電腦玩物

讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

2026-02-28T20:39:00.001+08:00

應該很多朋友跟我一樣，會利用 Google 的 NotebookLM 這個工具，來建立自己的學習資料庫、培養自己的學習助手。

我在之前那篇「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」文章中分享過：我如何在一個一個不同的 NotebookLM 裡面，打造個人不同主題的知識庫流程。

而這樣累積出來的結果，最後幫我建立的不只是一個一個資料庫，而是訓練出我個人的「學習教練」：

有一個是親子教養教練
有一個是個人健康教練
也可以有工作流程、寫作、專案管理的教練

每個教練背後，都有我輸入的各種「覺得有價值、真的有幫助」的資料素材；我會透過跟每個教練討論，整理出這個主題的學習方法、我的個人目標、我的行動原則，重新匯入資料庫，訓練這個 AI 助理愈來愈符合我的需求。

所以我可以在不同 NotebookLM 教練下面，提出各種生活與工作上遇到的問題。

例如過完年之後體脂上升了，要怎麼解決？我就回到 NotebookLM 問一下我的個人健康教練，它會從之前學到的資料庫，並且透過我們討論過的「我的個人目標、行動原則」，幫我分析出過年後重新訓練體質的有效計畫。

但 NotebookLM 最關鍵的瓶頸不是 AI，而是資料庫「還缺什麼」

不過 NotebookLM 很關鍵的一點在於：資料本身的品質、深度、完整性。

例如我有一個親子教養教練 NotebookLM，可是隨著小孩年紀不斷變化，可能我之前整理的「幼兒時期」資料，到了「小學階段」就需要補充新的材料。

那怎麼辦？

我這邊分享一個我常常使用的簡單有效技巧：

讓 NotebookLM 在回答之後，順便告訴我：它覺得資料庫還缺什麼。

我怎麼做：提問最後多加一句話，讓 AI 列出「資料庫缺口清單」

當我在 NotebookLM 的資料庫詢問問題時，我常常會在問題指令的結尾，多加上一句：

「最後你可不可以幫我列出：在解決這個問題的過程中，你發現資料庫中尚不足的資料？提供我未來輸入資料庫的建議。」

這句話的效果是：NotebookLM 在「解題」的同時，也會幫我做一次「資料庫健檢」，然後提供我接下來找資料匯入的具體方向。

真實案例：我問親子教練「8～9 歲陪伴策略」，它順便幫我指出還缺乏的資料

這是我最近的一個真實應用案例。

我來到 NotebookLM 裡建立的親子教養教練，問它：

針對 8、9 歲小孩這個階段的陪伴策略
我希望理解這個年紀孩子在「生理成長」上，科學研究已經發現哪些限制，避免我誤解孩子
而我在問題的結尾，請它列出它在研究過程中發現「資料庫不足的資料」。

於是它在回答最後跟我說：

目前資料庫中確實大多是心理層面的材料
但對於「生長階段／發展限制」這塊，確實可以強化
它還很具體列出：可以去研究像皮亞傑、艾瑞克森這些不同年齡兒童心理與發展里程碑的方向。

有了這麼具體的建議，我就可以直接複製它給我的關鍵字與研究方向，接著做下一步：讓 NotebookLM 用內建研究工具，把缺口補起來。

下一步：用 Fast Research / Deep Research 補資料，讓教練越用越強

我會進一步利用 NotebookLM 內建的研究功能，直接幫我上網找資料、分析研究，然後再把找到的結果匯入資料庫。

Fast Research：快又精準、用來補「素材」

Fast Research 的核心功能就是：透過 AI 分析研究，找到一些跟我的提問相關的文章，讓我更快把需要的素材匯入資料庫。

Deep Research：更完整，直接產出「研究報告」用來補「結論」

Deep Research 則更進一步：它會去找到更大量的文章，摘要整理研究這些文章，寫成一篇統整研究報告。

Deep Research 我可以只匯入這份研究報告，讓資料庫：更精準有效，但又減少雜訊，不會太雜亂。我也可以連帶把研究報告背後的參考資料一起匯入資料庫，保留追溯來源的彈性。

讓你的 NotebookLM 進入一個正向循環：越用越完整、越問越深入

這樣一來，我的資料庫就能快速補足原本建立過程中還缺少的面向。

最後會變成一個我很喜歡的循環：

我在 NotebookLM 問問題
AI 回答完，順便告訴我：資料庫缺什麼
我用 Fast / Deep Research 補齊缺口
我把新資料匯入資料庫
下一次再問，答案更準、更貼近我需要的行動

延伸技巧：我會「命令 AI 先整理」再回存，甚至刪掉雜訊

很多朋友可能只是把資料匯入 NotebookLM 而已。但我自己非常在意：AI 工作流程不能有太多雜訊。

所以我往往會透過提問，讓 AI 把雜亂資料整理成更有效的筆記，再把這些筆記匯回左邊的來源資料庫。

當我擁有更精準的筆記之後，我甚至會把第一階段匯入的雜訊刪掉，想辦法讓左邊的資料庫保持最嚴謹、最精準有效的狀態。

這樣 NotebookLM 教練就會提供更有效的回答。具體做法可參考：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

上述實際使用經驗，提供給需要的朋友參考。

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2026/1 最新著作上市，歡迎支持：《高效職場生存法圖解》

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整）

NotebookLM 推出內建簡報修改功能，用 AI 微調簡報中錯誤文字、圖像

2026-02-21T21:45:00.000+08:00

台灣農曆過年期間， Google NotebookLM 推出了一個很有用的更新：「可以透過 AI 指令，單獨修改簡報某一頁的內容」。之前 NotebookLM 生成簡報的功能廣受好評，例如我建立一個法規資料庫，可以快速用 AI 生成圖文並茂的法規說明簡報。

延伸閱讀：

除了運用在工作中，我也大量利用 NotebookLM 去處理孩子的學校教材，生成有趣的圖文簡報，讓小孩更容易複習、吸收課業內容。（延伸參考：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通）

NotebookLM 一口氣生成的簡報，透過正確的工作流程，其實已經有很高的準確性（參考：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補），不過還是會出現某幾頁內容可能有文字錯誤，或是還不滿意之處，之前要修改比較麻煩。

而現在（2026/2/21）， Google NotebookLM 對所有用戶（包含免費用戶）開放了「簡報單頁修改功能」，已經生成的簡報，可以單獨針對其中幾頁進行「批次修改」，在維持原本簡報的完整性、一致性的情況下，透過 AI 指令就能快速修改簡報內容，而且簡報不會因此被改得亂七八糟，只會修改你指定要改的部分。

即使你是免費用戶，都可以在 NotebookLM 中打開已經製作好的簡報，看看有沒有出現「修改」的按鈕，如果出現，就代表已經獲得了更新。

如果還沒看到，只要再等待一下，因為這個功能已經確定會對所有免費用戶推出。

當要修改簡報時，可以切換到要修改的那一頁，這時候可以看到下方有「變更投影片」的指令區，輸入想要修改的指令即可。

雖然是用 AI 對話的方式修改簡報，但只要明確說出想要修改的地方，例如「把上方標題的某某文字，改成某某文字」，不用太複雜，這時候：

NotebookLM 預設就會保留其他簡報內容、版面，只修改我們指定修改的部分。

而且，還可以進行「批次微調」。

可以一次先下好多頁簡報的修改指令，利用下面我設計給孩子看的複習簡報，其中有兩頁的小錯誤，我只要單獨切換到這兩頁，下好修改指令（說明修改之處）。

接著按下「生成簡報」，就會單獨修改這兩處內容，保留其他內容，重新生成一份完整簡報，提供下載。

這個修改功能，讓 NotebookLM 簡報更加實用，非常值得試試看。

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我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026-02-13T13:37:00.005+08:00

這篇文章想要跟你分享，父母不一定要變成追上所有 AI 工具的專家，不一定要會寫很厲害的指令程式，也能用最簡單但有效的方式，讓 AI 成為親子生活中最有效的助手，並且 AI 不會取代父母，也不會變成另外一種只是增加螢幕時間的遊戲，而是成為親子之間的好夥伴：

AI 是把親子生活的困難，轉成可做出成果的流程：更有趣的複習、把真實生活遊戲化、把孩子說不出的想法引導出來、把父母卡住的情緒拉回可溝通狀態。

從生成式 AI 工具出現後，除了工作應用，我在生活中最常拿來解決的任務場景，就是親子相關的專案。從讓 AI 模擬學校考卷出練習題，到設計讓小孩更樂於複習的知識圖卡，或是和孩子一起設計一些增加親子樂趣的小遊戲，還有研究各種跟小孩有關的健康、教養知識，以及親子旅行中的各種導遊應用。

今天這篇文章，我要整理這兩三年來實際長期使用的 AI 應用案例，跟大家分享。

我們真正每天面對的，其實不是「AI 又有什麼更新，又有什麼好玩的工具」，而是那些生活中的真實課題，以及怎麼用 AI 協助我們解決這些課題：

這週要小考，重複的練習讓孩子沒有了學習動力？
孩子想要更多玩樂，卻又不知道可以玩什麼？
想讓孩子體驗 AI ，但更要體驗真實生活的樂趣？

在這樣的生活裡，AI 對父母的價值，往往不是「再多裝一個 App、多玩一個工具」，而是我們能不能因為有了 AI，而多做出一些「以前做不到，或做起來很吃力」的真實生活中的親子成果，例如讓 AI 協助規劃一場實境解謎生日派對、一套真的貼近學校考題的練習卷、一本用孩子的日記與喜好角色做成的旅途日記繪本。

接下來，就讓我分享這些在我實際生活中，反覆實踐過的親子 AI 應用案例，你會發現：

不是「用 AI 陪小孩」，而是「用 AI 讓父母成為孩子更喜歡的父母」。
最難的不是用 AI 做教材，而是用 AI 去「產生學習動機」。
你也可以善用 AI ，在真實世界創造更多的互動。

01.轉移孩子看遊戲短影音的注意力：不如和孩子一起討論，用 AI 設計孩子喜愛的網頁小遊戲

Google Gemini 結合內建的 Canvas，可以設計出直接使用的網頁小程式。例如我之前用這個方式，製作出把 NotebookLM 的簡報 PDF 拆解成 Powerpoint 的小工具。（參考：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

有時候當孩子覺得無聊，只想看手機短影音打發時間時，我會利用上面這個功能，設計一些單純的小遊戲，做為親子互動時間的調劑。不過我不會單純只是做遊戲給孩子玩，而是在這個過程跟孩子一起討論，讓孩子「出主意」，看看他希望遊戲要怎麼設計才好玩，然後交給 AI 做出遊戲功能，享受自己設計玩法的過程，也享受遊戲樂趣。

例如孩子喜歡下圍棋，我就讓 AI 做一個簡單的圍棋小遊戲，即使沒有帶著圍棋道具，也隨時可以上線玩。

你是網頁工具的開發者，設計一個可以讓我和小孩在電腦上下圍棋的線上工具。請一步一步設計，我們需要一個完整的圍棋棋盤，但可以選擇 9 路、13 路、19 路的大小，可以讓兩人輪流下黑子、白子，並且棋盤上會一直保持目前戰況，直到遊戲結束，或是按下開始新一輪遊戲。

這時候，我會問問孩子，你覺得加上什麼功能會更好玩？孩子說：希望可以跟電腦對戰、希望吃子時有特效等等，我們就一起追問 AI ，把一個一個功能加上去。

最後做出一個小孩也樂在其中，過程中還有一起思考的圍棋小遊戲。

因為 Gemini 的便利與即時生成且能預覽的能力，我們可以跟孩子一起討論，享受設計遊戲的過程和遊戲本身，這是很棒的親子互動時間。

而且 Gemini 的 Canvas 在生成網頁程式後，右下方還有一個「新增 Gemini 功能」，按下按鈕，會自動幫這個程式生成一個 AI 助手。

例如這個我和孩子一起設計的圍棋小遊戲助手，就是可以簡單指導圍棋規則與基本策略的 AI 小老師。

02.善用 3C 脫離 3C ：用 AI 把真實生活遊戲化，設計互動實境解謎遊戲

有時候希望讓孩子不要只是盯個螢幕，雖然 3C 裡的遊戲確實好玩，但真實世界中也有許多好玩的東西，只是要引起孩子興趣，還是需要遊戲化。

所以我常常會問 AI ：「怎麼把我們目前身處的場景、隨手可得的物品，轉換成可以立即親子互動遊玩的真實世界小遊戲（而非螢幕裡的遊戲）」。

我做過最大的一次嘗試，就是把自己家裡的多個場景，設計出要連闖六個關卡的實境解謎遊戲，做為小孩生日派對的闖關遊戲來玩。

我曾經在這篇文章「如何跟 AI 合作挑戰原本我不會做的事？我用 AI 設計實境解謎遊戲，案例分享」分享我的實際做法，而且後來我用同樣邏輯，反覆設計各種真實世界的互動小遊戲，做為親子時間的樂趣來源。

我會請 AI 先去研究其他人怎麼設計實境解謎遊戲，你可以想像成是讓 AI 助手先去學習。

等 AI 學會怎麼設計實境解謎遊戲後，我會提供他當前的場景、物品，請他開始根據前面學會的方法進行設計。

於是很快的，就會有一些精彩的謎題出現，我可以直接使用。

當然還可以利用 AI 繪圖工具，設計一些有趣的解謎圖像素材。

其實真實世界裡，也有許多有趣的桌遊、遊戲玩法，孩子也一樣可以樂在其中，只是我們不具備那麼多樣化的遊戲知識，這時候，我往往就會請出 AI 助手，請他給我一個當下立即可玩的遊戲建議。

03.針對做錯考卷，用 AI 設計遊戲化的間隔複習練習

孩子在寫考卷、功課時，出現一些寫錯的地方，我並不會苛責這些錯誤，而是希望鼓勵孩子，這正是可以知道自己還需要真正理解、還需要反覆練習的切入點。可是，如果只是反覆練習一樣的題目，可能孩子覺得無聊，也可能變成只是記得答案。

有了 AI ，我很常做的一件事情，就是把這些有出錯的題目、考卷收集起來，交給 AI ，請 AI 用有變化的、更有趣的方式重新出題，讓孩子用更好的方式複習。

例如很久之前我就寫過一篇分享，那時候孩子很不擅長寫一種英文填空題，於是我把學校他常常寫錯的題目考卷上傳給 AI ，請 AI 模仿這樣的出題方式，出類似的題目，讓小孩可以練習，結果效果非常好，也讓小孩快速學會。（延伸閱讀：一般人最好上手且有效的 ChatGPT 提問法，以生成英文練習題為例）

而在 Gemini 強化了圖像解析與繪製能力後，我更常把這些題目考卷，上傳到 Gemini 解析，然後傳換成小孩有興趣的延伸練習題。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

例如一個數學上的題目，先把寫錯的原題目上傳，然後讓 AI 用小孩喜愛的角色，重新出一個類似的題目，作為之後複習時的練習。

利用 AI 出的變化題目，加上孩子喜歡的元素，變成下次複習最好的教材。

還可以利用 Gemini 的 Canvas 設計一些簡單的互動問答遊戲，讓做錯的題目不再是負擔，反而變成有趣的練習。

而且設計一次成功後，下一次只要跟他說沿用之前的邏輯，針對「某些不熟的主題」再加強練習即可。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）

04.把原本小孩不感興趣的教材，連結小孩興趣的內容，用 AI 設計新教材

尤其有了 NotebookLM 之後，我可以在上面建立每一個科目的練習資料庫，除了把需要反覆練習的題目上傳，也可以把各種課本教材上傳，然後請 NotebookLM 的 AI 用更有趣的方式「演繹」成孩子更有興趣吸收的內容。

例如小孩讀完社會課本後，不確定是不是已經正確理解，可能有些太枯燥的地方會忍不住快速跳過。

於是我把課本中最重要的那幾頁內容上傳到 NotebookLM。

接著用 NotebookLM 的 AI 簡報功能，把課本內容重新「演繹」成小孩喜歡的寶可夢劇情，但裡面可以重新掌握與理解課本的重點。

（類似指令：用寶可夢呆火鱷風格，解釋「學校與我」單元的合作、競爭、服務團隊、學校規範、學生責任。）

這樣一來，小孩變得更樂於複習，甚至會主動問我有沒有新版本，還想再看一次。

AI 的優點之一，就是可以連結學習者感興趣的內容、連結應用的情境、連結要解決的問題，而不是只讓 AI 處理資料而已，更要讓 AI 去連結，創造出適合自己的教材，讓學習變成更有趣、更有效。

但是在這之前，如果要讓 AI 製作出更有效的教材，「簡化」的步驟也不可或缺。

例如我有一個 NotebookLM 資料庫，裡面可能有大量的國語學習素材，但要聚焦複習時，我會先讓 AI 整理出其中幾個單元的特定內容，先簡化成一份最精簡扼要的文字教材，然後回存到資料庫中。

然後請 AI 根據這份簡化過的文字重點教材，重新設計簡報、測驗，這樣可以「大量減少雜訊」，在學習上的效果更好。

可延伸參考我分享過的這個方法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

05.用AI繪製小孩喜歡、看得懂的重點複習知識圖卡

Gemini 3 Pro 強大的圖像繪製功能，我最常用在小孩日常學習的重點整理上，結合前面的 NotebookLM 資料庫， Gemini 可以讀取資料庫中的某個單元內容，梳理重點後，快速產出有小孩喜歡圖像的知識圖卡。（延伸閱讀：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁）

你是小學國語老師與繪圖高手，根據下面小孩不熟的知識，繪製手繪風格、寶可夢呆火鱷教學的心智圖圖片。

請根據下面重點一步一步繪製：
圖像化的解釋下面這首詩的意思，並說明小學生可能不懂的生字：

送別 王維
山中相送罷，
日暮掩柴扉。
春草明年綠，
王孫歸不歸？

這不只是用有趣的圖像呈現而已，而是讓 AI 根據小朋友熟悉的角色、場景、風格來解釋，小孩一看就懂，而且還很有興趣。（這就是我前面說的：連結）

當然，我會在這個過程，跟孩子一起解讀這張圖卡，用孩子聽得懂、有興趣的語言，也可以同時注意 AI 可能出現的小錯誤並及時更正。

推薦無論是老師還是父母，都應該這樣嘗試看看，讓教材跟孩子有興趣的東西連結，或許有更好的吸收效果。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

06.我如何利用AI，協助孩子的日記與作文

日記、作文，可能是現在小孩相對比較難跨過的一個關卡，這時候可以怎麼利用 AI 輔助呢？下面分享我的作法。

首先，我絕對不會讓 AI 直接生出一篇日記、作文，然後讓小孩照抄。

我的第一步，如果小孩的想法卡關，我嘗試用腦力激盪的方式，讓小孩慢慢自己從腦中挖掘出一些有趣、零散的內容。這時候我會利用錄音的方式，我最常用的是 Evernote 直接錄音轉文字，或是 ChatGPT 直接語音輸入辨識。（延伸閱讀：語音變成生產力：7 種 AI 語音轉文字工具應用情境與工作流程攻略）

這時候，我會當一個「採訪者」，讓小孩當「受訪者」，根據老師出的作文題目，採訪小孩說出目前腦中的想法，並且在過程中，適度反問他「為什麼？」「如何做？」「感覺怎樣？」，引導他倒出更多的想法。

於是，通常可以在完全不卡關的情況下，5分鐘內產出一份有各種雜亂想法的逐字稿。

想法很亂，我們把這些內容丟給 ChatGPT ，請他整理出裡面有共通的地方，給我們一個大綱建議，並且提供一些好點子（但不是現成內容或答案）。

下面是我採訪小孩後，我們討論出來的作文想法，請根據前面一段的作文結構、創意加分技巧，完成可以引導小孩開始有興趣寫作的大綱。請一步一步分析：

為了讓文字的大綱變成更有趣的參考，我又把這個大綱丟上 Gemini ，請他畫一個圖像版本。

不過來到這裡後，我會這樣跟孩子說：「你不用完全照著這個架構，把它當作參考，但你可以自由調整順序，如果你腦中有出現想寫的內容，就直接寫，想不到時就參考這個架構，給你啟發。」

後來，我也常常利用這樣的方式，跟孩子一起寫「真實生活中的日記」（不是老師的學校作業）。

當然孩子可以自己手寫、手繪會更好，但我想先聚焦在「孩子願意說出自己的感覺、想法，懂得形容」這件事情上，所以我利用同樣的語音日記方式，像是在旅行途中，跟孩子一起討論今天旅遊行程的記憶點，讓孩子說出自己的感覺，轉成一篇語音日記。

然後把語音日記上傳到 Gemini ，請他繪製成一張今天的旅行手帳，留下記憶，也讓孩子看到自己剛剛說出來的想法，其實可以變成這樣有趣的內容。

07.讓 AI 成為我的親子溝通輔導教練

親子溝通最困難的一點，是我們在情緒的當下，往往無法有效地採取最適當的溝通方式，而會採取彼此傷害的方式。但是冷靜下來很難，我覺得這時候有一個 AI 教練可以輔助，是不錯的。

不過，當然不是隨便問 AI ，就讓 AI 憑空給我任何親子建議或解答。

我的第一步，是先把我大量的親子相關閱讀學習筆記，上傳給 AI，讓 AI 也跟我一起學習，理解我的想法。（延伸閱讀：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧）

接著當遇到生活中的某些溝通難題時，我會聽聽看 AI 的建議，請他根據前面學習過的方法，針對現在一個新的事件，給我一些具體的溝通引導。

我們當然不用完全照做，但我覺得這個過程，可以讓我有一個冷靜下來、思考一下，想清楚再行動的空間，而這是親子溝通很需要的。

有時候 AI 的建議，也會啟發我一些更好的行動想法，並且如果我持續在一個討論串上討論這個問題， AI 也懂得參考前面的經驗，提供給我修正的方法與回答，就像一個真正的陪跑教練一樣。（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）

以上，就是我這兩三年來，最常在親子生活中使用的 AI 應用案例，提供大家參考。大致上的案例都符合下面這個流程：

先抓出真正的親子情境痛點（無聊、複習抗拒、寫作卡關、溝通失控）
把素材變成可用輸入（考卷拍照、課本頁、語音逐字、日記、自己的教養筆記）
用 AI 做「演繹」，而不是「直接代工」（變遊戲、變劇情、變圖卡、變互動、變闖關、變角色視角）
最後一定回到父母的陪伴與校正（一起討論、一起玩、指出 AI 可能的小錯）

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題）

我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題

2026-01-30T21:21:00.002+08:00

之前我常常在電腦玩物推薦各種 Chrome 瀏覽器的分頁管理套件，他們也都有各自的獨門特色，不過過去幾個月來，我已經把這些分頁管理套件都移除，不是我覺得分頁不用再分類，而是因為 Google Chrome 現在內建的「分頁群組」，是最簡單易用、快速穩定，而且功能對我來說剛剛好足夠的選擇。

分頁群組，可以幫你把要同步工作的雜亂網頁分類，以及排出更好確認的工作流程。

而 Google Chrome 內建的分頁群組，有幾點讓我覺得很好用：

穩定的同步，在不同電腦、手機裝置同步，不會遺失或失敗。
簡潔快速的操作，分類、排序都很流暢。
簡單的顯示與隱藏，不占用空間，介面好看也便利。
跟內建的「分割畫面」互動搭配，可以在瀏覽器管理更多樣的工作流程。（參考：一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能）

如果你正在使用其他分頁群組套件，或是還沒用過分頁分類管理，但覺得自己瀏覽器上的網頁常常很混亂，非常推薦你可以試試看 Google Chrome 內建的「分頁群組」。

下面分享一下我的幾個應用方式：

分頁群組不是整理，而是「預先排好流程」
把「容易干擾的工作」刻意隔離，是一種主動專注設計
用「Todo 分頁群組」解決「做到一半怕忘記」的焦慮

分頁管理，其實是「工作模式切換」的工具，而不是資訊分類工具。

先說說基本功能，在任何 Chrome 分頁上點擊右鍵，就能建立新的分頁群組，也可以按住分頁拖曳滑動，加入到已經存在的群組當中。

如下圖所見，我們可以設定分頁群組的名稱、顏色，方便之後的管理與辨識。

分頁群組可以收闔，把暫時不需要的分頁群組「收起來」，就會留下像是下圖的顏色標籤，只要再按一下標籤，群組裡的分頁又會快速展開。

我常常利用這樣的功能，快速展開我當下需要的多個分頁，用完了又利用群組快速的收合起來，這讓瀏覽器的分頁列保持足夠的空間，但又能同時管理非常多的工作分頁。

如果這個分頁群組有一段時間不再需要，可以選擇「關閉群組」，這樣他會在分頁列上暫時消失，但是之後還可以呼叫回來。如果永遠不需要這個分頁群組，就選擇直接刪除群組。

在書籤列上有分頁群組的展開按鈕，可以看到目前建立的所有分頁群組，也可以在這裡快速呼叫出之前關閉的群組重新使用。

更棒的一點是在手機上的 Chrome 也能夠同步這些群組分頁，所以我可以在手機上快速呼叫回之前在電腦端建立好的工作流程。

我會像下面這樣利用 Chrome 的分頁群組進行管理。

事先準備、需要時開啟：課程、會議、行程等特定任務需要的分頁

我要上一堂課，課前會準備好需要的簡報、講義、資料網頁、工具網頁、範例教學網頁等等，這時候我會以「課程名稱」建立一個分頁群組。

準備好後，可以先關閉，繼續其他的工作，過幾天真的要上課時，打開這個課程分頁群組，就能立刻打開準備好的所有資料頁面。

如果你有類似的會議、行程任務需求，可能前幾天準備好資料，等到時刻到了才要使用，可以利用 Chrome 的分頁群組先安排好，需要時再打開。

不是等事情來了再找資料，而是先把流程需要的網頁準備好，時間到只要打開群組就能開始。

減少干擾、提升專注：安排行程、確認郵件專用的分頁群組

有一種任務是「時間安排」，我需要打開行事曆、郵件、工作用通訊網頁，確認有沒有新工作，接下來怎麼安排時間。但是，這些網頁最好不要一直開啟，要不然那些新通知反而變成干擾。

所以我把這類確認安排行程的網頁工具，收納到一個叫做「 Task 」的分頁群組，平常先關閉，處理完一段正式任務後，再打開來確認有沒有新工作？下一個行程是什麼？減少不必要的干擾。

把「容易干擾的工作」刻意隔離，是一種主動專注設計

分類工作模式，建立流程：AI 助手群、產品專案群

像是現在我會同時開啟 ChatGPT、NotebookLM、Gemini 等等不同的AI助手，甚至讓他們同時工作，我就建立了一個 AI 的分頁群組，方便我隨時一開啟，裡面就有各種 AI 助手可以隨時呼叫。

你可能工作上也有不同工作流程、不同工作方式、不同工作專案，都可以用 Chrome 的分頁群組建立好，方便切換到不同工作模式。

利用 Todo，提醒待辦：把等待處理中網頁放入，以免忘記

現在我們可能會打開 Deep Research 跑一段研究計畫，同時又打開 Codex 處理一段程式碼，也同時用 ChatGPT 的 Thinking 模式深入研究一個主題，也可能正在編輯一份講義但又臨時需要離開，這時候，就怕自己忘記確認剛剛完成到一半的工作。

所以我會建立一個叫做「 Todo 」的分頁群組，把上面這些跑到一半、做到一半的分頁，都先放入這個 Todo ，這樣我就算關掉電腦再打開，也會記得在「 Todo 」中有我要確認的工作，就不會漏掉了。

用「Todo 分頁群組」解決「做到一半怕忘記」的焦慮

上面就是我最目前最常利用 Chrome 分頁群組的幾種應用方式，以及它的操作功能。

這個功能當然已經推出一段時間了，但如果你之前還沒有好好利用。那麼希望這篇文章的分享可以給你一些方向，讓你也可以應用在自己的工作流程當中。

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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

2026-01-19T17:57:00.006+08:00

前一陣子 NotebookLM 讓人驚豔的「視覺化簡報」設計能力，應該很多朋友都有玩過，結合了 Gemini Nano Banana 繪圖能力，讓文字圖表的簡報有了新的可能性，身邊也真的有不少朋友因此訂閱了 Google AI 的服務。

我自己本來就是 Google AI 的付費訂閱用戶，當這些 Google 工具有了強大的圖像、簡報、知識圖表設計能力後，我也持續摸索，看看可以如何「簡單」、「有效」的應用在自己的真實工作、課程、生活流程中。

今天這篇文章，就想跟大家分享我目前以 Google AI 為主，如何搭配 Gemini、 NotebookLM 到 Google 簡報，完成可能是工作中的專業簡報、活動中的流程簡報、生活中提供孩子學習的教材簡報的「工作流程」。

先說明，這裡沒有神乎其技的技巧，而是從怎麼做對我來說最直接、最簡單、最省力而且效果最好的方式，思考我的 Google AI 簡報工作流程。

所以，下面不會提到如何利用 OCR 與圖文分離技巧來修改 NotebookLM 簡報的文字（想知道的朋友，其實搜尋或問 AI ，現在已經能找到各式各樣的工具與方法），但是下面會這樣思考：如何一開始就做出大部分都正確的 NotebookLM 簡報，然後我只要用最簡單方式修改一兩頁中的一兩處內容即可。

其實，我在用 AI 輔助製作簡報時，也會看情況使用其他工具，不過接下來，就讓我們聚焦 Google AI 套餐中有的兩個工具 NotebookLM 和 Google 簡報的互相搭配（下方清單中黑色粗體項目），來進行討論與研究。

