上個月我朋友在 LINE 上連發三則訊息:
「我快瘋了!」
「論文要讀的 PDF 已經堆到 50 份...」
「每次打開都不知道從哪裡開始,讀到一半還會忘記前面在講什麼 😭」
我秒回:「妳試過 Google NotebookLM 嗎?」
她:「???那是什麼東西」
老實說,我第一次聽到 NotebookLM 這名字時也是這反應。聽起來就是個普通的筆記軟體吧,又是一個 AI 噱頭。
結果我錯了,而且錯得離譜。
Google NotebookLM 根本不是普通筆記軟體。它更像是一個「只讀你資料」的 AI 助理——不會像 ChatGPT 那樣天馬行空亂掰,因為它只根據你上傳的文件回答問題,而且每個答案都標註出處。
💡 簡單說
想像你有個超認真的助理,會把你丟給他的所有資料都讀完,然後隨時準備回答你的問題,而且絕對不瞎掰——這就是 NotebookLM。
最近推出 Deep Research 功能後,這個免費 AI 工具的搜尋量直接爆增。很多人才發現,原來 Google 早在 2023 年就偷偷推出這個神器了。
如果你也常常:
- 被一堆 PDF、網頁、影片資料淹沒
- 讀到最後不知道重點在哪
- 想找個「能信任」的 AI 幫忙整理
這篇 NotebookLM 教學會從零開始,教你怎麼用這工具(包括我自己踩過的坑)。
Google NotebookLM 是什麼?我為什麼開始用這個 AI 筆記工具
我以前的資訊地獄長這樣
說實話,在用 NotebookLM 之前,我整理資料的方式...嗯,用「災難」來形容不為過。
我的標準操作:
- Chrome 開 30 個分頁(然後記憶體爆掉當機)
- 重要的存 Google Keep(結果忘記關鍵字,找不到)
- 截圖存手機相簿(現在有 800 張雜亂截圖)
- 偶爾想到存 Notion(然後忘記存在哪個頁面)
結果呢?就像抽屜塞太滿,每次打開都會掉出一堆東西。
有次我寫旅遊攻略,明明記得看過一篇超詳細的遊記,但怎麼找都找不到。最後只好重新 Google 一次。那種「我明明看過啊!」的懊惱感,真的會讓人抓狂。
ChatGPT 很強,但我總覺得怪怪的
ChatGPT 出來之後,我也開始用它輔助寫作。
但有個問題一直困擾我:它講得頭頭是道,但誰知道是真是假?
舉個例子:我問它某個統計數據,它很肯定地給我一個數字。我想說「哇,AI 真方便」,結果去查證後發現——完全錯誤。
那次之後,我對 AI 產生「信任危機」。每次它給答案,我都要再 Google 確認一次。這不是更累嗎?
直到我遇到 NotebookLM,問題解決了
第一次用這工具,是在 Twitter 上看到有人分享。
我當時心想:「又是一個 AI 筆記工具,應該跟 ChatGPT 差不多吧。」結果試用之後——完全不一樣。
最大的差別:它不會憑空捏造。
✅ 實測案例
我上傳 5 篇 SEO 論文,問它:「這些研究對內容長度的建議是什麼?」它給我答案的同時,每句話都標註:「這是從第 X 份文件的第 Y 頁來的」。
我可以直接點進去確認。完全不用擔心它在瞎掰。
那一刻我才懂:這工具厲害的不是「回答問題」,而是幫你讀懂自己的資料。
就像有個超認真的助理,把 50 份文件都讀過一遍,然後隨時準備回答你的提問——而且絕對不會亂講話。
NotebookLM 快速入門:第一次用,我也卡關了(別擔心)
註冊?2 分鐘搞定
先說好消息:註冊超級簡單。
- 打開瀏覽器,輸入
notebooklm.google.com - 用你的 Google 帳號登入(就那個你平常在用的)
- 完成
對,就這麼簡單。連密碼都不用另外設,因為直接用 Google 帳號。
但接下來...我愣住了
登入後會看到一個大按鈕:「Create new notebook」。
我點下去。
然後畫面跳出來要我「上傳資料來源」。
我當下的反應:「蛤?上傳什麼?我又沒準備資料?」
這就是第一個要注意的地方:這工具跟 ChatGPT 不一樣,它不能「憑空回答問題」。你一定要先餵它資料,它才能幫你分析。
⚠️ 新手提醒
如果你沒有先準備要整理的資料,其實也做不了什麼。
建議先想好「我要研究什麼主題」,再來建筆記本。
它到底能讀哪些東西?
