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

古老的 Pocket 稍後閱讀工具最近決定收攤，近年火紅的 Readweise reader 我付費使用一段時間後，又覺得自己用不到那麼多功能，目前我的閱讀與過濾資訊方式，更像我之前寫的這幾篇文章：「如何過濾資訊與稍後閱讀？2022年五個克服資訊爆炸的學習技巧」、「從讀不完的稍後閱讀轉念：當下讀完，當下處理」，雖然有收集資訊的流程，但更聚焦在之後的輸出與任務上，而非在建構大量稍後閱讀的資料庫。所以，大多時候我反而沒有使用特定的稍後閱讀工具來整理資訊，因為最後的「任務輸出整理工具」才是我更想建立的第二大腦。

大方向上，我希望資訊不要停留在稍後閱讀、知識庫中太久，應更快進入「專案、任務筆記」中。

所以最近我在嘗試利用「 Google NotebookLM 」作為我的「稍後閱讀緩衝跳板」，把當下無法細讀的資訊放入，利用 NotebookLM 內建的許多優秀 AI 索引、摘要、整理功能，加快把雜亂資訊輸出成有效筆記、任務的過程。

今天這篇文章，跟大家分享我的實際「 NotebookLM 稍後閱讀」工作流程。

用 NotebookLM 稍後閱讀的核心流程，基本操作教學：

下面是我目前每天、每周會重複循環的 NotebookLM 稍後閱讀流程：

• 每天隨意瀏覽資訊時，把有興趣的文章、影片先傳入 NotebookLM。
• 下一次空檔時，點開 NotebookLM ，快速看過 AI 自動產生的各項中文摘要。
• 針對摘要後還想深入了解的文章，進行 AI 問答，並產出筆記。
• 把筆記匯入自己真正的專案任務第二大腦（ Evernote ）永久管理。
• 一段時間後，把這個 NotebookLM 刪掉，再建立一個新的稍後閱讀跳板。

現在有許多工具，可以讓我實現「隨手」把「網頁文章、YouTube影片、PDF文件」等等需要稍後閱讀的內容丟進 NotebookLM 中，這樣一來， NotebookLM 也可以是一個簡單實用的稍後閱讀收集載體。

例如在手機上，最新推出的 NotebookLM App 可以讓手機上的內容隨手分享到資料庫記事本中。

在電腦端，我會安裝「 NotebookLM 網頁匯入器 」的 Chrome 瀏覽器外掛，也可以一鍵把網頁文章、 YouTube 影片網址丟進 NotebookLM。

如果是 PDF 文件，例如論文、研究報告，我也可以上傳到 NotebookLM 做統整。這樣一來，其實 NotebookLM 也可以看做一個頗為全面的稍後閱讀收集工具。

這些內容隨手丟進 NotebookLM 時，通常我不會特別做分類，就先統一丟進一個「我的稍後閱讀」記事本中，因為我的目的是快速輸出，輸出後就會放入我目前使用的 Evernote 真正的專案整理架構 ，因此不需要在 NotebookLM （或稍後閱讀工具）花太多時間。

並且我通常每一個禮拜（七天左右，大概會收集30~50篇文章），就把這個「我的稍後閱讀」記事本「直接刪除」，然後再建立一個新的「我的稍後閱讀」記事本，處理新的一周的稍後閱讀文章。

利用接下來的空檔，在手機上打開 NotebookLM App ，或是在電腦上打開網頁，點開任何一篇之前收進來的文章、影片、PDF，就會看到預設已經分析好的「中文摘要」。

各國語言的文章、影片，都會自動完成中文摘要，幫助我快速了解文章主題，判斷是否有興趣繼續往下閱讀。

雖然在 NotebookLM 的這個記事本已經匯入大量文章，但我有時候會先取消勾選所有文章，然後反過來「只勾選」看完中文摘要後特別有興趣的一兩篇文章（尤其是長文章），開始針對這一兩篇文章做深入的 AI 索引與問答。

所以無論是要針對單篇、多篇、整個稍後閱讀清單做 AI 資料分析，都能在 NotebookLM 被輕鬆滿足。

而 AI 分析出來的摘要、筆記或任務企劃，我則會複製到 Evernote 中長久保存。

如果說在這樣每日 AI 輔助稍後閱讀的過程中，發現自己想要「深入探索」的新主題，例如先隨手丟幾篇看到後感興趣的醫療文章進來「我的稍後閱讀」記事本，讀一讀發現對健康新生活主題有興趣，接下來一段時間想要「繼續探索更多相關資料」，這時候我才會建立一個「新主題的記事本」，以後相關主題的稍後閱讀文章就丟進這個新主題的 NotebookLM 記事本中處理。

應用一：轉換成 Podcast ，用聽的也能理解今天感興趣的各種文章內容

除了上述基本的 NotebookLM 稍後閱讀流程，我還會在有時間、有想法時，做下面這樣延伸應用。

因應 NotebookLM 最近推出：「NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真」，我也用來生成稍後閱讀文章的「語音摘要」。

