NotebookLM默认生成的幻灯片结构合理但风格通用。通过5维提示词公式——受众定位、叙事结构、信息密度、视觉逻辑和排除规则——你可以精确控制输出质量，获得咨询级演示文稿。
为投资人创建15张路演演示文稿。结构：问题（2张）→市场机会（3张）→解决方案（3张）→商业模式（2张）→团队（1张）→财务预测（2张）→融资需求（2张）。每张标题用完整论断句。每个市场数据必须注明来源。
明确谁会阅读这份演示稿，以及它应该驱动什么决策。投资人关注回报，高管关注战略，学生关注理解。
金字塔原理（先结论后证据）、问题-方案弧线（先痛点后解决方案）、或时间线叙事（按时间顺序展开）。
指定每张幻灯片的要点数量，并要求每个论断配一个数据支撑。
请求图表占位符标签和图标建议——这样导出到PowerPoint后可快速替换为实际图表。
告诉模型什么不能出现：被动语态、主题词式标题、孤立要点、无来源的数据等。
不一定。80-150字的结构化提示词效果最佳。关键是覆盖5个维度：受众、结构、密度、视觉、排除。超过200字容易出现指令冲突。
三个关键：(1)标题用完整论断句而非主题词，(2)每张幻灯片只讲一个观点，(3)数据驱动——每个论断配一个具体数字。在提示词中明确要求这三点。
可以。NotebookLM支持中英文混合输入。建议结构性指令用中文，专业术语保留英文——例如「使用MECE原则组织信息」。
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所有 5 个类别的合集 + 跨类别工作流。1,000+ 经过实战测试的 prompt，覆盖 NotebookLM 的每一项 Studio 输出、研究流水线、多 AI 编排与内容生产。
Slide Decks、Audio Overviews、Reports、Infographics、Mind Maps、Flashcards、Quizzes、Data Tables — 全部 Studio 输出的 prompt 库与工作流。
论文阅读工作流、文献综述 OS、Grounded RAG 流水线、Deep Research OS、第一性原理研究 — 学术与战略研究的完整 prompt 库。
Newsletter、内容炼金术（1→30）、YouTube 制作策略、GEO 策略、SOP 生成器 — 独立创作者与内容团队的完整生产流水线。
Claude MCP、ChatGPT 资料库、Perplexity 研究、4-AI 协同编排、智能体议会 — 跨 AI 自动化工作流的完整指挥中心。
SAT、AP、GRE、CFA、CPA、LSAT、MCAT、USMLE、Bar Exam — 100+ NotebookLM prompt 覆盖每一种高强度考试备考。