AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略
104學習
NotebookLM
這項技能指的是運用先進的語言模型技術，結合個人筆記或資料庫，提升資訊整理與知識管理的能力。它能幫助使用者快速檢索關鍵內容、自動生成摘要，進而提高工作效率與決策品質。尤其在需處理大量資料或複雜專案時，能有效減少重複查找時間，促進團隊協作與知識共享，成為數位時代不可或缺的職場利器。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
【線上回放課】資料整理不再卡，NotebookLM實戰入門到高手
一次搞定Google NotebookLM入門到進階：情境整合實戰，把功能變成可交付成果！
《台北基礎實體課》AI隨身聽！NotebookLM App 生成廣播節目、旅遊單字卡、社區大學小測驗
職場必學！NotebookLM情境整合實戰：把功能變成可交付成果(錄播方式授課，非同步直播）
【銀髮 AI 數位新生活】手把手教您使用 NotebookLM 智慧助手：免動腦，自動整理生活大小事與閱讀回憶(錄播方式授課，非同步直播）
會議記錄自動化 ! 從摘要、寄送到檔案分類一次完成
用AI+Google Sheet建立自動化工具，提升工作效率｜104獨家AI課程
AI SEO 內容寫作實戰｜從搜尋布局到高效寫作
AI 高效簡報術｜數據分析 x 資訊降噪 x 視覺設計
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
AI技術輔助高效廣告認證
※ 線上課程約4小時 --
瞭解 Google 跨管道 AI 解決方案的重要性，並學會如何建立及調整這類廣告活動來達成業務目標。
取得 AI 技術輔助高效廣告認證，即表示 Google 認可你具備下列能力：
● 說明 AI 對整體 Google Ads 廣告活動的重要性。
● 擬定符合業務目標的 AI 自動化策略。
● 瞭解跨管道 AI 技術輔助廣告活動和工具的好處。
● 說明靈活思考的重要性，以及如何根據市場需求彈性調整預算，取得實際業務成果。
● 使用 Google Ads 報表和洞察資料，清楚掌握 Google AI 成效。
Google
負責任的AI技術課程認證
線上課程約8小時
這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
課程目標：
● 掌握 Google 採用 AI 開發原則的理由。
● 瞭解機構為何需實踐負責任的 AI 技術。
● 瞭解專案各個階段中的決策如何影響負責任的 AI 技術。
● 瞭解機構如何針對業務需求和價值量身打造 AI 技術。
Google
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
Gemini 認證教師證書
專為教育工作者和學習者設計的 AI 應用能力認證，重點在於檢測個人對GoogleAI工具的理解，以及是否能在教學中負責任地整合 Google AI。
＊有效運用 Gemini AI 來提升工作效率
＊有能力讓 AI 生成更符合需求的回應
＊熟悉 Gemini 和 NotebookLM 的使用方式
＊了解 AI 可能出現幻覺與偏見，能夠辨識與應對，以維護生成內容的準確性
Google
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
Google NotebookLM 工具簡介
Google NotebookLM 是一個由 Google Labs 開發的 AI 輔助研究與筆記工具，可協助使用者更高效地整理、分析和理解複雜資訊。它以 Google 的 Gemini 1.5 Pro 大型語言模型為核心，於 2023 年以「Project Tailwind」之名首次亮相，並於 2024 年正式商轉，現已推出付費版本 NotebookLM Plus，並於近期提供中文語音摘要。
NotebookLM 的核心特色在於「來源 grounding」，讓使用者上傳多種格式的資料（包括 Google Docs、PDF、網頁、YouTube 影片、音訊檔案等，每個筆記本最多支援 50 個來源，單一來源可達 50 萬字），並以此為基礎生成個人化的 AI 助理。相較於傳統聊天機器人，NotebookLM 的回應完全基於上傳的內容，確保資訊的針對性和隱私性（上傳資料不會用於訓練模型）。主要功能包括：
- 自動摘要：上傳文件後，NotebookLM 會生成內容摘要、關鍵主題和建議問題，幫助快速掌握重點。
- 問答互動：使用者可針對上傳內容提問，例如要求解釋術語、提取特定資訊或比較多份文件，回答均附上來源引用。
- 內容生成：可生成學習指南、常見問題集、時間軸、簡報文件等格式，支援研究、學習或工作需求。
- 語音摘要：自 2024 年 9 月推出的功能，能將文件轉化為模擬雙人對話的 Podcasts，並可提供中文音訊，適合聽覺學習者或多任務處理者。
- 來源發現：2025 年新增的「Discover Sources」功能，允許使用者輸入主題，由 AI 從網路上搜尋並匯總相關來源。
NotebookLM 適用於學生、研究人員、專業人士等族群，特別適合需要處理大量資訊的場景，如學術研究、內容創作或商業分析。它整合 Google Workspace，可直接匯入 Google Docs 和 Slides，並支援團隊協作分享筆記本。免費版本功能強大，付費的 NotebookLM Plus（透過 Google One AI Premium 或企業方案）則提供更高容量和進階功能。
要開始使用，只需前往 notebooklm.google.com，登入 Google 帳戶即可創建筆記本並上傳來源。雖然功能強大，NotebookLM 仍有一些限制，例如無法處理無字幕的影片或 Excel 文件，且音訊生成可能偶有不準確。總體而言，NotebookLM 是一個改變資訊處理方式的強大工具，結合 AI 的深度分析與直觀的操作體驗，值得一試。
官網低加 https://notebooklm.google.com/
https://youtu.be/ei8xWNsvSY8
NotebookLM更新！3步驟打造中文Podcast語音摘要
Google 的 AI 筆記工具 NotebookLM 現已支援超過 50 種語言的語音摘要生成功能，包含中文！只需 3 個步驟，就能將文章、筆記或 PDF 資料轉化為雙人對話式、自然流暢的 Podcast 音訊，非常適合教育學習或內容創作用途。
📌 快速重點：
>支援中文語音摘要，可自然呈現雙人主持對話風格
>3步驟操作簡單：登入、上傳資料、生成語音摘要
>適合處理短篇資訊，單段長度約 8~10 分鐘
可應用於教育學習、Podcast節目製作、快速吸收知識內容
實測語氣自然，具口語感，適合職場或日常主題內容分享
想讓你的內容「說」出來？現在就用 NotebookLM 開始試試看吧！
手把手教會你 https://blog.104.com.tw/notebooklm-podcast/?utm_source=104nabi&utm_medium=aiclassroom
NotebookLM 八大強大功能！節省80%資料處理時間
當AI從趨勢變為職場標配，懂得駕馭AI工具將是拉開專業差距的關鍵。Google推出的NotebookLM正是一款重新定義資料分析與知識管理的強大應用。本文將揭示NotebookLM的八大核心功能，從語音摘要到一鍵生成簡報，展示它如何不僅提升個人生產力，更能優化團隊協作與知識庫建立。這不只是一次工具教學，更是幫助您在AI時代保持領先競爭力的實戰指南。
文／人資市集
前言
在資訊爆炸的時代，我們經常面臨需要閱讀、分析和整理大量文檔或資料的狀況。無論是上百頁的研究報告、冗長的會議記錄，還是複雜的產品說明書，這些文檔往往成為工作中的一大痛點。相信大家都有為了要快速掌握大量資料而感到壓力山大，或者花費數小時整理會議記錄卻仍覺得效率低下，難以抓到重點！
Google推出的NotebookLM，正是為解決這些問題而生。這款強大的文檔分析工具能夠幫助你在短短幾分鐘內完成過去需要數小時甚至數天才能完成的文檔處理工作，讓你的工作效率提升到一個全新的層次。
文檔處理的挑戰及痛點：
資訊超載：需要閱讀和理解大量文檔，但時間有限
語言障礙：面對外語文檔時感到吃力
會議記錄負擔：花費大量時間整理會議紀要
資料整合困難：難以從多個來源提取和整合關鍵資訊
簡報製作耗時：需要花費大量時間將資料轉化為專業簡報
知識管理混亂：團隊間的知識共享和管理效率低下
真實應用案例：從455頁報告到完整分析只需幾分鐘
想像一下，你的客戶剛發來一份455頁的英文研究報告，希望你能在明天的會議前提供分析和建議。傳統做法可能需要你熬夜閱讀，或者乾脆放棄深入分析。
使用NotebookLM，你只需：