例如我收集了幾篇跟時間管理有關的新文章，還有幾篇跟 AI 趨勢相關的文章，還有一篇比較有趣的電影心得報導。到了中午午休，我就按下 NotebookLM 上的「語音摘要」，通常在不用特別自訂指令的情況下，就會生成一段兩人中文對話的 Podcast，而內容就是像新聞摘要報導一樣，會跟我介紹這幾個不同主題的內容。

現在更棒的是，在 NotebookLM 手機 App 上，也可以聆聽這一段大約 8~10 分鐘的 Podcast ，幫助我用「聽的」，快速消化早上收集的多篇文章重點內容。

有時候昨天收集的舊文章已經聽過 Podcast ，如果今天又有新的收集文章，我會先刪掉前次生成的對話節目，然後「只勾選」新文章的項目，就能重新生成「針對新文章」的 podcast。

應用二：針對感興趣主題，利用「探索」搜尋更多相關資料後，進行分析

NotebookLM 的「探索」功能可以在這個稍後閱讀流程發揮很大效用（延伸閱讀：Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫）。

例如我在 NotebookLM 上讀到最近一篇文章，跟如何用心理學原理設計 AI 指令有關，我覺得很有意思，還想要深入挖掘更多想法。

於是我打開 NotebookLM 左上方的「探索」，打下幾個 Google 搜尋指令，讓 AI 幫我去挖掘更多的資料來源。

在找到的來源中，我會主動過濾，只勾選自己真正感興趣的幾篇文章，繼續匯入這個「稍後閱讀」資料庫中，然後利用上述方式來閱讀、處理。

應用三：讓 AI 整理、延伸需要的知識、任務筆記，放入筆記系統

當我真正讀到一篇覺得有用的文章時，我會用下面幾種方式，請 AI 將文章整理成真正有用的筆記，而這是我覺得用 NotebookLM 做稍後閱讀工具時最棒的一點，因為我需要的就是「可以使用的筆記」：

• 單純整理重點摘要
• 變成自己需要的知識筆記架構
• 延伸對任務應用的思考
• 進行反思與討論

有時候文章已經很棒，我會請 NotebookLM 針對這一篇或這幾篇文章（可以在左方資料清單勾選），協助摘要出內容當中的細節。這時候的目的是盡量保留原文中的內容（但預設都自動進行中文翻譯），放入我的筆記（Evernote）後可以更有效參考原始資料。

當有多篇文章有用時，我喜歡勾選這幾篇，然後讓 NotebookLM 用表格整理與比較，快速完成綜合不同想法的知識筆記。

如果某篇文章已經讓我可以聯想到某個具體任務，我會讓 NotebookLM AI 幫我思考如何實作的步驟，這時候整理出來的就更接近可以放入任務筆記的操作內容。

甚至我可以跟 AI 對話，討論自己的延伸想法，請 AI 去跟原始文章做辯證，然後統整出可以放入我自己的思考筆記的反思內容。

應用四：結合整套 Google Gemini 流程提升文獻整理效率

還有一些更進階的搭配用法，利用 Google Gemini 互相搭配的幾個工具，我可以這樣做：

1. 在 NotebookLM 稍後閱讀處理時，發現有一個主題可以深入分析。
2. 打開 Gemini Deep Research 針對這個主題做深度研究。
3. 把深度研究報告匯出成 Google 文件，再把 Google 文件直接匯入 NotebookLM。
4. 再次利用上述技巧，在 NotebookLM 中完成閱讀、聆聽、筆記處理。

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

例如讀到某篇健康文章，但第一時間沒有找到更完整的報告，那麼不如讓 Gemini Deep Research 直接寫一篇。

Deep Research 寫完後，直接把報告匯出到 Google 文件。

再把 Google 文件匯入 NotebookLM 稍後閱讀。

應用五：請 AI 整理出知識架構，讓 Gemini Canvas 生成延伸學習測驗

如果是認真閱讀的主題，當收集了足夠多文章，並且一定程度閱讀與理解後，我會利用 NotebookLM 內建的一個「研讀指南」功能，生成一份測驗。

這個「研讀指南」，預設會把資料庫中的文章生成各種問答題，引導使用者去學習、複習。

但現在我會把 NotebookLM 生成的學習指南，複製到 Gemini ，利用 Canvas 中的測驗功能，生成可互動測驗，這樣就能更有趣、有效地完成複習。（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）

測驗的目的，是快速讓 Gemini AI 分析出我在這個主題上，哪一個領域還可以深入研究？

這時候我可以回到 NotebookLM 該主題的資料庫，請 AI 索引出我之前可能「忽略」、「漏看」的部分，於是又能讓學習把握住更多細節。

以上，就是我最近利用 Google NotebookLM 搭建的一個稍後閱讀、學習輸出的工作流程，我覺得非常有效，也節省很多時間，提供各位讀者參考。

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！）。
• 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：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）