NotebookLM筆記術: 打造你的AI「第二大腦」

作者： 洪錦魁  

出版社：深智數位  

出版日期：2026/03/10

語言：繁體中文

規格：平裝 / 304頁 / 23 x 17 x 1.52 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版

出版地：中國台灣

（页面参数仅供参考，具体以实物为准）

內容簡介

NotebookLM筆記術

打造你的AI「第二大腦」

★☆★ 從「抄重點」走向「理解與輸出」 ★☆★

★☆★ 多來源整合 x 提問思考 x 知識累積 ★☆★

★☆★ 學生、教師、上班族、研究者都適用 ★☆★

★☆★ 不是功能教學，而是完整思考流程 ★☆★

★☆★ 真正的「第二大腦」，不是替你想，而是陪你想 ★☆★

◎ 書籍核心定位

這不僅僅是一本功能操作說明書。

更是一套在 AI 時代，重新設計「理解與輸出流程」的筆記方法。

當多數人還在問：「AI 會不會取代我」？本書教你的是：「如何讓 AI 成為你的第二大腦，而不是你的代勞者」。

◎ 這本書在解決什麼問題

☆ 抄了很多重點，卻說不出重點。

☆ 資料很多，卻無法整合。

☆ PDF 一直存著，卻沒有真正讀完。

☆ 會議紀錄很多，卻無法回顧決策脈絡。

☆ 做了很多報告，但知識沒有累積下來。

本書從「傳統筆記為何失效」談起，帶你建立一套完整流程：

☆ 多來源整合 → 提問釐清 → 結構形成 → 成果輸出 → 長期累積

◎ 與市面NotebookLM書籍差異

本書不是教你「按哪個按鈕」，而是教你：

☆ 為什麼來源順序會影響理解。

☆ 為什麼不該追求結論。

☆ 為什麼多來源不會亂，問題才會亂。

☆ 為什麼工作室不能一開始就用。

☆ 為什麼記事才是知識真正開始累積的地方。

這是一本「思考流程設計書」，不是功能列表手冊。

◎ 三大讀者族群

★ 學生

☆ 考前複習 Notebook 建立。

☆ 小論文與專題整理流程。

☆ 減少死背，提高理解效率。

☆ 用學習卡與測驗檢核理解深度。

★ 教師

☆ 快速建立課程結構。

☆ 教材整合與影片摘要。

☆ 形成性評量設計。

☆ 用資訊圖表強化教學視覺化。

★ 上班族

☆ 會議紀錄自動整理。

☆ 企劃決策脈絡保存。

☆ 建立可回顧的工作經驗庫。

☆ 建立長期可成長的知識系統。

◎ 本書實戰特色

☆ 示範建立完整研究型 Notebook。

☆ 示範處理長 PDF。

☆ 示範多來源整合（PDF + 圖片 + 影片 + 網站）。

☆ 示範會議決策整理。

☆ 示範跨 Notebook 比較與觀點整理。

☆ 示範從 Fast Research 到 Deep Research 的完整流程。

每一章都有：

★ 情境問題

★ 操作示範

★ 思考拆解

★ 使用判斷

◎ 本書的核心價值

真正的第二大腦：

☆ 不是幫你想，而是讓你想得更清楚。

☆ 不是讓 AI 代替你閱讀，而是讓你有能力理解複雜資料。

☆ 不是替你生成內容，而是幫你把理解轉為可輸出的成果。

作者介紹

洪錦魁

畢業於明志工專（現今明志科技大學），跳級留學美國University of Mississippi計算機系研究所。

2023~2025年連續3年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來獲選的電

腦書籍作者。也是一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家，下列是他在各時期的代表作品。

目錄

▌第1 章　為什麼傳統筆記已經不夠用

1-1 為什麼「抄重點」無法真正幫助理解

1-2 AI 時代的筆記 - 從「記錄 → 理解 → 輸出」

1-3 NotebookLM 在學習與工作中的角色定位

▌第2 章　NotebookLM 快速上手與基本設定

2-1 NotebookLM 可以做什麼、不適合做什麼

2-2 建立「筆記（Notebook）」

2-2-1 建立 Notebook 的關鍵原則

2-2-2 教育場景常見的 Notebook 主題

2-2-3 企業場景常見的 Notebook 主題

2-3 進階版本差異說明

▌第3 章　多來源資料整合把「零散資訊」變成知識

3-1 可加入的資料來源與支援格式總覽

3-2 PDF、谷歌文件、簡報的整理方式

3-3 圖形與圖像資料的應用（截圖、流程圖、照片）

3-4 YT、會議紀錄、錄音資料的應用

3-5 來源命名與分類技巧（避免混亂）

▌第4 章　如何準備「適合 AI 理解」的資料

4-1 為什麼資料順序會影響回答品質

4-2 長文件 vs 多文件的整理策略

4-3 教材、論文、企劃文件的差異化處理