上傳PDF文件
等待系統自動分析（通常只需1-2分鐘）
直接向AI提問你感興趣的特定領域，如「請整理報告中關於食品行業的AI應用」
系統會立即從這455頁的文檔中提取相關內容，並以結構化的方式呈現給你，同時提供引用來源，確保資訊的準確性。你可以進一步要求系統生成簡報、心智圖或資訊圖表，幫助你在會議中清晰地展示這些發現。
最重要的是，NotebookLM會在每個回答後標明資訊來源，你可以點擊查看原文，完全避免了AI"幻覺"（無中生有）的問題，確保你的分析建立在真實資料上。
會議記錄的革命：從錄音到完整會議摘要
另一個常見痛點是會議記錄。傳統上，我們需要:
錄製會議
使用逐字稿軟件轉換成文字（通常需要付費）
手動整理成會議紀要
使用NotebookLM，這個過程被大大簡化：
上傳會議錄音（支持長達1.5小時的音檔）或YouTube連結
系統自動生成逐字稿
要求AI「製作會議記錄」
幾秒鐘內獲得結構化的會議整理，包含100字摘要、討論重點、結論和未來規劃建議
這不僅節省了大量時間，還確保了會議記錄的完整性和專業性。
NotebookLM的八大強大功能
NotebookLM不僅僅是一個文檔分析工具，它還提供了豐富的輸出形式，滿足不同場景的需求：
語音摘要：將文檔轉化為Podcast形式，讓你在通勤或運動時也能吸收知識
影片摘要：自動生成解說影片，以視覺化方式呈現文檔內容
心智圖：快速掌握文檔的核心脈絡和框架
報告：生成專業的報告文件，支持多種格式和語言
學習卡：將文檔內容轉化為互動式學習卡，幫助記憶和理解
測驗：自動生成選擇題，測試對文檔內容的掌握程度
資訊圖表：將數據和概念轉化為直觀的視覺圖表
簡報：一鍵生成專業簡報，省去設計和排版的時間
這些功能讓NotebookLM成為一個真正的一站式文檔處理中心，無論你需要什麼形式的輸出，都能輕鬆實現。
知識管理與團隊協作的得力助手
NotebookLM不僅適用於個人使用，還是團隊協作的理想工具：
每個免費帳號可建立100本筆記本，每本筆記本可放置多個文檔
支持筆記本共享，團隊成員可以訪問同一資源
所有筆記和生成內容都可以保存，形成知識庫
適合專案管理，所有相關文檔和討論都集中在一處
這使得NotebookLM成為企業知識管理的理想選擇，幫助團隊更高效地共享資訊和協作。
生活應用：家庭電子設備說明書管理
除了工作場景，NotebookLM在日常生活中也有實用價值。例如，你可以創建一個家庭電子設備說明書筆記本：
收集家中所有電子設備的說明書PDF
上傳到同一個NotebookLM筆記本
當設備出現問題時（如除濕機紅燈閃爍），直接向AI提問
立即獲得準確解答，無需翻閱厚重的說明書
這種應用大大簡化了家庭設備的維護和故障排除。
為什麼現在就應該學習NotebookLM？
隨著AI技術的快速發展，掌握NotebookLM不僅能提高個人工作效率，還能在職場中獲得競爭優勢：
節省80%的文檔處理時間：將原本需要數小時的工作縮短至幾分鐘
提升內容質量：生成專業的報告、簡報和圖表
增強知識管理：更有效地組織和共享團隊知識
降低語言障礙：輕鬆處理外語文檔
最重要的是，NotebookLM的許多高級功能（如資訊圖表、簡報）目前正處於Beta測試階段，免費提供使用，現在學習和使用是最佳時機。
不要讓文檔處理繼續成為你工作中的負擔。立即加入「AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略」這門課程學習，手把手掌握NotebookLM的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
企業用戶歡迎申請課程免費試閱，並選擇「104人資市集 | 企業訂閱制方案」，課程每人每年最低33元起/堂，最低$10,000起搞定全公司整年度的AI導入培訓。亦可團購或授權課程，歡迎點擊下方專人諮詢。
免費試閱
了解方案
專人諮詢
提升員工帶動企業的成長！最划算的 AI 教育訓練方案首選>>
超過7000+的HR都報名過的104人資學程！求職成效提升至4.5倍！>>
成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
用NotebookLM幫助你分析SEO文章為何上不去的原因！
你的文章明明寫得不差，為什麼競爭對手就是排在前面？問題不在「寫」，而在「研究」。這支影片示範如何用 Google 免費 AI 工具 NotebookLM，把你的文章和競爭對手一起丟進去，直接跑出三份 SEO 診斷報告——從搜尋意圖錯位、排名劣勢分析，到完整的文章優化框架，全部一次搞定。
👉 【超簡單行銷】SEO & GEO 入門課程： https://academy.geniushub.cc/
https://youtu.be/wh8s3MYdf6A?si=w11ZE_U-1_9yMxQF
打造AI個人知識助理：NotebookLM完整教學與應用案例
NotebookLM算是我近期在個人工作甚至教學上，使用頻率較高的AI工具之一，因為它能幫我整合文件及影片摘要，並轉換成語音、心智圖、學習卡、測驗等多種輸出形式，非常推薦大家作為個人or團隊知識庫。
整理了一篇完整的 NotebookLM 教學與應用案例，特別適合講師、知識工作者與內容創作者閱讀～
文章內容主要分享：
◼什麼是NotebookLM
◼NotebookLM的特色
◼如何使用NotebookLM
◼NotebookLM使用範例
這篇文章內容較多，但我認為 NotebookLM 是一個很棒的「AI知識工作助手」，對於需要輸入轉換為輸出成果的人來說，NotebookLM 肯定是一個必學且不可或缺的AI工具。
閱讀完整文章：https://jasondiginote.com/notebooklm-aiknowledge-assistant/
NotebookLM 正式更名 Gemini Notebook！不只整理資料，還能分析數據、製作報告
Google 宣布，旗下 AI 研究與筆記工具 NotebookLM 正式更名為 Gemini Notebook。
這次更新不只是換名字。Google 希望將 Gemini Notebook 從原本的資料整理工具，進一步升級為可以協助使用者研究、學習、分析資料及製作內容的 AI 工作夥伴。
原本的 NotebookLM 並沒有消失，主要使用方式也不會突然大幅改變。它仍然是一項獨立服務，核心功能依舊是根據使用者提供的資料回答問題、整理資訊，並標示內容來源。
不同的是，未來 Gemini Notebook 將更深入整合 Gemini App、Google 搜尋及其他 Google 服務，讓使用者可以在同一個工作流程中搜尋、整理、分析及產出內容。
為什麼 NotebookLM 要改名？
NotebookLM 最早在 2023 年 Google I/O 大會上以「Project Tailwind」的名稱亮相，主要目標是幫助使用者閱讀、理解及整理複雜資料。
隨著使用人數增加，NotebookLM 的用途也不再只是學生做筆記。
現在，使用者可以透過 NotebookLM 將課堂資料轉換成語音或影片摘要、整理研究論文及訪談紀錄、製作企業新人訓練教材，或分析多份文件之間的關聯。
Google 因此將它更名為 Gemini Notebook，希望更清楚表達這項工具是 Gemini AI 生態系的一部分。
Gemini Notebook 和一般 AI 聊天工具有什麼不同？
一般生成式 AI 工具通常會根據模型既有的知識回答問題，資訊可能來自模型訓練資料或網路內容。
Gemini Notebook 最大的特色，則是以使用者自己選擇的資料為基礎。
使用者可以將報告、簡報、文件、網頁或研究資料加入筆記本，再請 AI 摘要重點、比較不同資料、找出重要數據，或整理成問答集及學習指南。
例如，你可以請 Gemini Notebook：
摘要一份長篇產業報告。
比較多份企畫書的差異。
從訪談紀錄中找出共同問題。
將複雜內容改寫成容易理解的說明。
根據提供的文件回答問題。
由於回答內容會盡量標示原始資料來源，使用者可以回頭檢查依據。因此，Gemini Notebook 特別適合用在研究、學習，以及需要確認資料來源的工作情境。
這次升級有哪些重要改變？
一、AI 不只閱讀資料，還能執行程式與分析數據
Gemini Notebook 的重要更新之一，是為每一本筆記提供安全的雲端運算環境。
簡單來說，AI 不只能閱讀文字，也可以撰寫及執行程式碼，協助使用者處理較複雜的資料分析工作。
例如，使用者可以加入銷售數據、問卷結果或市場資料，再請 Gemini Notebook 清理格式、計算不同群組的差異、找出成長趨勢，或製作統計圖表。
過去使用 NotebookLM，主要是請 AI 閱讀及摘要內容。加入程式執行能力後，它更接近一名可以實際處理資料的研究助理。
二、研究結果可以直接轉換成多種檔案
Gemini Notebook 不只會提供文字回答，也能根據來源資料製作不同形式的內容。
