提示词工程
2026 年 6 月更新
终极 NotebookLM 提示词指南：模板、最佳实践与自定义指令
50 个经过测试的提示词，按功能分类——聊天、幻灯片、音频、思维导图、闪卡和自定义指令。复制、粘贴，几秒内获得更好的输出。
最后更新2026 年 6 月 3 日
提示词数50 个已测试
阅读时间15 分钟
⭐ 从这里开始——改善一切的第 1 个提示词
"基于此笔记本中的所有来源，扮演高级研究分析师。找出 3 个最重要的发现、来源之间 2 个最大的矛盾，以及我的来源都没有回答的 1 个问题。格式化为带引用的结构化简报。"
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NotebookLM 提示词的 5 条规则
NotebookLM 不是 ChatGPT。它根据你的来源回答，而非互联网。以下 5 条规则区分了得到泛泛回答的提示词和得到可操作、带引用输出的提示词。
规则 1：引用具体来源
按名称或编号引用具体来源。"根据麦肯锡报告和来源 3……"迫使 AI 基于这些文档回答，而非凭空编造。
规则 2：指定输出格式
告诉 AI 你想要什么形状：要点、对比表、执行摘要、辩论、问答、时间线或简报备忘录。NotebookLM 默认输出段落——打破这个默认。
规则 3：定义受众和语气
"给 CEO 解释" vs "给博士委员会解释"会从相同来源产生完全不同的输出。始终指定谁来阅读输出。
规则 4：添加约束
字数限制、要点数量、时间范围、具体章节——约束迫使精确。"用恰好 3 个要点" 胜过 "总结一下"。
规则 5：迭代，不要接受
第一次输出是草稿。追问："现在做相反的视角"、"加上来源 2 的反方论点"、"更简洁一些，适合 Slack 消息"。
每个高质量的 NotebookLM 提示词都遵循这个结构：
[角色] → "扮演高级研究分析师……"
[上下文] → "基于来源 1、3 和 5……"
[任务] → "比较方法论，找出差距……"
[格式] → "输出为 5 列对比表……"
💡 差异是巨大的。 在我们的测试中，使用全部 4 个部分的提示词产生的有用输出是单句提示词的 3.8 倍。即使只加上"格式化为表格"也能显著改善输出。
💬聊天提示词
研究、分析、综合
核心 NotebookLM 体验。提问，从来源获得带引用的回答。
📊幻灯片提示词
几分钟做出演示文稿
用自定义指令控制幻灯片数量、内容聚焦、受众水平和视觉风格。
🎙️音频提示词
从文档生成 AI 播客
自定义播客语气、时长、聚焦领域和主持人风格。
🧠思维导图提示词
可视化知识结构
引导思维导图生成聚焦于特定关系、层次或主题。
📝自定义指令
持久的质量设置
设置一次，改善一切。Notebook Guide 面板中的自定义指令。
🃏闪卡提示词
按需生成学习材料
为考试、认证或知识记忆生成针对性闪卡。
研究与分析
6 个提示词
"基于此笔记本中的所有来源，扮演高级研究分析师。找出 3 个最重要的发现、来源之间 2 个最大的矛盾，以及我的来源都没有回答的 1 个问题。格式化为带引用的结构化简报。"
"我正在准备关于 [主题] 的文献综述。对每个来源提取：(1) 研究问题，(2) 方法论，(3) 主要发现，(4) 作者承认的局限性，(5) 他们没有提到的局限性。格式化为结构化表格。"
🔒 "创建 [主题] 跨所有来源的对比表。列：来源名称 | 核心主张 | 方法论 | 优势 | 劣势 | 置信度……"
🔒 "扮演魔鬼代言人。针对主要论点构建最强反方论据，引用来源证据……"
🔒 "识别研究差距：方法论差距、内容差距、时间差距。下一步研究应该是什么？"
🔒 "将所有来源综合为 500 字执行简报，使用'所以呢 → 那又怎样'框架……"
快速任务
6 个提示词
🔒 "创建 20 个最重要术语的词汇表。格式：术语 | 通俗定义 | 最佳来源……"
🔒 "构建关键事件、发现或里程碑的时间线。格式：日期 | 事件 | 意义 | 来源……"
🔒 "提取所有统计数据、百分比和数字声明。标记跨来源矛盾的数字……"
🔒 "将关键发现翻译为'给 12 岁孩子解释'版本——类比、简单语言、对话语气……"
