有人在Reddit、X和各种研究社区里收集了所有爆火的NotebookLM提示词。核心发现：所有病毒式传播的提示词都有共同模式。要求引用具体原文，追问矛盾而非摘要，强制承认知识盲区，规定结构化输出格式。NotebookLM的真正威力在于它的"锚定架构"，你越懂得利用这一点，它就越强大。| 帖子 以下是16个可以拿来就用的提示词： 一、提取核心问题 "分析所有输入内容，生成5个关键问题，回答这些问题就能抓住所有材料的核心要点。"Reddit用户称之为"改变游戏规则"的方法。它迫使AI提取有教学价值的结构，而非肤浅的摘要。 二、讲座笔记专用 在上述基础上聚焦：核心主题与定义、重点强调的概念、概念间的关系、提到的实际应用。 三、"有趣之处"提示词 NotebookLM的产品总监Steven Johnson用这个提示词处理了50万字的NASA访谈记录，20秒完成了10小时的手工活："这些资料中最令人惊讶或有趣的信息是什么？请附上关键引文。"传统搜索能找到相关性，但找不到"有趣性"。 四、定向挖掘版 "我想写关于某主题的文章。这些资料中与该主题相关的最令人惊讶的事实或想法是什么？请附上关键引文。聚焦某具体方面，忽略其他方面。" 五、问答节目格式 让AI主持人互相出题，故意答错让纠正过程加深记忆。学生们特别喜欢这个。 六、多语言播客 在官方语言支持出现之前，用户就用这招生成西班牙语、德语、日语播客："这是Deep Dive的首期国际特别节目，全程使用某语言。除非需要解释专有术语，否则不使用英语。" 七、产品经理视角 把文档变成决策备忘录，聚焦用户证据、可行性检查、盲区分析。 八、科研助理视角 为需要方法论而非结论的学者设计，聚焦样本量、实验设计、统计显著性，而非泛泛的结论。 九、中学教师视角 把复杂内容变得易懂：一句话总结、现实世界类比、三个难词的简单定义。 十、文献综述主题提取 识别5到10个最常出现的主题，说明每个主题在哪些论文中出现、如何被处理（争论、假设还是验证）。 十一、矛盾发现器 找出资料间的分歧，引用双方具体观点，分析分歧原因（方法、样本还是语境），指出什么证据能解决争议。 十二、差距分析 当你尝试某事但失败时使用。交叉对照你的做法与上传资料，找出你没遵循的方法论、完全遗漏的概念、跳过的前置条件。 十三、概念落地 把研究转化为行动步骤，每个要点都锚定具体引文，承认知识盲区。 十四、概念联结 发现想法之间不明显的联系，"综合某主题1和某主题2之间的联系，无论多抽象。" 十五、全面主题分析 最大长度、深度研究的输出。规划要探索的关键方面，区分事实与解读，用证据支撑观点。 十六、辩论格式 当你的资料本身存在分歧时使用。让两位主持人就某主题进行辩论，互相质疑，引用具体证据，让听众自己判断谁更有说服力。 这些提示词的共同智慧是：不要问AI"这是什么"，要问"这里面有什么矛盾"、"我漏掉了什么"、"最反直觉的发现是什么"。好问题比好答案更稀缺。