拋開「垃圾進，垃圾出」的困境
在 AI 生成內容的時代，一個殘酷的法則依然存在：Garbage in, garbage out. 即使是全球最頂尖的 AI 模型，如果餵給它的是混亂、未經整理的資料，最終輸出的結果也難以令人滿意。
尤其是當我們從影片中取得逐字稿時，往往會面臨這個問題。直接用聲音轉換出來的逐字稿，因為沒有分段，難以閱讀。這不僅讓你不好判斷這份影片資料的取捨價值，也無法直接作為 AI 學習或產出的基礎資料。透過搜尋得到的資料並非每件都合適放在一起「淬鍊精華」，需要進行適當的裁剪。這時，我們便需要一份好的逐字稿紀錄，透過人工方式瀏覽輔助判斷，才能決定哪些資訊值得納入你的知識庫。
那麼，我們如何將這些散亂的資訊，變成一份有條理、能被 AI 高效利用的知識資產呢？
秘密武器：NotebookLM 的自訂報告與提示詞
關鍵就在於利用 NotebookLM 的自訂報告功能，加上量身打造的提示詞。
NotebookLM 能夠接收你匯入的資料（例如您存在 Google Drive 上的文件），並透過強大的提示詞，將這些原始、未經處理的資料轉化為任何你想要的格式。這等於是為你的 AI 助手建立了一個「知識精煉廠」，從源頭上確保了資訊的品質。
這不僅僅是整理，這是一種知識的結構化與提煉。
示範：三種高效知識結構的應用
當你將影片逐字稿、學術文件或複雜報告匯入 NotebookLM 後，透過不同的自訂提示詞，你可以快速獲得以下三種高效的知識結構：
1. 逐字稿整理：將混亂轉為清晰的筆記
首先，你可以透過提示詞要求 NotebookLM 將連續的逐字稿分出邏輯段落與項目，並將核心論點標示為粗體字。
- 實用價值： 你不再需要瀏覽大篇幅文字，就能快速確定影片內容是否合適，省去大量人工篩選的時間。這份整理後的逐字稿，才是餵給其他 AI 進行深入分析或總結的優質基底。
逐字稿整理提示詞
內容重組與結構化：
將連續的逐字稿文字重新組織，分成邏輯清晰的段落。
在段落內，若發現有明確的步驟、清單、觀點或重要資訊，請使用 Markdown 的項目列表（例如：使用 - 或 1.）呈現。
關鍵資訊強調：
辨識並將影片中的**核心概念、關鍵術語、人名、重要數據或結論**，使用 粗體字（**文字**） 標記，以供快速查閱。
輸出格式規範：
全程使用 Markdown 格式輸出。
在內容主體前，請使用一個二級標題（## 影片內容重點整理）作為開頭。
內容約束（極重要）：
**嚴格遵守逐字稿的原文內容**。
**不得新增、評論、總結、或推論任何逐字稿中未提及的資訊**。
**不得使用自己的觀點或背景知識進行擴充**。
自訂報告提示欄內沒有編輯格式的功能, 要強調提示詞的重要性必須要在前後各加上"**"，這樣會讓AI知道這是必須遵守的要點。會用到逐字稿確認內容時就是對裡面的文字細節有疑慮的時候，所以會禁止做任何修改以便檢查。
2. 簡報大綱：從文件到投影片的一站式轉換
如果你需要將冗長的文件內容轉為高效的口頭報告，簡報大綱格式是你的最佳選擇。
- 功能應用： 提示詞能將文件內容結構化為 10-12 張投影片的流程，並為每一頁配上核心論點與講者筆記。這包括了封面、背景、核心分析、應用案例與總結等標準流程。
- 實用價值： 這能大幅加速你的簡報製作流程，確保你的報告邏輯清晰，且內容完全基於你提供的資料。
簡報大綱提示詞
請根據我提供的文件內容（如：報告文件、研究資料、主題筆記等），將其轉換為一份**專業且結構清晰的簡報大綱**。
核心任務與格式要求
請嚴格遵循以下步驟，以 Markdown 格式輸出大綱：
1. 簡報整體架構
總張數限制： 請將內容劃分成 [10] 到 [12] 張投影片（Slide）的規模。
邏輯連貫性： 確保投影片之間的轉換邏輯清晰，能夠形成一個完整的敘事流程。
2. 每張投影片的組成要素
針對每一張投影片，請包含以下三個部分，並使用 Markdown 列表區隔：
|--------|--------------------|--------|
|元素|說明與要求|格式標記|