🔒 "创建融资演示稿：问题 → 市场规模 → 解决方案 → 工作原理 → 成绩 → 团队 → 请求。每点最多 5 个字……"
🔒 "对比演示：[A] vs [B] vs [C]。每个选项一页含优缺点、对比表、推荐……"
🔒 "评审模式：主持人 A = 友好评审人，主持人 B = 严厉的审稿人 2 号。聚焦逻辑漏洞、无支撑声明、薄弱方法论……"
🔒 "把 [复杂主题] 当作给高中生讲课来解释。主持人 A 问天真的问题，主持人 B 耐心幽默地解释……"
持久聊天指令
在 Notebook Guide 中设置一次
🔒 "将此笔记本视为博士论文研究库。学术语气，[作者, 年份] 引用格式，始终注明方法论局限性……"
高级提示词模式
来源链模式
迫使 AI 通过链接多个来源的证据来构建论点：
🔒 "为 [声明] 构建论点链。步骤 1：在最早来源中找到基础证据。步骤 2：在 2-3 个额外来源中找到支撑证据。步骤 3：识别削弱或矛盾的来源。步骤 4：评估论点整体强度。呈现为：基础 → 支撑 → 反方 → 结论。"
🔒 "从来源中的 3 个不同视角呈现 [主题]。视角 A：乐观/支持者观点。视角 B：怀疑/批评者观点。视角 C：务实/实际观点。每个引用具体来源并引用最强支撑段落。最后综合哪个视角最受支持。"
🔒 "我需要在 [选项 A] 和 [选项 B] 之间做决定。使用来源证据创建决策矩阵，包含 [标准 1]、[标准 2]、[标准 3]。每个标准对每个选项评分（1-5）并附来源支撑的理由。加上'风险'行。以明确推荐和推理结尾。"
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为什么这很重要
相同来源，更好的提示词 = 3.8 倍更有用的输出
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67%更少需要编辑
4 秒粘贴更好的提示词
- 模糊的提示词得到泛泛的摘要。具体的提示词得到带引用的结构化分析。
- 命名的来源强制引用——不再有凭空编造的声明。
- 格式指令将段落转化为表格、简报和决策矩阵。
- 受众定位改变词汇、深度和可操作性。
- 迭代是魔法发生的地方——第一次输出是起点，不是答案。
4 秒粘贴 → 数小时更好的输出
什么是好的 NotebookLM 提示词？
好的 NotebookLM 提示词需要指定四件事：(1) 你想要的输出格式，(2) 受众和语气，(3) 聚焦哪些来源，(4) 任何约束条件如字数或范围。模糊的提示词得到模糊的回答。具体的提示词得到可操作的输出。
NotebookLM 提示词和 ChatGPT 提示词有区别吗？
有。NotebookLM 基于你的来源回答——它根据上传的文档而非通用知识来回答。有效的 NotebookLM 提示词引用具体来源、要求引用标注，并利用独特的多来源上下文。ChatGPT 风格的提示词假设通用知识，在 NotebookLM 中表现不佳。
NotebookLM 提示词有字数限制吗？
聊天提示词约 4,000-10,000 字符。音频和幻灯片的自定义指令约 1,000-2,000 字符。没有严格的官方限制，但超过 1,000 字的提示词可能会降低回答质量，因为 AI 需要在你的指令和来源内容之间分配注意力。
能在 NotebookLM 中保存提示词吗？
NotebookLM 没有内置的提示词库。将你最好的提示词保存在 Google 文档或笔记应用中，需要时粘贴。有些用户在每个笔记本中创建一个"提示词"来源文档以便快速参考。
NotebookLM 自定义指令怎么用？
自定义指令出现在 Notebook Guide 面板中。你可以为聊天回答（会话内持久）、音频概述（控制语气、聚焦、时长）和幻灯片生成（控制内容和风格）设置指令。它们是提升输出质量最有效的方式。
为什么我的 NotebookLM 提示词得到的是泛泛的回答？
常见原因：(1) 来源太宽泛——缩小到 10-15 个聚焦的来源，(2) 提示词没有引用具体来源——说"根据来源 2……"来强制引用，(3) 你在问通用知识而非基于来源的分析，(4) 来源中不包含你询问的信息。