NotebookLM 在 2025 年底到 2026 年初連續更新了幾個功能，這篇把其中三個印象比較深的記下來：Data Tables、Deep Research、Slide Decks。內容是實際怎麼用、指令怎麼下、用起來感覺如何。
Data Tables：把多份不同格式的資料整理成一張表
這是 2025 年 12 月推出的功能。使用的場景很簡單：手邊有一堆 PDF、網頁截圖、Word 檔，內容是同一類但格式各自不同，要整理成一張可以比較的表格。
操作流程：
把所有文件都丟進同一個 Notebook。
在右側面板點「資料表（Data Tables）」。
下指令，關鍵是把欄位講清楚。這篇習慣用的句型是：「掃描所有來源，建立一份比較表，欄位包含：﹝欄位一﹞、﹝欄位二﹞、﹝欄位三﹞、原始文件對應頁碼。」最後那個「原始文件對應頁碼」會固定加進去，方便回頭查證。
生成完之後如果要進一步編輯,點右上角匯出到 Google Sheets。
用下來最有感的是「來源追溯」這件事。表格裡每個欄位旁邊有標籤,點下去會跳到原始文件的那一頁。這個功能讓這份整理流程敢用在 iPAS 備考教材上——如果對答案有疑問，直接點進去看原文比對。
Deep Research：處理手邊還沒有資料的題目
Data Tables 是處理已經有的資料，Deep Research 是去找還沒有的。
它有兩個模式：Fast Research 是快速掃描，Deep Research 是自動瀏覽數十到數百個網站，最後整理出一份有 15 到 30 個參考來源的報告。
使用方式：
點左側的 Deep Research。
輸入研究題目。試過的題目包括「2026 年台灣 AI 相關法規修訂」「機器學習模型在中小企業的實際導入案例」這類。
它會先列出它打算研究的方向，讓你確認或修改。
確認之後它會跑一段時間，然後給你一份結構化報告。
這份報告可以存回 Notebook 當作來源，再跟原本的文件一起問問題。
這篇最常用的指令是這句：「針對﹝題目﹞執行深度研究，產出結構化報告。完成後我會將此報告存為來源，與我既有的文件交叉比對。」
這個功能最大的價值不是「找資料」，是「找到原本根本不知道要搜的關鍵字」。Deep Research 的報告裡會出現一些自己搜尋不會想到的專有名詞，順著那些詞再去深入看，路就開出來了。
Slide Decks：生成簡報大綱
這是 2025 年 11 月推出的功能。這篇的用法很有限——不是用它來做最終簡報，是用它來快速搭出一個邏輯骨架，再拿進 Google Slides 或 PowerPoint 調。
優點：幫你把文件裡的內容排成有邏輯的投影片順序，省掉從空白投影片開始想大綱的時間。
缺點：繁體中文字會糊，筆畫多的字尤其明顯。之前整理過一篇用 Gemini 修復 NotebookLM 繁中圖表的方法，Slide Decks 生成的簡報有同樣的問題，如果要留著用要額外處理。
這篇的解法是把 Slide Decks 的輸出只當作文字大綱，版面跟配圖都重做，不留它生成的原版。
免費版跟付費版的差別（實際用下來的部分）
免費版的 Data Tables 跟 Deep Research 都能用，但每天有次數限制。以一天處理一次兩次就收工的使用頻率，免費版撐得住。
後來付費的原因是來源上限。免費版每個 Notebook 的來源數量有限，整理 iPAS 教材時，一個 Notebook 塞不下，要拆成好幾個。付費版的來源上限高很多，可以把整個科目放進同一個 Notebook 裡一起問。
Slide Decks 目前限付費版使用，這個沒有免費版可以試。
要不要付費看使用情境。如果是偶爾用來整理一份報告，免費版夠。如果是長期要處理大量教材或文件，再考慮付費版。
一個使用上的提醒
上傳公司內部文件之前要先看過自己單位的 AI 使用規範。Google 官方有聲明 NotebookLM 的內容不會用於模型訓練，但各組織的資安政策不同，也會隨時間調整。敏感文件丟進去之前自己要負責。
這條不只是對 NotebookLM，是對所有雲端 AI 工具。
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