|SLIDE #X 標題|簡潔有力，概括本頁內容，請以 ## 標記。|## SLIDE #1 簡報主題與目標|
|核心論點 (Bullet Points)|根據文件內容，提出 3 到 5 個本頁最關鍵的資訊點。使用 粗體字（**文字**） 強調關鍵詞彙。|- **核心論點 1**|
|講者筆記 (Speaker Notes)|針對每個核心論點，提供簡短的闡述或解釋，這部分是講者在簡報時的提示內容。|_講者：這部分的細節解釋_|
3. 簡報內容流程 (Slides [1-12])
請務必包含以下關鍵投影片：
|--------|------------------------|
|投影片編號|內容主題要求|
|SLIDE #[1]|封面與引言： 簡報標題、講者名稱（留空：[你的名字]）、簡報目標（1-2 點）。|
|SLIDE #[2-3]|背景/問題定義： 闡述主題的背景、重要性或要解決的核心問題。|
|SLIDE #[4-7]|核心內容/分析： 系統地講解文件中的主要觀點、方法、數據或分析結果。這是內容最豐富的部分。|
|SLIDE #[8-9]|應用/啟示/案例： 說明這些資訊的實際應用、帶來的啟示或相關的具體案例。|
|SLIDE #[10]|總結與結論： 重申三個最重要的 takeaway points (關鍵外帶資訊)。|
|SLIDE #[11]|Q&A/討論： 僅列出「開放提問與討論」的標題。|
|SLIDE #[12]|致謝與聯絡資訊： 感謝詞與你的聯絡方式（留空：[你的信箱]）。|
內容約束：
所有內容（標題、論點、筆記）都**必須**基於所提供的文件。
**不得**新增文件之外的結論或見解。
提示詞裡的方括號代表[變數]，每次使用時應該適時調整為合適值或相應目標
簡報大綱的輸出，可直接做為Gamma的輸入
3. 詞彙表：快速掌握專業術語與概念
無論是面對技術手冊還是專業報告，快速理解術語是高效學習的第一步。
- 功能應用： NotebookLM 會識別文件中的關鍵專業術語和縮寫，並以表格形式提供簡潔精確的定義。
- 實用價值： 這能讓你從細節中抽離，快速掌握文件核心概念，無論是作為個人複習還是團隊知識傳遞都非常有效。
詞彙表 (Glossary)提示詞
請根據我提供的文件內容（例如：技術手冊、學術論文、行業報告等），為其中的**關鍵專業術語和重要概念**創建一份詞彙表。
核心任務與格式要求
請嚴格遵循以下步驟，以 Markdown 格式輸出詞彙表：
1. 識別與選取原則
詞彙範圍： 專注於選取文件中的**專業術語、專有名詞、縮寫和核心概念**。
數量限制： 總共選取 [15 到 25] 個最重要的詞彙或概念。
詞彙排序： 詞彙表請依照繁體中文筆畫順序或英文字母 A-Z 順序排列。
2. 表格輸出格式
請使用 Markdown 表格格式輸出，包含以下三欄：
|--------|--------------------|--------|
|表格欄位|內容要求|範例 (不需輸出)|
|詞彙 (Term)|完整的專業術語或概念名稱。請用粗體字標記。|機器學習 (Machine Learning)|
|縮寫/別稱 (Abbreviation/Alias)|若有，請填寫文件或業界常用的縮寫或別稱；若無，則填寫「N/A」。|ML|
|精確定義 (Definition)|根據**文件內容**提供一個簡潔、精確的解釋，字數不超過 30 個中文字。|一種透過數據訓練模型，使其能進行預測或決策的技術。|
3. 內容約束（極重要）
定義來源： **所有的定義都必須來自於所提供的文件內容，不得引用外部知識**。
簡潔性： 確保每個定義都極為簡潔，僅包含核心意義。
風格統一： 保持客觀、專業的語氣。
結語：你的知識，由你定義
NotebookLM 的自訂報告功能，讓你從被動接受雜亂資料，轉變為主動定義知識結構。你可以隨時將這些整理好的資料儲存到 Google Drive 上，在需要時再次調用，形成一個不斷精進的個人知識系統。
AI 的能力上限，往往取決於你餵給它的資訊質量。現在，你已經掌握了讓「垃圾進，優質出」的祕訣。
你準備好利用這個方法，開始整理你的哪個知識庫了嗎？