我當時試著丟了幾種檔案,發現它支援的格式還蠻多:
✅ 可以直接上傳
- PDF 檔案(最常用,但不要超過 50MB)
- Google 文件和簡報(直接從雲端連結)
- 純文字檔 .txt
✅ 可以貼網址
- 文章網頁(它會自動抓內容)
- YouTube 影片(會抓字幕,所以沒字幕的影片沒用)
我第一次測試,是上傳一份 20 頁的市場分析報告。
結果它花了大概 10 秒鐘「讀完」(其實是 AI 在分析),然後畫面就跳出三個東西。
自動生成的東西,讓我有點驚喜
上傳完資料,它會自動幫你做三件事:
① 整份摘要
把整個文件濃縮成幾百字的重點。
我那份 20 頁報告,它生成了大約 300 字的摘要。雖然不是 100% 完美,但核心論點都抓到了。起碼讓我快速知道「這份報告在講什麼」。
② 可能會問的問題
這個我一開始沒注意到,後來發現超實用。
它會列出 5-10 個「讀者可能會問的問題」,就像幫你預習考試重點。
📝 舉例
我上傳電動車市場報告,它自動生成的問題:
- 「2025 年電動車市場規模預估是多少?」
- 「報告中提到的主要挑戰有哪些?」
- 「哪些國家的電動車滲透率最高?」
這些問題通常都很精準,不是廢話。你可以直接點問題,它就會根據文件回答。
③ 學習指南(有時候有)
如果你上傳的是教科書或論文,它有時會再多生成一個「學習指南」,告訴你應該先掌握哪些概念。
但這功能比較看運氣,一般的商業報告就不會有。
我第一次犯的錯:資料丟太多
剛開始用時,我以為「資料越多越好」。
所以把一堆相關的文件都丟進去——結果大錯特錯。
AI 的回答變得很籠統,因為它不知道你到底想 focus 在哪個部分。就像你同時問朋友 10 個問題,他也不知道該從哪裡回答起。
後來我學會的原則:
→ 一個筆記本 = 一個主題
舉例:
- 「台灣旅遊攻略素材」→ 只放台灣旅遊相關
- 「SEO 技巧研究」→ 只放 SEO 相關
- 「客戶 A 專案資料」→ 只放客戶 A 的東西
這樣 AI 的回答才會精準,不會被無關資訊干擾。
NotebookLM 核心功能:這三個功能我天天在用
功能 1:直接問問題,它會根據你的資料回答
這個是最核心的功能。
上傳資料之後,畫面下方會有個對話框。你就...直接在那裡打字問問題就好。
💬 我第一次問的問題
「這份報告的主要結論是什麼?」它的回答
給我一段摘要,每句話後面都有個小數字 [1] [2] [3],像論文的腳註。
點那個數字,就會跳到原始文件的對應位置。
這功能厲害在哪?