可能產出的格式包括 PDF 報告、Word 文件、PowerPoint 簡報、Excel 試算表、CSV 或 JSON 資料，以及圖表、圖片和學習單等。
內容產生後，使用者還能繼續修改，不必再將資料複製到其他軟體重新整理及排版。
這項功能對需要經常製作提案、報告或數據分析的上班族特別實用。
例如，產品經理可以將使用者訪談整理成需求報告；行銷人員可以分析活動成效並製作圖表；人資人員也能將公司制度及作業流程轉換成新人訓練教材。
三、進一步串接 Gemini App 與 Google 搜尋
Gemini Notebook 未來不會只存在於獨立網站中。
使用者可以在 Gemini App 裡建立及開啟筆記，內容也能在 Gemini App 與 Gemini Notebook 之間同步。
Google 也預告，未來將把筆記功能整合進 Google 搜尋的 AI Mode。
這代表使用者未來可能不必一直切換不同工具。
例如，在 Gemini App 裡研究一個主題後，可以直接建立筆記、加入資料來源並繼續分析。透過 Google 搜尋找到的資料，也能進一步整理到既有的研究專案中。
沒有完整資料，也能開始研究
過去使用 NotebookLM，通常需要先準備好文件，再將資料加入筆記本。
新版 Gemini Notebook 則允許使用者從一個還不完整的問題開始研究。
例如：
AI 會如何影響客服工作？
不同數位行銷工具有什麼差異？
某項專業證照的市場需求如何？
哪裡可以找到可信賴的國外產業報告？
Gemini Notebook 可以透過 Google 搜尋協助尋找相關資料，並建議適合加入筆記本的資訊來源，再進行後續整理及分析。
不過，最後要加入哪些資料，仍然由使用者決定。系統也會保留資料來源，讓研究內容建立在使用者認為可信的資訊上。
上班族可以怎麼使用 Gemini Notebook？
快速讀懂長篇報告
將產業報告、研究論文或公司資料加入筆記本，請 AI 整理核心結論、關鍵數字及可能影響。使用者不必從頭逐頁閱讀，也能先掌握整份內容的重點。
整理會議與訪談內容
將會議紀錄、逐字稿或使用者訪談放入筆記本，請 AI 找出重複出現的問題、需求、意見及後續待辦事項。
製作簡報與分析報告
將數據、文件及參考資料集中在同一本筆記中，再請 AI 整理成簡報架構、分析圖表或完整報告。
建立個人學習資料庫
將課程講義、文章、影片逐字稿及自己的筆記集中管理，再請 AI 出題、製作學習指南，或模擬可能出現的問答。
整理企業內部知識
公司可以將制度、產品說明、作業流程及常見問題整理成筆記，協助員工快速搜尋及理解資訊，也能應用在新人訓練或內部知識傳承。
使用 Gemini Notebook 時要注意什麼？
一、先確認資料來源是否可靠
即使 AI 可以快速整理資料，結果的品質仍取決於使用者加入的內容。
假如資料本身錯誤、過期或帶有偏見，AI 整理出的結論也可能受到影響。因此，加入筆記本前，仍要先確認資料來源及發布日期。
二、重要數據仍要人工檢查
AI 可以協助計算、分析及製作圖表，但涉及財務、法律、醫療或重大商業決策時，仍應由專業人員確認原始資料、計算方式及分析結果。
三、留意公司的資料使用規範
將內部文件、客戶資料或尚未公開的資訊放進 AI 工具前，應先確認公司的資訊安全政策、使用帳號版本及資料管理規範。
不要因為工具操作方便，就直接上傳機密或涉及個人隱私的資料。
哪些人可以使用新功能？
依照 Google 公布的資訊，程式執行及進階分析功能會先提供給特定 Google AI 方案使用者，以及具備相關 AI 權限的 Google Workspace 企業客戶。
不同功能的實際開放時間，可能會受到帳號方案、所在地區及企業管理員設定影響。
使用者可以登入自己的 NotebookLM 或 Gemini 帳號，確認目前是否已經取得相關功能。
AI 筆記工具正在變成完整的工作空間
NotebookLM 更名為 Gemini Notebook，代表 Google 對這項產品的定位正在改變。
它不再只是幫助使用者「把資料變成摘要」，而是逐漸具備搜尋資料、閱讀文件、執行程式、分析數據，以及產出報告和簡報的能力。
對上班族而言，真正值得注意的並不是產品改了名字，而是 AI 工具正從單一任務助手，轉變成能夠參與完整工作流程的研究及知識管理平台。
未來需要培養的能力，也不只是會不會下提示詞。
使用者還需要懂得判斷資料品質、定義正確問題、確認資料來源，並檢查 AI 產出的分析是否合理。
當 AI 工具可以協助完成更多工作時，人仍然需要負責決定方向，並判斷最後的結果能不能真正使用。
資料來源：Google 官方部落格
文章名稱：NotebookLM is now Gemini Notebook
發布日期：2026 年 7 月 16 日
資訊整理太崩潰？NotebookLM：AI助你快速分析文件、影片，工作效率飆升！
身為每天在資訊大海中奮鬥的工作者和努力想在職涯中發光發熱的求職者，你是不是常常覺得腦袋不夠用，資訊太多理不清？別擔心，今天就來介紹一個超酷的秘密武器「Notebooklm」，保證讓你眼睛一亮！
想像一下，你正在準備一份重要的工作報告，手邊堆滿了各式各樣的文件、網頁、還有會議記錄。或是你正在為夢寐以求的工作做準備，瀏覽了無數的職位描述和產業分析。這時候，是不是常常覺得腦袋快要爆炸，不知道從何下手？
Notebooklm就像是你的專屬「智慧筆記本」，它能幫你整理、分析各種你餵給它的資料，而且還能像個聰明的小助手一樣，回答你的問題、幫你找出重點、甚至激發你的新想法！
簡單來說，Notebooklm就是一個搭載了AI技術的筆記工具，它可以讀懂你上傳的各種文件（像是PDF、Google 文件等等），然後跟你針對這些內容進行「對話」。
【Notebooklm能為你做什麼？超實用功能大公開！🤩】
對於忙碌的工作者和積極的求職者來說，Notebooklm簡直是神助攻！看看它能提供哪些超棒的應用：
🎯 工作效率 UP！UP！UP！
快速掌握文件重點： 不用再埋首苦讀厚厚的文件，Notebooklm可以快速幫你摘要重點，節省你寶貴的時間。
輕鬆分析大量資料： 面對多份報告、研究資料，Notebooklm能幫你找出不同文件之間的關聯性，讓你洞察全局。
提升報告撰寫效率： 在撰寫報告時，你可以隨時向Notebooklm提問，例如：「這份資料中關於市場趨勢的部分有哪些？」、「根據這幾份文件，我們可以得出什麼結論？」，讓你的報告更有深度和說服力。
會議記錄聰明整理： 上傳會議記錄，讓Notebooklm幫你整理出重要的決策、待辦事項和討論重點，再也不怕漏掉重要資訊。
💪 求職準備更Easy！
深入研究職位描述： 上傳多份你感興趣的職位描述，詢問Notebooklm不同公司對於相同職位的要求有哪些異同，幫助你更精準地準備履歷和面試。
了解產業趨勢： 上傳產業分析報告或新聞文章，讓Notebooklm幫你歸納出關鍵的發展趨勢，讓你對產業有更深入的了解，在面試時展現專業度。
準備面試問答： 將你準備的面試問題和相關資料餵給Notebooklm，它可以幫助你組織更清晰、更有條理的回答。
個人品牌塑造： 分析你的履歷、作品集和經歷，讓Notebooklm幫你找出你的獨特優勢和亮點，協助你打造更具吸引力的個人品牌。
【Notebooklm怎麼這麼聰明？🧠】
Notebooklm之所以能做到這些，背後靠的是強大的AI技術。它能夠理解你上傳的文字內容，分析其中的語義和關聯，然後根據你的提問，提供有用的資訊和見解。就像你有了一個隨時可以請教的聰明助理！
🚀 立即體驗Notebooklm，讓你的工作和求職之路更順暢！
Notebooklm目前還在不斷進化中，未來肯定會推出更多更強大的功能，絕對值得你搶先體驗！趕快把它加入你的工作和求職工具箱吧，讓它成為你提升效率、脫穎而出的秘密武器！
https://notebooklm.google.com/
【 NotebookLM 轉 PPT 總是失敗？別再耗時測試了！嚴選這 3 款「簡報優化」工具 (轉檔+修圖) 】
本期我們想和你分享有關 NotebookLM 簡報的編輯問題。
NotebookLM 可以一鍵快速生成簡報，但因為生成的簡報是 PDF 檔 (圖檔) 無法編輯，因此在實際應用時，讓人覺得麻煩與困擾。在實測了市面上各種 NotebookLM 簡報修改/轉檔工具後，我們挑選出 3 款目前針對 NotebookLM 簡報編輯問題，表現最優的工具：
1. DeckEdit ｜ 追求速度、免費者首選
2. Codia AI NoteSlide｜圖層分離最強
3. Lovart｜局部精修、不跑版首選
以此次 NotebookLM 簡報修改/編輯的例子來說，單一工具其實很難完美解決所有問題，我們建議採「複合式」編輯策略，效率會比較高。
NotebookLM 簡報修改指引如下：
Step ➊ 批次轉檔：先利用 DeckEdit 進行初步 PDF ➝ PPT 轉檔。