Gamma：Gamma 用 AI 幫你設計簡報、網頁，瞬間完成戲劇化版面內容

設計圖文並茂，可修改的吸睛簡報，適合宣傳活動、客戶行銷簡報。
最大優點：簡報所有圖文內容都可用 AI 設計，也都可調整編輯。

ChatGPT 5.2：[教學] ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報

設計專業、統計分析、可修改的策略簡報，適合專案會議、幕僚會議簡報。
最大優點：詳細數據圖表與內容分析（這部分要付費版才能使用），也可先用其來製作文字簡報大綱。

Canva：[教學] ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報

套用站內大量簡報模板，快速完成具有可看性的簡報

Gemini 製作基本簡報：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程

製作適合工作上分享的辦公室簡報
最大優點：簡單有效，有圖解有圖表，風格趨近商務場景
還可讀取 Google 文件、 NotebookLM 資料庫製作簡報：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

Google 簡報：Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表

設計簡潔、易懂、好修改的報告簡報，適合公司內部報告、專業課程教學
最大優點：AI 可協助製作風格一致的圖片簡報，也可修改圖片上內容

NotebookLM：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報

設計圖像化的簡報，宣傳行銷素材、親子學習簡報
最大優點：強化的視覺化能力，把枯燥內容變成吸睛論述

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026/2 更新：NotebookLM 推出內建簡報修改功能，用 AI 微調簡報中錯誤文字、圖像

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

案例一：過濾雜訊後，讓 NotebookLM 一次完成不需修改的專業圖文簡報

最近一次的【大人學的用 AI 提升工作效率的實戰工作坊】中，我想把其中一部分關於如何訓練一個個人專屬 AI 專案助理的方法論，整理成視覺化簡報，達成下面這樣的成果，我的流程是這樣的。

其中最關鍵的一點是，在 NotebookLM 中想要省力的製作視覺簡報，一定要先「過濾雜訊」。

首先，我在 NotebookLM 中上傳課程中我自己錄製的錄音檔、講義素材等資料，先把資料庫建立起來。

但是，目前資料庫還「很亂」， AI 並不能精準掌握這裡的邏輯，如果我想要直接從這個資料庫去製作簡報，很容易因為「雜訊」太多，於是 AI 處理簡報時就更有可能出現很多「問題文字」。

你可以這樣想像， AI 又要搞清楚資料庫中的邏輯，又要思考簡報架構內容，又要畫圖，又要把文字（而且可能是大量文字）放進圖片，一次要做這麼多步驟，而且又沒有依循原則，這樣要不出錯才奇怪！

所以，上傳資料後，我一定會先做一個動作：和 AI 討論，讓 AI 先解讀資料庫，擬出一個更精準版的文字簡報大綱。

例如：先在 NotebookLM 中提問：「幫我把如何設計一個AI助理的流程，轉換成一個簡易的文字版簡報大綱，只要掌握關鍵重點就好，請一步一步處理。」

NotebookLM AI 製作出文字版簡報大綱後，我會儲存到右方的「記事區」。

接著我會把這則文字簡報大綱，回存到左方的「來源區」，變成等一下 AI 製作簡報時可以依循的內容！

這裡的意思就是：先讓 AI 過濾資料庫的雜訊，製作出精準版的文字簡報大綱，讓製作圖像簡報時有明確依循，就能減少錯誤。

這個流程，我在很早之前的「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」就有分享過。

最後要製作簡報時，我通常「不會選擇」整個資料庫，因為雜訊一多，出錯機會就多，也只是眼花撩亂但不夠精準。

我會「只單獨選擇」剛剛匯入進來已經處理過的「精準簡報大綱」，然後點開右方工作室製作簡報的「編輯按鈕」，並選擇「簡報投影片」（而非詳細簡報）。

也就是我先把雜訊都過濾掉，讓 NotebookLM 針對最精準的內容製作最精準的簡報，這時候最能充分發揮他的圖像能力，並且讓文字也精準呈現。

如果我要用 NotebookLM 製作真的要拿出來用的簡報時（例如這裡的課程簡報，後面小孩的學習簡報），我就會跑上面的流程。

如果我要用 NotebookLM 製作給自己看的學習簡報（例如把大量資料製作成我快速理解的圖解），我不會在意上述細節，有一些小錯字也沒關係，因為「我自己看」，只要達到我看得懂、有意思的效果即可。

當然，這樣做出來的 NotebookLM 簡報，雖然精準很多，有時候還有會出現一兩個小錯誤，而我們因為真的要拿出去用，必須修改，這時候我就會搭配下面案例二的作法。

案例二：把 NotebookLM 簡報 PDF 轉成可個別修正的 Google 簡報

NotebookLM 完成的簡報可以下載成 PDF ，我除了工作、課程中的應用，也常常用在製作給小孩練習的教材，搭配小孩喜歡的角色，讓學習過程比課本更生動。

只是，如果教材有還有一兩個小錯字，就不是那麼完美了，這時候我就用下面流程修改。

NotebookLM 的簡報可以下載成 PDF ，但要轉成簡報檔案比較好編輯。

請注意！我這邊沒有弄得太複雜，沒有要 AI 把文字解析出來，只是把「圖片」轉成一頁一頁簡報檔案而已，但本質還是圖片，不過可以用後面 Google 簡報的 AI 能力快速修改。

於是我利用 Gemini Canvas ，讓 AI 寫了一個簡單有效的「PDF轉出一頁一頁簡報、圖檔的小工具」，你用下面指令也可以寫出一個一模一樣的，只要提問時，在工具選單開啟「Canvas」功能即可（範例： https://gemini.google.com/share/f9f937cdb911 ）：

你是網頁工具開發者，建立一個 PDF 轉出 PPTX 或一張一張圖片的線上小工具。請一步一步分析，我的需求是有多頁圖片的PDF簡報，要轉出 PPTX 或一張一張圖片，請用你專業開發者角度，思考我的需求，規劃如何設計，然後完成網頁工具開發。

轉出來的 PPTX 是 Power Point 簡報檔案，我就上傳到 Google 雲端硬碟，轉成我慣用的 Google 簡報（本質上每一頁依然是圖片）。

然後利用 Google AI 現在內建在 Google 簡報右方的「幫我繪圖」功能，可以快速用 AI 修改並設計某一頁簡報的圖像、文字內容。（Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）

接著，打開有問題、想修改的那一頁，目前都還只是一張完整的圖片，所以點選這一頁的「圖片」，選擇下方的「AI編輯圖片」按鈕，然後告訴她維持圖片設計，但要修改什麼地方即可。

然後把 AI 改好的圖片，取代原圖即可。

這個作法不是最厲害的，不過對我來說是最簡單的，可以很直覺且有效地修改各頁內容。

如果說，我透過案例一已經製作出九成以上都正確的簡報，那麼在案例二中我只要一點點的修改即可。

案例三：用 Google 簡報製作風格一致延伸頁面

有時候，不是要修改哪一個頁面，而是要延伸新的頁面設計，這時候我依然會繼續使用 Google 簡報的圖像繪製能力來輔助。

在已經初步完成的 Google 簡報中，我先插入新的一頁空白頁，然後用最簡單的文字框，把文字填入，但不管版面也不管設計。

接著，我用 Google 簡報的 AI 繪圖，請他「根據前後簡報風格，設計這頁簡報內容」。

於是 AI 就會模仿前後頁簡報風格，把這頁的文字框內容，改成風格一致的簡報了。

以上，就是我自己日常工作、生活、教學流程中，最常操作的 Google AI 簡報工作流程，也提供大家參考。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2026/1 最新著作上市，歡迎支持：《高效職場生存法圖解》

大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

與 AI 助手合作後的第二大腦系統，我在筆記方法上的變與不變

2026-01-11T20:40:00.004+08:00

一年多前寫過這篇「AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例」，但又過去一年，AI 工具在資料整理跟輸出的能力上，已經有了很大幅度的提升。一年前還只是把 AI 當作增加筆記效率的輔助，但是現在， AI 已經是我做筆記過程不可或缺的一部分，並且更深入地融入我的筆記系統流程中。

但是，是不是有了 AI 可以整理資訊，我們自己就不需要做筆記了？用 AI 做的筆記，還可以說是我的筆記嗎？ 當 AI 可以輕鬆整理大量內容時，真的可以解決第二大腦系統的終極問題：「需要的時候可以直接拿出來使用」嗎？

這篇文章，分享我目前具體實踐的作法。

為什麼「第二大腦」常常變成「資料沼澤」？

從數位筆記開始流行、到「個人第二大腦」、「知識管理系統」這些方法興起以來，各種工具與流程一直想解決同一個問題：人要面對越來越多雜亂資訊，到底要怎麼建立有效的整理系統？

其實我覺得或許是這個問題問錯了。我從《防彈筆記法》這本書開始，就一直強調一個概念：不要花太多時間做整理，而應該專注在自己的「任務筆記」。

當我們面對很多雜亂資訊的時候，如果我們想的是如何收藏、如何分類、如何整理出架構，那麼人就變成了為了資料而服務，這樣往往會陷入一個「資料沼澤」。雖然可能會有一個漂亮的結構，但那往往不是一個真正可以隨時拿出來使用的「第二大腦」。

真正的問題應該是什麼呢？

不是要怎麼建立一個有效的整理系統。
而是當我們面對這麼多雜亂的資訊時，我們要專注輸出的「專案」跟「任務」是什麼？

這才是我們真正應該問的關鍵問題。我們應該從這個問題出發，去建立我們的專案筆記、任務筆記。我們不是要去整理這些資料，而是要回頭整理自己的專案與任務。（延伸閱讀：不快速回訊、不整理郵件，專注任務筆記，才是最聰明的整理術）

當 AI 加上資料整理迷思，筆記會變得更雜亂

相信有使用 AI 的朋友，應該都可以發現，在整理資料上面，AI 可以做到下面幾件事情：

AI 的搜尋摘要能力非常強大：它可以一口氣深入到很多不同的社群、不同的網站中，幫我們把資料挖掘出來。（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
快速處理資料結構： AI 可以把找到的資料，根據我們需要的表格、清單或各種格式進行快速處理，讓它變成有結構的整理後內容。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）
轉化為圖文視覺化工具：像是 Google Gemini、 NotebookLM 這樣的 AI，還可以幫助我們把整理的內容，轉化成圖文並茂的流程圖或心智圖。（延伸閱讀：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報）

如果我們把筆記只視為資料的整理（當然，這是誤解），這時候 AI 快速找資料的能力，或許會讓人覺得好像不需要再做自己的筆記了，只要利用像是 Google NotebookLM 那樣的 AI 資料庫工具，就可以把資料做出有效的整理。

那麼，NotebookLM 會不會才是最好的筆記工具呢？我的回答是否定的。因為筆記並不是只有外部資料的整理分析而已。

例如我自己確實有一個 NotebookLM 的資料庫，專門處理每天想要稍後閱讀的文章，而上面的 AI 問答、工作室的各種圖表整理，也真的會讓學習吸收的過程更有趣、更快速。

但是，我不會把這樣的整理當作「筆記」。

真正的筆記應該是像下面這樣，他是我學習這個技術、知識後的「任務筆記」。

在任務筆記中，我不會直接剪貼 AI 生成的那一大堆資料，而是從中挑出我真正想要測試的，對我真正有啟發的部分，然後列出我的實際測試行動清單。

並且在實際測試後，把我的經驗、想法，以及下一次可以複製貼上的做法，記錄到同樣這則任務筆記中。

於是，這則任務筆記會記錄我完成任務的進度、過程，也可以在下一次要做類似任務時，拿出來參考使用。

相對的，這則任務筆記，不會是 AI 摘要生成大量資料的剪貼集中處。

AI 非常有可能讓喜歡做筆記的朋友陷入另一種情況，那就是筆記資料庫快速地擴充，結果更加混亂。

因為 AI 總能快速找到更多資料、整理出更多圖表，我們輕而易舉就能在筆記中（複製貼上）加入大量 AI 產生的內容。但這些內容只會讓筆記變得更加臃腫、資料變得更加混亂。

如果沒有重新定位筆記真正的用途：專案、任務，那麼 AI 的加入，就好像有一個快速新增資料的自動化工具，他可以不斷餵養，但最後，我們的「第二大腦」又回到那個資料很多、依然無法使用，且要用的時候找不到的困境。

可以交給 AI 的三種筆記內容，我更有時間自己動手的四種筆記核心

以結論來說，目前我的筆記系統與工作流程，會這樣跟 AI 一起分工：

AI 做：記錄（語音轉文字／整理逐字稿）、資料（搜尋／摘要／比較）、格式（表格／圖表／架構化）
人做：決策（我選擇要完成什麼成果）、下一步行動（我接著要做什麼）、脈絡（我的思考與實驗過程）、復盤（做完後怎麼修正）

在 AI 時代，「記錄、收藏、格式整理」是 AI 非常擅長的部分。

如果人還要花大量時間做這些筆記，其實不符合 AI 時代的趨勢。而且老實說，這些筆記不是個人第二大腦的核心，很多時候只是讓我們整理時有快感、最後用不到。

所以現在我更想把它們交給 AI，讓人把時間花在「決策產出、推進行動、思考脈絡、覆盤調整」上。

當我擁有這四種筆記後，反而能跟 AI 工作流程相輔相成：AI 很會搜尋外部資料，但外部資料要能用，一定要跟我的背景、我的經驗、我的想法、我真正的任務有關。

所以我會：

讓 AI 整理外部知識資料，幫助我啟動某個專案任務。
我在自己的筆記中，記下行動步驟、關鍵決策、脈絡、復盤後更適合我的流程。
然後我再把這套「個人筆記系統」回到 AI 上，請它幫我找能刺激更好想法、更好做法的外部資料。

於是 AI 跟人結合的筆記系統，就會進入一個有效的正向循環。

一則學習型專案筆記，把外部資料交給 AI ，把個人執行留給自己：

以前我們為了保存資訊，可能存一大堆連結、截一大堆圖、剪貼一大堆文章。其實我從很多年前開始就很少做這類筆記，甚至我也不太使用「稍後閱讀」服務，因為我更想把筆記專注在任務真正的處理上。

到了 AI 時代，我更相信下面這樣的做法更有效：

以前收藏資訊，是希望需要時能快速找回。可現在像 ChatGPT 的強大搜尋、Deep Research 在找資料上非常好用，我更傾向在每一次「真正需要資料」的需求當下，直接利用 AI 的檢索、搜尋、Deep Research，去找最新、最即時，甚至深入挖掘社群的關鍵資訊。

既然如此，整個網路都可以當成我的資料庫，我又何必侷限在自己只為了收藏目的做出來的資訊系統中？

例如，我最近有一個專案，練習用 Vibe Coding 的方式建立一個單機個人筆記系統。我先建立了一則這個主題的專案學習筆記：

但我並不是去剪貼大量的相關文章來建立資料庫，而是把 AI 當作我的資料庫與外部資料助手，而我筆記只要專注在執行就好。

一開始的時候，我甚至連 GitHub 等等都不知道該怎麼設定，我就讓 AI 教我具體的操作步驟，並在我不懂的地方告訴我關鍵原理。這節省了我很多找資料、再重新整理資料的時間，讓 AI 找完資料後輸出的結果，直接對焦在我要具體操作的系統設定上。

所謂的專注在執行，就是不單純做資料的搬運工或收藏者，而是讓 AI 梳理資料後直接給我實踐步驟。

接下來，我也並非只是把 AI 給我的各種教學方法直接複製貼上到筆記中，而是根據 AI 的教學實際實踐看看。在實踐的過程中，產生我自己實做過有效的待辦清單。

而我真正寫進筆記的，是我到底做了什麼設定、做了什麼步驟，甚至截圖存檔。

這樣當我下一次又要開啟一個新的程式開發專案時，就可以照著這些設定直接完成。並且這些筆記不是大家的 AI 助手都能找到的資料整理，而是我自己實踐過最適合自己的行動清單。

接下來在執行這個 Vibe Coding 學習專案的過程中，我會一邊把下個階段操作的步驟（例如新功能如何開發、如何下好 AI 指令等等）持續累積在這一則專案筆記當中。

日積月累下，這則筆記會包含我在持續學習過程中累積出來的行動、經驗、想法以及成果背景資料。有了這份筆記，即使專案停滯一段時間，下次要重新開始或繼續規劃時，我可以直接複製筆記中之前累積的執行結果丟給 AI，請它分析下個階段可以做什麼。

AI 若要提供有效的建議，必須了解我執行背景的脈絡、明確的行動與想法，而我們往往無法提供足夠具體完整的資料給 AI，是因為之前沒有像這樣持續累積「自己的筆記」。

那些外部的資料，AI 本來就可以找到，本來就可以幫我們梳理、分析（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量減少）；但 AI 不知道的，是我們那些在自己的筆記當中應該記下來、只有我知道的內容。（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量增加）

如果有這樣的筆記，我們只要把累積出來的內容提供給 AI，它在下個階段就能幫我輸出更好的結果。

一則工作型專案筆記，把記錄分析交給 AI ，把判斷決策留給自己：

以前我們花很多時間做會議記錄、在課程中不斷低頭苦寫、抄寫書籍文章中的名言佳句。抄寫當然可能加深印象，但我的經驗是：很多時候也會讓我們在會議、課程、閱讀中，反而沒辦法專注思考核心問題、或真正聽懂講者背後想表達的意思。

在 AI 時代，這些「記錄」可以透過 AI 語音轉文字、AI OCR 等等功能處理完成。

這時候我們真正要動手做的，反而是：記錄完成後，我判斷的關鍵決策點、我心中想到的關鍵爭議點、我延伸出來的關鍵下一步，那才是人要動手寫的。

把紀錄留給 AI，把判斷與下一步留給自己。

例如最近我和趙胤丞老師一起完成的《高效職場生存法圖解》這本書的專案筆記，專案一開始，我們開了無數的討論會議，在公司中也有好幾次的報告會議，這時候，我已經非常習慣大量利用語音轉文字的工具，會議中專注討論並錄音，會後讓 AI 整理出逐字稿。

但是，真正的專案，並非這些雜亂的會議記錄、郵件剪貼、資訊整理。這些雜訊，就算紀錄得再好（也確實需要紀錄），但也只是把雜訊整理好而已，對記住有幫助，對專案沒效果。

真正的專案應該是：

把逐字稿變成有效的待辦清單
把雜亂的郵件訊息變成一個明確的目標企劃

所以，我的真正筆記並非是上述那些 AI 很方便轉出來的逐字稿，而是從裡面歸納出的重點。

當然，也可以讓 AI 歸納逐字稿重點，但最後一定有一步是我（人）判斷要留下哪些重點？以及如何把重點詮釋成下一階段目標與行動。

AI 或許能給建議、能分析資料，但 AI 沒辦法替我決定：我下一步要怎麼做、要交付給誰、我目前進度在哪裡。

所以我會用更多時間在任務筆記中記錄：

我到底實際做了什麼？
我在這過程產生什麼經驗？
觸及這個行動的人事時地物關鍵細節是什麼？
我之後要回顧這任務與流程時，有沒有一份準確依據的標準資料？

AI 資料整理得再好，但如果我不知道工作流程的進度、不知道下一步行動與交付，流程依然混亂。甚至 AI 帶來的大量資訊，反而可能變成雜訊，讓流程更混亂。

我目前也無法信任 AI 可以從大量的討論串紀錄中，或是自動爬梳我的行事曆、郵件中，幫我歸納出接下來要做的任務。

為什麼？不是說 AI 做不到這樣的資料分析，事實上它做得到。但問題是，AI 可能只是把一大堆的討論記錄、行事曆和郵件當中所有的行程，全部都列成待辦清單，但這裡面可能不是我自己判斷詮釋後，真正對我最有效的行動。

如果我認為 AI 可以自動爬梳行事曆、郵件、會議記錄，然後幫我找出接下來最有效的下一步行動，那就變成我好像只是一個接收 AI 老闆命令的機器人。

我可能只是可以把一些雜事瑣事完成，卻沒有真正去思考這當中我的目標、我的價值，以及我如何把事情做好的關鍵流程。

而後面這些，就需要我們有一則專案筆記，把我的判斷決策保留下來，讓我可以更有效地挑出自己最關鍵的行動。

一則生活型專案筆記，把資料研究交給 AI ，把經驗復盤留給自己：

生活中的大量問題，我確實已經很習慣跟 AI 討論。

AI 確實可以把資料搜尋、整理得很漂亮，但它沒辦法知道：我為什麼要選這個資料？我的判斷是什麼？我想拿來解決什麼問題？

例如，我讀到一篇很精彩的睡眠研究報告，我決定把它拿來改善我的睡眠習慣；我想利用裡面提到的一種休息技巧，放進我的日常工作流程做短時間放鬆。

AI 可以把研究整理得清楚易懂、做出更好複習的圖表，但我要決策用在我哪一段真實工作流程裡，這是我需要自己寫下來的。

我們有時候會花很多時間排版、分類、標籤，希望筆記整整齊齊，覺得以後更好用。但很多時候，我們花太多時間整理格式，卻沒時間思考資訊的用途，最後這些漂亮筆記反而不會再打開。

AI 的改變是：如果你真的想要漂亮的格式，不如讓 AI 幫你整理成資訊圖表、幫你整理出心智圖、幫你依照你想要的邏輯摘要整理成表格。

我們不需要再把大量時間花在筆記的格式整理上。

我們可以更多時間，專注在那些 AI 無法處理的資料，例如一個生活健康習慣的筆記中，我對每一天習慣的紀錄與反思。

這些看似簡單隨筆的記錄，卻是在 AI 工作流程裡面，讓 AI 接下來產出更有效任務成果的最佳素材。

以上面這則生活習慣筆記為例：

我每個月會把記錄起來的表格資料丟給 AI。
甚至把整則筆記中前面設定的習慣目標，以及想要達到的關鍵習慣，也提供給 AI 讓他去了解。

就跟前面的學習工作筆記一樣，一旦我提供給 AI 這些原本累積在筆記當中的脈絡，AI 就可以根據我的經驗做出有效的分析：為下一階段提供更好的目標建議。分析我的經驗後，指出其中某些我忽略或做錯的關鍵環節。

這時候 AI 就可以根據我的筆記，化身為一個「復盤助手」。

AI 確實可以幫助我們復盤，但在這之前，我們需要先留下經驗記錄。在 AI 幫我們復盤之後，我們不是照單全收，而是把 AI 提供的建議，轉化成我實際決定採用的改進，並繼續記錄實際嘗試後的結果。

那麼下一次跟 AI 合作時，我的筆記會成為 AI 最有效的素材，也會成為我自己推進生活健康習慣、最有效的專案任務流程。

當 AI 成為第二大腦助手：我更少整理筆記，但更專注把筆記變成成果

過去一年，我很明顯發現：自己更少做某些筆記、更常做某些筆記。例如我會讓 AI 大量摘要我的會議記錄、學習記錄，我不用逐字逐句整理；如果需要漂亮的格式、清楚易懂、深入淺出的圖表，我讓 AI 幫我做。（延伸閱讀：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構）

但我把時間花在：會議、課程、學習之後，我做出的決策、我規劃的下一步行動、我思考要用在哪個具體任務上，以及我執行後產生的想法與經驗。

所以在 AI 時代，我覺得筆記工作流程可以有很大的改變：

我們不太需要再把力氣花在「整理筆記」上，但更需要專注在「設計任務筆記的下一步行動」。

我們其實不用怕資料整理不齊全、怕遺漏——因為一定會遺漏。而且人再怎麼自己收藏筆記，在 AI 時代也未必比得上一份 Deep Research 研究完整有效。重點是：把資料找回來，用在自己真正的專案任務上。

我們可以把筆記流程，從「收集的系統」轉成「輸出、交付、產出的系統」。

AI 時代不會取代筆記，而是讓筆記回到它更該做的事情。

這也回到我一直在講的「防彈筆記法」：以任務筆記為核心，把注意力導向正在要產出的成果，讓 AI 幫我整理資訊資料，讓人專注在下一步行動與經驗整理上。

延伸閱讀：

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我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

2025-12-26T21:16:00.002+08:00

最近工作上完成了一系列的教學影片，到了最後階段，要準備加上字幕時，想說來試試看「 Gemini 」能不能正確的辨識影片並轉出字幕檔，尤其希望 Gemini 的 AI 處理能夠滿足下面幾個要求，語音辨識成文字是基本，更進一步還會希望有：「正確時間軸分段、正確標點符號、正確專有名詞」。尤其影片中常常講到特殊工具名、專案名、人名時，字幕錯一個字就很尷尬，後續修正還很耗時間。

實際嘗試後，針對我常常需要的「10分鐘內長度的影片」，結論是 Gemini 已經可以當作一個對大多數人來說最簡單易用，而且效果非常好的「影片轉字幕」工具，並且轉出字幕的速度往往就在一分鐘之內完成！（更長時間的影片效果如何，還需要我後續更多的測試才知道）

今天這篇文章，跟大家分享我目前透過 Gemini 轉10分鐘內影片字幕的具體作法，透過有效的指令， Gemini 可以做到：

一分鐘內，把十分鐘影片內容轉成繁體中文字幕

比各種單機軟體、雲端軟體可能都更快（Buzz 用 AI 一鍵影音轉文字：免費準確的語音轉字幕、逐字稿軟體）

自動幫你切好時間段（字幕斷點）
句子有標點、可讀性高
有正確的專有名詞，錯字率非常低

絕對是「可以直接派上用場」的程度，套在 YouTube 影片或影片剪輯工具的字幕檔（例如：Google Vids 免費線上影片編輯工具，輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕）。

下面是影片版操作教學，更完整指令說明在文章後段：

Gemini 的延伸 AI 功能教學：

步驟一：打開 Google Gemini Pro 或思考型模型，上傳影片檔

如果要使用 Gemini 直接製作影片字幕，要切換到「 Gemini 3 Pro 」的進階模型，或是使用「 Gemini 3 思考型」模型。

若是使用「快捷」模型無法正確解析出字幕內容。

打開 Google Gemini，切換到 3 Pro 或思考型模型
在輸入框旁找到「＋」
選擇上傳你剛錄製好的影片檔案

這邊如果選擇「 Gemini 3 快捷模型」，雖然看起來好像有辨識出更多正確的語音文字，但仔細檢查，裡面添加了很多影片裡沒有的幻覺內容，而且處理字幕的時間標記時都是錯的。

步驟二：用指令請 Gemini 產出正確繁體中文字幕（我會這樣下指令）

我希望 Gemini AI 產出字幕檔時，已經趨近於我可以直接套用的結果：

專有名詞正確
適當的分段
正確的時間軸標記

除了可以直接請 AI 把影片轉出字幕檔，也可以在指令中加上幾個關鍵命令，下面是我測試後覺得最有效的：

策略 1：要求「一步一步處理」

要求 AI 一步一步做，通常會更仔細，漏字、錯字會更少。

策略 2：不硬性規定「時間切點」，讓 AI 幫我判斷

我不會刻意限制它「每行一定要幾秒」或「一定要切幾段」，因為大多數時候讓 AI 自己判斷，整體字幕節奏反而比較自然。

策略 3：一定要先提示「關鍵字」

這是我覺得最值得做的一件事，在指令中先告訴它：影片可能會提到哪些人名、工具名、專有名詞，它在辨識時通常會更準，後面修正會少很多。

例如我的影片裡可能會出現：

電腦玩物站長 Esor
Evernote
Wispr Flow

這些我會先列出來。

下面是我用 Gemini 轉影片字幕時慣用的「 Prompt 指令範本」，你只要把「關鍵字」換成你這支影片可能出現的名詞即可：

請分析我上傳的影片，製作成「繁體中文」字幕內容，並使用 SRT 格式輸出。請一步一步處理：

1. 逐段聆聽並轉寫成繁體中文，加入自然的標點符號。
2. 依照語意與停頓，自動切分字幕段落並產生時間碼（我不需要你固定每段長度，請你自行判斷最佳切點）。
3. 盡可能修正同音錯字，並保持專有名詞正確。

影片中可能出現的關鍵字如下（請優先用這些詞彙辨識）：
- 電腦玩物站長 Esor
- Evernote
- Wispr Flow

最後請直接輸出完整 SRT 內容，讓我可以複製貼上存檔。

如果你覺得這樣製作字幕前，還要自己整理關鍵字？會不會很麻煩？

那這時候你可以試試看下面這個方法，我不一定要提供整理後的關鍵字，我可以提供「影片大綱、腳本或筆記」，這些應該是「現成內容」，複製貼上就好，這時候裡面自然有需要的關鍵字，讓 AI 自己去辨識即可。

裡面的關鍵字為：
- Wispr Flow（Mac/iOS/Windows）：跨 App 即時輸入、可客製字典、保留錄音；適合回信、短文、訊息。
- Windows 11 內建語音輸入：零門檻快捷鍵、逐句轉錄；不留錄音，適合 Windows 11 使用者的日常輸入。
- Google 即時轉錄（Android）：手機隨錄隨轉、長講也不斷；需事後潤飾繁中選字。
- Evernote：5–30 分鐘錄音先存再轉，AI 自動分段潤飾、保留原始錄音；偶有轉為簡中的情況，可再交給 AI 修正。
- NotebookLM：一小時以上長錄音後製，AI 協助摘要、彙整、提問，不適合即時輸入。
- ChatGPT：臨時口述＋即刻整理一氣呵成；網路不穩時上傳失敗且不留音檔需留意。
- Gemini：可上傳錄音檔並以指令輸出所需格式；免費帳戶長度有限，付費更實用。