以前用 ChatGPT,它說什麼我都要自己去 Google 確認。因為不知道它是真的有根據,還是在瞎掰。
但這工具不一樣。點引用編號,馬上看到「喔,原來是文件第 5 頁的這段話」。
那種安心感,完全不一樣。
我常問的問題類型:
✓ 「作者對於 X 議題的立場是什麼?」
✓ 「這幾份資料對於 Y 的看法有什麼差異?」
✓ 「文件中提到的具體數據有哪些?」
小技巧:問題越具體,答案越精準。
| 不好的問法 | 更好的問法 |
|---|---|
| 這篇文章在講什麼? | 這篇文章對於遠距工作的生產力有什麼研究發現? |
| 報告的結論? | 報告中對於 2025 年市場規模的預測是基於什麼假設? |
功能 2:把 AI 的回答存成筆記,加上自己的想法
當 AI 給你一個不錯的回答時,回答下方會有個「Save to note」按鈕。
點下去,這段回答就會被存到左側欄的筆記區。
我的用法:
先讓 AI 幫我整理出大框架 → 在筆記裡加上我自己的評論
舉例:
【AI 整理的】
這份報告提出三個市場趨勢...
【我自己的評論】
但我覺得第二個趨勢可能不適用台灣市場,因為台灣的消費習慣跟歐美差很多...
這樣一來,這工具就不只是「資料整理機器」,而是真正的研究夥伴。
功能 3:讓它幫你生成比較表或清單
有次我在研究三個不同的投資策略,資料散落在不同文件裡。
我試著問:「可以幫我比較這三個策略的優缺點嗎?」
結果它真的整理出來了!
雖然不是視覺化的表格,但用條列式的方式寫得很清楚。我直接複製貼到 Notion,稍微調整格式,一份比較表就完成了。
你可以試試這樣問:
→ 「請列出實行這個計畫的步驟」
→ 「幫我整理這個事件的時間軸」
→ 「比較文件 A、B、C 三個方案的差異」
它不會畫圖表給你,但會用很好理解的方式把資訊結構化。
對於要做簡報或報告的人來說,這功能真的省超多時間。
NotebookLM 進階功能:Deep Research 和語音摘要實測
Deep Research:它會自己上網找資料!
這功能去年底才推出,我第一次看到時的反應:
「什麼?它會自己去網路上找資料?這不就是自動化的研究助理嗎?!」
它能做什麼?
簡單說:你給它一個主題,它會自動去搜尋網路資料,然後整理成一份完整報告。
不用你自己 Google。
不用你自己整理。
它全包了。
我的實測:台灣電動車充電站研究
上週我想了解「台灣電動車充電站的分布現況」。
過程是這樣:
1️⃣ 點擊「Start Deep Research」
2️⃣ 輸入主題:「台灣電動車充電站分布與使用狀況」
3️⃣ 它先規劃要查找的方向(列出 5-8 個子問題)
4️⃣ 我確認後,它開始搜尋(這段要等 3-5 分鐘,可以去倒杯咖啡)
5️⃣ 生成一份約 2000 字的報告,包含各種數據和引用來源
報告品質如何?
老實說,出乎我意料。
它找到:
- 政府的公開資料
- 民間調查報告
- 新聞報導
- 還整理出各縣市的充電站數量對比
要是我自己做,起碼要花一個下午。
⚠️ 但有個大問題
一天只能用幾次(大概 5-10 次,Google 沒公布確切數字)
所以我現在會把它留給「真的需要深度研究」的主題,不會隨便亂用。
使用建議:
✓ 用在需要「全面了解一個新主題」的時候
✗ 不要浪費額度在太簡單的問題上
✓ 最好先想清楚要研究什麼,一次問到位
Audio Overviews:把筆記變 Podcast(但只有英文...)
這功能我第一次看到時超興奮。
「哇!以後可以通勤時聽自己的筆記了!」
結果實際用過之後...嗯,有點失望。
它做了什麼?
它會把你筆記本裡的內容,轉成「兩個人對話」的 Podcast。
不是機械式的 TTS 語音喔,是很自然的對話,就像兩個主持人在討論你的筆記。
聽起來確實很自然,但問題是...
目前只支援英文語音 😭
如果你上傳中文資料,它會先把內容「翻譯成英文」,然後生成英文語音。
我試過一次:上傳中文旅遊攻略 → 生成英文 Podcast
結果聽起來是兩個「外國人」用英文討論台灣旅遊。雖然內容沒錯,但就是...不對勁。
什麼時候會用?
