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XINDOO

关于内卷,几个值得深想的洞察 当创作被 Skill 化:我用 AI 写了一部 320 章的长篇网文 AI第一剑,先斩程序员 AI 也会偷懒?这个 PUA 工具专治“摸鱼式编程” Gstack 深度解析:YC CEO 开源的 AI 工程团队 GitHub Trending霸榜!深度解析AI Coding辅助神器 Superpowers 深度探讨:从 OpenClaw 爆火,看 AI Agent 的真相与程序员的未来 我用AI写了部小说,这里是整个过程 [翻译]我在谷歌14年学到的21堂课 2万字吊打40万字:为什么我的“牛马Agent”比“数字分身”更聪明? 最近AI领域爆火的 Agent Skills 是什么? 从计算机科学的视角来看拖延症 一周改6个库后我悟了:AI时代,程序员正在退化成“甲方” 使用n8n做一个自动同步更新的Github项目问答机器人 Agent设计模式——第 20 章:优先级排序 Agent设计模式——第 1 章:提示词链 Agent设计模式——附录 D - 使用 AgentSpace 构建 Agent Agent设计模式——第 19 章:评估和监控 Agent设计模式——第 10 章:模型上下文协议 (MCP) Agent设计模式——第 21 章:探索和发现 Agent设计模式——智能体设计模式 Agent设计模式——第 11 章:目标设定和监控 Agent设计模式——第 9 章:学习和适应 Agent设计模式——第 16 章:资源感知优化 Agent设计模式——附录 G - 编码 Agent Agent设计模式——第 13 章:人机协同 Agent设计模式——第 17 章:推理技术 Agent设计模式——附录 F - 深入剖析:Agent 推理引擎的内部运作机制 Agent设计模式——章节目录 Agent设计模式—— Agent设计模式——第 7 章:多 Agent 协作 Agent设计模式——附录 E - 命令行界面中的 AI Agent Agent设计模式——附录 C - Agentic 框架快速概览 Agent设计模式——第 3 章:并行化 Agent设计模式——**常见问题解答:Agentic 设计模式** Agent设计模式——第 14 章:知识检索(RAG) Agent设计模式——第 18 章:Guardrails/安全模式 Agent设计模式——第 15 章:Agent 间通信(A2A) Agent设计模式——第 8 章:内存管理 Agent设计模式——第 12 章:异常处理和恢复 Agent设计模式——第 4 章:反思 Agent设计模式——附录 B - AI Agentic 交互:从图形界面到现实世界环境 Agent设计模式——第 5 章:工具使用(函数调用) Agent设计模式——结论 Agent设计模式——第 6 章:规划 Agent设计模式——第 2 章:路由 从经验主义到贝叶斯理论:如何排查线上问题 我用AI为自己造了一把安全的开发者“瑞士军刀”” 从LLM和MCP的协同过程看如何做优化 打通Dify与AI工具生态:将Workflow转为MCP工具的实践 一文了解知识库背后的技术RAG AI应用的五个级别:从入门到专家的进阶之路 一文入门AI圈最近爆火的MCP协议 HTTP/3:性能改进(第 2 部分) deepseek-r1祛魅:从过度热捧到理性认知⁠ 为什么AI智能体需要工作流 如何用GPT-4o解读视频 json命令行处理神器jq介绍 OpenAI的结构化浅析 从大模型的原理到提示词优化 从经济学原理看团队分工合作 [翻译]关于人工智能的30个思考 从马斯洛需求层次理论谈职场激励 知识与智慧 如何使用大语言模型绘制专业图表 两个开源项目打造自己的大模型聚合平台 我让gpt4o给我推荐了一千多次书 得到了这些数据 用Langchain创建一个可以总结网页内容的Agent 推荐一个好用的命令行工具ShellGPT 关于ffmpeg height not divisible by 2的错误 使用Certbot解决https证书自动更新的问题 Spring Cache简明教程 软件开发中的抓大放小vs极致细节思维 OpenAI Assistants-API简明教程 OpenAI的多函数调用(Multiple Function Calling)简介 如何使用ffmpeg制作透明背景的视频 spring-kafka中ContainerProperties.AckMode详解 如何在地图上寻找最密集点的位置? IO密集型服务提升性能的三种方法 职场中的基本归因错误和自利归因 使用javax.validation.constraints校验参数合法性 Java Optional:让你的代码更优雅 ChatGPT函数调用初体验:让ChatGPT具备抓取网页文本的能力 如何使用ChatGPT提升自己的“码”力? 使用ffmpeg拼接两张图片 ThreadPoolExecutor——高效处理并发任务的必备良器 从CPU的视角看 多线程代码为什么那么难写! 使用ffmpeg缩小视频体积的几种方式 Linux parallel 命令使用手册 为什么说过早优化是万恶之源? Linux xargs命令介绍 深入理解Spring的事件通知机制 Java高并发之CyclicBarrier简介 聊一聊过度设计! 详解Redisson分布式限流的实现原理 Java中使用HashMap时指定初始化容量性能一定会更好吗? 如何用ffmpeg截取视频片段&截取时间不准确的坑 XINDOO的2022年年终总结 使用ffmpeg将视频转成HLS(m3u8)格式 谷歌Guava LoadingCache介绍
我复刻了NotebookLM的信息图功能
xindoo · 2026-02-23 · via XINDOO