Step ➋ 深度精修：針對跑版嚴重、需要深度編輯的頁面，改用 Codia AI NoteSlide 或 Lovart 進行重新修改、調整。
讓我們一起來看看本期完整的圖卡分享吧！
https://slideart.com.tw/fbpo054/
搞定會議紀錄！AI語音轉逐字稿怎麼做？Gemini Notebook、Gemini、EchoScript操作解析
為了整理錄音檔或會議紀錄煩惱嗎？作者解析運用Google AI工具：Gemini Notebook（原NotebookLM）、Gemini與EchoScript的實戰應用，從上傳語音生成逐字稿、標註發話者，到摘要會議重點與待辦清單，利用AI讓繁瑣工作效率翻倍，無論是職場開會、學術訪談需求都能應用。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
AI語音轉逐字稿：用NotebookLM、Gemini整理會議逐字稿用NotebookLM上傳語音，直接整理會議逐字稿用Gemini上傳語音，直接整理會議逐字稿追求「無刪減」的語音轉逐字稿：EchoScript AI轉錄工具會議逐字稿超亂沒重點？交給AI摘要整理會議記錄用NotebookLM整理雜亂的會議逐字稿
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
任務：會議、訪談語音檔轉成逐字稿
使用AI：Gemini Notebook（原NotebookLM）、Gemini聊天機器人
大小會議不斷早已是職場常態，整理開會（或訪談）記錄也是挺耗時的差事，負責記錄的人要嘛過程中拚命記，若會議／訪談時間很長，為了不遺漏重要訊息，多數情況可能會錄音起來，但事後的錄音檔整理也是不小的工程……
有了Google AI工具後，這些繁瑣的工作再也不是問題囉！當我們手邊有會議（或訪談）的錄音／影片檔時，可以用AI一秒生成逐字稿。善用AI，讓你再也不為記錄工作煩心！
AI語音轉逐字稿：用NotebookLM、Gemini整理會議逐字稿
使用AI：
NotebookLM：https://notebooklm.google.com/
Gemini聊天機器人：https://gemini.google.com/
前面介紹的NotebookLM、Gemini聊天機器人其實就支援分析錄音檔，因此最快的做法就是直接上傳會議錄音檔給NotebookLM / Gemini，請它整理出逐字稿給我們：
用NotebookLM上傳語音，直接整理會議逐字稿
1. 上傳錄音檔，複製全文逐字稿內容
直接餵錄音檔給NotebookLM，照例會先生成一段針對錄音檔的摘要，但本例的需求不是這個，我們是要逐字稿。請回過頭，直接點擊來源區的錄音檔。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
直接就看到全文逐字稿內容可以複製囉！選取文字後按Ctrl + C複製下來再貼到記事本儲存就可以了
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 若希望逐字稿內容可以標註發話者，可以試著請NotebookLM整理看看
輸入「協助辨識並標註發話者」，嘗試請AI分析音軌，區分各發話人。整理的結果，筆者發現AI多少會做點潤飾，不算「原汁原味」的逐字稿，但我們的重點是了解講話內容，因此還是省了不少時間。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
摘要後面的圓圈表示「出處」，由於我們的來源單純就是錄音檔，通常出處只會有一個（就是連成一長串的逐字稿啦）。
附帶一提，透過摘要旁邊的圈圈也可以取得全文逐字稿內容，怎麼做呢？很簡單，停留在圓圈上面就會顯示擷取出的逐字稿內容讓我們複製了。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
用Gemini上傳語音，直接整理會議逐字稿
現在的Gemini模型功能強大，因此我們也可以直接把錄音檔上傳給Gemini聊天機器人，請它試著整理會議逐字稿，結果也滿不錯的：
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
延伸閱讀：AI會議紀錄整理技巧！6步驟活用NotebookLM與指令模板，語音轉文字、中英夾雜也不怕會議紀錄用AI怎麼做？會議逐字稿如何整理？｜AI語音轉逐字稿教學
追求「無刪減」的語音轉逐字稿：EchoScript AI轉錄工具
EchoScript AI：https://aistudio.google.com/apps/bundled/echoscript
雖然NotebookLM和Gemini在整理摘要與潤飾內容上表現卓越，但有時我們需要的是「最原始、無刪減」的逐字稿，例如在法務存證、學術訪談……等需要精確標註時間戳記（Timestamp）與發話者的場合。這時候，改用Google專門為轉錄設計的EchoScript AI會更為適合。
EchoScript AI的用法很簡單，直接連到Google AI Studio網站上傳錄音檔就可以了：
連到網站後，首先會要我們開放麥克風權限，直接點擊Allow即可。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
上傳錄音檔（mp3，wav，m4a等）。點擊「Generate Transcript」後，AI就會開始分析音軌，將會自動區分不同的發話者（例如Speaker 0、Speaker 1…）。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
分析的速度還OK，以筆者上傳約60分鐘的錄音檔為例，約耗時5分鐘。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
接著就可以在畫面上看到結果了：
EchoScript的優點在於它能詳細列出幾分幾秒誰正在說話，方便事後對照錄音檔回聽。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
EchoScript AI傾向於還原說話者的「原話」，不會像Gemini那樣自動將口語稍做潤飾。
有趣的是還能分析出說話的語調，是高興（Happy） 還是一般（Neutral）。甚至還自動提供了英譯版本。
【TIP】EchoScript AI逐字稿怎麼匯出？得到帶有時間軸的全文逐字稿後，目前網站上還沒有看到一鍵匯出功能，因此最快的做法就是直接選取網頁內容後複製下來，通通貼到記事本等工具就可以了。之後若需要將這份「原汁原味」的逐字稿轉化為「會議結論」，可以參考下一節的內容，請AI再根據這份逐字稿做重點摘要。
會議逐字稿超亂沒重點？交給AI摘要整理會議記錄
NotebookLM：https://notebooklm.google.com/
在漫長的會議中，難免發言會偏離會議主軸，而且免不了的，發言者們說話時一定會穿插很多贅字，這都很正常！但這些都勢必影響AI的辨識率，因此有些時候，我們或許可以得到了一份會議／訪談逐字稿，但內容亂的不得了，實在不太堪用……
待整理的會議逐字稿（圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》）
以筆者手邊這份逐字稿為例，看得出來是一場AI技術討論會議嗎？筆者誠實的說「不行」，如果是用EchoScript AI擷取出來的內容，很有可能就長這樣……
但，老話一句，別忘了我們有AI啊！Gemini聊天機器人可是分析語意的高手，而NotebookLM更是筆者遇到資料整理需求的首選AI工具。當您遇到逐字稿很亂的情況時，不妨將逐字稿內容全數餵入NotebookLM整理看看，結果可能會出乎您想像喔！
用NotebookLM整理雜亂的會議逐字稿
本例是試著用NotebookLM整理「看起來不太能用（但有區分發言者）」的EchoScript會議逐字稿，請NotebookLM做最後整理，看看能否整理出像樣一點的內容：
原逐字稿內容。很亂、人類讀了很費力沒關係，可以請Google AI工具幫忙整理。
輸入需求請NotebookLM處理：「幫我整理各與會人分別提出了哪些意見」。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
本例NotebookLM處理的結果如下：
AI替各發話者的發言重點都做了整理。
經過AI整理，原本凌亂不堪的會議記錄變得有模有樣。但已經不是逐字稿了，若希望接近原汁原味的逐字稿，上圖下prompt時可以試著請NotebookLM保留文字原本的樣式，僅協助順稿。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