步驟三：把 Gemini 的字幕內容存成 .srt 檔

目前 Gemini 不會直接產生「一個可下載的字幕檔」，但這完全不影響我們使用。

做法很簡單：

在 Gemini 回答中，把整段 SRT 字幕內容複製起來
打開純文字編輯器

Windows：記事本（Notepad）
macOS：文字編輯（用純文字模式）

把字幕內容貼上去
存檔時，檔名用：你的影片名稱.srt

檔案類型要是純文字
副檔名一定要是 .srt

完成後，你就得到一個標準字幕檔，這時候可以上傳到 YouTube ，或是用影片工具附加到影片中。

Gemini AI 辨識出的字幕檔，有時候時間軸不是百分之百精準，可能是我語速太快，或是講得時候分段不夠明顯，可能某幾段會有一秒左右的切換落差。

這時候也可以透過上傳到 YouTube 等工具時，利用方便的字幕時間調整工具，簡單的微調即可。

如果有製作教學影片需求的老師們，或是要做宣傳影片的行銷人員，都可以試試看 Gemini 這個簡單方便的影片轉字幕檔工作流程。

若是影片容量太大，可以試著轉成聲音檔案，體積變小後上傳（反正做成字幕的時間軸都一樣）。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！）

把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2025-12-21T14:04:00.003+08:00

NotebookLM 從「資料庫」跨到「數據處理＋圖表輸出」了！

能把混亂流水帳自動清理、統計，重整成新資料表。
統計完直接在 NotebookLM 內做：資訊圖表／圖解簡報／策略詮釋。
甚至能偵測異常數據，主動設計「異常報告」簡報！

Google 最近的 AI 更新（2025/12），確實很大幅度的改變了我在 AI 工作流程的使用習慣。在這之前，我大多以 ChatGPT 搭配在各種主要的 AI 工作階段（參考：不只 AI 問答！我用 ChatGPT 打造專案第二大腦的六步驟實作教學），不過在 Google 推出了一系列的 AI 新功能後，我現在的工作流程變成下面這樣：

我還是會在 ChatGPT 中用 5.2 thinking 模式進行資料搜尋研究、專案助理的討論，建立任務需要的核心架構、報告草稿。但是接下來，我會利用 Google Gemini 進行文字潤飾、圖像輸出、簡報製作，利用 Gemini Deep Research 進行多步驟的自動工作，也利用 Google NotebookLM 進行關鍵資料的重新整理、學習、輸出。

而且 Google 今年最後這個月的更新腳步還沒有停下來，上週推出「我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁」這樣的功能後，更把許多 Google AI 的工作流程做了更好的串聯。

這幾天， Google NotebookLM 則又帶來了一個非常實用且強大的更新，針對許多人工作中會用到的「試算表」，現在 Google AI Pro 帳號的用戶（未來也會讓免費帳戶可用）能夠在 NotebookLM 中連結「 Google 試算表」，並且還能把資料庫中的雜亂數據整理、統計並輸出「試算表」，然後搭配原本功能製作各種圖表簡報。

今天這篇文章，是我這幾日的實際測試用，覺得很有用的幾種應用案例：

流水帳清理 → 銷售統計榜＋季度曲線＋策略解讀
專案進度表 → 依執行者重排＋進度圖＋下一階段規劃
個人開銷表 → 年終回顧（復盤）圖表
預算表 → 找出異常值＋做成異常報告簡報
問卷表 → 洞察重點＋圖解分析
多表統整 → 跨表比較＋抓重點＋生成圖解

而且有時候，我不用下指令， NotebookLM 也能做出正確分析，可以發現 AI 不只在畫圖、做排版，而是在做「數據檢核＋論述分析」。

案例1：銷售流水帳進行數據清理，變成圖解統計報表

下面是我用一份模擬的銷售報表，裡面的內容就是一份流水帳，還需要重新整理，例如統計每個商品的銷售量、銷售額，再製作統計分析報告，現在這些動作都可以透過 NotebookLM 直接完成。

上面這份銷售帳目很混亂，我先利用 NotebookLM 右方工作室的「資料表」功能，看看他能不能整理出新的統計試算表。

我透過下面指令，要求他根據「暢銷的商品名稱」重新分類並統計。

結果 NotebookLM 產出的資料表確實可以「統計數據」，我實際驗算，上面的銷售量、銷售額都是正確統計之後的結果。

也就是說，我可以把數據分散的試算表上傳到左方資料庫，利用右方的工作室「資料表」功能做數據清理與統計。

並且 NotebookLM 製作的資料表，也可以匯出為 Google 試算表。

然後我再把整理過的試算表匯入 NotebookLM，進行下一步輸出處理。

有了數據清理、整理後的試算表，我們就能繼續利用 NotebookLM 右方的工作室輸出更有效的報告。

例如我直接使用整理過的試算表，讓 NotebookLM 用「資訊圖表」功能製作熱門商品銷售榜，產出了下面這個很精準有效的結果。

製作圖解簡報時， NotebookLM 會根據試算表內容，設計出各種「統計分析圖」，例如這邊他根據每一季的銷售額重新製作曲線圖，結果不只吸睛，分析也是準確的。

根據試算表的數據，做出的「策略詮釋」也很精準，搭配 NotebookLM 的圖解簡報功能，已經具備真實上場的實用性。

案例2：專案試算表變成專案進度簡報

接下來，我們看看不同類型的試算表， NotebookLM 是否也能分析得夠好。

下面我測試的是一個模擬的專案進度試算表。

我透過下面指令，要求 NotebookLM 先把上面的試算表重新梳理，轉成一份可以看出執行者為主體，各自負責任務的進度排序的試算表。

這一次 NotebookLM 也準確地完成了混亂數據的重新整理，一樣可以匯出試算表。

接著我打開 NotebookLM 簡報功能，要求他根據目前專案狀態，分析下一階段規劃，來測試看看 NotebookLM 可以透過專案試算表分析出哪些端倪，以及可以做到什麼程度的詮釋。

結果， NotebookLM 很準確的理解了這個專案的目的，看出專案的關鍵任務。

也能透過圖表，快速解釋目前專案現況。

更棒的是， NotebookLM 能從目前試算表裡進行中的任務，推展出下一個階段的專案流程，還透過圖表做出一看就懂的解釋。

案例3：個人帳目變成年終回顧報告

接下來，我提供了一份模擬的個人旅行帳目流水帳，裡面的數據基本上是混亂的，就看 NotebookLM 能不能自己統計分析，製作出有效的報告。

結果， NotebookLM 計算得很精準，並且把旅行中最大項目開銷等，也都準確的繪製出了資料圖表。

透過這一點，如果上傳個人帳目：

NotebookLM 也可以變成一個快速有效的個人開銷復盤工作。

案例4：預算表分析出問題項目，並用圖解呈現

接著，我故意設計了一個「裏面數字有問題」的預算表，看看 NotebookLM 可以分析出什麼結果。

我直接用 NotebookLM 預設功能製作資訊圖表，這次沒有下任何指令，就有下面這張滿意的問題分析成果。

NotebookLM 可以看出我故意放在試算表中的一個異常數據，並且製作下面這張比較圖。

而且用 NotebookLM 直接針對試算表製作簡報，沒有給任何指示，但是 NotebookLM 直接把主題設定為「異常報告」，這一點真的讓人驚艷。

案例5：調查問卷統計歸納，產出圖解分析報告

我還嘗試了把課程的調查問卷試算表，上傳 NotebookLM 進行分析，產出了下面這樣的洞察報告，讓人一目了然調查結果。

案例6：多份試算表，進行統整分析並產出圖解報告

最後，我嘗試了一次分析「多份試算表」，看看 NotebookLM 可不可以在統整多份數據時，也有好的表現。

這多張試算表，是我製作的多本書籍的數據資料。

結果， NotebookLM 無論是把這些分散數據做成圖表或簡報，都呈現了掌握細節的分析能力，可以從雜亂的數據資料中，抓出很多關鍵內容，設計出像是下面這張，針對某一本書的細節資料的圖解。

或是像下圖這樣，利用圖解，解釋裡面數據的意義。

NotebookLM 正在變成「試算表→洞察→簡報」的自動化工作流程，這對大多數上班族來說都會是一個有用工具（在符合公司資安前提下， NotebookLM 的條款是資料庫內文件不會變成 AI 訓練材料）：

業務／電商／小型經營者：把流水帳變成「熱賣榜＋趨勢圖＋策略建議」
PM／專案管理／行政窗口：把專案表變成「進度簡報＋下一階段規劃」
財務／採購／預算控管：預算表要抓異常、找錯誤。
教育訓練／HR／產品研究：問卷表格到洞察圖解報告，一次到位。

推薦大家試試看。

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我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025-12-14T17:16:00.007+08:00

這篇文章要幫你解決下這個問題：「NotebookLM 存了一堆資料卻產不出更好作品、教材、報告嗎？」把它接到更會思考與輸出的 Gemini，知識庫立刻可以轉變成更厲害的圖解、Google 簡報、互動網頁。

這陣子，Google 的 NotebookLM 做了非常多的升級，除了在資料庫中可以解析圖片、圖表，還延伸出可以設計圖文並茂的知識圖表、簡報等等功能，這也讓越來越多人會利用 NotebookLM 來建立自己的各種工作、學習資料庫。

可是 NotebookLM上面的 AI 處理能力其實是有局限的，雖然它的工作室好像可以做出很絢麗的東西（例如那些 Podcast、影片或圖像簡報），但比起原生 Google Gemini 可以做的資料分析處理、邏輯推理、網路搜尋等等能力，對比最後產出成品的細節深度、可控制和變化性（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）， NotebookLM 相較於 Gemini 還是有一定程度的落差。

但是，現在 Google 這兩大強力 AI 工具可以連接在一起了！在 Google Gemini 當中可以直接連接 NotebookLM 的資料庫（2025/12/16 更新：看起來這個功能陸續推出中，很多朋友尚未獲得），利用 Gemini 3 Pro 強大的思考能力，結合 Gemini 的繪製網頁、製作 Google 簡報、繪製圖像等等的功能，將 NotebookLM 資料庫進行更多樣化輸出，搭配到更多 AI 的工作流程裡面。

下面我實際測試了三個我在工作、學習流程真的會用到的案例，效果都非常好：

在 Gemini 調用一個我的 AI 課程 NotebookLM 資料庫，輸出一張更可控的知識圖解。
在 Gemini 調用三個不同主題的 NotebookLM 資料庫，整合成新教案，製作成 Google 簡報。
在 Gemini 調用兩個健康相關 NotebookLM 資料庫，整理知識，延伸寫故事，設計一個 AI 互動網頁。

以結論來說，這個新的連結，可以讓下面這樣的工作流程的自動化成為可能：

NotebookLM = AI 知識庫（資料庫、素材庫）：收集錄音、講義、白板、文件，透過 AI 進行整理。
Gemini 3 Pro = AI 輸出引擎（推理、整合、轉成作品）：用更強的思考能力把知識庫「變成可用輸出」，而且可以直接做成圖、簡報、網頁。

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2025/12/27 新增：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

2026/1 新增：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

調用 NotebookLM 整理好的資料庫，用 Gemini 3 pro 設計圖解

在 Gemini 提問中的「＋」選單，可以直接連結同帳號下的 NotebookLM 資料庫。

在這個案例中，我連結了自己最近開設的「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」專用的 NotebookLM 資料庫，裡面有我的課程錄音檔、課程白板圖表、課程講義簡報等等內容。

我要利用 Gemini 去解析這個 NotebookLM 資料庫，製作一個「以 RPG 遊戲舉例的 AI 攻略清單」，於是我這樣跟 AI 溝通：

你是電腦玩物站長 esor ，跟讀者用最簡單的方式，解說「打造你專屬AI助理的工作流程」。請一步一步分析：
根據指定 notebookLM 資料庫中的內容，抓取打造 AI 助理的關鍵邏輯。
在資料庫中抓出適合的案例。
用「RPG遊戲練功升級」的角度，整合上述資料，建立對一般人來說有趣又淺顯易懂的解說。
用攻略清單的方式呈現。

輸出的答案效果，真的把我的課程內容重新梳理成「 RPG 攻略」的角度。

而且正確的抓取了 NotebookLM 中的關鍵資料，例如下圖，把我課程錄音中講過的一段話，準確抓出來，變成攻略內容。

更進一步，透過 Gemini 3 Pro 強大的推理思考能力，準確地把資料庫中分散的錄音、圖表、文件，梳理出：攻略目標、技能操作、實戰案例等等不同層次。

因為 NotebookLM 目前內建的 AI 是降級版的 Gemini ，所以直接用 Gemini 3 Pro 來處理，效果明顯更好。

不過我最終想要輸出的是一張攻略圖表，所以我繼續讓 Gemini 進行第二步的解析，把前面的資料庫梳理，轉化成更適合圖解的攻略文案：

非常棒的「AI 隊友練功攻略清單」，你是知識圖表的專家設計師，把這份攻略清單精簡成適合放到知識圖表的文字架構，並思考如何設計版面。
請一步一步處理，
以上面的攻略清單為核心，抓出對讀者最有吸引力的目標、技能操作、案例關鍵字，然後理解正確的攻略流程，清理出要放入知識圖表的文字內容。
接著根據這樣的內容，思考什麼樣的設計風格、版面架構最適合，也最能吸引讀者注意力，寫出你的設計指令。

最後，我打開 Gemini 3 Pro 的「圖像（Nano Banana Pro ）」功能，要求 AI 根據上面的設計，直接繪製出圖片：

你設計得非常好，請根據前面你設定的設計文案、構圖、風格，繪製出這張圖片。

NotebookLM 上面雖然也有「知識圖表」的功能（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報），但是有一個最大缺點：NotebookLM 可控性比較低，如果我要精簡文字、仔細設計圖像邏輯與風格，很難完全由我掌控。

但是如果我利用上面的工作流程：

在 Gemini 3 Pro 中處理 NotebookLM 資料庫，就可能很好的達到我的可控需求。

在討論中，同時調用不同 NotebookLM 資料庫，整合出整合多種知識的教材，用 Google 簡報輸出

前面的案例，我只調用了一個 NotebookLM ，那如果我同一時間調用多個 NotebookLM 資料庫， Gemini 還能完成有效處理嗎？

下面這個例子，我在 Gemini 中一次「勾選多個」 NotebookLM 資料庫：防彈筆記法、年度目標規劃、AI 工作流程。

然後我請 Gemini 同時整理三個資料庫，並完成一份簡報大綱設計，而且我還明確的指定每一個步驟要處理哪一個資料庫：

你是電腦玩物站長 esor ，設計一份「2026 打造個人年度專案管理系統」的簡報大綱。請一步一步處理：
根據指定 notebookLM 資料庫「防彈筆記法」的任務、專案筆記管理方法為基準。
搭配notebookLM 資料庫「我的 AI 高效工作法」中的 AI 助理工作流程，結合到原本的筆記管理方法。
加入notebookLM 資料庫「年終目標」中如何透過復盤持續累積並產出目標的實際案例，搭配在前面的筆記、AI任務管理流程中。
把前面整合好的方法論，根據明確的操作邏輯、觀念翻轉與案例說明，設計成簡報大綱。

結果， Gemini 確實可以根據我的指令，依據我的邏輯去分別處裡不同資料庫，完成簡報大綱輸出。

所以透過 Gemini 連結 NotebookLM ，我們還能完成多個資料庫的互通整理！

接著我要讓 Gemini 製作 Google 簡報，這時需要開一個新的討論串，開啟 Canvas ，然後把前面的簡報大綱複製過去，比較能成功製作出 Google Slides。（延伸閱讀：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程）

非常好，根據並維持下面的「2026 打造個人年度專案管理系統：從防彈筆記到 AI 複利效應」簡報內容、大綱架構，以及建議的視覺風格，製作出 Google 簡報

下面是 Gemini 透過上述流程完成的簡報，歡迎參考：

2026 Personal Project Management

這條工作流程可行，那麼老師、工作者在製作簡報時，可以先在 NotebookLM 做各種資料收集與處理，之後透過 Gemini 產出各種分析：

NotebookLM 負責知識庫， Gemini 負責輸出工作，非常強大的搭配。

調用 NotebookLM 資料庫，透過 Gemini 建立互動學習網頁

之前我在「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」一文中分享過我結合卡片盒筆記法的邏輯，建立了很多健康學習的知識庫。

於是我在 Gemini 中，連結了兩個我建立的 NotebookLM 健康學習資料庫，嘗試透過 Gemini 強大的網頁設計功能，加上 Gemini 可以延伸補充更多知識（因為 NotebookLM 只能以資料庫中的資料進行處理），設計一個可以互動學習的健康教學網頁。

你是個人健康管理專家，建立一本推廣健康運動與心理健康的 Storybook 。請一步一步處理：
1.先梳理 notebookLM 資料庫中的健康運動、心理健康關鍵知識。
2. 根據一個人養成習慣的最佳邏輯，排列這些知識的學習順序。
3. 以手繪溫暖的故事繪圖風格，搭配知識說明。
4,完成 Storybook

完成的互動網頁中，包含我在資料庫中建立好的知識，但也不只是 NotebookLM 的資料，還包含了 Gemini 自己的延伸解析。

建立的互動學習網頁，還可以再啟動 Gemini AI 功能，讓 AI 自己建立一個 AI 問答助手在網頁中。

Gemini 設計的互動網頁，當然是建基於我的 NotebookLM 資料庫，但更厲害的是 Gemini AI 加上去的 AI 問答助手，他的回答看起來也是建基於我的 NotebookLM 資料庫。

Gemini 最後設計出的不只是知識學習網頁，還是一個回答來自資料庫中知識的 AI 助手，有興趣的朋友可以玩玩看（需要登入 Google 帳號才能使用 AI 助手）：

https://gemini.google.com/share/1456f4e1d67c

哪些人可以利用這樣的工作流程呢？

老師、講師、顧問、研究者

讓 NotebookLM 累積「我的課程、學習資料庫」
讓 Gemini 把素材快速轉成：圖卡、簡報、互動練習頁、宣傳文

內容創作者、部落客、行銷企劃

把舊文章、訪談、讀書筆記放 NotebookLM
Gemini 轉製成：懶人包圖解、短影片腳本、直播大綱、社群貼文、簡報

專案經理、產品經理、主管

NotebookLM 當「專案文件數據資料庫」
Gemini 直接輸出：進度報告、決策摘要、風險清單、下一步行動、對外簡報

歡迎參考我這篇文章，打造一個 AI 工作流程。

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一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能

2025-12-11T22:26:00.006+08:00

Google Chrome 瀏覽器最近新版本加上了一個實用的功能：「分割畫面（Split View）」，可以把兩個分頁設定為一組，在視窗的左右邊並排顯示，也可以自由調整兩邊畫面的寬度。例如左邊畫面正在閱讀一篇文章，右邊畫面在 ChatGPT 上進行研究討論。

只要在瀏覽器的某個分頁上點擊右鍵，選擇「使用目前分頁建立分割畫面」，就能跟另外一個分頁進行並排，也可以很方便的調整順序、位置、寬度等細節。

2026/2 新增：我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題

「分割畫面」一推出後，就變成我在 Google Chrome 中開啟各種雲端工具、網頁資料時的「必用功能」，我的使用率非常高，高到我絕大多數的分頁幾乎都呈現「兩個一組」的狀態！

我會在下面這些場景用到「分割畫面」：

正在準備課程：打開簡報、打開講義（都是 Google 雲端文件），兩邊對照修改與練習
同時打開兩個 AI ：ChatGPT ＋ Gemini ，發揮各自長處，串起工作流程。

（例如這個工作流：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

正在處理任務排程：打開 Google 日曆、 Gmail ，兩邊同時處理與排程。
正在分析一篇文章：打開原文網頁、打開 NotebookLM ，進行閱讀分析與問答。

（參考：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）

同時打開兩個電腦玩物網頁，對照兩篇我自己寫過的文章，同時搜尋不同資料。
同時打開兩個 Google 雲端資料夾，進行檔案的整理。
左邊打開 Evernote，右邊打開新聞、文章網頁，進行快速筆記整理。
左邊打開線上視訊，右邊打開 Evernote 筆記。
左邊打開 Google 地圖，右邊打開景點介紹文章。
等等......

我還可以舉出許多利用方式，

我發現自己現在的 Chrome 瀏覽器，有八成的比例是兩個分頁為一組在運作，因為大多數工作很少一頁就能完成，除非想是專注看一篇文章、或是專注寫一篇文章（而且不需參考資料）時，才會有專注在一個分頁的需求。

尤其在 AI 時代，雖然「專注力」還是很重要，但 AI 某個程度重新定義了「多工」，因為有一個 AI 助手可以在我處理某件事情的同時，幫我處理另外一件事情。（甚至我可以打開多個 AI 助手同時進行分析與輸出工作）

例如我可以在學習一篇文章的同時，交派 AI 用 Deep Research 幫助我進行這個論題的延伸研究，兩者同時進行，一邊是我在看，一邊是 AI 在同步工作，而我可以互相對照。

Chrome 的「分割畫面」除了簡單實用外，還支援關閉瀏覽器，重新打開後還是「保持上一次兩兩分組狀態」（設定成每次打開瀏覽器，恢復上次瀏覽狀態即可），這樣就方便我的各個工作組可以很順暢地延續，非常方便。

如果你還沒發現 Chrome 的這個分割畫面功能，或是還沒好好用過，推薦你可以試試看。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能）

NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記

2025-12-06T18:02:00.005+08:00

廣受喜愛的 AI 筆記、資料庫工具 Google NotebookLM 又迎來了一個「實用」的更新，讓 NotebookLM 可以成為更有用的閱讀書籍、上課紀錄、會議筆記的「輔助工具」：讓手機端的 NotebookLM App 成為「快速接住」當下閱讀想法、會議重點、上課啟發的工具。

這個更新是針對之前很陽春的 NotebookLM App ，終於可以使用「內建相機」、「匯入錄音檔」，以及製作「資訊圖表」與「圖像式簡報」，還能同步「收聽 AI 生成語音談話進度」等功能。

功能很多，但如果以應用面來說，就是利用手機端的 NotebookLM App ，當作隨身筆記工具，方便的把下面資訊匯入：

手寫筆記、課堂板書
會議白板、便條紙牆
印刷講義、報表、書頁
會議錄音、想法錄音

讓 NotebookLM App 成為更好的隨身學習、會議整理筆記助手：

讀到書中覺得有感的一頁 → 直接用 NotebookLM App 拍下那一頁／那張圖。
會議、課程中有想法來不及打字 → 先用手機錄音 → 再匯入 NotebookLM App。

然後在手機 App 端也能快速用 AI 生成語音摘要、學習閃卡、資訊圖表、說明簡報。

2025/12 新增：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

下面跟大家分享兩個我的實際應用案例：

用 NotebookLM App 讀書的新方法，只要拍頁面＋錄想法，就能做出會說話的讀書筆記。
會議還沒結束，結論就整理好了：NotebookLM App 用拍照＋錄音幫你做出課後／會後重點。

把 NotebookLM App 定位成「讓你之後可以第二次閱讀、第二次聽課」的工具。

延伸閱讀：

用手機 NotebookLM App ，快速處理閱讀書籍資料：

例如我正在閱讀《防彈筆記法》這本書，如果讀到覺得有啟發的那一頁，或許是那一頁中的圖表，還是那一頁中的內容，我就打開 NotebookLM App 的拍照功能，拍下這一張圖，匯入到「閱讀防彈筆記法」的 NotebookLM 筆記本中。

現在 NotebookLM 不只對文字內容，對於圖表也能非常有效的解析，所以任何紙本、電子書上覺得想要多想一想的頁面，都可以拍下來上傳 NotebookLM 。（這部分在電腦玩物中，我之前也做過實測：紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測）

閱讀到一半，如果我對書中內容有一些想法，這時候打字輸入可能太慢，我就開啟手機內的錄音機，直接錄下我對書中內容的反思。

然後，在 NotebookLM App 匯入這個錄音檔。（如果之後 NotebookLM App 可以直接內建錄音功能，就更完美了）

當我一邊閱讀這本書，一邊就在這本書的 NotebookLM 中「累積」了想要進一步分析的頁面、零散刺激的想法，而這是我用自己的方式吸收學習這本書最好的「材料」。

我可以同樣在 NotebookLM App 中開啟「語音摘要」、「學習卡」，我通常不會單純的直接製作語音摘要或學習卡，而是會在自訂的指令中「提出我需要解決的問題」，這樣製作出來的語音摘要、學習閃卡，可以給我更多真正需要的啟發與反思。

語音摘要不是把書重講一次，而是讓 AI 站在「某個學習問題」角度重新說給你聽。

例如在防彈筆記法的閱讀筆記中，我自訂的語音摘要指令是「如果我在工作中常常需要吸收新知識，但又不知道如何整理，要怎麼做？」這時候，語音摘要就不會只有單純的整理，而是會根據我們真正的學習需求去設計，讓 AI 語音在我空閒收聽時給我更多啟發。

如果我真的要「複習」這本書，例如這是一本參考書、考試用書，或是可以改變我的思考與方法的書，我同樣可以在手機 NotebookLM App 中快速設計一套「學習卡」，這樣在手機中也能快速「第二次閱讀」書中重點。（延伸閱讀：如何閱讀一本書？我的深讀、反芻、拆解三步驟）

用手機 NotebookLM App ，當做上課、會議快速筆記：

上課時（無論實體課、線上課），或是會議過程（不過當然都要先取得錄音或拍照同意權）， NotebookLM 現在也能讓我們快速處理會議過程中的白板、紙本、錄音：

然後在課程、會議還沒結束時，就整理出有效的總結輸出。

跟前面一樣的功能，現在利用 NotebookLM App ，我當下就能拿起手機拍下白板上的流程圖，或是直接把會議中手機錄下的錄音檔匯入 NotebookLM。

如果我需要在會議、課程結束前，快速總結討論的下一步行動，我可以利用 AI 問答，在手機中直接讓 NotebookLM 「總結會議重點與下一步行動清單」，那麼會議可以更有效地進入確定結論階段。

如果我需要快速復盤剛剛課程、會議中的重點，我也可以直接在手機中製作資訊圖表、圖解簡報，只要按下對應按鈕，幾分鐘後，就有一份可以復盤的圖文並茂報告。

NotebookLM App 的定位，不是「手機版的縮小 NotebookLM」而已，而是專門負責：把現場的實物（書頁、手寫、白板、錄音）收進 Notebook 的入口。

「一個 Notebook＝一個學習或專案場景」，比如「閱讀《防彈筆記法》專用 Notebook，裡面同時塞：拍下來的書頁、我的錄音反思、AI 幫我做的語音摘要與學習卡。拍照 → 匯入 → 自訂提示 → 做成語音摘要 → 再做學習卡，變成一條快速的 AI 學習工作流。

這篇文章提供我目前的真實使用方式，給需要的朋友參考。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記）

Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表

2025-11-30T20:17:00.001+08:00

「你已經寫好簡報內容，卻懶得重做版面？」試試看只要打一句話，讓 Google 簡報右邊的 Nano Banana Pro AI 幫你的舊投影片『換皮』，直接畫出美化過的簡報版面、資訊圖表。

Google 簡報現在多了一個「真的可以拿來做正式簡報、資訊圖表」的 AI 繪圖引擎，上週推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）已正式整合進 Google Slides ，而且對中文也支援，很適合拿來做課程、專案圖解的視覺輸出。

上週我也分享了「活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報」，其中就提到了 Gemini、 NotebookLM 結合 Nano Banana Pro 產出手繪心智圖、圖解簡報的應用。

而當繪製中文與圖解非常強大的 Nano Banana Pro 直接結合到 Google 簡報，對於我來說更加實用，因為現在我可以：

針對既有的文字簡報，直接請 AI 繪圖改成圖解版面。
針對既有的數據內容，直接讓 AI 繪製製作資訊圖表。
在既有簡報中，用 AI 繪圖加入任何需要的背景圖。
針對簡報既有的圖片、圖表，讓 AI 重新繪製更吸睛的版本。
模仿之前簡報風格，讓 AI 繪製相似風格的新版面。

下面就來分享我的實際測試案例。

結論是，這個 Google 簡報中的 Nano Banana Pro 功能非常實用，原本我們「美化簡報版面」的方式可能是：找新模板 → 調整版面 → 重貼內容 → 微調字體行距 → 再調一輪顏色，做下來要花掉許多時間，

但是現在，可以變成：先用純文字確定內容、架構，接著在 Slides 裡直接丟給 Nano Banana Pro：「幫我重排這一頁」即可。

延伸工具：Google Vids 免費線上影片編輯工具，幫老師輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕

應用一：把目前頁面的文字內容，轉成更吸睛的簡報設計

例如我的「防彈筆記法」課程簡報中，有一頁簡報只有三個文字重點，我啟動 Google 簡報右方的「 Nano Banana Pro」按鈕，在右方的對話列中，選擇「投影片」，輸入指令：「設計新的排版，強化這三個重點」。

就是這麼簡單，Nano Banana Pro 可主動分析目前這一頁簡報的文字內容，然後依據我的要求，幫我重新設計版面。

大概一分鐘左右的時間， AI 產出了下面的投影片。

要注意的是， Nano Banana Pro 是繪圖功能，所以所謂的投影片其實是一張「圖片」，我們無法繼續修改上面的文字（除非繼續用 AI 繪圖改圖）。

我繼續挑戰，把我的個人簡介，請 Nano Banana Pro 重新繪圖排版（一樣用投影片功能）：「根據這張投影片的講者介紹，與兩本書籍封面。設計更吸睛的投影片版面。」

