我用 NotebookLM 处理各种文档和研究材料已经有一段时间，有些查询方式特别能帮我快速抓住重点，避免在冗长内容里来回翻找。
我把我最常用的 NotebookLM 10 个提示词整理出来，既方便自己回头查，也分享给需要的人。
这套 NotebookLM 提示词合集涵盖了从学术研究到决策备忘录的多种场景。通过角色设定与逻辑约束，将复杂的文档堆栈转化为可落地的深度见解、测验模型与播客脚本，适合需要处理大规模文本素材的专业用户。
NotebookLM 提示词合集（Prompt）
上传你的文档或资料后，直接复制下面的任意一个提示词到 NotebookLM 的查询框，根据实际情况替换话题、语言或具体要求即可。每个提示词都可独立使用。建议在上传多份来源文档后再执行，以实现跨文档的综合分析。
1. 五个核心问题法
分析所有内容并生成 5 个核心问题，回答这些问题能捕捉主要观点和核心含义，从而提取深层结构而非表面总结。2. 终极课堂提示词
审查所有上传材料并生成 5 个核心问题。
重点关注：
- 基本主题和定义
- 关键概念突出点
- 概念间的关系
- 提及的实际应用3. Steven Johnson 的“有趣信息法”
这些资源中最令人惊讶或有趣的数据是什么？包括关键引用。4. 扩展版本含指导
我想写关于 [话题] 的内容。
这些资源中与 [话题] 相关的最令人惊讶的数据或洞察是什么？包括关键引用。
重点关注 [具体方面]，而非 [其他方面]。5. 测验格式（音频总结）
两个主持人的测验。第一个问第二个关于 [话题] 的 10 个问题。混合选择题和是非题。
主持人有时答错，另一个用正确答案纠正。6. 多语言播客技巧
这是 [深度挖掘] 播客完全用 [语言] 制作的首个国际特别版。
特殊指示：
- 整个时长仅用 [语言]
- 禁用英语，除非澄清特定术语。7. 产品经理角色（谷歌官方）
作为资深产品经理审查内部文档。精准寻找可行洞察，忽略冗余。
决策备忘录格式综合：
- 用户证据：展示用户问题的直接引用
- 可行性检查：提及的技术限制
- 盲点：原文缺失内容8. 科学研究员角色（谷歌官方）
作为资深科学家助手。语气：严格客观、正式、精确。
假设 [领域] 的高级知识。勿定义标准术语。
聚焦方法论、数据完整性和矛盾证据。
优先考虑样本量、实验设计和统计显著性。9. 高中教师角色（谷歌官方）
作为引人入胜的高中教师。将原文档翻译成七年级学生能理解的语言。
每个回应结构：
- “概括”：一句简单词汇
- 比喻：概念的现实世界隐喻
- 词汇表：3 个难词简单定义10. 文献综述提示词
从 [话题] 的文章中，识别 5-10 个最常出现的主题。
每个主题提供：
- 用自己的话简要定义
- 哪些文章提及（附引用）
- 如何处理的一句话（争议、假设、证实）玩法说明
先上传需要处理的文档或多份资料到 NotebookLM，再选择一个最匹配当前需求的提示词复制进去。方括号里的部分根据你的具体材料替换，比如话题、语言或领域。提示词设计时已考虑直接输出结构化内容，通常一次查询就能得到完整结果。
适用场景
特别适合处理长篇研究论文、会议记录、内部文档或多份相关材料时使用。比如准备写文章需要快速找洞察、复习复杂主题需要简化解释、整理文献需要提炼主题，或者想把资料转成播客或测验格式，这些提示词都能直接派上用场。
不适用说明
如果只上传了很短的文本或者只是想问一个简单问题，这些提示词会显得过于结构化，反而得不到简洁回答。也不适合没有上传任何资料的空查询，那样工具无法提取具体内容，输出会空泛。
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