十天前影视飓风发了期AI代写的视频，
在肯尼亚的内罗毕有4万个写手，每天二十四小时两班倒。甚至有自己的一套职业发展路径，从工作站（一天30-50美元）到工作室再到独立写手Teriki，他甚至可以写哲学论文，在视频里他把工作流大概分享了出来，
非洲我这一下子是去不了了，
但工作流我可以用NotebooKLM复刻一下，先叠个buff，做这个绝对不是鼓励用AI代写，写只是这个工作流的最后一步，90%的时间我们都应该花在
归类，理解和二次输出
留个小彩蛋，Claude Code还有NotebookLM Skill，可以把本地文件跟NotebookLM做高度联动，挖个坑看看这篇讲不讲得完。直接要求AI写一篇4000字的报告的时候，它会像一只无头苍蝇，管你信息源对不对，管你信息有没有重复，我先写了再说。最后得到的只有一个结果，在各种AI检测器上，70%到100%的AI率。
就算能中译英英译意意译西西译日日译中降下来，
这段文本也基本不是人话范围了。
这时候可以用两种方法来把可信度高的信息源收录到NotebookLM，
我就拿我最近做的2026设计趋势调查的笔记来说明一下，Fast Reserach不要直接问“2026设计趋势”，这样就跟我搜索引擎搜十个相关但没啥意义的网页放进来一个样，要加上指定信源，比方说arxiv，yt，google scholar
用Deep Research的话就会出来一个报告，可以选择要不要把报告引用到的信息源也加到NoteBookLM里，省下额外找论文的时间。
如果这是一个比较新的领域，论文储备不够，或者说我已经有论文数据了，缺的是创新内容，这时候就可以让Gemini 3.0 Pro找人，
帮我找10篇2026设计趋势的观点内容，作者对设计领域有自己独特的理解，内容来自blog/yt/X/reddit等，带上原始链接。
这时候出来的信息就是长文和多次对话的讨论
OK啊，到这一步我们已经把靠谱的东西喂给NotebookLM了，
我个人的习惯是先导入音频，视频类需要多模态信息读取的文件，跟NotebookLM简单聊几句，确认它真的看到了视频内容，而不是网页的文本信息。
但这样的步骤循环2-3次之后就会带来信息过载，免费版的单个Note限制50个信息源，Pro版300个，实际上超过50个信息源后，生成的PPT就已经开始乱了，反而没有内容聚焦，这时候不要急着问问题做笔记。
先让NotebookLM做个思维导图，看目前整个知识库的结构，点到子节点的时候，Gemini会解释这个节点的所有内容，我可以选择性把我不需要的节点的信息源删掉，这比一个个看快很多！！！
我这里会有一个习惯，把每次我在中间栏跟Gemini的对话做成笔记，虽然现在Gemini 3.0 Pro网页版可以引用NotebookLM作为数据库，但是这种情况对话过程不能直接保存成笔记，没那么顺手。
NotebookLM最近还添加了Data Table（数据表），我主要用来盘点论文的实验方法和数据去重
创建一个表格，列出这些研究论文的主要发现，表格列包括：标题、作者、关键结果。从材料中提取最重要的引文，并按主题和作者进行分组。
PS，NotebookLM最右侧的播客，音频，思维导图，PPT，数据表等生成功能默认是会用上所有来源的，所以要不就是去重后再全局生成，要不就是手动勾选部分来源再生成。
一般来说到这一步就已经可以直接让Gemini3出个大纲开始写作了，但是如果想要达到写论文级的严谨程度的话，还可以加两个实用技巧。
我的朋友是一名智力低下的博士生，请用傻子都能懂的语言详细给我讲一下，我好教教他
这样可以快速了解你信息来源里最重要的源。
可算到写这一步了，先忘掉一大堆AI写作神级提示语，拿起手机自言自语五分钟思路，我日常就是天马行空把所有的点都聊到位了再传到NotebookLM，
搓了一个提示语模版，可以按照这个思路修改，
我会给你两块内容：
音频形式的零散想法 + 信息源。
别的不说，这次收集到3D设计我是真喜欢，
很快就会用在我的视频背景了。
到这一步，焚决都交出来了，
我最近还在测更有意思的玩法，
把微信读书or Google图书和NotebookLM结合起来。正常阅读划线，读完后把电子书全文导入NotebookLM，再用Fast Research收集资料，
又或者，Google图书里的笔记标注都会同步到Google Drive，NotebookLM可以直接读取，这样写作的时候还能用上你平时真的在读在经历的事情。
说了这么多，核心就一句话，
我用AI，是辅助我输出自己思考的，
是帮我把想法打磨得更锐利的，
辅助这两个字要排在首发。
如果只是被动地接受AI输出的内容，
把自己当成一个传声筒，
那不管怎么修改，
用多少个神级提示语，
那股AI味都散不掉。
@ 作者 / 卡尔
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