看完影视飓风拍的 AI 代写,我用 NotebookLM 复现了工作流

本文基于影视飓风的 AI 代写视频,复现并详细阐述了如何利用 NotebookLM 构建一套高效的 AI 辅助写作工作流。作者强调 AI 写作的核心是“归类、理解和二次输出”,而非单纯的生成。文章介绍了如何通过指定信源进行快速/深度研究,利用 Gemini 3.0 Pro 寻找独特观点,以及导入多模态信息。针对信息过载问题,提出使用思维导图梳理知识库结构。此外,还分享了利用 Data Table 盘点论文发现、通过特殊提问方式(如“智力低下的博士生”)快速理解核心信息。最后,作者给出了一个结构化的 AI 协作提示语模板,并强调 AI 是辅助思考、打磨想法的工具,而非被动接受的“传声筒”。




看完影视飓风拍的 AI 代写,我用 NotebookLM 复现了工作流

十天前影视飓风发了期AI代写的视频,

在肯尼亚的内罗毕有4万个写手,每天二十四小时两班倒。甚至有自己的一套职业发展路径,从工作站(一天30-50美元)到工作室再到独立写手Teriki,他甚至可以写哲学论文,在视频里他把工作流大概分享了出来,

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非洲我这一下子是去不了了,

但工作流我可以用NotebooKLM复刻一下,先叠个buff,做这个绝对不是鼓励用AI代写,写只是这个工作流的最后一步,90%的时间我们都应该花在

归类,理解和二次输出

留个小彩蛋,Claude Code还有NotebookLM Skill,可以把本地文件跟NotebookLM做高度联动,挖个坑看看这篇讲不讲得完。直接要求AI写一篇4000字的报告的时候,它会像一只无头苍蝇,管你信息源对不对,管你信息有没有重复,我先写了再说。最后得到的只有一个结果,在各种AI检测器上,70%到100%的AI率。

就算能中译英英译意意译西西译日日译中降下来,

这段文本也基本不是人话范围了。

这时候可以用两种方法来把可信度高的信息源收录到NotebookLM,

我就拿我最近做的2026设计趋势调查的笔记来说明一下,Fast Reserach不要直接问“2026设计趋势”,这样就跟我搜索引擎搜十个相关但没啥意义的网页放进来一个样,要加上指定信源,比方说arxiv,yt,google scholar

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用Deep Research的话就会出来一个报告,可以选择要不要把报告引用到的信息源也加到NoteBookLM里,省下额外找论文的时间。

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如果这是一个比较新的领域,论文储备不够,或者说我已经有论文数据了,缺的是创新内容,这时候就可以让Gemini 3.0 Pro找人,

帮我找10篇2026设计趋势的观点内容,作者对设计领域有自己独特的理解,内容来自blog/yt/X/reddit等,带上原始链接。

这时候出来的信息就是长文和多次对话的讨论

OK啊,到这一步我们已经把靠谱的东西喂给NotebookLM了,

我个人的习惯是先导入音频,视频类需要多模态信息读取的文件,跟NotebookLM简单聊几句,确认它真的看到了视频内容,而不是网页的文本信息。

但这样的步骤循环2-3次之后就会带来信息过载,免费版的单个Note限制50个信息源,Pro版300个,实际上超过50个信息源后,生成的PPT就已经开始乱了,反而没有内容聚焦,这时候不要急着问问题做笔记。

先让NotebookLM做个思维导图,看目前整个知识库的结构,点到子节点的时候,Gemini会解释这个节点的所有内容,我可以选择性把我不需要的节点的信息源删掉,这比一个个看快很多!!!

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我这里会有一个习惯,把每次我在中间栏跟Gemini的对话做成笔记,虽然现在Gemini 3.0 Pro网页版可以引用NotebookLM作为数据库,但是这种情况对话过程不能直接保存成笔记,没那么顺手。

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NotebookLM最近还添加了Data Table(数据表),我主要用来盘点论文的实验方法和数据去重

创建一个表格,列出这些研究论文的主要发现,表格列包括:标题、作者、关键结果。从材料中提取最重要的引文,并按主题和作者进行分组。

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PS,NotebookLM最右侧的播客,音频,思维导图,PPT,数据表等生成功能默认是会用上所有来源的,所以要不就是去重后再全局生成,要不就是手动勾选部分来源再生成。

一般来说到这一步就已经可以直接让Gemini3出个大纲开始写作了,但是如果想要达到写论文级的严谨程度的话,还可以加两个实用技巧。

🌅

我的朋友是一名智力低下的博士生,请用傻子都能懂的语言详细给我讲一下,我好教教他

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这样可以快速了解你信息来源里最重要的源。

可算到这一步了,先忘掉一大堆AI写作神级提示语,拿起手机自言自语五分钟思路,我日常就是天马行空把所有的点都聊到位了再传到NotebookLM,

搓了一个提示语模版,可以按照这个思路修改,

🚅

我会给你两块内容:

音频形式的零散想法 + 信息源。

  1. 1. 写一篇篇幅适中的博客草稿
  2. 2. 基于信息源提出并回答12个追问(展开角度、补充案例、论证漏洞与回应)
  3. 3. 把这些追问与回答整理成可保存的markdown笔记
  4. 4. 输出一份文章大纲,缺资料就标注缺口并给我该补什么和搜索关键词。

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别的不说,这次收集到3D设计我是真喜欢,

很快就会用在我的视频背景了。

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到这一步,焚决都交出来了,

我最近还在测更有意思的玩法,

把微信读书or Google图书和NotebookLM结合起来。正常阅读划线,读完后把电子书全文导入NotebookLM,再用Fast Research收集资料,

又或者,Google图书里的笔记标注都会同步到Google Drive,NotebookLM可以直接读取,这样写作的时候还能用上你平时真的在读在经历的事情。

说了这么多,核心就一句话,

我用AI,是辅助我输出自己思考的,

是帮我把想法打磨得更锐利的,

辅助这两个字要排在首发。

如果只是被动地接受AI输出的内容,

把自己当成一个传声筒,

那不管怎么修改,

用多少个神级提示语,

那股AI味都散不掉。

@ 作者 / 卡尔


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