本簡報以 16:9 橫向為主
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把讀過的東西變成隨時可調的資產，
把開過的會變成可追問的知識庫。
沒建知識庫的 8 年，
跟1 年重複 8 次沒兩樣。
不只是學工具，是養一個可長期累積的習慣。
不是聊天機器人，
是專為「讀文件」打造的 AI。
NotebookLM 的核心定位：只回答你提供的資料裡有的內容。
這跟所有其他 AI 都不同。
120 頁合約裡編出根本不存在的「第 15 條」——
這種錯誤，NotebookLM 結構上就不會犯。
兩者不互斥——先用 Claude 腦力激盪、再用 NotebookLM 驗證引用。
傳統 AI 沒長期記憶——這是 NotebookLM 真正無可取代的地方。
Sources：競品年報 + 財報 + 官網所有產品頁 + 5 篇媒體報導 + 自家市場分析。
可以問：「過去 12 個月競品釋出的所有新產品，按時間排序」「給我一份競品 SWOT，每點附原文引用」
Sources：教科書 PDF + 上課簡報 + 老師補充 + 考古題 YouTube + 自己筆記。
可以問：「給10 題模擬考附答案與頁碼」「整理『常考重點 + 易混淆概念』表格」
5 篇技術論文丟進去 → 15 分鐘對談 →通勤聽完回辦公室直接討論。
從讀到的東西，
到能用的資產。
入庫標準：「3 個月後我還會想看一次嗎？」不會就刪，留精華。
最常見錯誤：原文照搬到沉澱區——3 個月後打開全是雜物。
已經在用的就繼續用——不要重新搬家。建滿 500 筆再評估換不換。
把它存進 Claude Project 叫「知識萃取器」，每週消化時用。
沒有「我的觀察」，知識永遠是別人的。有了它，才是你的。
5 個 Notebook 結構 + 萃取 prompt
+ 雙引擎搭配心法 + 踩坑清單。
不要在 ChatGPT 裡讀 PDF——編造風險高 + 沒長期記憶。
方便 ≠ 安全。
在按 Upload 之前，先把三條紅線想一遍。
Part 3 是「個人知識的基礎建設」——後面三個 Part 都會用到它。
建一個 Notebook、寫一張知識卡、每週五 30 分鐘。
4 週後你會發現自己已經不一樣。