此篇文章把Google推出的NotebookLM定位成一款「不只會幫你讀文件、做摘要」的AI工具，並提醒讀者：真正的差異不在於丟進去多少資料，而在於你怎麼用提示詞去「引導它思考」。《數位時代》整理的十組進階提示詞，強調它們的共同目的，是讓NotebookLM從單純的段落濃縮，進一步做到「邏輯重組」，也就是不只回答「資料說了什麼」，還能協助你看見資訊架構、抓出洞察、甚至搭起能拿去決策的思考框架。文章也交代這套方法的來源脈絡，提到分享者包含創作者佩恩（Awa K. Penn）與AI Lockup（@ailockup），並以他們長期示範的實戰用法作為背書，讓讀者理解這不是概念空談，而是可以直接套用在研究、寫作與工作整理的「操作型技巧」。
在具體做法上，此篇文章以十個情境化的提示詞，帶讀者一步步把「我需要摘要」改寫成「我需要更好的問題與框架」。像是它先用「提出5個問題」這種設定，逼AI先抓住全貌，因為文中指出只叫AI摘要，常會得到一堆看似濃縮卻缺乏主幹的內容，讀者依然摸不著重點；相對地，若改問「如果只能問5個問題，哪些最重要」，就能用問題把資料的骨架立起來。接著，文章也示範如何要求AI去找「最有趣的事」，也就是刻意挖出意外、反直覺、最有故事性的亮點，並要求附上關鍵引述與「為何有趣」的解釋，讓你在專題開頭或找切入角度時更快進入狀況。同時它也提醒NotebookLM容易「什麼都講一點」而失焦，因此提出用「只聚焦在特定面向、忽略其他面向」替AI畫紅線的做法，讓素材更集中、更貼近你已經設定好的文章方向或編輯需求。
更進階的部分，文章把NotebookLM當成一個可以陪你做批判與推演的助手，而不是永遠順著資料講好話。它談到「幫你抓漏」是要找出缺失資訊、未證實的假設、資料間的矛盾，甚至提出更深的研究問題，因為光整理已知內容，往往會錯過真正的關鍵空白；它也加入「紅隊壓力測試」的概念，要求AI忽略行銷包裝、用嚴格批判去揪最致命的潛在問題與風險，並找出隱含假設，協助你在評析產品、新創或產業趨勢時更不容易被樂觀敘事帶走。除此之外，此篇文章還示範如何「推演失敗原因」用失敗版未來反推現在的修正行動，如何把複雜內容映射成可教可用的心智模型與行動法則，如何針對不同讀者產出不同程度的解釋版本，以及如何把技術語言翻成主管聽得懂、能對齊財務影響與資源需求的簡報語彙，最後再用「建立學習路徑」把零散來源排出先後順序，讓讀者從入門到進階能循序吸收。整體讀完，你會更清楚文章想傳達的核心是：提示詞不是裝飾，而是一套把資料變成洞察、把洞察變成可用決策與寫作素材的工作流程。
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