Google 簡報的 Nano Banana Pro 給了我下面修改版本，版面設計得很好，可惜無法直接加入原來兩本書的真實圖片。

應用二：用繪圖指令，畫出簡報需要的背景圖

第二個應用比較簡單，利用「圖片」功能，輸入指令，例如：「透過個人筆記，打造第二大腦，成為高效率的工作者。」

Nano Banana Pro 就會根據情境，畫出簡報需要的圖片。繪製時，可以選擇圖片比例（例如 16:9 ），或是圖片風格（例如適合當背景）。

應用三：AI 重新繪製簡報中的流程圖表與圖片

還可以在 Google 簡報中原有圖片上，選擇「編輯圖片（Nano Banana Pro）」。這時候可以透過指令，讓 AI 重新修改、繪製這張圖片。

例如下面簡報中原始的流程圖，按下編輯圖片後，我給 AI 的指令是：「用前面類似風格，重新繪製這張流程圖，並且變成16:9。」

然後 AI 一分鐘後幫我改成了下面版本，馬上可以替換使用。

應用四：簡報中大量文字，用 AI 繪製成資訊圖表

如果簡報中的內容比較多、比較複雜，可以選擇 Nano Banana Pro 的「資訊圖表」功能。

例如下面這張圖，我要求 Google 簡報中的「 Nano Banana Pro」：「將這張投影片的「筆記關鍵字」設定邏輯，製作成清楚易懂的圖表，符合寫筆記的人喜愛的風格。」

AI 繪製後變成了下面的資訊圖表版本。

應用五：Google 簡報中的 Nano Banana Pro 會學習、延續簡報風格

Google 簡報中的 Nano Banana Pro 在右方的討論串中討論，而且會保留對話歷史紀錄，即使這次簡報關掉，下次打開同一份簡報，還可以繼續上一次的 AI 繪圖討論。

這樣設計的原因，是因為 Nano Banana Pro 可以用類似的風格，設計更統一的簡報樣式。

例如我前面已經生成一張簡報圖，接下來要修改新的簡報版面時，我可以跟他說：「這是一張對聽眾提問的投影片，根據前面的筆記設計風格，重新設計這一頁版面。」

AI 就真的會根據前面的風格繼續設計。

或者我也可以讓她模仿「原本簡報」的風格來做調整設計。

老師、講師、內訓講者，這篇不是教你從零做簡報，而是教你怎麼把『已經寫好的舊簡報』，

用 Slides 裡的 Nano Banana Pro 一頁一頁升級成圖解版。

過去做簡報，你得：找模板 → 重貼內容 → 微調排版。現在你可以：不動內容，只對這一頁說一句話：『幫我設計新的排版，強化這三個重點。』這篇文章示範 Google 簡報內建的 Nano Banana Pro 怎麼做到。

提供大家參考。

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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）

短產出 x 長時間的複利效應：靠三種筆記，更靈活實現年度目標

2025-11-26T21:21:00.002+08:00

我在「電腦玩物」部落格上，已經持續寫作 17、18 年，累積了超過 6000 篇文章。許多朋友問我，十幾年前是如何設定目標並持續經營部落格？面對不斷變化的趨勢，如何能持續分享提升工作效率的內容，並且堅持這麼多年？

最近在一場線上直播中，分享了：「如何跳脫計畫，設計更靈活年度目標」這個主題，我把分享過程的錄音檔，透過 AI 整理成逐字稿（原稿2萬多字），然後我再重新整理、精簡與延伸解釋，改寫成這篇文章，提供給大家參考。

每到年底或新年，我們都會為自己訂下一兩個年度目標。但你是否非常清楚自己現在最想達成的目標是什麼？你又能否確信，這個目標一年後、兩年後仍是對你最有價值的方向？更重要的是，你知道如何用最佳的方法去執行這個目標嗎？很多人的答案其實是否定的。

為什麼大多數人對年度目標缺乏把握？

在之前的那場線上直播分享中，我請現場朋友為自己的目標「明確度」打分數（1 分表示模糊不清，5 分表示非常確定），結果大多數人給出的分數低於 3 分，甚至有不少人只給自己 1 分。也就是說，多數人對於自己的年度目標究竟是什麼？是否有價值？以及該如何執行？都缺乏信心和把握。

那麼，問題可能出在哪裡？讓我們先從幾個常見的年度目標例子談起。以下哪一句話聽起來比較像是一個明確有效的年度目標呢？

A.「我想成為更健康的人。」
B.「我想養成每天跑步的習慣。」
C.「我想要一年內瘦 10 公斤。」

直覺上，許多人會選擇 C，覺得它有明確的時間和量化指標；也有人偏好 A，因為近年來流行的觀念是養成習慣要先形塑自己的身份認同（例如《原子習慣》）；還有人認為 B 不錯，因為每天跑步是小行動，持之以恆就可能實現目標。

這些想法聽起來各有道理。然而，以上三種說法其實都不是好的年度目標，它們各自藏著一些問題：

A. 更健康： 過於模糊，很容易變成「精神上的口號」。你希望的健康是長壽、瘦身，還是跑半馬？不明確的目標難以落實。
B. 每天跑步：容易將「行動誤當成目標」的典型錯誤。持續行動固然好，但若不清楚跑步背後真正想創造的價值是什麼，很可能因方法錯誤（造成運動傷害）而無法持續，反而不知自己到底在做什麼。
C. 一年內瘦 10 公斤： 雖然量化，但體重或 BMI 不一定是最佳的健康指標。我們往往在不熟悉某個領域的情況下設定目標，若不了解最佳指標是什麼，即便符合 SMART，也未必是最佳選擇。

「計畫」不是預言：「產出累積」才是實現目標的複利效應

在設定目標上，一個關鍵的翻轉想法是：我們通常都不擅長預測未來。

我們往往不善於在一開始就設定真正有效的年度目標。很多時候，我們對某個領域不夠熟悉，卻硬是要在年初訂出一年後的明確指標，這其實有點像在對未來做預言。然而大多數人並不擅長預測未來——不論是健康、職涯，還是投資理財，我們很難知道一年甚至五年後什麼才是最有價值的方向。

結果常常是計劃趕不上變化，年度計劃定了卻無法順利執行，中途迷失或放棄。

相反地，不要把年度目標當成一道必須命中的靶心預言，而是將目標視為一系列行動最終累積的「副產品」。我們不專注於長期規劃，而是專注於各種持續的小產出。一年之後，這些累積下來的小產出，自然就會創造出旁人眼中的年度成果。

（延伸閱讀：不一定要計畫新年度目標，用這五步驟為「現在」找到目標）

實例驗證：三年的健康筆記如何從零開始累積？

我分享一個持續了三年以上的健康目標實踐經驗。這個計劃並非從一個完美的長期規劃開始，而是從一件很小的事情開始：做記錄。（案例詳細說明：寫了三年習慣復盤筆記後，我用「持續紀錄」＋「改進日記」養成習慣）

1. 第一個產出：記錄現狀

我先從每天記錄自己攝取多少熱量、有沒有運動開始。早期我確實沒有改變任何習慣，熱量經常超標，但這段時間我持續產出了「自己真實飲食與生活形態的記錄」。

2. 第二個產出：解決單一問題

從記錄中，我發現了問題：運動太少。鑑於之前跑步受傷的經驗，我決定先從「散步」開始。我研究了公司附近的公園路線，設計了一個小產出：試試看一週能不能有兩三天去散步。

3. 第三個產出：延伸與修正

當散步習慣開始建立，我開始思考，既然都運動了，飲食是不是可以搭配調整。於是，我沿著散步路線研究附近的便利商店和餐廳，將更健康的餐點組合記錄下來。這又產出了「公司附近的午餐選擇表」。

透過這樣持續累積「紀錄表」、「運動路線圖」、「午餐選擇表」這三個短期的產出，我才逐漸意識到這可以變成一個長期的、有效的目標。之後，我才回頭設定年度指標（如降低體脂、提升骨骼肌）。

目標是從持續修正的產出中自然長出來的。

目標實現＝短期產出 x 長時間的複利

為什麼短期產出更有效？這與動機的強度公式有關：動機強度取決於「成果價值」除以「實現所需時間」。

如果你設定了一個年度目標，即便你認為其價值再高，分母也要除以 365 天（甚至更多）。這會導致你的動機被稀釋到非常小。

如果我們能設計一個短期內（如一週或兩週）就能產出價值的東西，分母只需除以幾天，動機就會強烈得多。我們只需把握住不斷的短期產出循環，長時間累積下來，目標的複利效應就會實現。

改變習慣：把「稍後閱讀」變成「任務產出」

第一個累積短期產出的關鍵方法是「寫任務筆記」，而非資料筆記。

當我們看到一篇對自己感興趣主題（如 AI、滑雪、投資）有用的文章或資料時，許多朋友的習慣是將其存入「稍後閱讀」。但我已經很多年不用稍後閱讀工具了，因為「稍後閱讀」往往變成「永遠不讀」，只會增加後續負擔。

許多人之所以卡在目標無法前進，就是因為他們不斷在「研究資料」和「做規劃」的循環中，認為要研究好、準備好才能開始。

事實上，你研究再多，計畫也一定還是不準確的。我們真正需要的是將資料轉化成任務產出的筆記。

舉例來說，當我看到一篇關於利用 AI 幫助寫程式（Vibe Coding）的文章時：

1. 我沒有將它存入稍後閱讀。

2. 我將其轉化為一個挑戰：利用 ChatGPT Codex 技巧，在一兩個禮拜內開發一款自己單機可用的筆記系統。

（延伸教學：AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」）

當時我完全不會寫程式，甚至沒有 GitHub 帳號。我每天花 10 到 30 分鐘，利用文章中教的方法，請 AI 幫我開發新功能、解決 bug。一個多禮拜後，我真的打造出一個具備搜尋、標籤、待辦清單功能的筆記軟體。

這次短期產出帶來了巨大的價值：我不只是有了一個小工具，更重要的是，我掌握了適合我的 AI 輔助開發的技巧。我隨後用同樣的方法開發了多個工作流程的小工具。透過這樣持續的產出累積，我自然而然地形成了「如何用 AI 幫我自動化工作流程」的年度目標。

如何開始實踐任務筆記？建議從你最感興趣或當下最關心的主題入手。挑一個你渴望深入鑽研的領域，或目前工作/生活中迫切想解決的問題，為它新建一則筆記（工具不限，雲端筆記、文件、紙本皆可）。

今後，圍繞這個主題所有有啟發性的資訊，都主動往這則筆記裡丟：重要觀點、實用技巧、相關案例……但重點不是只剪貼資訊，而是每次都問問自己：「我能用這個資訊做什麼產出？」

可能是一個嘗試、一項計畫、一個改進。然後立即著手去做，並把過程和結果記錄下來。

哪怕只是小小一步，例如「看完理財文章後，據其中建議調整了自己的支出預算，並紀錄調整後的變化」，這也是一個具體產出。

如此反覆，你的筆記將成為該主題下不斷延伸的成果清單。一段時間後再回顧，你會驚訝於自己累積了這麼多實實在在的收穫，其實就累積出一個大目標。

善用「復盤筆記」：持續修正日常小問題

如果一下子設計一個全新的任務產出有困難，我們可以採用第二種累積經驗的方式：「復盤修正經驗」。

這方法是從你現在正在做、但希望做得更好的「小事」開始。透過經驗修正的方式，每次調整一個小步驟，每次改善一個小問題，不斷累積。

我持續了五年的「親子情緒溝通管理筆記」就是一個例子。一開始，我只是記錄與小孩溝通上遇到的衝突。我持續記錄問題、分析問題，並為此思考「改進的行動」。

透過累積，這則筆記讓我學到的最大一個收穫是：一開始我「誤以為」是要幫助小孩理解情緒，不斷反省後，我才知道真正重要的是「我自己的情緒與溝通」。

這則筆記從 2020 年累積到現在，記錄了三四十個曾經發生過的問題。例如，當我發現與小孩在課業學習上容易產生衝突時，我會分析問題，並根據自己的學習心得設計行動步驟（如先共情再討論）。

我會不斷地回來修正、調整我的行動。正是透過這種持續修正的產出，我慢慢掌握了更有效的溝通技巧，最終形成了親子互動的長期目標。

無論是剛開始規劃 AI 課程，或解決日常工作分心，我也都是用同樣的方式：找出問題，用小行動改善，持續累積修正經驗。

所以，復盤筆記的精髓在於：聚焦小事，立即行動，不斷修正。

你不需要等待什麼「重大契機」再去提升自我，每天的瑣碎煩惱就是最好的練習場。開始一則復盤筆記，挑一件當下困擾你或你想優化的小事，例如「每次提案都緊張講不好」或者「總是熬夜睡不好」等等。接著寫下這件事目前存在的問題，想出至少一個下次可以嘗試的新做法，然後去實踐，再把結果記錄下來。

有改進就記下來，沒效也記下來並換另一種做法。把你的經驗教訓集中在同一個筆記裡。一段時間後你會驚喜地看到自己的進步，也能清晰地摸索出更有效的道路。等到那時再回頭定更具體長遠的目標，也會比一開始懵懵懂懂時定下的目標要高明得多。

專屬筆記系統：一個任務，一則筆記

無論是任務筆記還是復盤筆記，隨著內容越來越多，我們需要一個有系統的方式來管理和累積這些產出。否則，零散的知識和經驗可能會散落各處或被遺忘，難以形成長期價值。

我自己的做法是奉行：「一個任務，一則筆記」的原則，並將其長期維護，打造出屬於自己的「十年筆記」。（延伸閱讀：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記）

所謂「十年筆記」，是某個主題的筆記你願意持續經營多年，持續修正，甚至累積十年以上。聽起來也許很瘋狂，但時間轉瞬即過，你會發現這樣小小的累積其實很簡單，但幾年累積的效果卻非常驚人。

事實上正因為一則筆記承載了一個長期課題的所有內容，它反而更容易管理、更有成就感，也能看出真正長期的目標。比如前面提到的親子溝通筆記，我已經寫了五年仍在繼續；我有一則健康目標筆記累計三年以上還在更新；還有我的「AI 工具研究」筆記、「寫作技巧」筆記等等，都以超過一年以上的時間持續增長，每一則筆記就像一棵持續生長的小樹，你每天澆點水，它終會長成參天大樹。

而我的整理方法：一個任務，一則筆記。是實踐這個累積最有效的做法之一。

例如，我的健康目標，所有過去兩三年來的學習、產出、遇到的問題和行動記錄，都集中在同一則「健康計劃」筆記上。這則筆記會持續累積，可能持續一年、三年，甚至成為我的「10 年筆記」。

資料之所以混亂，通常是因為我們為每次新的想法或資料都開啟一則新的筆記。但如果我們持續在同一則筆記上累積、連結與修改，如將「只想多睡 10 分鐘」的筆記，慢慢變成「調整睡前儀式」的筆記，最終變成「更有精力實現重要事務」的目標筆記，就能有效避免混亂。

這些長期累積的筆記，包含了我的草稿、實驗、修正、新發現，當我遇到重複發生的問題時，我可以快速搜尋這則筆記，找到過去的經驗和解決方案，幫助我重新練習和掌握最有效的方法。

如同作家摩根・豪瑟在《一如既往》中所說：「複利效應的核心特質就是，事物起於細微，能發展到多麼龐大，從來不符合直覺」。只要我們對某個主題感興趣，利用這兩種方法持續產出和累積，最終它就會變成你有效的年度目標。

總結來說，如果你跟我一樣不擅長長期規劃，不妨試試看用累積產出的方式來實現年度目標。將有興趣的資訊轉化成「任務筆記」產出，將想改進的小事寫成「復盤筆記」修正，並將這些累積在一則「長期累積筆記」上。這樣持續下去，有價值的目標實現將只是時間的副產品。

你是否已經選好一個你最感興趣、願意持續追蹤一年的主題？現在就開始為它建立你的第一則「長期累積筆記」，並設計一個今天就能完成的「最小產出行動」吧！

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活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報

2025-11-22T17:36:00.014+08:00

Google 這幾天推出了 Gemini 3 Pro AI 模型，以及 Nano Banana Pro 的 AI 繪圖引擎， NotebookLM 中也加入了強大的簡報、資訊圖表繪圖功能，讓 AI 可以處理的內容強度（更大的資料量、更深的推理能力），可以生成的成果變化（正確生成大量中文、複雜知識的繪圖能力），都有一定程度的提升。

現在網路上已經充滿了對 Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro 的性能測試與展示，也有官方完整的說明。

所以這篇文章我想聊聊的，是身為一個要每天備課的老師，以及會跟小孩一起複習功課的爸爸，我想測試的是──Google 這幾個 AI 工具（ Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro、 NotebookLM ），可以如何互相搭配，真正產出有更好學習效果的教學素材。

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

我以自己實際用得到的案例來測試，利用 Google AI 來處理各種學習資料，生成可以互動練習的「遊戲化網頁」，或是透過 Google AI 繪製知識整理的「手繪心智圖」，應用在我自己的「學習筆記」、給學生的「課程素材」，以及小孩的「課業複習」上，效果都讓人非常驚豔：

AI 幾秒鐘製作出來的遊戲化網站，幫助學習者用各種互動遊戲操作，來學習相關知識。

空氣互動遊戲網頁
成語／語文互動練習網頁

AI 繪製出來的圖片，上面的中文內容正確性很高，知識整理的邏輯也十分準確，可以做為很棒的複習筆記。

成語示意心智圖
小三社會、自然複習卡片
筆記、時間管理課程資訊圖表
AI 課程圖像化教學簡報

這篇文章將從「利用 Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 來設計各種教學工具、素材、知識圖卡」，並且輔助搭配「 ChatGPT 與 NotebookLM 」等不同工具，分享這幾天我的實際應用結果，以及互相連貫配合的 AI 工作流程。

Gemini 3 Pro：整理分析大量資料，設計互動網頁、遊戲化體驗
（Gemini 3 Pro）Nano Banana Pro：繪製中文心智圖／記憶圖卡
NotebookLM：分析大量教案、素材、筆記，繪製圖像化簡報、資訊圖表
適當輔助：ChatGPT 5.1 （Thinking 版本更好）：資料蒐集、知識拆解、重點整理、教案邏輯

想跟我一起學習 AI 提升工作效率流程的朋友，也歡迎報名即將開課的大人學公開班課程：「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」。

2025/12 新增：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2025/12/27 新增：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

2026/1 新增：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

在進入正題前，先快速整理一下目前 Gemini 3 Pro 、 Nano Banana Pro 、 NotebookLM 可以在哪裡使用：

免費帳號可在 Gemini 中用有限額度，啟動 "Gemini 3 Pro 思考型" AI ，和 Nano Banana Pro 繪圖能力，額度達到了就退回之前版本。

也可在 Google AI Studio 免費版中使用 Gemini 3 Pro Preview ，進行文字內容的生成。但是 Nano Banana Pro 要付費才能使用。

付費帳號（ Google AI Pro 等）：可在 Gemini 中直接啟動"Gemini 3 Pro 思考型" ，啟動繪圖時也有 Nano Banana Pro 能力（也有限額，但每天的次數更多）。
Goolgle NotebookLM 免費版、付費版，也加入了用上述 Nano Banana Pro AI 模型繪製簡報、資訊圖表功能。

從這篇文章主題的使用者需求來看，當父母、老師、自學者需要設計各種學習教材時， Gemini 3 Pro、 Nano Banana Pro 有用的功能強化包含下面幾點：

更長的上下文（最高 100 萬 tokens 輸入、6.4 萬 tokens 輸出），代表可以一次處理更長的報告、完整的課文、多篇資料文章。
多模態處理能力（可以同時理解文字、圖片、影片、音訊、PDF），代表可以同時統整課程手寫筆記、錄音、白板流程圖，製作出需要的筆記或測驗。
回答方式可以處理更多步驟，可以用更多圖像思考邏輯輸出結果，這代表像是設計學習筆記、練習網頁時，可以一次做好幾個層次的整理，然後用更多互動與圖表呈現。
Nano Banana Pro 繪圖時對於中文有更好的支援，可以在圖片上正確顯示大量的中文內容，這代表很適合製作像是心智圖、資訊圖表這樣的圖像化複習內容。

我也不是只有做認真的學習教材，最近我和小朋友喜歡一起玩寶可夢遊戲，我就利用下面同樣的流程，製作了一個戰鬥屬性克制快速查詢的網頁小工具。

下面就來看看我的 AI 設計學習教材的工作流程吧！

階段一：製作「成語圖解心智圖」：Gemini 3 Pro 搭配 Nano Banana Pro，一次整理大量知識，繪製準確中文圖卡

Gemini 3 Pro 伴隨 Nano Banana Pro 繪圖，能夠非常有效的處理大量知識的整理，多步驟推理出有效的邏輯，最後繪製出完全符合的知識圖解，手繪等各種風格都很到位，更重要的是現在繁體中文文字也能正確顯示。

我在 Gemini 中啟動「思考型」、「建立圖像」功能，然後輸入下面指令：

你是小學三年級國語老師，要跟小朋友解釋下列成語，繪製一張手繪解釋心智圖。請一步一步分析： 
1.針對下面成語的意思，設計適合的場景示意圖象。 
2.拆解成語的用字，用延伸關鍵字，讓小朋友一看就能記住成語的關鍵解釋。 
3.根據成語的相關性或邏輯，排列順序與版面。 
4.繪製出有趣的手繪圖。 
成語：### 朝三暮四 利令智昏 洛陽紙貴 張冠李戴 融會貫通 漠不關心 心平氣和 一毛不拔 欲蓋彌彰 盲人摸象 苦口婆心 斬釘截鐵 細嚼慢嚥 朝令夕改 餘波盪漾 史無前例 身敗名裂 兵不厭詐 捲土重來 標新立異 ###

不到一分鐘的時間， Gemini 3 就生成了下面這張手繪心智圖！

有幾個讓我很驚豔的地方：

Gemini 3 ＋ Nano Banana Pro 讓繪圖時也具備「知識搜尋與分析」能力，所以看到圖片中補充了很多我沒有提供的新知識。
繪圖前 AI 可以進行非常棒的內容推理，可以看到他把這 20 個成語分成四大區塊，我覺得分類得非常棒。
繪圖的圖示部分幾乎都有正確傳達意思，中文文字更是沒有明顯錯誤。

如果繪製出來的圖片有不滿意之處，也可以直接對話修改， Gemini 的「圖片一致性」能力非常高，可以只修改一兩個小地方，而其他地方保持原樣。（這在前一個版本時，就有很好的表現：用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！）

但是我把上面 Gemini 的成語心智圖給小朋友看，小朋友覺得很有趣，但興趣不大。

於是我請 Gemini 換成寶可夢版本，目前 Gemini 在繪圖上的「安全性與版權限制」看起來還沒有很嚴格，不過日後應該就會鎖起來吧？

小朋友倒是對下面這張學習素材充滿興趣。

階段二：製作「詞語、成語互動練習網頁」：Gemini 3 Pro 把枯燥知識變成相對有趣的測驗

之前我在社群上分享過用 Gemini 3 Pro 針對自然科學的內容設計動畫網頁，如果是國語的練習呢？剛好跟小孩討論到兩個詞彙的差別，為了讓小孩練習，於是請 Gemini 製作小孩的詞彙學習練習網頁。

怎麼跟小學三年級學生，解釋「哪怕」、「不管」的差別？把上面「哪怕」、「不管」設計成適合小學生的有趣互動練習網頁。

幾秒鐘的時間內， Gemini 3 Pro 就製作出了一個可以互動的網頁，快速選擇答案，就會提供解析，利用一些例句快速練習這兩個詞彙的用法。

起碼比起聽我說，小朋友對這樣的互動網頁更有興致去看。

而 Gemini 3 設計這種互動網頁的效果有幾個優點：

同樣可以處理非常大量的資料內容，做出內容足夠豐富，流程完整的互動網頁。
透過 Canvas 的預覽，就等於可以直接使用，也能分享給他人。
設計的邏輯很符合一般人的使用方式，介面親切，互動直覺（而我幾乎不需要給特別的專業指示）。
網頁的動畫效果很好，可以根據實際知識內容設計動畫（例如充氣的氣球、翻轉的答案卡等）。

而前面的成語練習，先看 Gemini 繪製的心智圖，理解基本成語的意思。

接著，我用 Gemini 3 Pro 加上「 Canvas 」功能，製作成語測驗網頁。

延伸教學：

現在幫我設計另外一個遊戲網頁，主題是前面討論過的「小學三年級成語測驗：將正確成語代號，填入對應句子中」。請一步一步設計，要適合小學三年級學生，網頁互動要有趣，題目完全依照前面討論的設計。

整個測驗分成兩部分，各自練習 10 個成語，結果也非常令人滿意，也在單純閱讀之外，多了一種透過實際測驗來學習的練習方式。

階段三：製作「成語故事複習簡報、資訊圖表」： NotebookLM 彙整心智圖、故事課文資料，生成圖文並茂簡報

把上面生成的成語素材（例如心智圖），或是整理出來的知識、資料，匯入到 NotebookLM ，這時候又有更多方便的教材設計功能可以使用。

延伸教學：

我先把前面整理好的「成語手繪心智圖」（NotebookLM 現在可以分析手寫手繪筆記）、 Gemini 整理的其他成語資料，匯入 NotebookLM。

在 NotebookLM 利用最新的「 Fast Research 」功能，分析我的成語清單，讓 AI 搜尋成語故事典故，建立更完整的學習資料庫。

隨著 Nano Banana Pro 的推出，這個繪圖功能也融入到 NotebookLM ，變成他製作「圖解簡報」、「資訊圖表」的新能力。

開啟簡報功能，我請 AI 根據資料庫中的每一個成語與典故，設計圖解型的教學簡報。

下面 NotebookLM 產出的圖解簡報結果，有幾個特點：

融合了我上傳的心智圖中的內容與風格（那隻貓頭鷹）。
正確理解心智圖中的成語分類，有很正確的簡報解釋邏輯。
能夠針對我指定的小學生角色，設計出有情境的簡報。
繪製簡報圖像、文字的能力無可挑剔。
正確解讀資料庫中大量文件內容，轉化成有效、精簡的簡報。

而設計資訊圖表時，當然也能勝任，不過如果「文字量太多時」，繪圖出現的文字還是會開始出錯，有一個明顯的上限存在。

在使用 NotebookLM 的資訊圖表功能時，比較適合限縮在一定的文件範圍，限定只生成某些特定內容，比較能夠有效的產出結果（因為所有圖像、文字都是"繪製"上去的）。

失敗版本是我想讓他一口氣生成 20 個成語的資訊圖表，結果文字都是錯誤。

於是我改成只要生成 6 個成語，效果就很好了。

NotebookLM 的「簡報模式」可以用特殊指令製作風格突出簡報

在 NotebookLM 中啟動簡報時，可以透過編輯按鈕，提供特殊的指令，讓其製作風格更特殊的簡報圖像。

例如我下面這個版本：https://notebooklm.google.com/notebook/09ad655b-82c9-4dd3-8667-2a116d8d179b?artifactId=100a1f36-ab0f-4e48-a739-53b013e74372

我在自己公開的「防彈筆記法」 NotebookLM 筆記本中，要求他做下面這樣的簡報：「採用日本漫畫的風格，用格鬥類漫畫的語氣，梳理防彈筆記法要解決的問題、關鍵方法論、具體應用案例。」

結果產出了下面這樣的結果。雖然文字一多，文字繪製上有些小錯誤，但這個風格實在太有趣了。

輔助 ChatGPT 5.1 Thinking：整理課程資料：先搜尋、再分析、再交給手繪

如果說，我手邊沒有現成資料，需要 AI 先幫我搜尋、梳理非常大量的資料，然後再製作前面的手繪圖、互動遊戲網頁、圖解簡報。

那麼目前我還是會建議可以先使用 ChatGPT 5.1 的 Thinking 模式進行梳理，我實際比較，大多數時候 ChatGPT 搜尋資料並整理知識的深度、廣度，還是會比 Gemini 3 Pro 好上不少。

例如我用下面的指令，讓 ChatGPT 幫我上網找國小社會課本的相關資料：

你是國小三年級社會課老師，先整理下面單元，讓小學生考試前可以快速複習的課程重點，請一步一步分析： 
需求：小三上學期社會課第三單元班會自治、第四單元多元學習，小孩對於班會流程與角色責任特別不熟，對於多元學習的延伸學習方式可能缺少經驗。
上網搜尋相關課本、課程正確資料。 
根據需求，整理出考前複習重點。
要轉化出好記憶的關鍵字或關鍵提示。
要有正確且容易理解的邏輯。

接著，我再把 ChatGPT 整理出來的課本知識，貼回 Gemini ，用下面指令請他繪製手繪圖，因為指令比較複雜，可能會分成兩段處理，第一段先分析，第二段才繪圖：

你是國小三年級的社會課老師，繪製下面第三單元，方便學生複習的知識手繪心智圖。請一步一步處理：
1. 根據下面我重新整理過的第三單元資料細節。
2.抓出關鍵的重點，設計適合的繪圖結構。
3.用小學生可以理解的關鍵字，結合圖解，製作每一重點的說明。
4.以手繪心智圖的趣味方式，完成圖片的製作。