作为一个 NotebookLM 的重度用户。那个一键生成信息图的功能,简直是把复杂内容变「好看」的神器——只可惜,Google 并没有开源其Prompt。

作为一个喜欢折腾的人,我当然不会就这么算了。于是我开始了一段「自制信息图生成器」的探索之旅,过程虽然有点曲折,但结果还真有点东西。

第一阶段:全网找 Prompt,结果一言难尽

最开始我想,这么好用的功能,肯定早就有人把 Prompt 扒出来了吧?于是我在 Reddit、Twitter、GitHub 上一顿猛搜,还真找到了不少号称「复刻 NotebookLM 信息图」的提示词。

结果呢?试了几个,生成的效果就和模板化ppt一样,远没有NotebookLM的那种简洁优雅。

有的生成出来的是浓浓的「AI 味」——3D 渲染、渐变光影、模糊背景,跟 NotebookLM 那种清爽的扁平矢量风完全不搭边;有的倒是扁平化了,但构图混乱,元素堆在一起,跟一张贴满便签的白板似的;更有甚者,直接给我生成了一张抽象画,我看了五分钟都没看明白它想表达啥。

折腾了快一周,我放弃了。看来直接「拿来主义」是行不通了。

第二阶段: Gemini 3 Pro 助阵,终于摸到门道

就在我快要放弃的时候,我想:与其找别人的 Prompt,不如自己写一个?但我又不是专业设计师,哪知道怎么描述那种风格啊。

这时候我想到了 Gemini 3 Pro——既然它能理解复杂的设计概念,那我不如让它帮我一起「迭代」这个 Prompt。

说干就干。我先把 NotebookLM 生成的几张信息图扔给它,让它分析风格特点:

  • 「都是扁平化的,没有阴影渐变」
  • 「有黑色的描边,轮廓很清晰」
  • 「用具体的物体来比喻抽象概念,比如用盾牌代表安全」
  • 「构图是分栏的,有几个大的面板」
  • 「背景是纯色的,很淡的那种」

然后我把这些观察整理成文字,再让 Gemini 帮我润色成专业的设计术语,反反复复修改了很多版,终于得到了一个 Prompt。

效果展示:真的能打!

光说不练假把式,我们来看看实际效果。

在这里插入图片描述

如图,就是本文直接用该Prompt生成的效果,大家可以评判下。

说实话,第一次看到生成结果的时候,我自己都惊了——这风格、这构图、这「用具体物体比喻抽象概念」的味儿,简直就是 NotebookLM 亲儿子啊!