▌第5 章　提問技巧 - 問得好筆記才有價值

5-1 問題型、摘要型、比較型提問

5-2 如何讓 NotebookLM 幫你「想清楚」

5-3 避免得到空泛答案的提問原則

▌第6 章　NotebookLM 視窗操作環境

6-1 認識NotebookLM 入口視窗平台

6-1-1 NotebookLM 入口視窗

6-1-2 筆記本的存取權限 – Reader/Owner

6-1-3 設定

6-1-4 何時建立新 Notebook、何時進入既有 Notebook

6-1-5 入口視窗畫面與後續工作流程的關係

6-1-6 從入口視窗到內部視窗

6-2 NotebookLM 內部視窗架構概覽

6-3 來源區 - 理解的地基

6-3-1 基礎觀念

6-3-2 來源區窗格

6-3-3 點選來源檔案後的閱讀畫面與其意義

6-4 對話區 - 思考正在發生的地方

6-5 引用與可信度索引提示 - 讓回答可被驗證

6-6 工作室在視窗畫面中的角色

6-6-1 工作室的角色與定位 - 為什麼不是一開始就用

6-6-2 是否先使用對話，會如何影響工作室的輸出結果

6-7 視窗配置與使用情境的對應關係

6-8 本章小結 - 看懂畫面，就是看懂流程

▌第7 章　實戰建立NotebookLM 知識庫- 以「AI 在教育研究中的應用與影響」為例

7-1 本章案例說明 - 知識庫要回答什麼問題？

7-2 建立 Notebook 與上傳研究來源

7-3 錯誤示範 - 標題相似，卻不該放在同一本 Notebook

7-4 來源上傳順序與研究脈絡 - 技術層與使用層的差異

7-4-1 觀念釐清 - 技術層不看順序，使用層會形成脈絡

7-4-2 實務示範 - 本章五個研究來源的建議上傳順序

7-4-3 建立 Notebook -「 AI 在教育研究中的應用與影響」

7-5 補充來源 - Deep Research 與網路搜尋的使用判斷

7-6 建立研究脈絡

7-6-1 摘要型研究提問 - 為什麼不該追求結論

7-6-2 對話實作

7-6-3 認識回應的「索引編號」

7-6-4 認識「儲存至記事」

7-6-5 實際輸入後的回應解讀 - 如何判斷研究脈絡是否站穩

7-6-6 解讀 NotebookLM 的回應內容

7-7 深化研究對話與判斷 - 從比較提問到研究總結

7-7-1 深化對話：比較與研究型提問（對話實例二）

7-7-2 對話實作

7-7-3 研究者如何總結 NotebookLM 的回應 - 從比較結果到研究立場

7-8 儲存至記事 - 為研究歷程定錨，而不是為結果存檔

7-8-1 儲存記事 - Notebook 的定錨點

7-8-2 實作 - 儲存至記事

▌第8 章　NotebookLM 的應用 - 長文件應用場景

8-1 那份你一直沒打開的 PDF

8-2 先不急著讀，先把這份PDF 交給NotebookLM

8-3 上傳「原子習慣的力量.pdf」

8-4 角色導向閱讀

8-4-1 教師 - 以「教學結構」為核心的角色閱讀

8-4-2 學生 - 以「學習目標」為核心的角色閱讀

8-4-3 企業員工 - 以「行動判斷」為核心的角色閱讀

8-5 本章小結 - 你不需要讀完，才算開始

▌第9 章　NotebookLM 的應用- 多來源知識庫的建立

9-1 為什麼真正的知識庫，一定是「多來源」

9-2 圖片作為來源 - 當重點其實藏在畫面裡

9-2-1 為什麼圖片適合作為知識庫來源？

9-2-2 應用場景 - 教師的教材圖片與教學示意圖

9-2-3 應用場景 - 學生的筆記圖片與課堂紀錄

9-2-4 應用場景 - 企業工作中的截圖與操作畫面

9-2-5 小結 - 圖片不是裝飾，而是理解本身

9-3 YT作為來源 - 當知識是被「說出來」的

9-3-1 為什麼影片是重要的知識來源？

9-3-2 應用場景 - 學生的補充學習

9-3-3 應用場景 - 企業內部訓練影片

9-3-4 小結 - 讓影片成為可整理、可比對的知識來源

9-4 網站網址作為來源 - 當資訊一直在更新

9-4-1 為什麼網站不能只靠書籤？

9-4-2 應用場景 - 教師與研究者的資料整理

9-4-3 應用場景 - 企業資訊的持續追蹤與整理

9-4-4 如何在 NotebookLM 中實作 + 實例提問方式

9-4-5 小結 - 把動態資訊，變成可理解的脈絡

9-5 把不同來源放在同一個 Notebook，會不會亂

9-5-1 多來源本身，不會造成混亂

9-5-2 什麼情況下，多來源是「加分」

9-5-3 為什麼「問題一致」這麼重要

9-5-4 多來源真正發揮作用的時刻

9-5-5 小結 - 先對齊問題，再談來源

9-6 本章小結 - 來源不是越多越好，而是各司其職