如果你主要處理英文資料,這功能絕對超值:
→ 讀英文論文,邊通勤邊聽重點
→ 整理英文會議記錄,跑步時複習
→ 學習英文課程,用聽的加深印象
聽說 Google 正在開發中文語音。拜託快點上線!不然這功能對台灣使用者來說,真的有點浪費。
小功能:讓它幫你整理心智圖格式
雖然它不會真的幫你畫視覺化的心智圖。
但你可以問:「請把這些概念整理成心智圖格式」
它會用文字的方式呈現階層結構:
主題
├─ 子主題 1
│ ├─ 細節 A
│ └─ 細節 B
├─ 子主題 2
└─ 細節 C
雖然不是真的圖,但如果你需要理清概念關係,這樣的結構已經很夠用。
你可以複製到 Miro 或 XMind,再做美化。
NotebookLM 實際應用:三個真實案例分享
案例 1:我那個研究生朋友,現在不用爆肝了
還記得開頭提到的研究所朋友嗎?
她後來真的開始用這工具,然後...整個人都不一樣了。
以前她的痛苦日常:
週日晚上,她會列出這週要讀的 5 篇論文清單。
然後...
- 打開第一篇 PDF
- 拿螢光筆劃重點(劃到手酸)
- 把重要句子抄到 Notion(抄到懷疑人生)
- 讀到第三頁開始恍神,忘記前面在講什麼
- 一篇論文平均花 2 小時,結果記住的不到 30%
現在她的新流程:
週日晚上,她把 5 篇論文全部上傳到同一個筆記本。
然後:
1️⃣ 先問 AI:「這五篇論文的核心論點分別是什麼?」
→ 5 分鐘,她就知道哪篇跟她研究最相關
2️⃣ 針對相關論文深入提問:
→ 「這研究的方法論有什麼限制?」
→ 「作者的結論是基於哪些數據?」
→ 「跟其他研究的差異在哪?」
3️⃣ 把 AI 的回答存成筆記,加上她自己的評論
結果:一篇論文 30 分鐘掌握核心,剩下的時間拿來真正思考,而不是浪費在「讀字」上面。
📊 效率對比
以前:5 篇論文 = 10 小時
現在:5 篇論文 = 2.5 小時省下的 7.5 小時,她拿去做更深入的研究了
但她也說了個困擾:
有時候 AI 會漏掉論文裡的圖表或數據。
所以她現在的習慣是:先用 AI 快速掌握大方向,然後回去看原文的重點段落。把 AI 當成「初篩工具」,不是「完全取代」。
案例 2:我自己寫文章,不再被資料淹沒
我用這工具最大的改變:寫文章前的資料收集,從「災難」變成「有條理」。
以前的慘況:
要寫一篇旅遊攻略,我會:
- Google 找 10 篇遊記部落格(開 10 個分頁)
- 看 5 支 YouTube 旅遊影片(又開 5 個分頁)
- 查官方網站資訊(再開 3 個分頁)
- 看到最後,腦袋一片混亂,不知道該寫什麼
光這個過程就要花半天,而且常常看完還是很茫然。
現在的流程:
第一步:集中收集(1 小時)
我會把所有資料丟進一個筆記本:
- 10 個網頁連結
- 5 支 YouTube 影片
- 3 份 PDF 行程規劃
第二步:精準提問(30 分鐘)
開始問 AI:
- 「這些遊記中,最多人推薦的景點是哪些?」
- 「大家對交通方式的建議有什麼共同點?」
- 「有哪些是大家都提到的注意事項?」
AI 會從所有資料中抓出共同的資訊。
我就知道:「喔,這個景點 8 篇遊記都推,不是只有一個人在講。」
第三步:產生架構(30 分鐘)
我會問:「可以幫我規劃一份 7 天行程的文章大綱嗎?」
它給我結構,我再根據這個去補充細節、加上個人觀點。
⏱️ 時間對比
以前:整理資料 = 6 小時
現在:整理資料 = 2 小時而且因為有來源追溯,我可以快速回去看原始資料
