教学、研究、导师、面试#NotebookLM 的使用案例

最近的一次NotebookLM使用，是在课堂上，给学生讲解什么是vibe coding，我把YC的一场vibecoding演讲做成了视频概览，让学生用最短的时间来了解vibe coding。

视频概览可以作为课堂上的ppt和老师讲解的替代品，人类老师可以更多的花时间针对性、1v1辅导学生。

在日常生活和工作中，NotebookLM还有哪些用法？

1 / 研究剧情

来源：www.xda-developers.com/using-notebooklm-to-watch-a-show

• 作者使用 AI 驱动的研究助理 NotebookLM 来“观看”节目“女王的策略”，而无需实际观看。
• NotebookLM 的Source功能使作者能够通过上传剧集摘要和 YouTube链接来创建熟悉节目情节、人物和主题的个性化 AI。
• 使用提示生成节目的回顾、逐集细分、自定义音频概览、视觉概览、思维导图和时间线报告。
• 该实验成功地让作者了解了节目的情节、角色成长、主要转折点和整体叙事。
• 作者发现该实验是有效的，将来可能会再次使用，尤其是在短时间需要完整了解节目的情况下。

2 / AI导师

三个工具（NotebookLM、Perplexity 和 ChatGPT）整合到一个工作流程，来源：www.xda-developers.com/paired-notebooklm-with-chatgpt-and-perplexity

Perplexity 有助于快速找到可靠来源

需要一些可靠的资源上传到笔记本中。虽然已经有课堂幻灯片和自己的笔记，但有时想用最新的文章、教程或官方文档来补充笔记本。只需要发送一个提示，例如：

查找可靠的资源，解释面向对象编程的关键原则，包括封装、继承和多态性。提供文章、教程或论文的链接，并提供清晰的示例和解释。

虽然 Perplexity 基本上回答了作者的问题，但还是立即从“答案”选项卡切换到“来源”选项卡，该选项卡列出了 AI 用来查找该答案的所有来源。现在，只需将它找到的来源导入到 NotebookLM 笔记本中即可。

NotebookLM 帮助理解一切

如果您熟悉 NotebookLM，您可能知道它最大的优势在于其基于数据源的生成。

这实际上意味着它只从你上传的文档中提取信息，这使得它对你的研究来说非常可靠。然而，当准备考试或尝试学习新知识时，有时会因为刚刚阅读的NotebookLM 的回复而产生新的问题。当然，这些问题并不总是能在用户上传的资料中得到直接解答。而且由于 NotebookLM 只提取用户提供的内容，它无法帮助我探索更远的内容。

ChatGPT的学习模式

这时 ChatGPT 就派上用场了。我们把 NotebookLM 的回复原封不动地粘贴过来，然后让 ChatGPT 深入探究或进一步阐明概念。有时，让它提供现实世界的例子、其他解释，甚至帮忙把这个想法与正在研究的其他主题联系起来。

ChatGPT 最新的学习模式也彻底改变了这一工作流程。它旨在通过交互式讲解、测验和分步演练，帮助像学习者理解复杂的内容。当将 NotebookLM 的输出结果连同问题一起输入到学习模式中时，学习模式可以将内容分解成易于管理的模块，甚至测试用户的理解程度。

3 / 面试模拟

www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1h1dwhb/use_case_suggestion_interview_prep

有reddit用户分享到自己用于找工作的面试模拟，NotebookLM用于面试准备：

• 功能：分析简历/JD/工作样本，生成定制化面试答案，关联多文档信息。
• 用法：
  1. 模拟面试：生成与JD匹配的深度回答（含具体案例）。
  2. 查漏补缺：对比JD提炼技能差距，提供经验映射建议。

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以上是NotebookLM的使用案例，欢迎留言分享你的使用心得/案例~~

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