筆者也請AI整理出該會議的結論，結果如圖所示。每一條結論的後面都會附上來源，點擊各數字圈圈可以查看是根據逐字稿何處整理來的。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入「整理待辦事項」也可以請AI試著整理出待辦事項。整理後的結果：
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
看到這裡應該非常佩服Google的各種AI工具吧！果然就是人類看不懂的，AI搞不好看得懂（而且讀很快）！
但請切記，內容看起來很像樣沒錯，但也不能排除AI虛構的可能性喔！即便本例是用NotebookLM這個「相對可靠（會附來源）」的AI工具，但要用的話，還是要細心驗證內容，總歸一句，AI生成的內容不能照單全收！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
【AI Overviews優化指南】如何讓你的內容在Google AI摘要中表現更好？
隨著Google推出AI Overviews與AI Mode，搜尋體驗進入新時代。身為網站經營者或內容創作者，你是否也在思考如何讓自己的內容在新的AI摘要或相關搜尋體驗中脫穎而出？John Mueller為此撰寫一篇部落格文，讓我們來看看他有什麼建議。
文／《104職場力》
如何被AI Overviews收錄？
其實根據John Mueller的說法，Google仍然是那一貫的建議：「以使用者為核心，創造獨特且有價值的內容」。
他列出以下幾個關鍵做法，宣稱能幫助網站經營者在Google搜尋（包含AI Overviews）中取得好成績：
1. 專注於原創且對人有幫助的內容
別再問「Google 想要什麼內容」，應該要問「使用者需要什麼內容？」。AI Overviews越來越常出現長尾且具體的提問，因此建議大家：
提供非大眾化、獨特角度的內容
解答使用者的真實疑問，並思考用戶可能還有哪些想追問的延伸問題
如何打造以人為本的內容？歡迎參考：以人為本的內容指南
2. 打造良好的頁面體驗
擁有再好的內容，如果網站本身雜亂難用，開啟速度慢且使用體驗不佳，訪客也會秒退出，因此要注意：
網站／網頁是否在桌機、手機或其他裝置上都能順暢開啟
網頁排版是否明確、容易辨識和閱讀
網頁的讀取速度是否流暢（請避免網頁延遲）
延伸閱讀：了解Google搜尋結果中的網頁體驗
3. 確保Google能抓取你的網站／網頁內容
AI Overviews也是建構在Google搜尋基礎上，因此以下3個基礎技術要點也不可忽略：
頁面回傳HTTP 200（成功狀態碼）
沒有擋Googlebot抓取
內容是可被索引的格式
延伸閱讀：Google 搜尋技術相關規定
4. 善用摘要顯示控制（Preview Controls）
網站擁有者能控制哪些內容想要在搜尋功能中呈現（包含AI顯示），通常會使用以下幾種語法設定希望的顯示偏好：
nosnippet
data-nosnippet
max-snippet
noindex
若嚴格且頻繁地設置上述這些語法，網頁內容被Google或AI Overviews收錄的機會就越低；反之，想要提高收錄機率，使用上就要更謹慎。
5. 結構化資料要與頁面內容一致
若有使用結構化資料（如Schema.org），請注意：
所有標記的內容都應出現在實際頁面上
驗證標記格式是否正確（可用Google結構化資料測試工具）
這有助於Google和AI理解並爬取內容。
6. 結合圖片與影片，擴展多模態搜尋表現
大眾使用AI的方式跟以前不同，不少人會直接拍照上傳照片或影片詢問，Google AI搜尋也支援「拍照問問題」這種多模態搜尋。若希望內容有更高曝光機會，有以下建議：
在網頁內容中搭配高品質的圖片或影片
確保商家資訊或產品目錄都是最新的
7. 了解訪客行為帶來的真正價值
John Mueller提到，他們研究發現：從AI Overviews點擊某個網頁的用戶，停留時間與互動品質更高。
因此建議大家別只看點擊率，也要分析轉換（如填表、下單、查詢次數），留意並重視用戶的停留行為與參與程度。
8. 與使用者一同進化
目前「10個藍色連結」搜尋格式已經改變，無論是語音、多模態查詢與現在的AI Overviews，搜尋引擎的演變都是為了回應使用者的需求：
使用者提問將更深入、複雜
搜尋使用頻率增加
AI摘要有助於顯示更多元的來源，幫助使用者可輕鬆瀏覽網路上的內容
現在正是內容經營者們重新審視策略、爭取曝光機會的好時機！
（本文摘自Google Search Relations團隊John Mueller部落格文章，針對AI搜尋體驗優化提供第一手建議。）
延伸閱讀：
ChatGPT會取代SEO嗎？AI對SEO影響？搜尋習慣改變，專家看法揭密
小編實測｜生成式AI搜尋－Google SGE 是什麼？和Bard哪裡不同？SGE會影響SEO嗎？
AI大神Karpathy的「LLM Wiki」是什麼？改善工作流、打造知識複利
AI大神卡帕西（Andrej Karpathy）是特斯拉Autopilot神經網路架構推手、OpenAI共同創辦人，看看他如何運用「LLM Wiki模式」蓋出知識圖書館，這個模式的核心主張是，維護結構化知識庫的初期成本，會在成熟後帶來巨大的回報。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
LLM Wiki是什麼？卡帕西的真知灼見三層知識架構LLM Wiki核心主張：複利效應的豪賭LLM Wiki實際上怎麼運作？怎麼用Obsidian建立你的LLM Wiki？建立LLM wiki的訣竅LLM Wiki有哪些優點？LLM Wiki有哪些缺點？
每次問AI問題、得到答案，然後AI就失憶，下一次提問從零開始，是不是感覺很可惜？看看「AI大神」卡帕西怎麼幫AI蓋圖書館、累積知識複利。
每一位AI工程師都打造過類似的檢索流水線。你對文件做嵌入、切片、儲存向量，提問時回傳相關切片、由Claude或ChatGPT模型合成答案。
這套流程確實行得通，但如果3個月後有人問了一模一樣的的問題，系統只會機械式重複相同動作，沒有從前一次互動學習到任何東西。
這正是傳統RAG（檢索增強生成）的缺點，也就是從不保留知識。系統永遠處於健忘狀態，每一次查詢都必須從零開始，空有能力卻無法成長。
有AI大神之稱的卡帕西（Andrej Karpathy）是特斯拉Autopilot神經網路架構推手、OpenAI共同創辦人，透過課程教會一整個世代工程師深度學習。卡帕西發現這個問題，提出了一種架構上截然不同的處理方案──「LLM Wiki模式」。
「LLM Wiki」是什麼？為什麼重要？
LLM Wiki是什麼？卡帕西的真知灼見
卡帕西使用軟體工程學的「編譯」（Compilation）來做類比。
當你編寫原始碼時，編譯器會把原始碼轉換為優化的二進位產物。你不會每次都直接執行原始碼，你會編譯一次，分發產物，然後根據需求，有效率地跑原始碼。編譯過程雖然昂貴，但之後每次使用都能獲得回報。
傳統RAG直接針對原始碼去跑，每次查詢都要重新閱讀相同的論文、重新切分相同的PDF、重新綜合整理相同的答案，等於每次請求時都在執行原始碼。
LLM Wiki模式則主張：先編譯你的知識。使用LLM閱讀你的來源資料，把內容綜合整理為結構化、互連的wiki頁面，然後針對這個「編譯產物」做所有查詢。綜合整理過程只發生一次，隨著補充更多來源增加、更新，預先組織好而且經過交叉引用的知識則能改善每次查詢品質。
這個編譯產物是一個wiki。不是資料庫，不是向量資料庫，是一組人類可讀、由 LLM維護的markdown檔案，一個概念一個檔案，有交叉引用、來源追蹤，透過Git做版本管理。
這是核心觀念的轉變，從「無狀態的檢索」轉向「有狀態、有複利效應的知識」。
三層知識架構
卡帕西的模式把知識組織為3個界限清晰的層級，每一層都明確的定位、嚴格的所有權模型。
第一層：原始來源（不可變層）
這是你的輸入層。包括研究論文、YouTube逐字稿、網路文章、會議記錄、部落格文章，任何你想讓系統學習的文本。把來源文件存放在sources/目錄下，當成不可變（Immutable）處理。LLM會閱讀它們，但絕不會修改，這些文本是推導出後續所有內容的基礎真理。
這種不可變性是刻意設計，有需要的時候你隨時可以從零開始重新推導出整個Wiki。
第二層：Wiki（由LLM維護）
這是模式的核心。Wiki是一系列*.md檔案的集合，每個概念、主題或實體對應一個檔案，完全由LLM維護。人類閱讀Wiki，但不直接編寫，每次有新資料來源時，由LLM自動綜合整理、更新。
每個Wiki頁面都有YAML Front Matter（markdown檔案頂端存放後設資料的區域），用來追蹤標題、標籤、出處以及最後更新時間。頁面之間使用 [[slug]] 標記互相引用，使知識圖譜以純文本的形式清晰呈現。
第三層：schema（治理層）
schema是一個JSON檔案，定義整個頁面宇宙：Wiki追蹤哪些概念、它們的縮略名（Slugs）、標題、單行描述，等於是LLM執行人類意圖的合約。