案例 3:科技業朋友,用它做競品分析超快
我有個朋友在科技公司做產品經理。
他每個月都要看一堆市場分析報告、競品白皮書。以前他都自己做 Excel 表格逐項比較,現在他改用這工具。
他的聰明用法:
步驟 1:建立競品資料庫
建一個「競品分析 - 2024 Q4」筆記本,把三家競爭對手的資料丟進去:
- 產品白皮書
- 定價資訊
- 用戶評論整理
步驟 2:快速比較
直接問 AI:
- 「這三家公司在定價策略上有什麼差異?」
- 「功能上各自的特色是什麼?」
- 「用戶最常抱怨的問題是?」
AI 從所有文件中抓出關鍵資訊,整理成結構化的比較。
他說:「這過程以前要花一個下午,現在 10 分鐘。」
步驟 3:產生簡報素材
把 AI 的分析複製到 Google Slides,稍微調整格式,就是一份可以給老闆看的競品報告。
另一個應用:會議記錄整理
他們公司現在也用這工具整理會議記錄。
會議結束後,有人上傳逐字稿。然後團隊成員可以在筆記本裡提問:
- 「關於 X 專案,會議中決定的時程是?」
- 「誰負責 Y 任務?」
- 「下次會議要討論什麼?」
每個人都能快速掌握脈絡,不用再浪費時間重聽錄音。
三個案例的共同點:
這工具的價值,不是取代你的思考。
而是幫你節省「整理資料」的時間,讓你可以把精力放在**真正重要的「分析」和「決策」**上。
就像洗碗機不是取代你做菜,而是讓你省下洗碗時間,可以多研究幾道新菜色。
NotebookLM 使用技巧:我踩過的坑,分享給你避雷
坑 1:以為資料越多越好(結果變災難)
剛開始用時,我超貪心。
想說「反正這工具能讀很多資料,那我就全部丟進去吧!」
結果呢?
我把日本旅遊的所有資料——京都、東京、大阪、北海道、還有日本文化、歷史背景——全塞進同一個筆記本。
然後我問:「京都有哪些必去景點?」
AI 的回答:「根據資料,日本有很多值得一去的地方,包括東京的淺草寺、大阪的道頓堀、京都的清水寺...」
我:「???我只問京都啊!」
問題出在哪?
AI 不知道你想 focus 在哪,所以把所有相關的都講了,結果變得很籠統。
💡 後來我學到的原則
一個筆記本 = 一個明確主題
✓ 京都旅遊攻略素材
✓ 東京美食整理
✓ 日本文化研究✗ 日本旅遊大全(太廣泛)
坑 2:問問題太模糊,AI 只會給廢話
我犯過的錯:
問:「這篇文章在講什麼?」
AI:「這篇文章討論了多個主題,包括...」(然後給我一大段廢話)
後來我學會這樣問:
問:「這篇文章對於遠距工作的生產力,提出了哪些具體建議?」
AI:「文章提出三個建議:1. 設定明確的工作時間 2. 建立專屬工作空間 3. 使用番茄鐘工作法...」
差在哪?
| 模糊問法 | 具體問法 | 結果 |
|---|---|---|
| 報告的結論? | 報告對 2025 年市場規模的預測是基於什麼假設? | AI 知道要找什麼 |
| 作者的觀點? | 作者對於 AI 取代人力的立場是支持還是反對? | 回答更明確 |
| 這文章講什麼? | 這文章對於新手創業者有什麼實用建議? | 聚焦你要的資訊 |
小技巧:
在問題裡加上「具體」、「數據」、「建議」、「差異」這類關鍵字,AI 就知道你要詳細資訊,不是敷衍的摘要。
坑 3:以為它能取代所有工具(結果很失望)
用了一陣子後,我開始想:「這麼好用,那我是不是可以把 Notion 刪掉了?」
然後我發現...不行。
這工具厲害的是「快速分析資料」,但它不適合長期保存知識。
為什麼?