第三單元資料細節：###
貼上 ChatGPT 整理的細節
###

第二段再啟動繪圖

很好，根據上面這一段的設計邏輯與整理，繪製知識手繪心智圖。

下面是 Gemini 整理出來的手繪圖（裡面的口訣、邏輯、知識則是 ChatGPT 5.1 梳理的結果），基本上我的角度來看，沒有任何可以挑剔的地方了。

後來小朋友複習自然課時，對其中一個單元不熟悉，我馬上啟動下面流程：

先讓 ChatGPT 思考分析，整理知識重點。

讓 Gemini 設計互動遊戲網頁： https://gemini.google.com/share/e19b510bea95

利用下面指令，最後貼上 ChatGPT 提供的完整知識整理內容：

讓我們設計一個新的互動遊戲網頁，跟三年級小學生解說「磁力」的特性、應用、變化。請一步一步分析，根據下面的資料，思考如何設計成有趣的互動網頁，然後完成你的設計：

課程手寫筆記、錄音、白板流程圖、課本、考卷照片，也可以上傳分析，轉成教材

Gemini 3 Pro 的多模態，可以讓我們的資料來源更多元，像是手寫筆記、課堂白板、教學錄音等等，都可以上傳變成素材。（延伸閱讀：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿）

例如我把兩張社會課考卷，直接上傳 Gemini ，請他分析後，繪製成重點整理手繪心智圖，一樣有非常棒的效果。

讓我們開始一個新任務，分析這兩張考卷，掌握社會課第三單元的關鍵重點，繪製出呆火鱷為主角的寶可夢手繪風格心智圖。請一步一步分析：
先解析考卷中的題目，掌握關鍵重點、提問思維、核心知識。
為這些內容，梳理出適合的心智圖架構。
以呆火鱷、寶可夢相關圖像，繪製出完整的手繪心智圖。

Google NotebookLM 也把 Nano Banana Pro 的繪圖能力，帶入到他的「工作室」功能，現在可以根據資料庫內容，繪製適合的資訊圖表，甚至製作出邏輯對、中文正確、圖像精彩的「簡報」。

例如下面這個資料庫，我只有上傳一段「大約一小時的課程錄音」，跟「一張課程中的手繪白板照片」。

但是利用 NotebookLM 對手寫、錄音內容的強大解析，加上 Nano Banana Pro 的繪圖能力，產出了右方那樣精彩的簡報。

或是下面這樣邏輯正確、內容豐富、圖像精彩的資訊圖表。

從上面的核心三階段工具流程，加上輔助的延伸技巧，這幾天的測試後，我慢慢理出一個用 AI 工具製作學習教材的工作流程：

ChatGPT（或 GPT-5.1 Thinking）適合的：

拆課綱、抓考點、設計教學邏輯
把亂七八糟的想法變成大綱、教案、題目結構

Gemini 3 Pro 適合的：

把整理好的知識，變成互動網頁、遊戲、操作式練習
它的強項是設計「介面＋互動」

Nano Banana Pro （Gemini 3 Pro ）適合的：

把已經確認過的概念，變成「可印、可貼、可學」的中文心智圖
特別適合考前視覺化複習卡、筆記封面、概念地圖

NotebookLM 適合的：

長錄音＋手稿＋投影片（或者把前面整理的資料彙整進來）→ 變成教材、簡報、影片
適合「整理一整堂課」而不是只做一張圖

也提供給大家參考，更歡迎跟我分享你更好的應用方式。

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紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測

2025-11-18T16:31:00.007+08:00

Google NotebookLM 在這一波更新中，支援了用 AI 解讀「手繪圖表」、「手寫筆記」等圖片內容，我們可以把會議中、課堂上，乃至於自己閱讀時寫下的紙本筆記，拍照掃描，上傳 NotebookLM ， AI 就可以解讀上面的內容，再轉化出我需要的報告、摘要、練習。而且我實際測試，包含「中文」的手寫字、「潦草」的手繪流程圖，都能做出準確的分析。

NotebookLM 作為一個 AI 資料庫工具，最有用的地方就是「可以上傳自己的資料」，經過一些整理、轉化後，建立一個「特定專案、主題、需求的知識庫」，然後 AI 回答時會遵照這個知識庫的內容，提供相對準確、滿足特殊性的生成結果。

透過我這篇文章中分享的做法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」，我們可以建立像是親子教養、健康運動、時間管理等等資料庫，把讀書筆記、關鍵文章、有用影片，甚至自己的想法錄音檔等等內容匯入，經過一些整理，變成以後我詢問或復盤教養、健康、生產力等問題的有效助手。

在上述基礎應用中， Google NotebookLM 最近的更新加入了 AI 解讀圖片內容，更進一步可以把我自己一邊閱讀一邊手畫的思考圖，或是手寫在便利貼上的速記，都上傳變成資料庫！

我實際測試，效果還不錯，今天這篇文章，分享我的兩個測試體驗。

2025/12 新增：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2026/1 新增：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，製作成學習影片

我們在上課過程中，快速在紙本筆記寫下重點，老師在白板上畫出手繪解說圖，我們在課後閱讀複習時，也把自己的想法手繪成流程圖、心智圖。在這個情況下，如果把這些課堂手寫筆記翻拍成圖片，上傳到 NotebookLM ，可以解讀到什麼樣的程度，可以做哪些延伸學習呢？

老師可以：

上課用白板手繪說明 → 下課直接拍照 → 丟 NotebookLM → 變成補充講義或影片腳本。

學生可以：

考前整理心智圖 → 丟 NotebookLM → 變成「自己版本」的考前重點講義或測驗。

家長可以：

跟小孩一起畫閱讀心智圖 → 上傳 → NotebookLM 幫你設計「幾題理解測驗」。

我把自己手邊對於專注力練習、零碎時間利用的各種手繪筆記，上傳到 Google NotebookLM。全部都是翻拍的照片圖檔，沒有任何文字文件。

第一時間已經可以看到 NotebookLM 提供的摘要，很準確的掌握了這些圖片中的關鍵內容。

點開某一張圖片的摘要，可以看到 NotebookLM 很正確的辨識出圖像要表達的意思，對於圖像間的對比用意有正確的掌握，對於我手寫的潦草文字也大多都正確解答。

於是我把這個主題的各種學習手寫、手繪筆記圖匯入，然後開始提問、討論，生成我需要的進一步學習、練習教材。

更厲害的一點是，如果利用 NotebookLM 工作室中的「影片摘要」來製作學習影片，還可以在我們「原本的手繪圖」中加上「新的說明與註解」，變成學習影片的一部分！

例如下圖，把我原本的一張手繪圖，融入到影片摘要的教學畫面，並且用 AI 主動加上更多文字、圖像解說。

（如何利用 NotebookLM 製作學習影片的教學：實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教）

匯入會議手寫筆記、投影片圖片、白板流程圖，整理成會議記錄

延續前面這樣的功能，另外一個應用是：一場會議中留下的紀錄可能包含了：錄音檔案、手寫筆記、投影片、白板流程圖照片等資料，現在也可以嘗試全部上傳到 Google NotebookLM ，讓 AI 統整成完整的會議筆記。

會議中可以快速透過手繪、錄音把想法倒出來，會後再用 NotebookLM 做「文字化」與「格式化」。

例如下面這個測試，主題是 AI 工作流程的討論，我上傳了一個超過一小時的會議錄音檔，會議中畫出的工作流程圖，跟其中某個關鍵應用的手繪解析圖。

可以看到利用 NotebookLM 的心智圖功能（延伸教學：Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖），快速的把這次會議討論的錄音檔、流程圖圖檔、手繪圖片，做出了非常完整的內容整理。

對於手繪圖的解說，也有九成以上的準確性。

我嘗試「不要勾選」錄音檔案，只「勾選」兩張手繪的流程圖，然後讓 NotebookLM 幫我整理成一封會議重點摘要郵件。

這時候，就算沒有錄音檔的文字內容輔助， AI 依然正確的解讀了手繪圖中想要傳到的 AI 工作流程。

參考上面兩個實際測試案例，試試看當你的 NotebookLM 加入「上傳圖片」的支援後，用它來處理手繪、手寫類型的筆記：

匯入課程中的手寫筆記、黑板手繪圖，除了可以解析，還可結合手繪圖，製作成學習影片。
匯入會議中的手寫筆記、白板流程圖，加上原本可支援的錄音檔、文件，整理更完整的會議紀錄。

只要肯把想法畫出來、寫下來，現在已經有工具能幫我們把「凌亂的手寫痕跡」，變成：教材、會議紀錄、學習影片，成為可以被重複利用的資產。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測）

專案報告、年度復盤 AI 助手應用實測： Gemini Deep Research 連結 Gmail、 Google Drive

2025-11-15T14:48:00.004+08:00

2025 年底， Google Gemini Deep Research 功能正式支援串連 Gmail / Google Docs / Google Drive / Google Chat 等 Google 雲端服務，把原本散落在 Workspace 裡的信件、文件、雲端硬碟、聊天室，變成 Deep Research 的「私人資料庫」，再加上網路資料，一次生出更多有效資料的研究報告。這個功能，馬上讓我想要來做個實際應用測試。

2024 年底時 Google Gemini 加入了 Deep Research 功能（延伸教學：Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理），而且免費帳戶也可以有一定的使用額度，透過「深度研究」，可以驅動一個研究型 AI 根據研究計畫「自動完成」數十篇網路資料的分析整理與撰寫數千字的研究報告。這個過程大約 10 分鐘左右，都由 AI 代理程式自主完成。

Deep Reseach 這樣的功能，除了可以讓 AI 自動化完成多步驟的工作，幫助人空出時間外，還有一個特色就是可以「一口氣分析非常大量的資料（上下文）」，並且「一次完成更多層次、更多細節的內容輸出」。而這是一般單純的聊天型 AI 問答無法達到的文字處理量。（我的應用：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）

但是之前 Google Gemini 的 Deep Research 只能搜尋網路資料，少了像是 ChatGPT 的 Deep Research 可以直接連結 Google 雲端硬碟與 Gmail 帶來的工作強度。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）

而現在 Gemini 的 Deep Research 終於補上了對自家 Google 雲端硬碟資料、 Gmail 郵件的支援，搭配 Deep Research 原本「一次處理大量上下文」的輸入、輸出能力，可以做出非常強大有效的應用。

2025/11/22 更新：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報

2025/12/27 新增：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

原本 Deep Research：

主要是「看網路 + 你手動上傳的檔案」，幫你做長篇研究報告。

新版 Deep Research：

可以額外讀：

Gmail 信件內容與對話脈絡
Google Drive 裡的 Docs、Slides、PDF
Google Chat 討論紀錄

你可以在 Deep Research 視窗中，勾選要使用的來源：

Search（公開網路）
Gmail
Drive
Chat

可以把這樣的功能用在什麼應用上呢？下面我分享幾個自己實測的成果。

課程說明報告：把 Gmail 往來、Drive 講義與簡報整合→輸出結構化說明報告。
年度復盤→次年規劃：掃描 Drive 的簡報、講義，照 KPT 產出可執行的明年方案。
合作歷程報告：依關鍵字回溯多年郵件＋文件＋Chat，整理時間軸、決策點與下一步提案。

延伸補充：近期 Google NotebookLM 也加入了「用 Deep Research （或比較簡單版的 Fast Research ）」，導入大量資料研究後的專案報告的功能，同樣可以連結網路搜尋，或是 Google 雲端硬碟內容。

這時候，一樣可以利用下述的方法，在 NotebookLM 導入有效的研究報告、資料整理，建立有效的 AI 資料庫。（例如搭配我的這個方法，可以建立更專業強大的知識庫：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學）

分析 Gmail 討論與 Google 文件、簡報，完成一份課程說明報告：

近期我跟「大人學」一起合作開發一堂「用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的課程，過程中我們在 Gmail 中有很多來回的細節討論郵件，在 Google 雲端硬碟中有多份演練、講義、問答、簡報相關企劃文稿。

現在課程正式上線了，我想要整理上述資料，完成一份課程說明報告。

於是我在 Gemini Deep Research 中透過下面指令，啟動 Gmail 與 Google 雲端硬碟文件的深度研究：

你是電腦玩物站長Esor，協助我撰寫一份「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」的介紹說明。請一步一步處理：
需求：讓電腦玩物讀者了解這堂課程的特色、解決問題、限制，讓讀者明確知道這堂課程適合或不適合自己，以即可以獲得什麼收穫。
處理流程：
1 根據 Gmail 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」郵件討論，掌握這堂課程的設計目的與現況。
2 根據 Google Drive 中「【大人學】用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」資料夾理的文件資料，掌握課程設計、演練的基本架構。
3 搜尋 Google Drive 中「簡報」資料夾內的 AI、 ChatGPT 課程相關最新資料，獲得更豐富的演練案例。
4 處理前面內容，整理出跟讀者說明的架構、邏輯、內容重點，並列出。
最後一段，依據上傳的「電腦玩物社群貼文範本.md」範本，把上述整理好的內容，再改寫成符合範本格式、風格、用語的貼文內容。

在 Gemini 的工具選單啟動「 Deep Research 」，選擇不要在網頁中搜尋資料，而是直接讀取我的 Gmail、 Google 雲端硬碟（根據我的指令）。

我甚至還搭配「上傳」了一份課程說明範本的 markdown 文件。

我想試試看讓 Gemini 的 Deep Research 一口氣分析十幾份文件、十幾封郵件，和一個範本檔案，是不是還能更根據我的指令，有效完成工作報告。

第一階段處理研究計畫時， Deep Research 會先做基本搜尋，先找出可能要找的資料範圍。

從研究計畫中，我可以判斷 Gemini 的 Deep Research 是否已經有正確找到需要的郵件、文件，如果有，就可以按下開始研究。

這一點我覺得很棒，就像是這個 AI 研究助手會先做基本的資料掃描，然後跟我確認他找到方式對不對，讓我有即時修改調整的空間。

下面是我這個案例的實測結果，讓我來分析幾個「表現得很棒」的細節。

很明確根據指令要求，相對沒有之前的長篇大論毛病，只輸出指令要求的：結構重點整理、貼文內容。
確實可以找出並研究相關郵件、文件
深入到文件資料的細節，有邏輯的分析重點
整份輸出成果中，每一段都有明確引用來源，點擊後可以打開明確的文件、郵件
很強大的統整、分析能力，不只整理資料，也能延伸推理，獲得有啟發的結果。
明確根據範本輸出。

明確依據我的指令輸出結果，現在的 Gemini Deep Research 比較不會像是早期那樣長篇大論太多廢話。

Gemini 可以確實的研究大量相關郵件、文件，一次處理的資料量可以很大。

結果中，可以看到 Gemini Deep Research 深入到文件資料的細節，再轉化出有邏輯的重點分析。

而且每一段會有原始文件資料來源，這可以讓我方便確認這一段分析的「正確性」。

Gemini Deep Research 在大量解析文件後，進一步也有延伸論述的能力，不只是做資料摘要整理。

例如下圖中對我規劃的課程重點分析，甚至還有一些我自己沒有想到的說明方式。

前面在深度研究時，還記得我另外上傳了一個範本檔案，讓 AI 遵循這個範本做產出嗎？

Gemini Deep Research 可以在已經分析了大量郵件、雲端文件後，依然可以明確根據範本輸出成果。

表示善用 Deep Research 的自動代理、大量上下文運算能力，我們可以給出更複雜資料、分析更多樣資料、多步驟自動化產出結果。

比較看看 ChatGPT 版本，其實也能達到差不多效果。（延伸教學：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）

關鍵不是工具，而是我們的使用方式與工作流程。

統整今年度大量工作文件、郵件，完成年度復盤與明年度規劃：

根據上面應用案例，當 Gemini Deep Research 可以一次處理分析這麼多郵件、文件資料，就可以變成一個有效的年度復盤規劃助手。

我利用下面指令，請 Deep Research 總結我今年的各種課程資料，做一個 KPT 復盤與新年度規劃。

你是電腦玩物課程規劃的專家，請根據 2025 年我的相關的課程簡報、講義，製作一份今年度課程復盤、明年度新課程規劃的企劃報告。請一步一步處理：
需求：了解今年度課程的主題、特色，分析可以延伸的變化、議題。
處理流程：根據 Google Drive 中的「13-簡報」資料夾內的資料，分析相關簡報、講義內容，梳理今年度的課程細節資料。 
根據KPT原則，分析可以保持的特色，需要解決的問題，延伸出明年度可以新增的下一步規劃行動。
最後延伸出 2026 年度新課程規劃的具體建議。

同樣的可以看到， Deep Research 把我散亂的課程簡報、課程講義、課程討論郵件等，做了初步分析，設定了一個我覺得很有效的研究計畫，也正確的區分出我目前的兩大課程主軸： AI 工作術、防彈筆記法。

接著就讓 Deep Research 依照這個研究計畫去做分析。

下面是結果的一部分策略分析，我自己看了覺得很棒，確實找出了目前課程特色，也分析出可以更好的問題點，還提出了具體建議。

年度復盤可以做到這樣的程度，無論是用在工作，還是用在「自己個人復盤」，都會非常有效。

分析散落的郵件、文件，建立工作歷程報告：

如果我們進行一個專案時，郵件、文件都散落在不同的地方，需要掌握這個專案目前進度，或許也可以試試看用 Google Gemini Deep Research 的功能來整理分析。

例如下面這個應用，我設定好利害關係人的關鍵字，請 Deep Research 去我的郵件、文件系統中尋找相關討論資料，重新梳理更明確的時間軸與工作歷程。

你是電腦玩物站長Esor，整理和「富邦 共學」相關講堂的歷年合作資料，完成一份工作歷程報告。請一步一步分析：
需求：完成歷年富邦共學講座的主題系列、內容細節、合作資料的統整分析。
從我的 Gmail 中搜尋相關合作郵件，整理郵件中的相關資訊。
完成合作歷程時間軸、主題設計、合作形式的整理。
設計下一階段可以推出的系列主題。

這是一個已經進行三年的工作歷程， Deep Research 有沒有辦法準確地把過去幾年的資料找出來，並且做出有效分析呢？

結果還真的可以！ Deep Research 不只可以一次爬梳大量資料，只要我們設定好關鍵字，也能深入挖掘資料架內的資料細節，甚至過去多年的散落資訊。

善用這個挖掘資料能力，可以更有效的做出專案分析、復盤與規劃。

總結一下上面幾個案例，我的 Deep Research 操作細節重點，提供大家參考：

進 Deep Research 前：先想清楚資料邊界（要勾 Gmail/Drive/Chat 哪些）、研究目標（說明？回顧？提案？）與輸出格式（報告、貼文、簡報大綱）。
指令結構：需求→處理流程（來源、資料夾、關鍵字）→輸出規格（框架/範本）。
研究計畫頁：務必檢視是否抓到對的郵件串與資料夾，必要時補關鍵字或縮小範圍再跑。
成果檢核：優先抽查每段落的來源鏈結，確認引用無誤、時效正確，再決定修改幅度。

有需要的朋友，也可以模擬上述流程，試試看！

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：專案報告、年度復盤 AI 助手應用實測： Gemini Deep Research 連結 Gmail、 Google Drive）

Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程

2025-11-01T18:54:00.006+08:00

現在利用 AI 製作簡報的工具非常多，像是之前在電腦玩物介紹過的 Gamma 或 Canva，都是相當不錯的選擇。不過今天要分享的，是 Google Gemini 最新推出的一項功能——它可以直接在生成式 AI 的問答中，一句指令就把內容製作成一份 Google 簡報。

延伸教學：

我實際測試後的心得是，Google Gemini 雖然不像 Gamma 那樣畫面華麗，也不如 Canva 擁有那麼多可套用的模板，但它在一個特定的工作流程裡，卻展現出極高的實用價值，那就是——

當我們平常的文件、講義、教材都已經在 Google 文件裡，Gemini 能直接連結這些檔案，讓 AI 分析文件內容，自動整理出課程或會議的分段重點，並且立即製作成一份 Google 簡報。

整個流程可以在 一個按鍵之下完成。

更重要的是，Gemini 生成的 Google 簡報並不會太陽春。

相較於用 ChatGPT 直接生成 PowerPoint 檔案時，往往只有純文字分頁的簡報內容（最近 ChatGPT 可以連結 Cnava ，但是失敗率很高），Gemini 會自動套用適當的版面設計，加上合適的圖示或圖片，文字排版也會根據頁面用途進行調整。

例如標題頁、引言頁、操作說明頁，都會有明確的版面區隔與一致的格式。雖然談不上「設計精美」，但已經能在工作現場直接使用。

目前這個 Google Gemini 內建的「直接生成簡報」功能，已經開始向用戶陸續推出。預計會先開放給付費版本的使用者，接著再提供給免費用戶使用。上線時間將以 網頁版優先，APP 版本稍後跟進，預估在 2025 年 11 月上旬，所有使用網頁端的用戶都能體驗到這個功能。

如果你的日常工作流程中，有大量講義、教材、會議紀錄都放在 Google 雲端硬碟裡，並且平常就習慣使用 Google 簡報來製作投影片，那麼這次 Google Gemini 的整合流程，將能大幅節省你從內容到簡報的轉換時間，幾乎一鍵就能產出可立即使用的成果。

下面，就分享一個我讓 Gemini 把「Google 文件」設計成「Google 簡報」，在於「 Google 簡報」中利用現有 AI 側邊欄調整圖文內容，最後又把 Google 簡報匯入「 Google Vids 」製作成影片，示範完成的 Google AI 工作流程。

第一步：要求 Gemini 用 AI 解析 Google 文件，製作簡報

打開你的 Google Gemini ，利用提問中的「工具」選單，開啟「 Canvas 」，就能測試看看是否已經加入「製作簡報」的功能。

Google Gemini 的 Canvas 有很多利用方式，例如：

我透過下面的指令：

你是筆記課程簡報設計專家，根據這份文件講義，製作出課程需要的 Google 簡報。請一步一步處理，先理解文件中的課程重點和方法，以痛點解決作為開場，以方法論流程展開每一頁簡報的內容，每頁簡報關注一個步驟或一個問題解決，以精簡扼要的文字，呈現課程內容。

連結了一份我的「防彈筆記法」課程大綱，並要求 Google Gemini AI 用我指定的邏輯來處理講義內容，製作成課程中可用的簡報。

第二步： Gemini AI 製作簡報的方式與效果

接著， Gemini 就會在右方的 Canvas 中啟動製作投影片的功能，並使用 Google 簡報適合的版型來製作。

從 Gemini 製作出來的簡報成果可以看到， AI 在分析我的 Google 文件後，會做幾個動作：

AI根據內容拆分重點，製作簡報分頁。
會自動調整適合的版面，排版文字，也會保持一致性。
會自動搭配ICON圖示或圖片。

如果 Gemini 製作出來的簡報有需要微調的部分，與其用對話調整，不如透過右上方的「匯出成簡報」，在 Google 簡報中進一步修改。

第三步：在 Google 簡報中也可以繼續用 AI 做設計調整

在 Google 簡報中，也可以繼續使用右方側邊欄的 Gemini AI 做簡報調整。

例如透過 Gemini 製作背景圖，直接給出繪圖指令，就能在右方生成圖片，並挑選適合的圖片插入簡報中（參考：用好 Google Gemini AI 修圖升級版教學：整合產品照，編輯人物動作，保持外觀一致性！）。

也可以在 Gemini 右方側邊欄，讓 AI 直接根據這頁簡報內容，製作搭配的示意圖。

Gemini 側邊欄也可以直接用自然語言指令，讓 Google 簡報新增一頁簡報設計。

根據下面內容，設計一頁結合圖示、圖片與適合版面的簡報： 

專案目錄：掌控混亂的專案
建立專案目錄
每個專案設立獨立的工作清單，進度一目了然。
分解複雜任務
將大專案分解為具體、可執行的行動步驟。
明確下一步行動
建立即時更新、明確掌控的工作架構，不再分心。

第四步：把 Google 簡報匯入 Google Vids 製作影片（未來中文有機會也支援 AI）

之前我有分享過：「Google Vids 免費線上影片編輯工具，幫老師輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕」，這是一個內建在 Google 雲端硬碟中，非常好用的影片製作、編輯工具。

雖然他目前的「真正 AI 製作影片動畫」功能還是只支援英文，但是我們可以把前面做好的 Google 簡報匯入 Google Vids。

這樣就能立刻產生一個短影片，老師、報告者只要加上錄音，就是一段簡單的教學影片。

Gemini AI 加入製作簡報功能，雖然結果比不上 Gamma、 Canva 漂亮，但卻可以幫助我們完成 Google 文件、 Google 簡報、 Google Vids 影片一條龍的快速工作流程，值得老師、工作者製作教學與會議投影片時好好利用。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程）

[教學] ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報

2025-10-26T19:39:00.000+08:00

Canva 不只是圖像設計工具，也有很多人直接把她當成簡報設計軟體，在這兩三年的線上直播中，我已經愈來愈常看到用 Canva 製作的簡報。（延伸參考：用 Canva 設計精美會議文件、專案報告、學習單，自動轉換成簡報）

因為 Canva 即使是免費帳號，也提供了非常豐富的簡報模板，加上內建的各種 ICON、圖示、中文字體元素，對大多數人來說都能輕鬆製作出好看的簡報內容。後來又有了 AI 功能加入，讓設計簡報變得更輕鬆。（延伸閱讀：Canva AI 2024 最新 15 個圖片生成、修圖自動化功能應用案例教學）

今年（2025）， Canva 更直接推出全新的 AI 問答功能，甚至可以透過指令讓 Canva 自己組合內建的各種模板與素材，一句話生成精美簡報、文件、封面等等。不過一開始，這個 Canva AI 問答功能只針對英文為主，到了 2025 年 9 月開始加入了中文的支援，現在也可以直接下指令，就讓 Canva AI 從頭到尾幫我們製作出一份有內容、有版面、有圖片的簡報。

雖然 AI 簡報很好用，像是除了 Canva AI 簡報，我之前也很常使用「 Gamma AI 」來製作各種工作、課程中的簡報。

但是，我的流程有點不一樣，我不會「直接在 Canva、Gamma 這樣工具上憑空製作一份簡報」。而是先在 ChatGPT 上做資料收集、整理、分析後，再讓 Canva、 Gamma AI 做出美美的簡報版面。

因為一份簡報如果沒有經過資料研究、知識整理的過程，直接「給一個題目」，就要把論述、內容、案例、版面、圖像素材等一次做好，我的經驗是「很難做出正確、有效、深入」的簡報成果。

Canva、 Gamma 這類工具可以幫忙把簡報設計得很漂亮沒錯，但是卻不適合做「前期的簡報資料收集、研究、整理、分析」。

下面就分享一套我自己先在 ChatGPT 上討論專案，完成簡報大綱後，再用 Canva、 Gamma 製作簡報的流程。

階段一：利用 5 分鐘，教 ChatGPT 快速閱讀、搜尋、研究大量資料

假設我現在只有一個簡報題目「防彈筆記法說明」，那麼我絕對不會直接把這個題目丟給 Canva、 Gamma 去做簡報，那樣會非常容易出錯、出現很多幻覺、內容也不夠深入。

相對的，我會先打開 ChatGPT ，開始問題研究與資料收集，利用下面這個指令，「反覆多次」替換「知識主題」的關鍵字，讓 ChatGPT 上網搜尋後「調閱」出一筆一筆簡報內容中需要的知識、案例、素材。

你是個人知識管理專家，請跟我解釋「電腦玩物 esor 的防彈筆記法」。請一步一步分析：先「上網搜尋相關資料」，以「條列清單的格式」，用一般人也能懂的用語，兼顧廣度與深度細節，說明這個主題。

這個過程通常我會進行 5 分鐘左右，調閱出 10 筆以上資料，作為接下來製作簡報的素材庫。

階段二：利用 1 分鐘，教 ChatGPT 建立知識架構

然後，我會利用下面指令，讓 ChatGPT 整理上面調閱出來的十幾筆素材資料，做一次比對統整。

我把這個過程認為是「教 AI 建立一個知識架構」，讓 ChatGPT 對「防彈筆記法」這個簡報主題有跟我一樣的客觀資料認識，和主觀詮釋角度。

整合上面所有討論資料，建立一個「防彈筆記法方法、應用」的對比表格，呈現出「打破知識管理、資料整理迷思」的特色。

可以這樣想像，這兩個階段是讓 AI 進行製作簡報前的研究、整理，並建立「詮釋觀點」。

階段三：利用 1 分鐘，要求 ChatGPT 根據閱讀與理解，輸出簡報大綱

接下來，我才讓 ChatGPT 去製作「文字版」的簡報大綱，指令通常如下：

統整上方的討論，根據「防彈筆記法是幫你更快輸出的知識管理系統」主題，簡報對象是「一般職場工作者」，設計出 10 頁簡報大綱。請一步一步分析，先梳理上方討論的重點，根據背景、解決的問題、方法與應用，拆解出最容易讓人理解的順序。每一頁有一個明確主題，每個主題下條列關鍵重點，並帶入更多具體的數據資料細節，並且最後有吸引人的結論。

在文字資料的處理，內容的推理思考上， ChatGPT 這類工具一定還是做得比 Canva、 Gamma 等工具要好，

所以先在 ChatGPT 上完成文字版的簡報大綱，再把大綱貼上 Canva、 Gamma 去製作簡報。

階段四：將 ChatGPT 簡報大綱複製到 Canva ，完成簡報設計

最近 OpenAI 有推出新功能，可以直接在 ChatGPT 啟動 Canva ，但需要先把 Canva 切換到英文版，才會比較容易成功，但實際嘗試還是偶爾會失敗。