當你希望系統開始追蹤一個新概念時，只要在schema中增加一個PageSpec（頁面規範）就好。下次吸收相關來源時，LLM就會自動建立、填寫這個頁面。若你想停止追蹤某個內容，就從schema拿掉。schema是人類唯一需要主動管理的部分，下游的一切都是自動化的。
也就是說，人類負責定義哪些知識應該存在，LLM則負責組織、整理這些知識並保持最新狀態。
LLM Wiki核心主張：複利效應的豪賭
LLM Wiki模式的核心主張是，維護結構化知識庫的初期成本，會在成熟後帶來巨大的回報。
傳統RAG避開了這些成本，查詢時才做綜合整理，建構成本低、不需要設計 schema，但永遠不會變聰明。第1天和第1000天的同一個查詢，產生的答案品質完全一樣。
LLM Wiki逆轉這種取捨。匯入成本高、schema設計費神、維護需要定期校對，但維護了一年的wiki與全新的系統的品質差異極大，頁面佈滿交叉引用，答案融合了數十個來源，這種複利循環代表有價值的答案本身也成為知識庫的一部分。
LLM Wiki實際上怎麼運作？
LLM Wiki架構很極簡，只有三個要素：
一個存放markdown檔案的資料夾：這就是你的知識庫，可以包含任何內容：研究筆記、會議摘要、專案文件、讀書筆記、個人參考資料、有附註的程式碼片段。
每個檔案內部要使用統一結構：好的LLM Wiki會使用一致的內部格式，包含標題、簡短摘要、主題標籤（Tags），接著才是內容。模型利用這種結構來更快速定位相關資訊。
用Claude Code當查詢介面：你打開終端機，切換到Wiki資料夾，啟動Claude Code，對它提問。Claude Code會讀取所需的檔案、合成答案，按照要求更新或新增筆記。
就這樣，不需要資料庫、不需要向量嵌入（你想要也可以加）、不需要伺服器。只有檔案和一個強大的模型。
Claude Code特別適合這項任務，因為它能直接從你的本地檔案系統讀取檔案。你不需要把內容複製貼上到聊天視窗，只要告訴它筆記在哪裡、直接提問就可以了。
怎麼用Obsidian建立你的LLM Wiki？
你可以使用Obsidian這個本地優先markdown編輯器，來建立工作流。你的檔案都保存在本機硬碟中，Obsidian只是用來讀寫這些檔案的工具。
第一步：安裝Obsidian、建立vault（資料庫）
從官方網站下載 Obsidian，建立新的vault，放在你容易記得的位置，例如~/wiki或~/Documents/llm-wiki。
在Obsidian中，「vault」只是一個資料夾，裡面全部都是純markdown檔案。
第二步：定義筆記模板
一致性是讓wiki可查詢的關鍵。建立一個模板檔案_templates/note.md：
Markdown
# undefined
**Summary**: 用一句話描述這則筆記**Tags**: #topic1 #topic2**Created**: 2026-04-06T00:00:00+00:00**Last Updated**: 2026-04-06T00:00:00+00:00
---
## Content
在這裡寫主要內容
## Related Notes
- [[Note Title]]
不需要完全照這個格式，重點是每篇筆記都要有一行摘要（Summary）、標籤（Tags），這樣Claude就算完全不讀整個檔案，也能快速判斷相關性。
第三步：用大分類資料夾整理
不要過度設計，先從4到5個頂層資料夾開始：
plaintext
Copywiki/├── _templates/├── projects/├── research/├── reference/├── meetings/└── inbox/
inbox/ 用來放還沒整理的筆記，之後讓Claude幫你分類。
第四步：開始寫第一批筆記
把對你最重要的知識先搬進來，例如常查的資料、整理好的流程、研究過的概念、做過的決策與這樣做決策的原因，不要一次全部匯入，最自然的方式是遇到新資訊就慢慢加入。
第五步：安裝Claude Code
先安裝Node.js，然後執行：
Bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
登入你的Anthropic帳號後就可以使用。
第六步：查詢你的Wiki
打開終端機，進入你的wiki資料夾：
Bash
cd ~/wikiclaude
然後可以問問題，像是：
我有哪些關於機器學習的筆記？幫我整理research資料夾中關於RAG系統的內容我要寫關於X的提案，有哪些相關筆記？找出提到雨傘公司的筆記、摘要關鍵論點
Claude會讀取你的markdown檔案，找出相關內容，給出有依據的回答，標註來源檔案，讓你可以驗證、深入挖掘。
建立LLM wiki的訣竅
寫摘要，不要只寫內容：每篇筆記開頭的一句摘要非常重要。Claude會先看這一行來判斷是否相關，花個10秒寫摘要，可以省掉模型讀錯文件的成本。
使用一致的術語：例如你有時寫「RAG」、有時寫「retrieval augmented generation」，模型可以理解，但是統一用詞會讓結果更乾淨。
建立筆記之間的連結：Obsidian的 [[wiki link]] 會建立筆記之間的關係，Claude可以沿著這些連結推理。連結愈完整，你的知識系譜就愈強。
筆記要聚焦：比起餵一篇1萬字的大雜燴，不如拆成10篇1千字的主題筆記。內容愈聚焦，愈好查詢。
使用 /inbox 蒐集想法：不一定要追求完美，你可以把粗略、雜亂的筆記丟進 /inbox，再請Claude幫你整理，例如「幫我看inbox資料夾，建議每篇筆記該分類到哪裡，並加上標籤」。
LLM Wiki有哪些優點？
知識會隨著時間累積產生複利。這是核心優勢，每一份資料都會豐富同一個Wiki頁面，改善後續的所有查詢。一個匯入50篇關於Transformer論文的Wiki，在回答相關問題時，回答的深度和交叉引用的密度，會遠超過只對同樣 50篇論文進行切片的RAG系統。Wiki的答案整合全貌，RAG則只會翻出最相似的切片。
Wiki變成熟後，查詢速度變快、變便宜。由於「綜合整理」發生在匯入階段而不是查詢階段，查詢過程就變成了針對預先組織好的材料進行「檢索＋生成」，那些吃力的LLM工作都已經事先做好了，包括理解來源、識別重點、撰寫清晰解釋、建立關聯。
人類能閱讀知識庫。所有的產物都是純markdown檔案，工程師可以閱讀、編輯、對Wiki進行版本管理。如果LLM寫錯了，你可以直接修正。Git歷史紀錄提供了完整的稽核軌跡，沒有難以除錯的不透明嵌入資料庫或向量儲存。
出處明確。每個wiki頁面都會記錄哪些來源文件有貢獻。如果一個頁面包含錯誤資訊，你可以追溯回原始來源。當某個來源更新或被證實不可信時，你清楚知道哪些頁面需要重新匯入資料。
規模運作提高成本效率。在重複的綜合整理調用中，系統提示詞的快取機制能大幅降低API成本，路由機制能防止不必要的頁面重寫。成本高昂的綜合整理工作已經在匯入時預先完成，所以每次查詢的成本非常低。
交叉引用的密度。隨著wiki持續擴充，頁面會累積用 [[slug] 形式指向相關概念的交叉連結，這就是用純文字實現的知識圖譜。wiki發展成熟後，這種可導航的知識結構對查詢很有幫助。
LLM Wiki有哪些缺點？
大規模資料匯入緩慢、昂貴。對於每個來源，流程至少會對每個相關頁面呼叫兩次Claude（路由+綜合整理）。若匯入一個包含50篇論文、產出10個wiki頁面的語料庫，呼叫Claude API的次數約是100到200次。這對個人知識庫可行，但對企業級的大規模匯入流程來說成本較高。這個模式是適合最佳化精心挑選的可策展知識，比較不適合用來大量匯入文件。
綜合整理的品質很依賴LLM。wiki的品質取決於用來整理內容的模型，如果模型誤解來源、錯誤地合併兩個概念、憑空產生不存在的關聯（幻覺），這些錯誤會寫進wiki，持續影響後續所有查詢。所以這一步需要仔細設計提示詞、定期執行deep lint檢查。
schema設計是一種負擔。決定要建立哪些頁面、如何命名、描述範圍怎麼界定都不簡單。設計不良的schema會導致：什麼都被判定為相關或什麼都抓不到，產生過於稀疏或過度膨脹的頁面。在新領域中，通常需要反覆迭代才能設計出好的schema。
線性掃描限制規模。使用NumPy計算餘弦相似度的扁平化嵌入索引，在頁數達到約500頁以前都很有效。超過這個規模後，延遲會惡化，需要引入近似最近鄰（ANN）索引工具（如 FAISS、ChromaDB或Weaviate）。若要擴展至混合檢索（BM25+向量檢索），則需要額外成本。
頁面過時風險。當你加入一個會大幅更新某個概念的新來源時，路由步驟應該要捕捉到、觸發「重新合成」，但如果頁面的schema描述太模糊或對齊不良，負責路由的LLM可能無法看出相關性，導致該頁面內容過時。雖然可以透過定期檢查程式碼或定期全面重新匯入來減少問題，還是需要主動維護。