- 筆記本多了之後,管理很亂(沒有標籤、沒有資料夾)
- 找舊筆記很麻煩(要一個一個點開看)
- 沒有團隊協作功能(無法跟別人共編)
我的解決方案:
📋 三階段工作流程
階段 1:資料分析(NotebookLM)
把散亂的資料丟進去,讓 AI 幫我整理重點階段 2:知識整理(Notion)
把 AI 的分析複製到 Notion,加上自己的想法,建立長期知識庫階段 3:靈感捕捉(Google Keep)
平常想到什麼,隨手記在 Keep,定期再整理
這樣三個工具分工明確,不會重疊也不會遺漏。
坑 4:上傳 PDF 一直失敗(差點放棄)
有幾次我上傳 PDF 一直顯示錯誤,當下超崩潰。
後來才發現:檔案太大了。
這工具限制 PDF 不能超過 50MB。
解決方法:
✓ 用 PDF 壓縮工具(我推薦 iLovePDF 或 Smallpdf)
✓ 或是先上傳到 Google Drive,再用「連結 Google 文件」的方式匯入
坑 5:AI 有時候會漏掉重要資訊
這問題我遇過幾次。
尤其是處理數據圖表或複雜的公式時,AI 常常會「看不到」或「誤讀」。
我的應對策略:
→ 用 AI 快速掌握「文字內容」
→ 自己回去看原文的「圖表」和「數據」
別完全依賴 AI,它是輔助工具,不是全能神。
NotebookLM vs Notion vs Evernote:誰更適合你?
很多人問我:「這個會取代 Notion 嗎?」
我每次聽到都想說:「你這問題就像在問『手機會取代筆記本嗎』一樣奇怪。」
它們根本不是同一種東西啊!
我自己怎麼看這三個工具
NotebookLM = 快速分析的神器
它就像一個臨時雇來的助理。
當你要研究新主題,手上有一堆資料不知道從何下手時——它超有用。但你不會把三個月前的舊專案資料一直留在這裡,因為會越來越雜亂。
我的習慣:研究完就把重點轉到 Notion,然後清空筆記本,準備下一個主題。
優點:
- ✅ AI 分析超強,快速抓重點
- ✅ 來源可追溯,不怕資訊錯誤
- ✅ 完全免費(這點真的無敵)
缺點:
- ❌ 不適合長期保存
- ❌ 沒有團隊協作功能
- ❌ 筆記本多了管理麻煩
適合誰:需要短期密集研究的人(學生、記者、分析師、創作者)
Notion = 你的知識庫總部
Notion 對我來說是「終點站」。
所有經過整理、值得長期保存的知識,我都會放在這裡。就像你家的書櫃,專門存放整理好的書,不是堆雜物的倉庫。
它的強項是結構化管理和團隊協作。
但 Notion 的 AI 功能...說實話,就像手機內建的計算機——能用,但不會是你的第一選擇。
優點:
- ✅ 適合長期知識管理
- ✅ 團隊協作功能完整
- ✅ 高度客製化資料庫
缺點:
- ❌ AI 功能不夠強
- ❌ 新手學習曲線陡峭
- ❌ 免費版功能有限
適合誰:需要建立知識體系的人(知識工作者、團隊協作、專案管理)
Evernote = 穩定的老朋友
Evernote 我用了很多年。
它就像一個隨身筆記本,適合快速記錄、存網頁、拍照存文件。很穩定,但跟前面兩個比起來...有點「老派」了。
沒有 AI,沒有資料庫,協作功能也陽春。
我現在主要用它暫存靈感,因為手機 App 開很快,隨手記很方便。但要深入整理,還是會轉到其他工具。
優點:
- ✅ 超穩定,不會突然掛掉
- ✅ 搜尋功能強(OCR 辨識圖片文字)
- ✅ 跨平台同步順暢
缺點:
- ❌ 沒有 AI 功能
- ❌ 介面有點過時
- ❌ 免費版限制很多
適合誰:喜歡簡單穩定、不需要花俏功能的人
我的實際組合技
說了這麼多,我自己是這樣用的:
🔄 三階段工作流程
第一階段:收集靈感(Evernote)
看到有趣的東西 → 隨手存到 Evernote第二階段:深度研究(NotebookLM)
要做專案時 → 把相關資料丟進去,讓 AI 整理第三階段:長期保存(Notion)
研究完成後 → 把精華內容轉到 Notion 建知識庫
就像做菜:
- Evernote = 採買食材
- NotebookLM = 備料處理
- Notion = 精緻擺盤
不要想著「只用一個工具打天下」。找到適合自己的組合,才是王道。
所以...誰最好?