当然,仔细看还是能看出一点差别的,另外大量尝试后,发现效果有时候不太稳定,很多时候生成的效果很差,需要多试几次(抽卡),但作为一个「平替」,做到这种程度,我已经非常满意了。

一点思考:AI 时代,「抄」也是一种能力

这件事让我挺有感触的。

在 AI 时代,我们不需要从零开始创造一切。有时候,「抄」也是一种重要的能力——当然,我说的不是那种简单的复制粘贴,而是:

  1. 拆解:把优秀的作品拆解成一个个可复制的元素
  2. 抽象:把这些元素提炼成通用的规则和描述
  3. 重组:用 AI 把这些规则重新组合,创造出属于自己的东西

就像我这次做的,本质上就是把 NotebookLM 的信息图风格「拆解-抽象-重组」的过程。

最后

好了, Prompt 我放在这里了,有兴趣的朋友可以拿去试试。如果你有更好的优化思路,也欢迎跟我交流。

毕竟,在折腾这件事上,我从来都不觉得自己是一个平凡人 [狗头]。

# Role
你是一位专精于**扁平矢量插画(Flat Vector Illustration)**的科技媒体视觉设计师。你的作品风格类似于《Notion》风格、《36Kr》或《少数派》的专题配图。
**核心任务**:将复杂信息转化为**带有黑色描边(Bold Outlines)**的扁平化图表。

# Design Philosophy (The Look & Feel)
1.  **拒绝“AI感” (Anti-AI Aesthetics)**:
    *   ❌ 严禁使用:3D渲染、写实光影、模糊景深(Bokeh)、复杂的纹理、油画/水彩质感。
    *   ✅ 必须使用:**纯色填充 (Solid Color Fills)**、**清晰的黑色轮廓线 (Clear Black Strokes)**、**完全扁平 (100% Flat)**。
2.  **具象隐喻 (Concrete Metaphors)**:
    *   不要画抽象的“光”或“脑电波”。
    *   要画具体的**物体**:比如用“盾牌”代表安全,用“仪表盘”代表速度,用“漏斗”代表筛选,用“城堡”代表护城河。

# Structural Template (Layout)
**必须严格遵守以下画面结构:**
1.  **背景**:极淡的纯色背景(如淡蓝或米白),无纹理。
2.  **主标题区**:顶部居中,粗体中文标题。
3.  **核心内容区(左右/上下分栏)**:
    *   创建 2-3 个大的**背景面板(Panels)**,面板内部包含插图和文字。
    *   **面板 A (左侧)**:包含 2-3 个垂直排列的小插图(例如:一个人在操作台 + 一个漏斗图)。
    *   **面板 B (右侧)**:包含数据可视化元素(例如:3个半圆形的仪表盘 Gauge Charts + 一个具体的场景插图)。
4.  **文字排版**:
    *   模拟参考图的排版,插图在左/上,文字在右/下。
    *   保持大量的**留白 (Negative Space)**,不要让元素拥挤。

# Workflow Step-by-Step
1.  **Analyze**: 提取文本中的核心概念,转化为具体的**物理物体**(如:增长->上升的箭头;防御->城墙)。
2.  **Grid**: 先画出大的圆角边框作为容器。
3.  **Fill**: 在容器内填充扁平插画。
4.  **Label**: 加上模拟的中文标题(AI拼写可能不准,但位置要对)。

# Internal Rules for Image Generation
**[Important Constraints for DALL-E / Midjourney]**
-   **Art Style**: `Flat Vector Art`, `Line Art with Color`, `Editorial Illustration`, `Infographic Style`.
-   **Line Work**: `Bold uniform outlines`, `Black strokes`.
-   **Rendering**: `2D`, `No gradients`, `No shading`, `Clean vectors`.
-   **Composition**: `Split screen layout`, `Information panels`, `Modular design`.

# Output Requirement
不要询问。
**直接根据上述“扁平描边 + 模块化容器”的风格,输出一张清晰、专业、结构化的中文横屏信息图。**