缺乏即時知識。這個模式不是為了即時串流數據（如X推文、股市數據、新聞API）設計的，對於需要即時更新的知識領域，wiki模式反而會增加摩擦而非提升效率。
（資料來源：Medium、MindStudio）
（原文標題：AI大神教你改善工作流，用「LLM Wiki」打造知識複利）
推薦閱讀：
用AI做競品分析如何開始？7步驟看懂對手弱點，制定攻防策略
最新模型Gemini 3.1 Pro 7個「深度工作」必備提示詞
專家：但願你能早點知道的8個ChatGPT好用方法
比提示工程更重要，「上下文工程」Context Engineering怎麼做？
AI會議紀錄整理技巧！6步驟活用Gemini Notebook與指令模板，語音轉文字、中英夾雜也不怕
會議記錄整理總是很花時間，如何運用AI來提高效率？作者分享「AI會議整理術」，6步驟包括運用AI語音轉文字工具，以及活用Gemini Notebook（原NotebookLM）等AI工具來解決中英夾雜、專有名詞一堆等AI會議紀錄常見痛點。搭配AI指令模板，將雜亂逐字稿自動轉譯為「三段式摘要」與「行動清單」，省下60%時間，讓團隊溝通更精準、決策更高效！本文節錄自《高效職場生存法圖解》。
文／趙胤丞、電腦玩物站長Esor
本文目錄（點擊可快速前往）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦
AI工具不是拿來取代我們，而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道，一場會議不只是一場會議，它可能是團隊協作的決策過程，也可能是專案卡關的突破時刻，所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。
但是，我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理，結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動，這樣的行為無異是「買櫝還珠」。
只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點：主持人講得飛快，你無法跟上；對話來回跳躍，記錄順序亂七八糟；會議過程與會者講了一堆，還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好，這不是你能力問題，而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。
這正是AI可以切入協助支援的痛點，幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。
概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間，不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心，不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換，強化執行效率
資安前提：在使用任何AI工具時，特別是涉及公司內容，務必確認公司、平台的隱私安全規範，以保護你與組織的資料安全。
（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
AI會議整理應用情境：適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議
這套方法適用於所有需要高效溝通的場合，特別是討論內容多且複雜的專案會議，或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者，都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。
AI會議整理技巧提醒：加速你的決策行動，而非取代你的判斷
AI是你的副駕駛助手，AI雖然能大幅節省時間，但它的價值在於「加速你的決策與行動」，而非取代你的判斷（畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋）。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對，進而確保共識沒有落差。
AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術
【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具？
這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具，而是讓你學會用工具放大自己的效能，讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。
傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高，難以跟上自動語音轉文字，完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要，還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問，清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email
當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時，就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷，真正成為「決策轉譯者」。
【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具
AI語音轉文字（甚至是會議錄音專用AI工具）已經多如雨後春筍，甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析，而是針對常見的三種會議情境，分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。
工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置，方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置，內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App，即時轉錄當下即時轉錄，對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音，交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫，由自己的指令決定轉錄的處理方式
【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰
中英夾雜、專有名詞頻繁，是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具，對於多語內容的辨識已經有一定水準（不過台灣常用的台語，還是有侷限），這部分大家可以實際試試看即可。
而「專有名詞」的部分，例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢，可以製作一份「專有名詞表」，在AI要轉錄前，先提供AI，請其根據這份「專有名詞表」來轉錄，往往就可以有很好的效果。
以前面提到的Google NotebookLM為例，我們可以先新增一份專有名詞對照表。
以Google NotebookLM為例，再請AI轉錄會議前，可以新增一份專有名詞對照表（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
接下來在轉錄時，請AI除了分析錄音檔案，也要對照專有名詞對照表，修改會議筆記內容，就能獲得很好的辨識效果，更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。
【Step4】應用「三段式會議摘要」
我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來，但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。
用AI摘要會議紀錄，不是要它幫你「記住全部」，而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要：