沒有誰最好,只有誰最適合。
- 如果你要快速研究新主題 → NotebookLM
- 如果你要建立個人知識庫 → Notion
- 如果你要隨手記靈感 → Evernote
或是像我一樣,三個都用,各司其職。
最後想跟你說的真心話
它確實改變了我的工作方式
以前整理資料,我的腦袋就像一個塞爆的抽屜。
PDF、網頁、截圖、筆記...全部混在一起,每次要找資訊都要翻半天。那種感覺就像在黑暗中摸索——你知道答案就在某個地方,但就是找不到。
用了這工具之後,最大的改變不是「變快」。
而是那種焦慮感消失了。
以前面對一堆資料會想:「天啊,我什麼時候才看得完?」現在我知道,只要把資料丟進去,10 分鐘內就能掌握重點。
剩下的時間,我可以真正拿來「思考」和「創作」,而不是浪費在「找資料」上。
但老實說,它不是完美的
三個讓我困擾的地方:
1️⃣ 語音功能只有英文
對我這種主要處理中文內容的人,有點雞肋。真心期待 Google 快點推出中文語音。
2️⃣ Deep Research 有次數限制
每次用之前都要想「這個主題值得用額度嗎」,有點綁手綁腳。
3️⃣ 筆記本多了管理有點亂
不像 Notion 有標籤和資料夾,現在我的筆記本已經快 20 個,找起來有點麻煩。
但這些小缺點,並不影響它的核心價值。
誰應該試試這工具?
如果你問我「這工具適合我嗎」,我會這樣建議:
真心推薦,如果你是:
✓ 學生或研究生(常要讀論文或教材)
✓ 內容創作者(需要整理大量資料)
✓ 職場工作者(要分析報告或整理會議)
✓ 自學者(想深入研究某個主題)
可能不適合,如果你:
✗ 只是要隨手記事(不需要分析功能)
✗ 主要需要團隊協作
✗ 想要「終身知識庫」而不是臨時研究工具
如果你想試試,可以這樣開始
我知道很多人看完教學後,還是不知道從哪裡開始。
如果你真的想試試,我的建議:
不要一開始就想太多,先做這三件事:
1️⃣ 想一個你最近在研究的主題
(工作專案、學校報告、或是你好奇的領域)
2️⃣ 花 30 分鐘收集 3-5 份相關資料
(PDF、網頁連結、或 YouTube 影片都行)
3️⃣ 去 notebooklm.google.com 建第一個筆記本
然後問三個問題:
- 「這些資料的核心重點是什麼?」
- 「有哪些是我需要特別注意的?」
- 「能幫我整理出一個學習大綱嗎?」
試用 30 分鐘後,你就會知道適不適合你了。
不用想著「要把所有資料都整理好」才開始。就像學游泳,你得先下水試試,不是在岸邊看教學影片。
寫在最後
其實寫這篇文章的過程,我也重新體會到這工具的價值。
不是因為它有多炫的 AI 功能,而是因為它真的解決了一個很實際的問題:資訊過載。
在這個時代,我們最不缺的就是資訊。
缺的是「把資訊轉化成知識」的能力。
這工具的價值,就在於它幫你跨越那條鴻溝——從「我收集了一堆資料」到「我真正理解了這些資料」。
如果你也常被資訊淹沒,真的可以試試看。
它不一定完美符合你的需求,但說不定會像我一樣,發現一個意想不到的好夥伴。
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