單元二｜NotebookLM（Gemini Notebook）：AI 小書僮
1介面三區＋「九塊肌」工作室
- 來源區：可餵音檔（自動轉逐字稿）、雲端硬碟、網址、YouTube（需字幕）、複製的文字
- 對話區：與 AI 討論，回答皆附來源編號，點編號可回查出處——限制式生成、不亂掰
- 工作室：語音摘要（Podcast 對話）、影片摘要、心智圖、學習卡、報告、資訊圖表、簡報、資料表
為什麼它「不亂掰」？NotebookLM 走的是 RAG（檢索增強生成）：回答被限制在你餵的來源內，逐句附引用編號。這正是教學場景最需要的性質——課文、教案、會議紀錄都容不下幻覺。反過來說，來源品質決定產出品質，垃圾進垃圾出。
2開工前必做的兩個設定
- 目標語言：設「繁體中文」，否則預設不明，常跑出英文
- 設定筆記本（角色）：寫入「我是台灣國中○○科教師，常設計 108 課綱教案與素養導向題目，請以繁體中文台灣用語呈現」——每一次對話 AI 都會先讀一次這段身分，沒設就會發散
延伸：同樣的「角色預設」在 Gemini、ChatGPT 也都該設定，產出才會到位。
角色設定＝System Prompt：你寫的教師身分會在每一輪對話前被模型重讀一次，等於幫 AI 戴上固定的「思考鏡片」。這是提詞工程裡投資報酬率最高的一步——設一次，之後每個產出都自動對齊 108 課綱與台灣語境。
3核心工作流：搜尋 → 心智圖架構化 → 聚焦生成
- 用「在網路搜尋新來源」找主題資料（示範：陶淵明〈五柳先生傳〉），挑 3–5 筆匯入即可，出現驚嘆號代表來源被鎖、清除即可
- 先生成心智圖（約 30 秒）：AI 自動把來源整理成最多三層的知識架構，不必逐篇閱讀
- 點選任一節點 → AI 針對該知識點聚焦撈資料 → 「儲存到記事」→「轉換成來源」（或直接複製貼回新增來源）
- 資料架構化再產出，成品才會聚焦；直接全選生成 ＝ 大家長一樣、重點發散
「先架構化再產出」的理論依據是認知負荷理論：未整理的原始資料充滿外在負荷，心智圖把它組織成三層基模（schema），聚焦單一節點就是在控制工作記憶的負載。教學設計上同理——給學生的素材也該先架構化，而不是丟整包講義。
找來源階段的替代引擎：Perplexity、Felo（繁中友善）附引用的 AI 搜尋，找到的資料再匯入 NotebookLM 二次加工，來源品質會比內建搜尋更可控。
4客製風格海報：YAML 風格碼
- 到 Gemini 輸入：「皮克敏 YAML 風格程式碼」（皮克敏換成任何你要的風格：史努比、文藝復興、火柴人……）
- 複製整段程式碼 → NotebookLM「新增來源→複製的文字」貼入，重新命名為「○○風格」
- 生成資訊圖表時：勾「內容來源」＋「風格來源」兩項，其餘取消——就能同時控制內容與畫風
- ⚠️ 風格碼只在生成圖表時勾選；做摘要、簡報大綱時記得取消，否則 AI 會把風格文件當內容一起講（示範時真的把皮克敏和陶淵明講在一起）
額度：免費帳號資訊圖表約每日 10 次、簡報約 3 份，按太多次會直接鎖到隔天，生成前先想好。
YAML 風格碼的原理：把「畫風」寫成結構化規格（色票、線條、構圖規則）等於給模型一份可重複執行的設計系統，而不是一句模糊的「可愛一點」。同一份風格碼可重複用在整學期的講義，視覺一致性就是班級的品牌感。
資訊圖表替代方案：Napkin AI（文字直接變圖解，教學簡報神器）、Canva 魔法設計（模板+AI 改稿）、Piktochart。要更精緻的單張海報可把風格碼帶去 ChatGPT／Gemini 直接生圖。
5簡報：先控大綱、再生成
- NotebookLM 簡報上限 15 頁。先下指令：「請針對我勾選的來源，設計 15 頁簡報大綱與視覺設計」
- 用對話調整：「第 4 頁內容改成…」「第 5、7 頁對調」——大綱是你的邏輯，報告才講得順
- 確認後一句話收尾：「請依據上述簡報大綱生成簡報」，5–10 分鐘產出，右上角可繼續修改
- 已有自己的大綱？先把大綱放進來源，指令改「依我給的架構補血肉」；不要生成完才要求換架構
先大綱後生成＝保留「生成效應」：學習科學發現，自己組織過的內容記得最牢（generation effect）。簡報大綱由你和 AI 討論出來，報告時的敘事線是你的；全交給 AI 一鍵生成，台上就會「講得很卡」——認知所有權沒有轉移到你身上。
AI 簡報工具比較：Gamma（頁數不限、可匯出 PPT，最接近成品）、Canva 簡報（模板美、適合直接上台）、Felo 簡報（搜尋＋簡報一條龍）。NotebookLM 強在「來源受控」，Gamma 強在版面，可以串著用：NotebookLM 出大綱 → Gamma 排版。
6會議記錄神器：音檔轉逐字稿
- 音檔直接上傳來源區，三小時也能轉、免費、辨識度高——目前最划算的聲音轉文字方案
- 轉完用「報告→自訂報告」下指令整理成會議紀錄
- 出席人員名字常被聽錯？把出席名單用「複製的文字」貼成另一個來源一起勾選，AI 會自動對照校正
逐字稿替代方案：Whisper 系工具（MacWhisper、Buzz）可離線轉錄，敏感會議不上雲；Good Tape（記者愛用）、Clova Note（免費額度大、有講者分離）。「名單對照校正」的技巧在這些工具＋ChatGPT 的組合裡同樣適用。