背景議題：這段討論是在處理什麼？
重點觀察：過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策？
行動建議：這段話最後導出了什麼事要做？有責任人與時限嗎？
你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容，並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據，確保摘要可以立即使用。
用AI摘要會議紀錄，三段式結構包括：背景議題、重點觀察、行動建議，最適合會議筆記與摘要（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
【Step5】從摘要轉譯為行動清單
會議中最常見的溝通語句是模糊的，例如：「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好？」。如果只是轉錄逐字稿，很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句，這時候可以請使用AI判讀以下三要素：
What：要完成什麼事？（如果能寫出具體項目與產出最佳）
Who：誰負責？（要寫上負責人，也要確保負責人知道自己要負責該項目）
When：什麼時候要完成？（最好有明確日期與時間）
示範指令：「請根據以下逐字稿，列出所有可辨識的任務，標示What（要完成什麼事？）／Who（誰負責？）／When（什麼時候要完成？），若有待確認的資訊請註記。」
【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性
每次會議後，我習慣以下流程（當作示範參考，但你可以搭配不同工具）：
會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字，確保內容完整。
將逐字稿餵給ChatGPT，依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。
核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具，並標注優先順序。
需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。
這個流程沒有一個步驟是全部交給AI，自己完全不動手，但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策，而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架，但也不會完全由AI主導，結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。
AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件
如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件，可使用以下指令：
你是一名「會議行動轉譯官」，任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出：1. 會議摘要（三段式：背景議題／重點觀察／行動建議）2. 任務清單（What／Who／When）3. Email草稿（以專業、精簡語氣撰寫，結尾請列出下一個檢視節點）。請在內容中善用條列，確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿：（貼上逐字稿）
AI會議筆記方法論反思與實踐
1. 重新定義「寫會議筆記」的價值
寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」，而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來，卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具，我們反而要重新調整焦點：不是把責任全部交給AI，而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。
當AI接手機械性的紀錄工作後，你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險，或是思考下一步策略。因此，你不再是敲鍵盤的人，而是提煉共識、設定優先順序的人。
2. 真正的效率來自「人機協同」
AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿，但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟，補上情境背景、利害關係、專業措辭，也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記，就能確保整個團隊朝正確方向前進。
3. 持續優化你的協作節奏
每個人面對的專案都不同，所以你需要跟AI溝通的專業術語，甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。
上面提供的指令是基本版，你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化，根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態，把每次會後郵件當成一次實驗：
這次的AI prompt是否清楚？
任務欄位拆解是否滿足需求？
專業用語分析是否正確？
如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。
AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
Q：AI工具這麼多，我該怎麼選擇？
解答：工具百百種，我們時間很有限，別去追求最好的工具，而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發：如果最需要節省聽打時間，專注於轉錄精準度；如果最在意資料安全，則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。
Q：AI轉錄的內容，直接使用會有風險嗎？
解答：會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用，容易造成誤解。我們仍需親自把關確認，再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡，才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。
Q：AI摘要會不會讓我變懶惰，不再思考？
解答：AI幫你完成機械性的紀錄工作後，你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略，而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者，而不是更懶惰的紀錄者，因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。
Q：如果講者口齒不清，AI轉錄還是會出錯怎麼辦？
解答：這是AI工具的極限，但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整：遇到轉錄不精準時，可以在會議中使用「段落即時總結」技巧：由我主動複述「我確認一下，您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識，並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。
節錄自：創意市集出版《高效職場生存法圖解：工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》／趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著
推薦閱讀：
NotebookLM生成簡報、資訊圖表功能登場！實用技巧盤點
NotebookLM簡報怎麼修改？5招編輯方法實測，轉PPTX、線上改都行
會議記錄=逐字稿？專業會議紀錄只記3項重點｜寫法技巧、範本一次看
會議紀錄用AI怎麼做？會議逐字稿如何整理？｜AI語音轉逐字稿教學
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！