NotebookLM 提示词速查表 - 基于上传源的知识库问答技巧
NotebookLM 高效提示词模板都在这里了，从上传源管理到内联引用、从核验提示到学习/播客生成，按场景分类整理，复制模板填变量即可使用。
上传与源管理 5
上传 PDF / URL / transcript / spreadsheet支持多种源格式
建 master corpus，大文件拆分后分别上传突破单文件上限
仅基于上传源作答（边界约束）NotebookLM 不编训练记忆
每个 notebook 最多 50 个源（免费）额度参考
prompt 上限 10000 字符（custom）长指令需注意
引用与核验 5
要求内联引用具体源段落每条结论可溯源
找源之间的矛盾点冲突检测提示
找覆盖缺口（源未提及的方面）缺口提示
找反方观点 / 不同立场平衡性提示
prompt 中显式引用源编号指向性强
学习模式 5
Learning Guide 模式生成学习指南把源变结构化学习路径
Studio 生成信息图（Infographic）可视化源要点
Studio 生成播客（Audio Overview）双人对谈式概览
自定义 prompt 10000 字符精控生成内容
按章节/主题拆分学习降低认知负担
实战提问 5
基于上传源，总结 X 的核心论点摘要类
对比源 A 与源 B 的观点差异对比类
列出源中支持 Y 的全部论据证据提取
用源中的原话解释概念 Z原话引用
把源内容转成 FAQ知识沉淀
研究辅助 5
做文献综述：归纳多源共识综述类
提取可执行的行动清单行动类
生成术语表（含源出处）术语类
核查某结论在源中的依据强度可信度评估
跨源时间线梳理时序类
避坑 5
未上传源不答（这是边界，不是缺陷）别指望它编外部知识
大文件拆分上传，避免截断单文件上限
源质量决定输出质量垃圾进垃圾出
引用需人工复核准确性AI 引用偶有误挂
敏感事实交叉验证多源降风险
提示
- NotebookLM 的核心边界是"只基于你上传的源作答并附内联引用"——它不编训练记忆，这恰好适合做可信赖的研究/学习助手，但前提是源质量高。
- 核验类提示（找矛盾/缺口/反方观点）是它最被低估的能力：把多份材料喂进去，让它指出冲突与盲区，比肉眼比对快得多。
- 大文件拆分成 master corpus 分别上传，避免单文件截断；免费每 notebook 50 源、custom prompt 10000 字符是实用上限。
- Learning Guide + Studio（信息图/播客）能把枯燥文档变成结构化学习路径，研究/培训场景尤其好用。
由 巧匠 维护
公开更新于 2026年8月21日，内容持续校对官方文档。