根據下面簡報大綱，保留完整內容、架構、分頁，利用 canva 製作出精美簡報： 

1｜為什麼知識管理常常「用不久、產出慢」
常見困境：資料四散（聊天室、信箱、雲端）、會議逐字稿無法落地、剪藏一堆卻用不上。
你可以自查的三個數字（本週就量）：
找資料時間：一天花幾分鐘在找「那份檔案／結論」？
下一步明確率：每個任務是否都有「下一步×1」？
會議落地率：上週會議行動在 7 天內完成比例（％）。
結論：若重心放在收藏與分類，輸出速度自然變慢；我們要把筆記變成工作介面。

2｜防彈筆記法的定位：為輸出而設計
核心精神：任務導向＋動態演化＋簡單精準。
一句話：每個任務一則筆記（SSOT），把目標、行動、決策、依據、變更都寫回「同一張」。
成功判準（你能立刻觀察）：
打開任務筆記就知道現在要做哪一步。
週檢視只需要翻看「那些任務筆記」，不用重找來源。

3｜系統骨幹：5 層結構（從雜到精）
收件匣：先丟進來，不分類；每日或隔日批次清空。
暫時筆記：把一則素材改寫成「問題／關鍵資訊／下一步」。
專案目標筆記（一個任務一則）：聚焦目標、下一步、決策紀錄。
資源／經驗筆記：將過程踩雷與做法沉澱成可重用清單。
永久任務筆記（SOP）：把重複流程標準化。
建議節奏：收→用 SLA 48 小時；每週 20–30 分鐘做整體覆盤。

4｜一個任務、一則筆記（最小可用模板）
抬頭：任務名稱（動詞開頭）｜完成條件（可驗收）｜截止日。
主體三欄：
決策紀錄：[YYYY-MM-DD] 結論＋依據連結
下一步×3：動詞＋產出｜Owner｜Deadline
參考片段：只留「可直接引用的 3 點」
變更/風險：本週狀況、阻礙與備案（各 1–2 行）。
現場示例（行銷報告任務）：
完成條件：能於 10 分鐘會議中清楚回答 3 個決策題。
下一步：彙整近 30 天投放成效圖｜A｜10/29

5｜收集網頁學習資料：輸出導向的收法
工具任你用（Reader/Glasp/Save to Notion/NotebookLM…），關鍵在寫上自己的話：
每個高亮配**「我怎麼用」1 句**。
每篇文章只留下可用片段×3（論點/數據/步驟）。
作業節奏：
看到就「一鍵收件匣」→每日或隔日批次清空→拉進對應專案筆記。
設指標：收件匣未清空天數 ≤ 2 天。
產出檢核：專案筆記中能直接引用為段落或決策依據；不要讓引用回頭再找原文。

6｜會議記錄：只保留「會帶來動作」的東西
兩張表就夠了：
決策表：議題｜結論｜依據連結｜備案
行動表：Action（動詞）｜Owner｜驗收標準｜Deadline｜所屬專案連結
24 小時分流規則：行動嵌回各自專案筆記，不要留在「今天會議」頁。
追蹤指標：
行動卡 24h 歸位率＞90％；次週落地率＞70％。

7｜復盤：把「心得」改寫成「下一次會做的事」
任務筆記內建復盤區：
本次做法摘要（≤3 句）／成效&失誤（各 1–2 點）
下次改進×1–3（動詞＋驗收條件）／可複用規則（1 句）
節奏：每日 3 分鐘微復盤＋每週 20–30 分鐘沉澱 SOP。
成效衡量：
同類任務的交付時間縮短、錯誤率下降；SOP/模板數量逐週增加。

8｜協作與追蹤：讓資訊與責任對齊
原則：SSOT（單一真相來源）＝每個任務的那一張筆記。
團隊看板只放「任務卡連結」，不複製內容，避免版本分叉。
週會範式：只帶任務筆記檢視「決策更新與下一步」。
測量：
決策回溯時間（從提問到找到結論的時間）
跨部門等待時間（等待外部回覆的平均天數）

9｜工具與 AI 的正確打開方式（不換工具也能做）
你已有的工具即可（Notion/Google 文件/Obsidian/Evernote 皆可）。
AI 三招：
把零散片段改寫成「下一步×3」；
把會議討論萃成決策表＋行動表；
把經驗重構成 SOP/模板並附上原連結。
風險控管：保留來源連結、標註假設／限制，避免黑盒決策。

10｜7 天導入計畫（立即行動）＋結語
D1–D2：選 3 個進行中的任務 → 各建任務筆記（抬頭＋三欄＋復盤區）。
D3–D4：把最近的 1 場會議，改用「決策表＋行動表」並在 24h 分流。
D5：清空收件匣，為 3 篇文章各寫「可用片段×3＋我怎麼用」。
D6：每日 3 分鐘微復盤，週末 20 分鐘沉澱 1 份 SOP。
D7：檢視三個數字：找資料時間、下一步明確率、會議落地率。
結語：不要把時間花在整理系統，而是用系統把結果做出來。
從今天開始，讓每一張筆記都能回答：「下一步是什麼？」

所以目前來說（2025/10），我還是喜歡把簡報大綱貼入 Canva （或 Gamma ），利用 Canva AI 來製作簡報。

把剛剛 ChatGPT 生成的簡報大綱貼入 Canva AI ，在對話框下面選擇：「設計」－「簡報」－「想要的風格」，就可以讓 Canva AI 協助製作簡報版面。

Canva AI 會根據簡報大綱，思考分頁、內容重點，然後先做出一個分頁版本，我們繼續按下方的「產生設計」。

這樣就能在 Canva 中完成簡報版面套用，與基本的圖文內容設計了。

最後也能進入 Canva 編輯器進一步修改。

同樣的流程，我也可以把 ChatGPT 產生的簡報大綱，貼入 Gamma，讓 Gamma AI 直接做出圖文並茂的簡報，作為專業 AI 簡報工具， Gamma 的效果還是最好的。（延伸教學：Gamma 用 AI 幫你設計簡報、網頁，瞬間完成戲劇化版面內容）

簡報不是從版面設計開始，而是從資料研究開始。

想要利用 AI 來製作簡報，但是每次在 Gamma、 Canva 上直接讓 AI 做簡報時，常常發現版面雖然漂亮，但簡報內容不夠好、有幻覺、不深入的朋友，可以利用上面分享的流程，來製作更專業的 AI 簡報。

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實測何時用 Google 搜尋、 AI 模式、 AI 摘要或 ChatGPT？比較應用案例

2025-10-18T14:39:00.005+08:00

Google 搜尋現在除了「傳統搜尋」功能，還加上了「 AI 摘要（ AI overviews）」、「 AI 模式（ AI Mode ）」，加上生成式 AI 如 ChatGPT、 Google 自己的 Gemini 也都具備上網搜尋能力，對於我們這樣的使用者來說，什麼時候應該使用哪種工具呢？還需要使用 Google 搜尋嗎？

還是說，現在都直接使用 ChatGPT 來搜尋，或是做 Deep Research 研究，就是最一勞永逸的做法呢？

在前陣子台灣也推出了 Google 搜尋的「 AI 模式」後，我想來試試看這些工具的差別。

先說說我測試後的心得，如果我們把資訊工作分成下面三個不同層次：

資料在哪裡？（想要快精準抵達對的頁面、抓出可靠來源）
內容說什麼？（能不能在最短時間掌握重點，強化理解）
要輸出什麼？（能不能把資訊整理成決策、報告、分析表格）

對應到這三種需求，上述 AI 工具的選擇就不一樣：

資料在哪裡？

傳統 Google 搜尋：擅長「抵達」目標網頁與關鍵資料：下載頁、登入官網、官方文件、資料時間範圍比對、多家媒體交叉驗證，這時候都該用傳統搜尋，才是最快、最穩定的做法。

內容說什麼？

Google AI 摘要：擅長「快速摘要」：在你不確定要從哪個角度切入的時候，先看一段整理過的重點，快速聚焦關鍵名詞，再決定要不要點進原文、延伸搜尋。
Google AI 模式：擅長更複雜深入的摘要，並且可以「追問」：當問題需要找到更多資料再說明，需要互動式澄清、需要列出來源與日期、需要把不同來源的細節統整出來，AI 模式可以抓出更多細節。

要輸出什麼？

如果目的不是找資料，也不是先看懂，而是要輸出報告、輸出決策分析，還是應該回到真正的生成式 AI 工具上討論（例如 ChatGPT、 Gemini 等）。

雖然 ChatGPT 這樣的生成式 AI 工具也能搜尋找資料，但是：如果我現在想要直接找到目標網頁，或者我想要驗證資料來源，還是要找一個簡單問題的操作方法，那麼或許 Google 搜尋（AI 摘要）、 AI 模式會更快速有效。

同樣的，雖然 Google 搜尋的「 AI 模式」也可以根據指令生成內容，但是：太複雜的提問和輸出，需要更多格式風格的輸出，很明顯的 AI 模式無法掌握，還可能分析到一半卡住，所以真正的複雜內容生成，還是應該直接使用生成式 AI 。

也就是說， Google 搜尋推出 AI 輔助功能，其實可以跟我們日常可能已經常用的 ChatGPT、 Gemini、 Copilot、 Claude 等生成式 AI 工作做出使用上的區隔。

下面這篇文章，分享我實際針對不同案例的測試結果，看看在不同 AI 工具的效果，並分享我如何判斷不同 AI 搜尋工具適合解決什麼不同問題。

我怎麼測試 Google 搜尋、AI 摘要、 AI 模式與 ChatGPT 的應用差異？

在電腦玩物的日常工作裡，我把資訊檢索拆成「導航找到正確來源」、「掌握資訊重點」、「輸出可用成果」三層次。這一次的測試，就用這三層去比較傳統搜尋、AI 摘要、AI 模式與生成式 AI 工具（ChatGPT 等），評估它們在真實任務中的應用。

測試流程我選擇平常自己會遇到的任務：

簡單知識的查詢：像是找到官方教學、常見問題、操作步驟。

優先使用最快、最直接的 Google 搜尋，並且有時出現的 AI 摘要也會有幫助（直接整理出問題解決步驟）。

最新產品資訊整理，新聞消息的查核：需要比較與整理官網、電商平台、媒體評論的最新資訊。

相對適合可以快速大量搜尋與摘要的 Google AI 模式。

旅遊或課程的規畫：要整合交通、餐飲、時間、費用等多個條件，還要檢查資料來源。

如果是簡單的景點、課程資料整理，Google AI 模式很有用。
如果是要做旅遊的長期規劃、課程的長期計劃，那麼還是應該用 ChatGPT 等生成式 AI。

報告或提案需要的輸出：要把資料整理成結論、表格或決策建議。

應該直接在 ChatGPT 等生成式 AI 工具上開始作好幾回的深入討論。
上述 1、 2、 3 情況，如果未來其實要進行下一步的長期研究，最後會進入 4 的專案報告生成，那也可以嘗試一開始就使用 ChatGPT，因為這樣可以形成專案記憶（參考：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）。

每一個任務我都依序用傳統搜尋、AI 摘要、AI 模式與 ChatGPT/Gemini 實測，記錄它們各自的優點與卡關點，最後再回頭整理成下面的案例分析、比較表格，提供大家參考。

什麼時候用 Google 搜尋更好用？

當我只想快速找到「正確的網站」或「官方文件」，還是要明確找出「第一手資料」，傳統搜尋仍舊是相對可靠的入口。

舉例來說，我要下載一款繪圖軟體的最新版本，或確認某個政府公告的原始 PDF，使用 Google 搜尋，速度飛快，大多時候也可以在第一頁就看到正確的連結。

這時候動用到生成式 AI 、 AI 模式，反而多了一步，還要等他搜尋後摘要、等他想出答案，效率不如自己點開搜尋結果。

例如下圖，我就是想找到一篇文章，只要下好幾個關鍵字，可以快速找出我需要的資料，這時候傳統 Google 搜尋一定比 AI 更快更有效。

我的心得：當需求是「精準抵達」或「明確資料」，可以打開 Google 傳統搜尋。這是最穩定、可控制的方式。

什麼時候 Google AI 摘要有效？什麼時候會踩雷？

AI 摘要的好處是「快速抓住重點」，特別適合我們只是想要快速找到某個具體問題的解決辦法的時候。

像我想研究某款筆記 App 的同步設定，AI 摘要幫我在搜尋結果最上方列出幾個步驟、讓我先掌握方向，如果還不清楚可以再去點開原文核對細節。

這種情境下，AI 摘要可以用最快速度，節省了我自己篩選資訊的時間。

但是 AI 摘要有三個不穩定因素：

是否會出現是機率事件：不是所有關鍵字、所有提問都會出現 AI 摘要，問題相對複雜時 AI 摘要也不一定出現，導致流程不連貫。
要小心可能摘要資料比較舊：因為 AI 摘要通常以傳統搜尋結果最前面的文章做摘要，但這不一定是最新資料。
複雜問題通常無法觸發：如果問一些複雜問題，例如設定很多條件的旅遊資料搜尋，這時候傳統 Google 搜尋、 AI 摘要都無法處理。

如下圖，我在一款最新遊戲發售後，搜尋有沒有最新玩家心得，出現了 AI 摘要，但摘要中說這款遊戲尚未發售，可見這並非當下即時更新，或是相對容易找到舊資料。

太複雜的提問，例如下圖各種條件的旅遊規劃，也不是傳統 Google 搜尋與 AI 摘要可以處理的。

我的心得：把 Google AI 摘要當成「有也不錯的輔助」，可以用在簡單問題的教學解答，除了可以找到有用的教學來源，也有很大機會直接摘要出具體步驟，快速解決我的問題。

什麼時候 Google AI 模式最實用？我的常用案例

我在寫這篇文章時，剛好遇到 MLB 季後賽進行到一半，於是我在 Google 搜尋、 Google AI 模式、 ChatGPT 上分別詢問了目前比賽中大谷翔平的最新比賽數據。

下面是三種工具的結果：

Google 搜尋、 Google AI 摘要都無法呈現最新數據整理。（不過這裡有機率性，也可能某些時候，或是改提問中的幾個字後， AI 摘要就會出現。）

但是如果使用 Google AI 模式提問，就可以快速分析出最新數據。

而 ChatGPT 的搜尋也有辦法找到最新數據，甚至提供得更完整（有打擊數據，也有投手數據），還提供了一些延伸解釋。

如果說你喜歡一個工具用到底，那麼其實無論要搜尋、摘要、輸出，都用 ChatGPT 搜尋、整理，也會是一個有效的選擇。（延伸閱讀：ChatGPT Search 實測：用 AI 搜尋生成即時報導、摘要文章、整理改寫內容）

雖然 ChatGPT 往往做得很棒，不過生成結果的速度比 Google AI 模式要慢一點。而這個「速度」的差別，會讓我有時候選擇使用 Google 搜尋的 AI 模式。

Google AI 模式運作時，會非常快速的搜尋數十篇最新資料網頁，然後把搜尋轉成摘要整理，並且可以「追問、對話」。

所以當需要「整理最新資訊」時， Google 搜尋的 AI 模式提供了一個快速、有效的選擇。快速，比 ChatGPT 等速度更快。有效，比 AI 摘要和 Google 搜尋排序更新。

例如下圖，可以看到針對右邊找到的十幾個網頁資料（而這是搜尋了數十個網站後過濾出來的結果），摘要出左方的整理回答。

AI 模式在「找到最新資訊」上，甚至比 Google 搜尋更快，比 Google AI 摘要更可靠。透過當下 AI 搜尋過濾，可以找到 Google 搜尋還沒排序但更新的資料，可以摘要出 Google AI 摘要還沒更新的結果。

這可以很好的幫我快速掌握最新資料，尤其那些可能也不需要深入研究（這更適合 ChatGPT ），就只是要掌握最新資訊即可的主題（更適合 Google AI 模式）。

或者有時候，我要做一些「消息確認」時，我也採用 Google 搜尋的 AI 模式。

例如下圖，我想確認一條社群上看到的消息，了解背後較完整的資訊，或是做事實確認，我只要在 Google 搜尋 AI 模式提出一個簡單問題（或者一條缺乏證據的消息），讓 AI 模式幫我快速找資料並做出整理，右方也可以提供進一步確認的資料來源。

我在 Google AI 模式的做法：

確認最新的產品規格、新聞事件。
還可透過連續追問得到更多細節。

我的心得：Google AI 模式很適合，滿足求知慾，快速「知道」，用最快速度整理最新資訊，或是驗證背後新聞資料。

意識到自己不是要搜尋，而是要輸出：改用 ChatGPT

當任務已經超出「理解資訊就好」的範圍，進入「需要輸出成果」的階段時，我會直接使用 ChatGPT 或 Gemini。

一個簡單的例子如下，我需要買一個充電器，想要快速比較各種產品細節、價格，並了解購買建議，這就是我想要「輸出的成果」，不只是簡單的資料搜尋摘要，還牽涉更多推理思考的步驟，這時候 ChatGPT 可以提供類似下面這樣的成果。

Google 搜尋、 AI 模式雖然也能在這樣的提問中，找到一些需要的資料，但後半部要做的比較分析等，就相對無法勝任。

我的心得：需要找資料，但更要輸出成果的情境，使用 ChatGPT 類工具會是更好的選擇。

搜尋資料後，比較分析：重新排成表格、簡報大綱或會議紀錄。
搜尋資料後，策略規畫：要完成課程企畫、企業內訓提案，需要根據公司的目標、預算、時程來設計方案，這時候生成式 AI 的長篇推理與記憶功能更適合。
搜尋資料後，內容潤飾：要輸出報告草稿、會議講義、郵件回覆，需要撰寫內容時，在生成式 AI 上潤飾、調整格式等還是效果最好。

ChatGPT、 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式如何搭配使用？

如果在 ChatGPT 的分析比較後，我決定要買了，所以需要快速找出某個產品的購物網頁，那麼我會立刻用 Google 搜尋。

但如果下單前，還想要進一步了解這個產品的使用心得，則可以在 Google 搜尋中快速切換到 AI 模式。

當我只能想到關鍵字時，先用 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式

其實我現在大多時候的工作流程，都是在 ChatGPT（ Gemini、 Claude ）中直接處理，很多時候也包含搜尋，因為 ChatGPT 的搜尋、 Deep Research 真的很強大。（延伸參考：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）

不過當 Google 搜尋有了 AI 模式後，有一個情況可以反過來先用 AI 模式，那就是「我還不知道怎麼提問，只能想到一個關鍵字時」。

ChatGPT 等生成式 AI 需要我們提出具體問題。但是 Google 搜尋的 AI 模式，反而可以利用 Google 搜尋的能力，只要一個「簡單關鍵字」，就能找出我想要的回答。

有趣的是， ChatGPT 這類生成式 AI 反而「無法理解」這麼簡單的關鍵字，往往會給出一些似是而非的回答。

最後的工作流程建議： ChatGPT、 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式搭配使用

綜合以上實測，我現在的工作流程是這樣的：

先想清楚需求是哪一個「找資料、懂意思、輸出成果」？大方向上：

找資料就用傳統搜尋。
懂意思就用 AI 摘要或 AI 模式。
輸出成果就交給生成式 AI。

Google 搜尋自動顯示的 AI 摘要，只能當輔助，使用也要小心，可能有過期資訊。
還無法做出有效提問指令前，可以先用關鍵字在 Google 搜尋的 AI 摘要、 AI 模式中摸索。
複雜輸出直接交給生成式 AI：把需求、限制、資料一次說清楚，讓 ChatGPT 幫你完成最終成果。
必要時，再回到傳統搜尋，用 Google 搜尋、 AI 模式等驗證細節。

下面是我的分析比較表格，給大家快速對照：

情境/需求	用 Google AI 模式	用 Google AI 摘要	用 Google 搜尋	用 ChatGPT
產品/工具比較、旅遊/課程規劃、研究分析、輸出報告成果	⚠️可以處理，但容易處理一半就停住，無法提供最完整資料	⚠️問題複雜時，不一定啟動	⚠️問題太複雜，無法找到有效資料	✅要輸出成果，要做更複雜研究與整理，更適合直接使用生成式 AI
要摘要「最新」資訊，或驗證生成式 AI 的可能爭議資訊	✅ 能快速檢索最新或最明確資料，持續追問、列出來源與日期。	⚠️有時候資訊反而不是最新的	✅ 透過關鍵字＋過濾器快速找出資料來源，自己閱讀確認	✅可以利用 AI 搜尋、 Deep Research 深度研究，不過速度比較慢。
單純找出具體方法步驟	✅ 可持續追問，得到不同方法。	✅快速提供步驟摘要，方便決定是否進一步閱讀	⚠️需要自己比對多個結果	⚠️若只需要簡短答案，生成式 AI 的時間成本較高
導航/精準找網頁（下載頁面、登入官網、目標明確）	⚠️反而增加步驟	⚠️不一定出現。	✅ 最快、最有效	⚠️速度反而比直接搜尋慢
不想設計複雜提問，直接下簡單關鍵字，就想找出一些東西時	✅找出資料，摘要資料，提供初步解答，然後再點開來源資料查看	⚠️不一定出現。	✅提供來源影片或文章	⚠️只有關鍵字時，回答可能無效，可能亂回答，需要搭配指令

善用這四種工具的搭配，就能在資訊洪流裡保持效率：要找資料時不迷路，要理解時抓到核心，要輸出時交給最擅長的 AI。

這是我在電腦玩物實測後，整理出的「目前」搜尋策略，提供給常常需要找資料的朋友參考。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：實測何時用 Google 搜尋、 AI 模式、 AI 摘要或 ChatGPT？比較應用案例）

語音變成生產力：7 種 AI 語音轉文字工具應用情境與工作流程攻略

2025-10-11T14:03:00.006+08:00

最近看到許多人推薦了一款 AI 語音轉文字工具：「 Wispr Flow 」，我實際測試後也覺得非常好用，除了有正確率、通順度極高的繁體中文辨識修正能力外，還能透過快捷鍵在任何軟體中直接輸入內容（類似即時語音輸入法），加上也有更進階的自訂字典功能、保留錄音歷史記錄等。而且首次下載登入後，還有一定的免費試用額度，確實很值得常常需要打字輸出內容的工作者使用。

其實，我原本在自己的工作流程中，包含寫文章、做報告、回郵件，乃至日記記錄、 AI 問答時，就已經大量利用 AI 語音轉文字的方式來處理。無論使用哪種工具（之前電腦玩物也介紹過非常多選擇），經由現在 AI 可以更好的整理、修正語音逐字稿，確實讓這些工作變得更加方便快速，而且：

語音輸入很多時候確實幫助我更直覺、更不卡關的輸出想法。假裝成「在對目標對象訴說」，往往能刺激我更多靈感。

「 Wispr Flow 」很棒，但對我的工作上比較卡關之處有兩點是：

他目前還沒有推出 Android App （2025/10/11），現階段在 Mac、 iOS、 Windows 上可安裝軟體。
他更偏向即時語音輸入法，回信、短文、訊息等很方便，但如果我要處理會議錄音、長篇腦力激盪文章時，我覺得會有更好的工具選擇。

不同的工具，適合不同的使用者、不同的工作情境，所以今天這篇文章，我不單獨介紹「 Wispr Flow 」（事實上他非常好上手，你只要下載安裝後，一定馬上就會用，也可使用我的 Wispr Flow 推薦連結）。

而是我會展開自己在各種不同工作情境上如何使用不同的 AI 語音轉文字工具，提供有需要的朋友，各自選擇適合的處理方式（也可參考本文開頭的流程圖總結，點進圖片，可看大圖）。

讓「語音輸入 AI 處理」從單一功能，變成完整的生產流程：輸入（各種情境的即時口述）→ 整理（長錄音修改與轉換）→ 輸出（文章／報告／日記）。

影片實測示範版本：

先從比較開始： 7 種 AI 語音轉文字工具功能、效果對比

除了「 Wispr Flow 」目前只有使用大約一週的時間，其他 App 或軟體都已經有數個月乃至數年的使用經驗。

先分享我的「使用經驗」總結，大方向上，下面這些 AI 語音轉文字工具正確率都已經很高，對於繁體中文的錯字修正、標點符號、適當分段等也都可以處理，所以使用者真正要考慮的可能不是正確率，而是「適合的使用情境」。

最即時的語音輸入：

Wispr Flow（Mac/iOS/Windows）：跨 App 即時輸入、每說一段轉錄一段、客製字典、可留錄音。
Windows 11 內建語音輸入：零門檻內建系統快捷鍵、即時逐句轉錄，但不保留錄音，只適合 Windows 11 用戶。

操作教學：用 Windows 11 語音輸入繁體中文，快速完成會議紀錄、思考筆記

說出中篇論述、筆記、會議記錄錄音處理：

NotebookLM：適合長時間的會議錄音檔，辨識後可用 AI 處理，不適合即時輸入。

操作教學：Google NotebookLM 影音升級：用 AI 學習英文 YouTube 影片、整理大量錄音檔最佳工具

Evernote：適合 5 分鐘到 30 分鐘的語音處理，先錄音後轉文字，保留錄音檔，用 AI 分段潤飾，但有時候會辨識成簡體中文。

操作教學：會議記錄不麻煩！我常用兩個 Evernote AI 功能整理錄音、手寫筆記

Google 即時轉錄（Android）：手機上可以隨錄隨轉、長時間說話也不會中斷，但比較沒有潤飾，繁中選字會有較多需要修正之處。

操作教學：語音轉文字筆記利器，活用 Google 即時轉錄寫筆記的7個案例
操作教學：Google 錄音 App 內建 AI 轉錄繁體中文語音逐字稿，可中英日切換

用 AI 處理腦力激盪內容，把語音逐字稿變成報告：

ChatGPT：臨時口述＋即刻整理一氣呵成，但有時候網路不穩會上傳失敗，卻又不留錄音是風險。

操作教學：利用 ChatGPT App 寫語音筆記，提升輸出效率的秘密武器

Gemini：可上傳錄音檔，結合指令，轉出需要的文字內容（免費帳戶只能處理短錄音，付費帳戶可以處理長時間錄音）。

操作教學：Google Gemini 支援上傳錄音檔， AI 一分鐘轉出破萬語音逐字稿

這篇文章中不會分享操作教學，只會分享我的經驗與搭配流程，所以想了解每個工具操作的朋友，可以點開上面清單的文章閱讀。

上面我們看了 7 種語音轉文字工具的特殊應用情境與功能，下面來看看「正確率」的比較，就如同我前面所說的，有了 AI 加持，其實正確率、通順度這一點，只有微妙差別。

工具短評	優勢應用情境	結果比較（皆為 AI 輸出結果，螢光筆為明顯有錯誤之處）
Wispr Flow（正確性目前看起來最高，AI修正結果最通順）	對 Mac 和 iOS 的使用者來說，這是很方便的語音轉文字工具。它的正確性非常高，而且對於繁體中文的支援也非常好。 AI 可以自動地修正大多數的錯字，適當地加上標點符號，並進行適當的分段。（還可自訂常用字典）此外，它的語音輸入結果也都留下記錄和錄音檔，方便在有問題的時候，可以回頭追蹤和修正。缺點可能是必須一直按著錄音健，每說一段才轉錄一段，不是逐句轉錄修正。	你也發生過每天寫日記，每天追蹤各種時間、健康效率記錄，但留下的都是懺悔日記或是挫折紀錄，而真正想要的習慣沒有發生，沒有持續嗎？從 2022 年開始，我在 Amino 當中進行自己的飲食運動。習慣的紀律沒做什麼複雜設計，一開始就是單純地在筆記上面開始累積一些我看到的，覺得可能有效，想要試試看的健康資訊。並且我在筆記上面製作了一個每日習慣的追蹤記錄表格，讓我可以記錄每一天的熱量計算，以及每一天是否有做一些有氧運動或者間歇性高強度運動。一直到現在已經持續了三年的時間，我每一天都會在這樣的習慣筆記上做一些修改，慢慢地也對我的身體健康有一些正向的改變。（附註：有些專有名詞錯誤，可以利用 Wispr Flow 的字典功能修正。）
Windows 11 內建語音輸入（正確性與通順度略遜前者，但也已經非常夠用，而且對 Windows 11 用戶來說最方便，可以在任何軟體隨時呼叫）	對使用 Windows 11 電腦的人來說，這是最方便的 AI 語音轉文字工具。直接用快捷鍵就可以開啓，而且轉錄的過程非常即時，每一句話都會及時地轉錄出來。而且，經過 AI 的修正，無論文字跟加上標點符號也都很準確（稍微輸給Wispr Flow）。但缺點可能就是它不會留下錄音檔案，如果不小心當機，無法有一個額外的安全備份。	你也發生過每天寫日記，每天追蹤各種時間健康效率紀錄，但留下的都是懺悔日記或者挫折紀錄，而真正想要的習慣沒有發生，沒有持續嗎？從2002年開始，我在eminent當中進行開始進行自己的飲食運動習慣的紀錄。沒錯，什麼複雜設計一開始就是單純在筆記上面開始累積一些，我看到的覺得可能有效，想要試試看的健康資訊，並且我在筆記上面製作了一個每日習慣的追蹤紀錄表格，讓我可以記錄每一天的熱量計算，以及每一天是不是有做一些有氧運動。或者界線性高向度運動一直到現在已經持續了3年的時間，我每天都會在這樣的習慣筆記上做一些修正，慢慢的也對我的身體健康有了一些正向的改變。
Evernote 語音（正確性很高，AI修正結果很通順，可先長時間錄音，後續再統一轉錄）	先在筆記中錄下錄音檔，再由 AI 轉錄完整的一段逐字稿，會有AI的修正，會改錯字，也可以自動的分段，正確性非常的高。我嘗試過直接講30分鐘的內容，都可以轉錄完成。不過有個缺點就是沒辦法設定一定會輸出繁體中文，大概10次裡面可能會有2次轉成簡體中文，不過也可以再丟給AI修正一次即可。	你也發生過每天寫日記，每天追踪各種時間、健康、效率記錄。但留下的都是懺悔日記或是挫折記錄，而真正想要的習慣没有發生、没有持續嗎？從2022年開始，我在Evernote當中開始進行自己的飲食運動習慣的記錄。沒做什麼複雜設計，一開始就是單純在筆記上面開始累積一些我看到的、覺得可能有效、想要試試看的健康資訊。並且我在筆記上面製作了一個每日習慣的追踪記錄表格，讓我可以記錄每一天的熱量計算，以及每一天是不是有做一些有氧運動或者間歇性高强度運動。一直到現在，已經持續了三年的時間，我每天都會在這樣的習慣筆記上做一些修改。慢慢的也對於我的身體健康有了一些正向的改變。
Google 即時轉錄（正確度尚可，但對 Google 手機用戶來說非常方便）	對 Android Google手機來說是非常方便的語音轉文字工具。可以斷斷續續的講，可以錄很長的一段內容，都沒有問題。但口齒發音影響較大，對繁體中文選字來說較多錯誤需要事後修正。	你也發生過每天寫日記，每天追踪各種時間健康效率記錄，但留下的都是懺悔日記或是挫折紀錄，而真正想要的習慣沒有發生，沒有持續嗎？從2022年開始，我在aminemote當中開始進行自己的飲食運動習慣的記錄，沒做什麼复雜設計，一開始就是單純在筆記上面開始累積一些我看到的覺得可能有像想要試試看的健康資訊，並且我在筆記上面制作了一個每日習慣的追蹤記錄表格，讓我可以記錄每一天的熱量計算，以及每一天是不是有做一些有氧運動或者間歇性高強度運動，一直到現在已經持續了三年的時間，我每天都會在這樣的習慣比例上做一些修改，慢慢的也對我的身體健康有了一些正向的改變。
NotebookLM（可用 AI 指令強化處理，對超大錄音檔很方便）	適合超過一個小時以上的錄音檔。但如果是即時的語音轉入，反而因為操作流程太繁瑣，變得不方便。
ChatGPT語音輸入（可用 AI 指令強化處理，對臨時語音輸入情境很方便）	透過自己的指令，可以引導逐字稿的修正方向，其實更能夠滿足某些特殊的轉錄需求。不過因為有時候會網路不穩，錄音轉錄上傳失敗，但又無法保留錄音檔，有一定的風險。太長的錄音也不適合。
Gemini（可上傳錄音檔，用 AI 指令最佳化）	透過自己的指令，可以引導逐字稿的修正方向，其實更能夠滿足某些特殊的轉錄需求。免費版可上傳的錄音檔長度有限，付費版可容許一個小時內上傳容量更實用。

