐一拆解手把手帶你操作
• 每月第四週：⛰️ 演講筆記，每月年會小聚筆記，百工百業第一線 AI 應用