▌第10 章　NotebookLM 的來源探索與研究模式

10-1 什麼時候該用「來源探索」？先看你手上有沒有資料

10-1-1 NotebookLM 中的來源探索位置示意

10-1-2 來源探索在 NotebookLM 中的使用時機

10-2 來源探索的入口 - 網路與雲端硬碟

10-3 快速研究（Fast Research）- 快速探索的起點

10-3-1 Fast Research 的定位與使用時機

10-3-2 Fast Research 的實際應用實例

10-3-3 企業導入新工具前的「快速可行性判斷」

10-4 深度研究（Deep Research） - 深入探索與系統分析

10-4-1 Deep Research 的定位與 Fast Research 的差異

10-4-2 Deep Research 的工作原理與研究流程

10-4-3 適合使用 Deep Research 的情境

10-4-4 深度研究實作 - 生成式 AI 真的會影響我的工作嗎

▌第11 章　記事 - 把一次理解，變成長期可用的知識

11-1 為什麼對話不會留下，記事才會留下

11-2 什麼內容「值得」存成記事

11-3 記事怎麼命名，決定你會不會再用它

11-4 從「儲存至記事」到「主動新增記事」

11-5 本章總結 - 記事，連接理解與產出的關鍵層

▌第12 章　工作室 - 把準備好的來源，轉化為實際成果

12-1 什麼是工作室？九種成果，而不是九個工具

12-2 從來源到成果 - 工作室的基本運作邏輯

12-3 第一類成果 -「 摘要型產出」

12-4 第二類成果 -「 結構化理解產出」

12-5 第三類成果 -「 說明與展示型產出」

12-6 第四類成果 -「 分析與整理型產出」

12-7 第五類成果 -「 檢核與回饋型產出」

12-8 如何選對功能？從「我要交什麼」開始

12-9 為什麼有些工作室功能有「筆」

12-10 本章小結 - 工作室，是成果真正開始出現的地方

▌第13 章　學生應用 - 考試、報告與專題整理

13-1 考前複習 Notebook 的建立方式

13-1-1 生成式AI 考前複習Notebook

13-1-2 語音摘要 - 情境是零碎時間很多，卻很難再坐下來讀書

13-1-3 影片摘要 - 快速回顧重點章節

13-1-4 用心智圖整理整科的概念結構

13-1-5 小結：考前複習關鍵轉換

13-2 小論文與報告的整理流程

13-2-1 生成式AI 專題Notebook

13-2-2 用「報告」功能整理多來源資料

13-2-3 用「資訊圖表」釐清論點與架構

13-2-4 避免「拼貼式寫作」的關鍵轉換

13-2-5 應用結論 - 報告整理的核心價值

13-3 減少死背，提高理解效率

13-3-1 生成式AI 理解檢核Notebook

13-3-2 用「學習卡」功能整理關鍵概念

13-3-3 用「測驗」檢查是否真的理解

▌第14 章　教學設計應用 - 教材、講義與備課

14-1 課程內容快速整理

14-1-1 資訊科技概論Notebook

14-1-2 用心智圖建立課程整體結構

14-1-3 用語音摘要快速熟悉新教材

14-2 講義、測驗與補充教材生成

14-2-1 用「簡報」快速生成教學投影片

14-2-2 用學習卡設計重點講義

14-2-3 用測驗做形成性評量 - 不是考試

14-3 教學備課的 AI 協作模式

14-3-1 資訊科技概論_ 含影片Notebook

14-3-2 用影片摘要快速吸收外部教學資源

14-3-3 資訊圖表 - 把外部教學資源轉為可視化教具

▌第15 章　上班族應用 - 會議、企劃與知識管理

15-1 會議紀錄自動整理

15-1-1 會議決策整理Notebook

15-1-2 用語音摘要快速掌握會議重點

15-1-3 用報告整理多場會議的決策脈絡

15-2 企劃資料與決策脈絡保存

15-2-1 企劃決策整理Notebook

15-2-2 用資料表整理方案比較

15-2-3 用資訊圖表呈現決策重點

15-3 建立「可回顧」的工作筆記

15-3-1 工作經驗回顧Notebook

15-3-2 用報告累積工作經驗

15-3-3 用測驗檢查是否真的理解流程

▌第16 章　研究者與長期學習者的知識庫建構

16-1 為什麼需要為「長期學習」設計 Notebook

16-2 主題型 Notebook 的設計原則

16-3 長期累積與更新的實用策略

16-4 避免筆記越多越亂的三個關鍵

16-5 本章小結 - 建立可成長的知識系統

▌第17 章　跨 Notebook 思考 - 把知識連起來

17-1 多本 Notebook 的搭配方式

17-2 比較、歸納與觀點整理

17-3 建立自己的「第二大腦」