7 種 AI 語音轉文字工具實戰應用流程：

瞭解上述功能後，下面分享不同使用者如何在自己的情境選擇適合工具：

講者/老師：上課中錄音，課後上傳長錄音檔案轉文字 →（NotebookLM）轉逐字 → 產出簡報/學習單。
記者/Podcaster/採訪者：現場即時錄音筆記（Evernote、NotebookLM）→每個錄音採訪段落轉成逐字稿。
知識工作者/寫作者：走路/通勤口述靈感（Wispr for iOS / Google 即時轉錄 for Android / Evernote ）→ 回到桌機用（Wispr for Mac、Windows / WIndows 11 語音輸入 / Evernote ）轉錄想法。
會議紀錄/專案 PM：會後上傳錄音（Evernote/NotebookLM）→ 產出報告或專案規劃。
一般工作者的回訊、回信、筆記：（Wispr / WIndows 11 語音輸入 / Evernote ）轉錄想法。或是利用（ChatGPT 把逐字稿直接改成郵件、報告）

我自己常常使用的真實情境如下，也提供大家參考（所謂真實情境，就是我自己的特殊工作環境，與自己的喜好，而非通則）：

寫日記，寫比較長的筆記：我會在手機、電腦上打開 Evernote ，在任務筆記中直接錄下語音內容，然後 AI 轉成逐字稿，也可保留原始錄音檔。
會議記錄：如果是要分段記錄重點，我會利用 Evernote 在任務筆記直接錄下接下來講的內容。如果是要完整記錄整場會議，我會先錄音，會後用 NotebookLM 處理。兩種方法都可保留原始錄音檔。
在電腦、手機上寫文章，想法具體，想用語音輸入時（有時候想法明確，直接打字還是比較有效）：我會用 Evernote 先錄音、再轉錄、再處理。
在電腦、手機上要記錄靈感，但想法模糊時：我會利用 ChatGPT 的語音輸入，先下指令請他把接下來亂七八糟的想法理出頭緒，然後我就開始自由且混亂的說出想法，讓 AI 幫我梳理。
在電腦上處理短內容輸入，例如回信、AI 提問、快速筆記：我會用 Windows 11 內建語音輸入法直接輸入，逐句轉換效果很好。
在手機上處理短內容輸入，例如回信、AI 提問、快速筆記：我會用 Google 即時轉錄講出逐字稿，然後複製貼上。

或者你還可以根據下面的日常工作情境，來挑選、搭配適合的工具：

回訊／回信／表單填寫（零碎 3–10 分鐘）

電腦端：Wispr Flow / Windows 11（即時口述輸入），句子短、段落短。
手機端：Wispr Flow（iPhone） /Google 即時轉錄（Android），保留逐字稿。

會議中分段記錄重要討論（一段 10–30 分鐘）

Evernote 存錄音檔＋文字轉錄。
先錄音，NotebookLM 處理錄音檔。

長會議、講座、課程、工作坊（一整場 30 分到超過 60 分鐘）

先錄音，NotebookLM 處理錄音檔。

通勤／走動時手機上的靈感快取（零碎 0–10 分鐘）

Wispr Flow（iPhone）
Evernote 存錄音檔＋文字轉錄。
Google 即時轉錄，保留逐字稿。

腦力激盪後需要內容處理（零碎 0–10 分鐘）

ChatGPT 讓 AI 直接處理說出來的雜亂想法。

想法輸出、復盤反省、筆記整理（一段 10–20 分鐘）

Wispr Flow / Windows 11（即時口述輸入）。
Evernote 存錄音檔＋文字轉錄。

當然，世界上一定還有很多各式各樣的 AI 語音轉文字 App、軟體、硬體，我沒有全部都試過，上面僅就我嘗試過的，分享真實經驗，也歡迎你在留言補充你的使用經驗，推薦更多不同的選擇。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：語音變成生產力：7 種 AI 語音轉文字工具應用情境與工作流程攻略）

Kagi News 少即是多的新聞閱讀器，AI 策展＋摘要＋翻譯帶來極簡專注

2025-10-06T16:38:00.005+08:00

「 Kagi News 」是最新推出的一個「新聞 AI 閱讀器」（目前也完全免費），核心哲學為「少，即是多」，每天提供一份極簡新聞清單，透過 AI 策展、摘要、翻譯，讓我們只需 5 分鐘，就能看完今天的新聞重點。

從另外一個角度來看，「 Kagi News 」不會隨時隨地更新新聞（目前每天只會更新一次），沒有無止盡瀏覽但大多重複的內容，也不會出現吸睛標題吸引你點閱，但裡面可能大多數是雜訊。

由知名的搜尋工具 Kagi 推出的「 Kagi News 」，透過社群幫我們精挑細選新聞來源，然後由 AI 助力去做篩選摘要，不會適合所有人：

而是適合想要把每日新聞當作「激發想法與決策的營養」，而非「打發時間的零食」的閱讀者。

不過，更重要的一點是，「 Kagi News 」並非只是單純的「簡化」，透過 AI 的分析與生成，在閱讀新聞的過程中，反而會「多出」一些平常閱讀新聞時無法獲得的「結構化、脈絡化知識內容」。

初步使用「 Kagi News 」閱讀新聞幾天後，下面是我對其「少，即是多」的體驗：

少：

沒有渲染標題，不需要吸引人，回歸理性務實。
讓新聞變成訂閱制，AI 挑選並整合、翻譯，而不是熱門話題出現大量重複新聞。
AI 進行事件亮點與觀點摘要，減少雜訊。
每天更新一次，不會無限捲動出現無止盡內容。
介面簡潔、功能克制，專注在閱讀。

多：

AI 進行新聞背景的知識補充。
AI 進行新聞事件脈絡的邏輯梳理。

「 Kagi News 」跨平台可用，有網頁版，也可以安裝 iOS、 Android App，透過 AI 翻譯，也非常好的支援繁體中文版，不只有台灣在地新聞，也能把世界新聞翻譯成通順的中文內容。

2025/10/18 更新：實測何時用 Google 搜尋、 AI 模式、 AI 摘要或 ChatGPT？比較應用案例

Kagi News 新聞工具教學：

如果在網頁版中打開「 Kagi News 」，完全不登入的情況下也可以直接使用（但是註冊一個免費帳號，可以跨平台同步自己的設定），會在瀏覽器中記住自己的簡單設定。

「 Kagi News 」的設定流程不複雜，主要需要做的一個動作是「設定分類」，這裡可以挑選各種新聞主題，例如「 Taiwan 」分類可以看到台灣在地新聞，只要選擇自己感興趣的分類主題即可，其他部分不需要太多設定。

設定中，還可以決定要如何利用 AI 摘要新聞，預設情況下， AI 不只會整合新聞重點，還會自動分析裡面的觀點引言，或是自動加上新聞背景介紹。

「 Kagi News 」還支援讓用戶過濾掉一些不感興趣的新聞內容。

設定完成，「 Kagi News 」首頁就會列出每個分類過濾後的新聞標題。

你可以看到每個分類底下，「 Kagi News 」還會根據目前新聞事件的不同子題，每個子題挑一則重點新聞報導，盡量涵蓋這個分類下的全面性，但減少重複性。

打開單則新聞，開始可以看到「 Kagi News 」 AI 整理後的獨特閱讀效果。

首先他會彙整來自多個新聞來源的內容，進行重點摘要，也會附上各種新聞來源。

接著會用有邏輯的推論方式，展開這個事件一個一個亮點，讓我們從條列清單快速掌握新聞核心結構。

「 Kagi News 」還會繼續讓 AI 摘要出新聞裡的核心觀點、並且進行延伸講解。

延伸講解的部分不在原本新聞中，而是 AI 的延伸解說分析：例如分析這個事件的歷史背景、技術名詞解說，或是幫我們重新梳理整個事件前因後果的時間軸。

所以「 Kagi News 」不只是摘要，而是透過 AI 的協助，讓閱讀者可以更有效地理解完整新聞事件。

「 Kagi News 」的最後，甚至會利用 AI 整理出快速複習新聞重點的「筆記」，讓閱讀者看一則新聞，不再走馬看花，看完什麼都沒帶走。

把 Kagi News 放進「三段式新聞處理工作流」

當然，「 Kagi News 」不是完美的新聞閱讀工具，也不會適合所有的新聞閱讀需求。

例如對我來說，「 Kagi News 」更像是「一份早報入口」，透過現在的 AI 助力，提供比 Google 新聞更簡潔有力，更不會有干擾雜訊的新聞快報。

但是如果我需要針對某個新聞主題進行深度研究、數據資料查核、案例追蹤等，仍得依靠更進階的 AI 工具、資料處理工具、筆記工具。

第一段. 每日掃瞄 Kagi News（5 分鐘）

透過 Kagi News 快速掌握今日新聞重點。
透過 Kagi News AI 處理，快速了解有興趣、有需求新聞的背景脈絡。

第二段. 針對需要的新聞主題，深入研究（10 分鐘）

查看原始新聞來源，獲得更完整的內容。
把新聞主題丟上 ChatGPT ，進行更深入資料的搜尋，或是深度研究。
參考：ChatGPT Search 實測：用 AI 搜尋生成即時報導、摘要文章、整理改寫內容
參考：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程

第三段. 建立關鍵資料的 AI 資料庫，便於輸出（10 分鐘）

把第二階段找到的關鍵資料，丟進 NotebookLM 建立學習資料庫：

參考：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學

其實，在「 Kagi News 」還沒有出現的時候，我也已經常常每天利用 AI 幫我進行感興趣的主題摘要，背後的目的一樣是想要過濾雜訊、聚焦主題。

Kagi News 畢竟是別人挑選，對使用者來說大家都一樣的內容，如果很明確自己的需求，不如自己問 AI ？

例如我常常會這樣問：利用 ChatGPT 搜尋處理：

你是 AI 生產力工具應用專家，列出今天網路上出現的最新 AI 應用技巧或工具，提供我應用測試清單。請一步一步搜尋，先根據我不同聊天中近期的喜好，搜尋相關 AI 工具新聞，或是相關 AI 主題的社群發文，尋找有真實專家分享的使用經驗，找出最新分享，有熱度的內容。並根據：應用案例、使用技巧、關鍵影響列出清單。

而這往往就可以讓我不用花很多時間滑新聞、滑社群，但獲得足夠卻不過多的資訊，開始處理一天的工作任務。

無論你要直接使用「 Kagi News 」，還是融入我後半段分享的資訊處理流程，只要目的是要過濾雜訊，推薦電腦玩物讀者也可以把「 Kagi News 」這個「AI 早報」放進「知識生產線」。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

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時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
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訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。

我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Kagi News 少即是多的新聞閱讀器，AI 策展＋摘要＋翻譯帶來極簡專注）

Perplexity 免費開放 Comet AI 瀏覽器，實測 AI 自動操作網站功能完成重複性工作

2025-10-03T17:50:00.006+08:00

「 Comet 」是 Perplexity 推出的 AI 瀏覽器。 Perplexity 是知名的 AI 搜尋、摘要工具，但 Comet 作為一個 AI 瀏覽器，不只是在瀏覽器旁邊放一個 AI 問答助理幫我們做摘要，而是可以真的指揮 AI ，操作瀏覽器、網站上的功能，自動完成我們原本在瀏覽器上要自己花時間完成的重複、瑣碎工作。

而今天開始（2025/10/3），原本要付費版 Perplexity 帳戶才能使用 Comet ，現在開放所有免費用戶也能下載安裝，並且我實際測試，免費版的 Comet 也能指揮 AI 完成一些瀏覽器、網站上的重複性操作。

有興趣的朋友可以去下載玩玩看：「 Perplexity AI 瀏覽器： Comet 」。接下來這篇文章，我想分享一下自己實際測試的幾個相對特別的應用案例，看看 Comet 可以做到些什麼不一樣的應用。

我的初步結論是：把重複、瑣碎、但可標準化的「網頁操作」交給 Comet；把需要判斷、審美、對話的事留給自己。

Comet AI 瀏覽器和一般 AI 的關鍵不同是：指使 AI 去操作網頁功能

在實際使用 Comet 來完成一些我的日常工作流程後，我覺得有些看似厲害的應用，尤其是資料索引、研究工作等，其實 ChatGPT 的搜尋、深度研究，或是代理程式功能也可以做得很好，並不一定要使用特別的 AI 瀏覽器。例如：

如果是資料搜尋、研究，整理與輸出，這部分其實 ChatGPT ，或者結合深度研究等功能也可以做得很好。（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
如果只是網頁內容摘要、整理，這個也可以利用 NotebookLM 等工具，建立更完整的稍後閱讀與 AI 整理流程。（延伸閱讀：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）
如果是去一些公開網站爬資料，或是在公開網站上做簡單操作（例如畫地圖）， ChatGPT 的代理程式也可以做得不錯。

像是下圖中， ChatGPT 的代理程式也一樣可以操作 Google 地圖，畫出路線圖。

所以在我目前初步使用下，發現的 Comet 瀏覽器最大特色就是：

來到特定網站，可以指使 AI 去操作網頁功能、內容，甚至是需要登入的網站也可以。

因為 Comet 瀏覽器旁開起的 AI 助理，不只具備問答、搜尋功能，還可以真的命令 AI 動起鍵盤，操作起目前分頁畫面中的各種項目，只要我們有效地透過指令引導，就可以利用這項能力來完成「重複性瑣碎工作流程」。

由此出發，我測試了下面五種案例，看看 Comet 瀏覽器可以如何指使 AI 完成網站工具操作，並做到什麼程度。

案例一：利用 Comet 操作 NotebookLM 進行重複的資料匯入、整理
案例二：利用 Comet 操作 Google 文件功能進行報告編輯
案例三：利用 Comet 抓取網站資料輸入 Google 試算表
案例四：快速整理瀏覽器大量打開的雜亂分頁
案例五：利用 Comet 操作 Google 簡報，把文字大綱變成圖文簡報

當然，我還沒有非常長期而深入的使用，如果其他讀者有更好的應用案例，都歡迎分享。

案例一：利用 Comet 操作 NotebookLM 進行重複的資料匯入、整理

最近我在電腦玩物寫過這篇經驗分享：「用 Google NotebookLM 實踐卡片盒筆記法：強化 AI 輔助學習功能：生成學習卡、測驗教材」，那是我真實的使用方式，我在 NotebookLM 上建立了許多學習主題的卡片盒研究資料庫。

但是這個過程中，有很多重複性工作，例如我要操作很多遍匯入資料、整理資料的流程。

於是我想試試看，能不能利用 Comet 來操作 NotebookLM ，進行重複的資料匯入、整理？

我先在 Comet 瀏覽器中打開 NotebookLM 網站，登入好，這樣 Comet 的 AI 就可以直接操作網頁中的功能。

指令：

利用網站中「來源」分頁的「探索」功能，根據「如何紓解壓力」主題，持續添加所有新的資料「匯入」到來源中，重複這個流程 5 次。

打開右方的 Comet 助理，左方則是我已經新增的筆記本頁面，我在指令中，明確告訴 AI 功能的名稱、操作的步驟，讓 Comet 自動根據指令去操作網站，完成操作。

如下圖所示， Comet AI 真的會根據我上方指令，一步一步的搜尋不同主題的資料，然後操作功能，匯入到我的筆記本資料庫，而且真的可以重複操作 5 次。

完成操作後，一個初步的、草稿版的資料庫就建立完成了。

這個過程，如果我自己手動操作，可能需要 5 分鐘左右的時間。交給 Comet AI ，其實也大概要跑 5 分鐘的時間，因為 AI 就像真人一樣會一步一步操作網站功能，不過關鍵就在這時候「我可以先去做別的事」，等 AI 自動完成結果即可。

接著，我又命令 Comet AI 建立提問，整理回答，並儲存到 NotebookLM 右方工作室的筆記中。

指令：

切換到網站中「對話」分頁，輸入提問，分別根據憂鬱、焦慮、孤獨、壓力等主題進行提問，按下送出按鈕，並在每個回答結果最下方按下「儲存成筆記」。
提問範例：「解析 XXX 的機制、問題、影響、解決辦法，製作成以 1.1、1.2 編號的文獻整理回答。」

Comet 很好的根據我設定的四個主題，進行了四輪的提問，然後把四輪提問的結果，儲存到筆記。

這個流程全部都是 AI 自主操作網頁完成的。

在我的「用 Google NotebookLM 實踐卡片盒筆記法：強化 AI 輔助學習功能：生成學習卡、測驗教材」一文中，後續步驟因為不是「重複性工作」，有時候人操作起來更快，例如只要自己全選，就能匯入來源，那就不需要麻煩 AI 。

或是需要自己跟 AI 問答討論，不是重複性動作，就不適合使用 Comet，反而會比較慢，或是效果不好。

案例二：利用 Comet 操作 Google 文件功能進行報告編輯

我測試的第二個案例，不是讓 Comet 幫我潤稿，而是做一些 Google 文件上「編輯功能」的重複性操作。

以結果來說，這個操作 AI 不一定做得比人快，但關鍵是 AI 就算要多花幾分鐘，但這段時間我可以先去處理其他事務，讓 AI 自動處理。

指令：

使用 Google 文件的編輯功能，完成下面步驟：
把所有中標那行改成「標題2」樣式，所有小標那行改成「標題3」樣式。
每一段之前要控一行。
刪掉所有英文、中文之間空格。

Comet 自動工作時，我可以繼續瀏覽其他分頁，甚至可以在其他分頁上繼續提問。每個分頁都有一個 AI 助理，可以獨立操作。

等到 AI 自動完成工作，我再回到這個分頁，就可以看到完成操作的結果，正確完成我上面說的幾個編輯動作。

我甚至還做了一個下面的挑戰。

指令：

剪下文件中每一段小標的內容，貼入左方大綱一個新增的「分頁」中，把原本文章變成左方大綱的多個分頁

結果 Comet 除了可以複製貼上內容，也真的會操作 Google 文件的分頁功能，幫我自動完成文件的分頁整理。（延伸閱讀：Google 文件推出「分頁」，高效整理專案文件、論文研究資料庫）

案例三：利用 Comet 抓取網站資料輸入 Google 試算表

那麼如果讓 Comet 來幫我爬資料，建立 Google 試算表內容呢？

我先打開一份新的 Google 試算表， Comet 的 AI 運作方式是，我先打開、登入自己需要的網站，然後才引導 AI 去操作目前頁面的功能。

指令：

協助我操作下面步驟：
1 . 上網進入 電腦玩物網站（https://www.playpcesor.com/），進入每一篇文章，查看是否有讀者留言。
2. 有讀者留言時，把留言內容根據屬性放入這份 Google 試算表的「日期」、「意見回饋」欄位。
3. 然後思考簡潔扼要地回應，寫入「撰寫回應」欄位。

重複上面步驟，直到完成 5 筆資料處理。

透過上面指令，可以看到 Comet 可以同時做幾件事情：

利用原本 AI 搜尋功能，到指定網頁，瀏覽並抓取關鍵資料（這裡可以看到，能正確抓到留言）。
AI 可以操作目前打開的 Google 試算表，並且進行正確欄位的輸入、資料的分類。
AI 可以生成內容並填寫到目前的試算表中。

同樣的，把很多原本我自己做，要打開許多分頁、操作很多步驟的流程，現在 AI 接手幫我一步一步做完。

完成工作後，正確的依據我的要求，抓取了 5 筆資料，且正確地填入 Google 試算表。

案例四：快速整理瀏覽器大量打開的雜亂分頁

穿插一個比較簡單，但也很有用的應用案例，可以指揮 Comet AI 快速整理目前打開的雜亂分頁。

指令：

分析我目前瀏覽器打開的所有分頁，進行分組，讓分頁看起來不雜亂，並根據工作分類。

利用上方指令， Comet 就會自動建立不同網頁的分組、設定分組名稱，有效的分類整理。

案例五：利用 Comet 操作 Google 簡報，把文字大綱變成圖文簡報

最後，我嘗試了一個比較複雜的操作流程，讓 Comet 把我的簡報大綱，一一拆解填入 Google 簡報，並做好基本的文字、圖像設定。

指令：

根據我下面的架構大綱，利用這份 Google 簡報功能，製作出適合的簡報，請一步一步處理：
1.根據下面大綱，先挑選一個適合的簡報主題。
2.把下面大綱的每一個主題，貼入一頁簡報中。
3.選擇適合的樣式。
4.挑選適合的字體，並調整適合的字體大小、顏色、底色。
5.為每一頁搜尋適合圖片檔案，插入該頁簡報，並設定為背景圖。

大綱：
- Perplexity 免費開放 Comet AI 瀏覽器，實測讓 AI 自動操作網站功能完成重複性工作 
- 案例一：
	- 利用 Comet 操作 NotebookLM 進行重複的資料匯入、整理 
- 案例二：
	- 利用 Comet 操作 Google 文件功能進行報告編輯 
- 案例三：
	- 利用 Comet 抓取網站資料輸入 Google 試算表 
- 案例四：
	- 快速整理瀏覽器大量打開的雜亂分頁

接下來 AI 大概執行了 10 分鐘，說真的，如果人來操作一定更快。但同樣的，當 AI 做的時候，我可以先去處理其他事情。

首先看到 AI 把我的大綱一頁一頁放入 Google 簡報。

然後開始操作字型設定。

接著找圖片放入，並設定為背景。

最後完成簡報，結果不能說好看，如果要好看就要用「Gamma 用 AI 幫你設計簡報、網頁，瞬間完成戲劇化版面內容」。

但就像我一開始說的， Comet AI 瀏覽器看起來很適合處理「重複性的瑣碎網站操作」，可以幫我們把這些不想自己動手做的流程交給 AI ，而我們可以把時間花在更重要產出的任務上。

當然，這些只是我的初步測試，如果你有更好的應用案例，歡迎跟我分享。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Perplexity 免費開放 Comet AI 瀏覽器，實測 AI 自動操作網站功能完成重複性工作）

Google Vids 免費線上影片編輯工具，輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕

2025-09-27T16:37:00.002+08:00

Google Drive 雲端硬碟中除了編輯文件、簡報、試算表，設計問卷表單外，這一兩年還有一個不斷更新改進的功能：「 Google Vids 」，這是一個線上的影片剪輯工具，而且在 2025/8 後開放給所有免費用戶也能使用！

免費個人版的「 Google Vids 」雖然有些限制，例如沒有 Gemini AI 幫助我們製作影片（不過目前 2025/9 也只支援英文影片的 AI 生成，下面我會示範一個例子給大家看）。並且無論免費還是付費版，單支影片上限 10 分鐘（但可把最長 30 分鐘的 Drive 影片片段插入單一場景後再裁切）。

但是免費「 Google Vids 」也已經具備基本的影片剪接、錄製、特效製作、大量範本、音樂與圖文素材資料庫，還能用 AI 自動生成字幕。

如果你跟我一樣遇到這樣的工作需求：並非專業的影片剪輯師，也沒有專業的剪輯影片軟體，但需要為自己的簡報、教學、社群分享製作短影片，希望有一個學習成本很低，能夠快速上手，有大量內容可套用的影片剪輯工具，那麼「 Google Vids 」會是一個好選擇。

除了 Canva 的線上影片剪輯工具外，如果你的工作流程原本就跟 Google 雲端硬碟結合， Google 雲端硬碟中的 Google Vids 更適合我們，因為可以直接使用 Google Drive 中的影片檔案、可以跟 Google 雲端硬碟的協作者一起編輯。

只要打開 Google Drive，利用左上方新增內容按鈕，就能開啟 Google Vids 工具。

（示範）AI 版 Google Vids 從一篇文章「全自動」生成教學影片：

如果是 AI 版的 Google Vids （升級 AI Pro 帳號，或企業版帳號），有一些非常厲害的 AI 功能，不過目前（2025/9）只支援英文內容生成。

例如我匯入下面這一篇 Google 文件（這邊我使用一篇電腦玩物文章的英文版本）。

下好 AI 指令，指示 Google Vids 如何把這篇文章轉換成影片。

Google Vids 會先利用 AI 把文件內容拆解成分鏡腳本，並讓我選擇想要的模板範本。

接著 Google Vids 就會直接把文章內容，轉成一段教學解說影片。而且這時候：

AI 會自動設計版面
AI 會自動撰寫內容
AI 會生成需要的場景影片
AI 會生成需要的圖片
AI 會加上解說旁白、影片配樂
未來還會支援

AI 製作虛擬人物作為解說者
AI 自動修飾錄製的旁白
AI 自動轉成直式、橫式各種比例影片

整個流程不超過 3 分鐘！

下面連結就是 AI 針對我的文章產生的英文影片，有興趣的朋友可以參考： https://docs.google.com/videos/d/1QnKYF0kcLRKoxGSp0xnayN8Jtw_GIzztwQRe90kKqPk/edit?usp=sharing

如果你是老師、辦公室工作者，用這樣的方式就能快速製作說明類的影片，而且效果而好，讓人非常期待有一天支援中文內容的生成。

無 AI 版 Google Vids ，也是快速錄製、剪輯、後製特製的便利工具：

如果是個人版、免費版的 Google 帳戶， Google Vids 沒有前述的 AI 功能，但依然是很好用的影片編輯軟體。

像是目前 Google Vids 的 AI 功能不支援中文，但我自己還是常常利用它來製作、剪輯教學類、學習類的影片。

如果你還沒用過，下面我分享一個快速上手的使用流程。

第一步：從教學簡報、已錄製影片匯入

老師們通常已經有自己一份上課用的簡報，或是已經拍了幾段教學示範的短影片，這時候可以選擇直接把這些檔案（當然，檔案要上傳在 Google 雲端硬碟），直接匯入 Google Vids ，然後再開始剪輯、創作、後製。

把簡報頁面、影片素材匯入後，就可以在 Google Vids 的影片編輯介面上開始做各種後製，下圖快速說明幾個常用功能。

Google Vids 的「效能」還算順暢，即使是老舊電腦，或是沒有高端顯示卡的筆電，在我的使用經驗裡也能流暢的完成影片剪輯。

第二步：撰寫腳本，插入即時錄製的電腦操作、講師解說影片

製作教學、解說影片時，可能要加上一些旁白，或是講者要現身解說，抑或是需要錄製一段電腦上的操作示範影片，這些動作，也都可以在 Google Vids 上直接完成。

我習慣這樣做，先打開右方的「指令碼」，這邊可以輸入每一個分鏡場景的腳本，稍後錄製時可以變成提詞機，但不會錄到影片中。（如果是 AI 英文內容的版本， AI 會自動生成指令碼腳本，還會根據腳本自動生成影片。）

寫好腳本，按下下方的「錄製自己」，可以選擇四種錄製方式：

攝影機：單純錄製講者畫面。
攝影機和螢幕：錄製電腦操作與講者畫面。
螢幕：單純錄製電腦操作畫面。
音訊：單純錄製旁白。

Google Vids 的錄影功能比我預期的更好用。下面是他的錄製畫面，我覺得很棒的幾點有：

提詞器非常有幫助。
可以替換背景的特效很好用。
需要時還能「變裝」，直接把講者變成有趣的虛擬人物來錄製。

第三步：套用範本，讓原本單調的影片更生動

前面完成了素材匯入、錄製，接下來如果要讓影片更吸睛，我會直接在 Google Vids 「大量」的範本庫中，套用影片版型。

所謂的「範本」，是已經設計好影片排版、動畫文字特效的模板，直接套用，我們就可以節省許多自己後製的時間。

也可以從這裡看到， Google Vids 的導向是針對「教學影片」、「專案報告影片」這類工作型影片為主，提供的範本也特別適合用在解說類型的內容上。

選擇範本後，可以單獨插入範本中某一段我想要的影片模板。

接著可以把自己的影片、圖片素材插入這一段影片模板中，自己組合使用。

一段影片模板中，已經預設了許多影片、特效播放模式。

我會利用時間軸左上方的「顯示時間碼」功能，打開所有特效的時間軸，這時候可以快速調整每一個特效、影片出現的時間順序，調整出自己想要的影片播放效果。

影片範本中預設的文字、影片、圖像特效等內容，也都可以在編輯畫面中，像是「修改簡報」那樣直接輸入新內容、調整大小、移動位置，操作起來非常簡單。

第四步：快速添加轉場特效

每一個畫面、影片之間需要的轉場特效，也可以像是製作簡報那樣，直接按下每段影片之間的「轉場按鈕」，就能挑選想要的效果，以及持續的時間。

第五步：設計文字解說標籤，製作影片內特效

教學影片中，可能常常需要在畫面加上一些說明內容，而 Google Vids 內建了大量的文字特效，包含標題、講者標籤、說明框框、行動號召等等，只要像編輯簡報一樣添加、編輯即可。

每一個文字圖案，也都可以加上各種內建的轉場特效。

第六步：善用內建媒體素材庫，背景影片、配樂、動畫貼圖皆有授權

如果要幫影片搭配一個背景音樂，或者簡報解說畫面需要一個動態場景，這些在 Google Vids 的「素材庫」都有提供大量的授權內容能直接使用。

只要把音效等素材插入影片，調整長度、位置即可。

如果是背景音樂，還提供了下面這些調整功能：

調整每一條音軌的音量。
聲音的淡出淡入特效。
在有旁白時，自動降低這段音軌的音量。

第七步：AI 自動生成字幕，手動調整字幕

Google Vids 可以根據影片內容，自動生成字幕，這部分中文也支援。

可以在「插入」選單，選擇「隱藏式輔助字幕」，就可以看到自動生成的字幕內容。

右方可以看到自動產生的字幕軌。

自動產生的字幕軌，無法手動編輯。

但可以把自動生成的字幕「複製」成一個副本，就可以手動編輯這個版本的字幕，調整辨識錯誤的文字。

第八步：線上分享、匯出影片、雲端協作

用 Google Vids 製作完成的影片，可以利用我們習慣的 Google 雲端硬碟右上方「共用」，看是要直接分享可播放的連結，或是邀請他人一起雲端協作，都很方便。

也能利用左上方的「檔案」選單，選擇「以 MP4 格式下載」，就能把編輯好的影片匯出成影片檔案。

不過我目前測試，線上播放會結合前面製作的字幕，但匯出 MP4 無法直接整合字幕，是比較可惜之處。

對非專業剪輯者來說，Google Vids 提供一條「夠用、夠快、跨裝置、可協作」的影片編輯流程，想要輸出課堂、簡報、公告、教學影片，照著文中的 SOP 做，一支穩定品質的教學／解說短片很快就能產出。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。

我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Google Vids 免費線上影片編輯工具，輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕）

寫了三年習慣復盤筆記後，我用「持續紀錄」＋「改進日記」養成習慣

2025-09-20T19:58:00.007+08:00

你也發生過每天寫日記，每天追蹤各種時間、健康、效率紀錄，但留下的都是懺悔日記，或是挫折紀錄，而真正想要的習慣沒有發生、沒有持續嗎？

從 2022 年開始，我在 Evernote 當中開始進行自己的飲食運動習慣的記錄，沒做什麼複雜設計，一開始就是單純在筆記上面開始累積一些我看到的、覺得可能有效、想要試試看的健康資訊。並且我在筆記上面製作了一個每日習慣的追蹤紀錄表格，讓我可以記錄每一天的熱量計算，以及每一天是不是有做一些有氧運動，或者間歇性高強度運動。（延伸閱讀：有效養成健康生活習慣的一則 Evernote Notion 覆盤筆記範本下載）

一直到現在，已經持續了三年的時間，我每一天都會在這樣的習慣筆記上做一些修改。慢慢的，也對於我的身體健康有了一些正向的改變。

今天這篇文章就是想要來分享這三年來（嚴格來說是將近四年），我從撰寫這樣的習慣改進筆記，獲得了哪些體悟，找到了什麼實踐技巧。

延伸閱讀：

記錄未必保證改變（通常無法改變什麼），但能防止惡化

老實說，單純寫流水帳的日記，反而不容易真正有所改變。例如上面這個例子中，前期有很長一段時間只是「如實記下來」：今天熱量超標、嘴饞吃了零食、忙到沒運動……記錄歸記錄，好像有反省？但真正的行為沒有跟著改變。

不過在這個過程中，單純的紀錄，倒也不是一無可取。

在一開始這一段行動沒有改變的時間裡面，有時候看到一些覺得有效的運動方法，有時候看到一些覺得可以試試看的飲食建議，我會把這些資訊連結到這一則任務筆記當中。雖然只是單純在累積資料，雖然只有學習但沒有行動，不過起碼未來有一天如果真的要啟動的時候，這個任務筆記已經累積好了一些可行的方案跟可行的資料。

另外一個我覺得持續記錄的好處是，雖然我原本想像中的巨大正向行動改變沒有發生，但是起碼原本好、壞的習慣也沒有往壞的方向惡化。一開始只是記錄數據，但依然值得持續，因為「念頭會留在心中」，「持續的數據會提醒自己」，起碼剛剛開始惡化時，可以意識到並拉回原本狀態（即使尚未向上提升）。

我覺得沒有惡化這一點，倒是對我產生了很大的幫助，這幾年來工作、生活又比之前階段更加忙碌。難免有時候因為壓力而想要放縱飲食，因為挫折低潮想要完全自己。但是因為有一個這樣持續記錄的表格，就好像有一個不是那麼強大、但是依然存在的拉力，會常常提醒著我不能超標太多，或許偶爾意識到了還是應該做一下運動。

這樣一個小小的拉力是有效果的，當我在醞釀跟猶豫掙扎的期間，起碼身體的狀況沒有走下坡，雖然也沒有走上坡，但起碼維持在一個原本的狀態，沒有陷入更壞、更拉不回來的狀態，這樣當有一天真的啟動改變，會處在一個相對比較好的起點。

也就是單純做紀錄，讓我可以維持在一個起碼不要往壞的方向走的狀況。

開始行動：把「記錄日記」改成「改進日記」

改變寫日記的方式，賦予反思與行動調整。
數據的「完全真實」不是必要條件，覺察才是關鍵。

後來，某個時間點，我意識到：自己只是在記錄，只是在做計劃，但真正的行動沒有跟上。於是我放下繼續設計目標，或是繼續做紀錄的方式，做了一個關鍵調整——改成寫「改進日記」（延伸閱讀：我如何利用 Evernote 範本、每日記事 + AI 設計「原子習慣日記」）。

改進日記，每天大概只花我 2~3 分鐘，主要寫下面內容：

不談遠大目標，只聚焦當下問題，為明天決定 1～2 個最簡單、可行的小行動。

例：今天吃了炸雞 → 明天午餐改成生菜＋茶葉蛋。
例：今天沒時間去運動 → 明天起碼做一個「5 分鐘 HIIT」。
例：今天回家累到不想動 → 看電視時順便做深蹲。

隔天檢視：做不到就再簡化；做到了就微幅加碼。

我先不管自己真正的大目標是什麼（反正設計得再好，也不可能馬上做到，甚至更無法開始做）。而是每一天都寫一則跟今天飲食運動的改進復盤日記，覆盤的重點是為明天建議一兩個簡單可行的改進行動。

當我開始這樣子做之後，行動本身產生了非常大的變化。

維持「改進日記」兩三個月後，我發現不只是日記持續下去，行為也開始變了：健康指標朝目標前進，飲食與運動變得更像自然選擇；一些舊習慣比較拉得住、改得動。這時我才回頭重新設定大目標，並用這段時間學到的「小步快改」節奏去推進。像「降低體脂」這種指標，反而更容易達成。

我的兩點體悟

目標＋記錄，不會白費：就算短期看不到顯著進步，「持續關注」這件事情本身，就能避免自己往壞處走，幫我守住防線。
但是真正的改變，來自每天的行動微調：回到當下最小可行行動，一步一步把「想做」變成「可以做」。

兩者結合（紀錄，守住不惡化＋持續小改進，讓改變真正發生），才是能長久的養成習慣路徑。

3分鐘、3句話完成改進日記：

經過了這兩三年的實踐，我局得一個有效的改進日記不用寫得很複雜，也不一定需要鉅細靡遺的數據。或許只要三句話，我們就能夠擁有一個可以幫助我維持習慣、持續調整的日記格式。

今天做了什麼 → 覺察出什麼問題 → 明天一個最小可行的改進。不是寫理想，而是寫「明天更容易做到」的那一步。

你可以嘗試看看我慣用的改進日記最簡單版本：

我做了什麼好或壞的行動（1 句話即可）。

第一句，我今天做了什麼最關鍵的行動，可以是好的行動，也可以是不好的行動。一句話把它簡單描述出來，也不一定需要寫太多複雜的細節，或者不需要做太多心情的反省。

今天觀察到的問題（1 句話即可）。

用簡單的第二句話寫下今天對這件事情的觀察。例如，今天因為比較累，所以運動太少；或者今天因為壓力比較大，不小心多吃了一點宵夜零食。

明日改進的一步行動（1 句話即可）。

用第三句話嘗試為明天可能遇到的類似情境，做出一個最簡單可行的調整行動。例如，明天壓力比較大的時候，把宵夜零食換成優格加堅果；或是明天如果太忙沒有時間運動，可以改成在看電視的時候超慢跑。

或許就這樣簡單三句話的調整，我們可以看到自己持續採取了什麼樣的行動，然後持續進行一些修正，而這時候，一個好的正向循環就會開始發生了。

不是讓明天的自己變得更理想，而是讓明日的行動變得更容易做到：

改進日記裡面最困難的應該是如何寫下「明日改進的一步行動」。

我覺得最關鍵的一個思維轉換是，「不要」把今天沒有做到的行動直接複製到明天，期待明天那個因為還沒有發生，所以看起來更理想的自己有辦法完成今天做不到的行動。

當我們這樣做的時候，往往事與願違，我們會變成不斷在複製自己昨天、前天做不到的待辦清單，然後期待明天的自己忽然發揮什麼神力把這件事情完成。

既然是調整行動，就不是繼續依照原本的計畫來執行。既然自己做不到，何不想想看如何讓自己有辦法做到的方法？而我自己有三個調整行動的思考切入點，這也是我寫了這麼多年的改進日記之後累積下來的三個思考方向：

1.縮小版的行動

如果原本我想要實踐一個三十分鐘的散步計畫，發現今天的自己實現不了，那明天要不要試試看十分鐘的快走行動？

我們無法做到行動總有各式各樣的理由，時間不夠、太多干擾、外面太熱、感覺太累，那麼這時候我們就改成做一個短一點的行動就好。如果空不出時間做三十分鐘的運動，那我可不可以空出時間做十分鐘的運動呢

用這樣的方式去想，就邁出了調整行動的第一步。

2.替代版的行動

快走散步雖然是很好的運動方式，但夏天外面太熱，很難執行，怎麼辦？有沒有機會變成清晨的快走行動呢？或者變成晚上看電視、吹著冷氣的超慢跑呢？

如果說工作久坐辦公室，沒有太多的時間特別去外面運動，那能不能在辦公室做簡單的拉伸運動呢？

嘗試找出原本做不到的行動的「替代版」，換一種行動的方式，不要堅持著原本自己想做但做不到的那個行動。

通常要達成一個目標，一定有很多種不同的可行做法，所以我們不用堅持著一個自己做不到的方案，換個方案，我們依然往目標推進。

3.調整順序、改變情境的行動

我有一個比較有趣的例子：我想要在中午午休的時候多一點散步運動的時間，但如果直接排上去外面散步的計畫，有可能我會自己想出各種理由，到時候沒辦法馬上開始動手做，最後就變成不會做。

於是我調整一下我的行動順序跟流程。

例如，我把行動變成不是要去散步運動，而是要去吃離公司比較遠，但比較不會遇到同事，人也比較少，可以比較放鬆的一家小餐廳。所以一到中午午休的時間，我一定要趕快出發，才能來得及到達那家餐廳，並且享受悠閒的午餐，也能夠在下午上班的時間點回到公司。

去更遠的餐廳享受美食=順路快走

看起來行動變成去吃一個會讓自己開心的美食，但是中間其實就包含了我要多花一點時間做散步快走運動的行動。

不是把吃東西跟散步運動分開，而是把它變成自己原本行動流程的一部分。如果能夠用這樣的方式去做一個有創意的思考，那麼很多行動會變得更加容易推進。

週期性復盤，把有效步驟升級成「我的方案」

而當我慢慢累積這些記錄跟改進的日記之後，我可以定期做一個統整跟復盤，或許是每週，但就算是相隔一個月其實也沒有關係。

此時我可以把一些有效的步驟保留下來，它可以變成我的目標任務筆記上的一些成功範例：

例如可以到比較遠的餐廳用餐，當做一個促進自己額外運動的方式。或者在看電視的時候超慢跑，對自己來說是一個更容易做得到的運動方案。

當我在一個目標任務筆記上持續累積這些自己做得到的行動，就是透過實踐實驗，做出一個更有效的運動計畫，是對未來的自己更有效的運動方案，而不是自己憑空想，抄別人的運動計畫。

把「持續」拆成可以被明天的自己做到的微動作：今天的記錄守住不惡化，明天的改進讓行動真的前進。

在這樣的過程中，我們自己一定會開始體驗到一些改變，例如覺得精力提升了，身體的感覺更沒有負擔，體重體脂下降了，骨骼肌提升了。那麼我們可以開始設定一些更具體的挑戰，增加強度，去達成一個現在自己知道怎麼做、並且真的有機會做得到的目標。

這就是我自己這幾年來透過持續記錄自己的健康運動習慣，透過開始寫改進日記之後，體驗到的養成習慣、達成目標的方式。

當然，這跟那種工作上一定必須在某個規定的時間完成的專案，邏輯上還是有點不一樣，但在個人的人生職涯學習成長，或者更好的身心習慣養成上，或許可以是一個有效的參考方案。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

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著作：《防彈筆記法》
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：工作愈忙愈要即時筆記，多花30秒做三步驟記錄，省下未來N倍重工時間）

用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學

2025-09-14T12:24:00.006+08:00

今天這篇文章分享我的「 AI 版卡片盒筆記法流程」：用 NotebookLM 把外部資料轉換成「自己的有效學習資料庫」，利用「卡片盒筆記法」（Zettelkasten）的技巧，從雜亂資料變成文獻整理，產出融合自己想法的永久筆記，幫助自己快速輸出任務、教案、簡報報告等成果，並且還能利用這個卡片盒持續復盤。

如果你目前在建構個人第二大腦的過程，常覺得「整理太用力、輸出太少」，或許這篇文章可以提供你參考。

在我提倡的「防彈筆記法」中，因為一個人的精力有限，不需要也無法建立鉅細靡遺的系統，所以「取捨」之下，我採取「優先專注在：任務筆記」這樣的策略選擇。而這時候，我確實犧牲了一部分「整理學習資料」的需求，甚至刻意不去建立學習系統，而是專注在自己的任務產生、經驗復盤的系統上。（延伸閱讀：收集資料時 3 步驟「任務化」！AI 工具取代不了的整理技巧教學）

不過當有了像是 Google NotebookLM 這樣的 AI 資料庫索引、生成工具後，我開始思考：把建立單純學習資料庫這件事情外包給 AI ，讓 AI 透過卡片盒筆記法的原則，幫我建立知識型的第二大腦。

把學習資料庫外包給 AI、把任務／經驗留在人自己做的筆記。

這樣一來，我擁有自己花最多時間建立的，許多環節仍必要的需要自己手動的「專案、任務第二大腦系統」，但又能善用 AI ，不用花太多時間下，建立「單純知識引用需求的第二大腦」，兩者相輔相成。（延伸閱讀：AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」）

更早之前，我已經把「稍後閱讀」這個工具與系統外包給 AI ：「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」，這就是當時我想利用 AI 外包單純資料整理的企圖，而又經過了快半年的實踐，現在我把更完整的卡片盒筆記技巧融入到 Google NotebookLM 中。

接下來，我就根據一個真實案例，分享我目前的實際步驟，你會看到我如何利用 NotebookLM 去建立卡片盒筆記中的文獻卡片、永久卡片，如何有效的學習與產出，並且哪些部分我善用 AI ，但哪些部份我仍然認為要自己動手來。

最後聲明，這篇文章的方法，不是說 AI 製作卡片盒會比人更好！也沒有要取代，只是可以提供多一種選擇。人自己的想法、經驗當然還是更重要的，如果我能自己手動架構完整的卡片盒筆記系統自然更有效。不過在時間有限、精力有限情況下，我的取捨是自己專注在專案、任務經驗筆記上，而把單純外部知識整理外包給 AI ，不是 100% 理想，但能有效推進產出。

2025/10/6 新增：Kagi News 少即是多的新聞閱讀器，AI 策展＋摘要＋翻譯帶來極簡專注

2025/11 新增：紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測

2025/12 新增：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

Zettelkasten × NotebookLM 卡片盒筆記 AI 流程對應表

卡片盒筆記原始技巧	目的	在 NotebookLM 的做法
第一步：文獻卡片整理	摘錄原始資料重點，可察看來源	收集來源英文類 YouTube 知識影片網頁文章論文 PDF 萃取重點，建立文獻卡片把輸出儲存成筆記，命名為「文獻卡」
第二步：學習並捕捉想法	產出自己的觀點、想法以及疑問	把文獻卡轉換成來源勾選適合的、準確的部分文獻卡，建立精準語音、影音摘要透過語音學習，產出想法
第三步：建立永久卡片	整理出自己的結論與行動	把想法、問答快速丟上 AI ，進行討論把自己跟 AI 討論後，更適合自己的內容，變成筆記卡片最終統整，建立永久卡片加上「編號：永久卡」，轉換成來源
第四步：建立 MOC 知識地圖連結	組織學習路徑，建立連結，便利快速索引	利用心智圖功能，形成結構地圖（MOC）只勾選永久卡（頂多再勾選文獻卡），減少雜訊，建立心智圖可以快速點擊知識節點，產出新的內容解說
第五步：產出任務、教案、報告	更有效的對外輸出	以這 2 張永久卡為依據，設計 21 天微習慣計畫；逐日 1 行動，5 分鐘可完成，附追蹤表。
第六步：復盤循環	結合真實經驗，與外部資料庫，持續修正	分析下面我目前「XXX」的執行結果，根據資料庫中永久卡、文獻卡的學習，提出： Keep 我可以保留的好行動？ Problem 我目前可能有的問題？ Try：接下來我可以調整的新行動？

歡迎參考我的真實案例「卡片盒：健康運動」：https://notebooklm.google.com/notebook/f8f82551-f537-48e5-9d50-e0a35bab6178

就讓我分享自己的真實例子，有興趣的朋友也可以參考上方公開共用的「卡片盒：健康運動」 NotebookLM 資料庫。

首先，針對一個主題，在 NotebookLM 上建立一個新的筆記本，之後這個主題的卡片都在上面管理。

我的另一個建立學習教材 NotebookLM 方法教學：實測分享用 NotebookLM 製作微型中文課程：我的防彈筆記法線上影音教材與 AI 助教。

第一步：輸入，並建立文獻卡片

收集來源

英文類 YouTube 知識影片
網頁文章
論文 PDF

萃取重點，建立文獻卡片
把輸出儲存成筆記，命名為「文獻卡」，可同時保留出處

我把自己陸陸續續收集到的健康、運動優質文章、影片、論文，慢慢加入這個主題筆記本。

這時候可以搭配：「我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用」，先在我的 NotebookLM 稍後閱讀筆記本中，過濾出跟主題有關的真正優質資料，然後才轉移到主題資料庫。

畢竟，資料庫來源的品質決定了卡片盒的品質。

當優質資料收集到一定階段後，我會在 NotebookLM 提問，產出「各種我關注題目的文獻摘要卡片」，我慣用下面的指令（Prompt）：

針對「冥想」，一步一步分析，用條列清單方式列出資料中的重點，每個重點加上例如「冥想 1-1、冥想編號 1-1-1」這樣的編號，重點描述盡量使用原文摘要。

這邊的作用只是請 AI 先針對輸入的大量資料，進行有效的「文獻梳理」，產出跟我關注的題目有關的文獻整理，而編號的方式除了模擬卡片盒外，也是為了讓知識變成一個一個「未來」可以快速理解與運用的小單元。

當 AI 的回答通過我的閱讀檢驗後，我會把這個文獻卡回答「儲存成筆記」，儲存到 NotebookLM 右方工作室，並且主動把標題命名為「文獻卡」，方便之後索引與利用。

第二步：學習，並產出自己的想法、問題與行動

把文獻卡轉換成來源
只勾選適合的、準確的、部分文獻卡，建立精準語音、影音摘要

或者利用報告中的簡報、QA等功能也有類似效果

吸收學習，刺激自己產出想法，以利下個階段跟 AI 討論

根據我的需求重新摘要、整理過的「文獻卡片」，會是這個系統更好利用的來源，所以我會從右方工作室，把這些 AI 整理出的文獻卡，再次「轉移為來源」，變成 NotebookLM 左方資料庫可用的素材。

接著，為了讓我可以更深入學習，並且在學習過程更快刺激出「我的想法」，我會利用「語音摘要」、「影片摘要」功能來產出可以「邊聽邊想」的學習素材。

更關鍵的一步是，這邊我會「只勾選」前一個步驟產出的「文獻卡」來製作語音、影片摘要。為什麼呢？這是確保產出的學習素材內容更精準對焦我的需求，裡面更少雜訊，更多重點！

接下來，我會一邊聽著 NotebookLM 生成的 Podcast ，一邊把自己的想法快速打在左方的對話中，跟 AI 進行討論、辯論與反思。

第三步：跟 AI 討論想法，轉化成永久卡片

把想法、問答快速丟上 AI ，進行討論

這時候可以勾選所有資料庫來源，讓 AI 在文獻卡片、原始資料中統一回答。

把自己跟 AI 討論後，更適合自己的內容，變成筆記卡片
最後進行一個知識、行動的最終統整，建立永久卡片。
加上「編號：永久卡」，轉換成來源，出現在資料庫開頭
重新整理對話，輸出新的永久卡

我有設計出一個固定的指令，讓我一邊聽 Podcast ，也能一邊快速輸入自己的想法，並且提問有效的問題。

關於「運動與體脂」，我的想法是：「XXXXXX」，請從專家角度提供我解答、質疑、統整、反思。

對話中， NotebookLM AI 根據我的想法、疑惑，產出新的回答，這些回答更符合我的需要與邏輯，於是我會打開右方工作室的「新增記事」（類似手動輸入筆記），把左方回答中我覺得真正有用的部分貼過去，並自己打上一些補充。

當聽完一段 Podcast ，在對話中進行了一些問答，最後我會這樣做一個總結提問：

根據並統整前面討論，列出我的「養成有效運動習慣」的行動清單。

例如我在對話中針對養成運動習慣來回討論，累積了更多我真正需要的想法，最後就讓 NotebookLM 總結前面討論，列出真正對我有效的行動清單，當然也複製回前面自己建立的記事。

前述這個想法整理、資料彙整、行動分析的過程，是在利用 AI 幫助我產出一定程度的有效永久筆記。

我一樣會把這樣整理好的永久卡（永久筆記），從右方工作室再次「轉移成來源」，讓其回到左方的資料來源中可以被再次使用。

並且我命名上有個小技巧，我會在永久卡前面加上數字編號，這樣匯回左方資料來源時，可以依照數字編號排序。

這樣就可以讓 AI 跟我合作產出的永久筆記，一定排在來源資料最開頭，方便隨時開啟利用。

完成一張永久卡片後，我會「重新整理」對話，清除目前這個子主題的對話，根據我的下一個需求，再來討論一次，產出下一個主題的永久卡片。

第四步：建立連結與 MOC 知識地圖

利用心智圖功能，形成結構地圖（MOC）
只勾選永久卡（頂多再勾選文獻卡），減少雜訊，建立心智圖

降低雜訊，保留知識骨幹；這一步對建立穩定的知識地圖很關鍵。
當累積愈來愈多永久卡、文獻卡後，有些原本的資料來源，可以當作雜訊移除掉。
目的是讓資料庫愈來愈對焦我的真實想法、需求與學習。

可以快速點擊知識節點，產出新的內容解說（這時候再把所有參考資料納入）

透過 AI 加速，我可以快速在大量資料中，建立起文獻卡片、永久筆記，裡面包含我需要的重點摘要，以及我真正的想法與未來可能行動。

這時候，我準備在 NotebookLM 中建立起卡片盒筆記法的連結與知識地圖（MOC， map of content ）。

「連結」的部分，我覺得 NotebookLM 原本回答中的來源引用連結，原本 AI 生成內容的過程，就是最好的連結，人不需要手動再多做什麼。

而要製作出以後可以一覽知識全貌、快速索引知識點的 MOC 知識地圖時，我會「只勾選」前面產出的永久卡片，然後利用 NotebookLM 內建心智圖功能，建立知識地圖。

如果要多一點資料，頂多勾選文獻卡，但盡量不勾選原始來源，避免太多雜訊干擾。

「知識地圖」應該是聚焦在我的真正需求與想法更好、更有效。

有效的來源、自己處理過的永久卡片，生成更有效的心智圖架構後，我可以點擊知識地圖上的任何節點，讓 AI 生成我當下需要的回答。

下圖中可以看到，透過「只勾選永久卡片」產出的心智圖，更有架構，更符合我的需求，更具備可用性。

當利用知識地圖上的節點，生成新的 AI 內容時，我會「再把 NotebookLM 所有來源資料都勾選」，然後從所有資料中生成回答。

這個做的用意是：知識架構根據我的核心需求，知識細節則參考所有來源資料，兼顧廣度與深度。

第五步：輸出，把卡片盒轉成各種任務成果

建立卡片盒筆記的目的，當然是為了輸出、產出成果。

下面來看看兩個例子。

我要製作教學簡報／學習單？我可以在這個 AI 卡片盒系統提問：

將「休息」相關的永久卡、文獻卡，製作成分享簡報，每頁一個重點，包含知識、行動、反思。

重點就是我前面有先產出永久卡片、文獻卡片，並且有正確命名，匯回來源資料，所以當我要產出真正任務成果時，不是在雜亂資料中自由發揮，而是可以用指令去指定，要求 AI 有根據的產出內容。

上面簡報大綱，我再搭配 Gamma ，產出了下面這樣的簡報：

https://gamma.app/docs/-gy48m9siecvzsz0

我要製作任務行動計畫？我可以這樣提問：

以這 2 張永久卡為依據，設計 21 天微習慣計畫；逐日 1 行動，5 分鐘可完成，附追蹤表。

這時候，我在 NotebookLM 的來源中「只勾選」經由我手產出的永久卡片，讓 AI 根據更穩固的永久卡，生成對我更有效的計畫。

產出的表格表單，我貼回 Evernote 等真正的任務筆記工具，也可以正常使用。

第六步：復盤，把經驗放進來繼續新的卡片盒流程

這個「卡片盒：健康運動」的 AI 卡片盒系統，可以用上面幾個步驟持續更新，持續添加新的資料，產出新的文獻卡、永久卡，並進行輸出。

不過， NotebookLM 不會取代我們真正的個人筆記系統、真正的個人第二大腦。

我還是需要自己真正的任務筆記系統（例如下圖右邊，是我真正任務筆記中，如何規劃、記錄自己的運動習慣）。而 NotebookLM 卡片盒對我來講是知識的輔助系統（例如下圖左邊）。

並且當我的真正任務筆記系統執行一段時間後，產出一些真實經驗，我會「把經驗複製回 NotebookLM 卡片盒進行復盤」。

以下面這個運動案例來看，我會這樣提問：

分析下面我目前「養成持續運動習慣」的執行結果，根據資料庫中永久卡、文獻卡的學習，提出： Keep 我可以保留的好行動？ Problem 我目前可能有的問題？ Try：接下來我可以調整的新行動？
（貼上真正的任務、經驗筆記）

這時候可以看到， AI 根據 NotebookLM 中我已經建立的永久卡、文獻卡，明確的、有針對性地指出我任務筆記當中的問題點。

然後，根據永久筆記、文獻資料，提供給我如何修正的新行動建議。

我會把這些新行動建議，更新回自己真正的任務筆記，開始執行，一段時間後，再回到 NotebookLM 卡片盒中探索知識、進行復盤。

上面這個完整流程，就是我目前在自己的專案、任務筆記之外，運用 NotebookLM 打造一個「知識輔助」的 AI 卡片盒筆記系統的完整流程，分享給大家，歡迎參考，或是說說你的做法。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學）