Gemini 最受期待的功能终于来了 —— Notebooks 融合 NotebookLM

视频信息

引言

我们刚刚拿到了我最喜欢的一次 Gemini 更新。他们终于实现了组织所有聊天的方式，但不是大多数人预期的那种。

ChatGPT 和 Claude 用 Projects 解决聊天组织已经有一段时间了。但 Gemini 走了完全不同的路——把它和 NotebookLM 合并了。结果不只是”组织功能”，而是工作流彻底重构。

第一阶段：新功能在哪、什么是 NotebookLM

1.1 入口与可用性

• 左侧栏 → Notebooks
• 免费版尚未开放，未来几天/几周内逐步推出
• 付费用户当下已可用

1.2 NotebookLM 速览（未用过的人）

NotebookLM 是一个让你创建笔记本、选择各种格式的源（网站、PDF、YouTube 视频等）的平台，然后提问时只用你上传的源回答。

核心特性：

• Inline citations（行内引用）：你能精确看到信息来源
• Studio 面板：把信息转成播客、信息图、幻灯片、视频概览、思维导图等

1.3 双向打通

• Gemini 与 NotebookLM 共享同一份 Notebooks
• 重命名、删除两端同步
• Gemini 里的对话自动出现在 NotebookLM 的 sources 里
• 反向不会自动：NotebookLM 的笔记要进 Gemini 需”Save to note → Convert to source”

第二阶段：从零创建一个 Notebook

2.1 创建过程

1. 点击 New notebook
2. 命名（演示用 Artemis）
3. 添加 sources：上传文件 / Drive / 网站 / 复制文本

如果只想用 notebooks 做组织，完全不需要上传任何源。

2.2 实例：Artemis 任务笔记本

源清单：

• 总览类网站
• Crew 介绍页
• Orion 飞船详细页
• Hank Green 的 YouTube 视频（讲解最佳照片）

2.3 Notebook Settings

进入三个点 → Notebook settings：

不知道写什么 Instructions？跳进 Gemini，告诉它你做的是什么 notebook，让它问你问题，几轮迭代后帮你生成最佳指令。

2.4 Artemis Notebook 的实际指令示例

我对太空了解中等，但不是工程师。这是一个不断演化的话题。使用源材料，但回答时也搜索新信息。

2.5 提问体验

作者只问了一个简单问题（没提”Artemis”三个字），Gemini 自动知道上下文。所有对话都保存在该 notebook 下。

第三阶段：Gemini vs NotebookLM —— 何时用哪个

3.1 NotebookLM 的强项

• 结构化学习
• 可视化（信息图）
• 行内引用 → 适合验证、记忆
• 默认语气教育性强

3.2 Gemini 的强项

• 速度更快
• 创意性对话
• 推理与多步规划
• 输入图片（NotebookLM 不能）

3.3 共享聊天但不完全双向

• Gemini 里的对话 → 自动出现在 NotebookLM
• NotebookLM 里的对话 → 不自动同步到 Gemini，需手动 Save to note → Convert to source

3.4 实战建议

NotebookLM 在搜索更新信息这件事上略慢；Gemini 速度快多了。我只想快速知道某条更新，就在 Gemini 问。

第四阶段：进阶用法

4.1 Pin 5 个 Notebook

最多可置顶 5 个 notebook 到侧边栏。下方还会显示最近打开的一个。

4.2 把已有对话归档

任意历史对话 → Add to notebook → 选 notebook：

• 该对话从 Chat History 里移除
• 只在该 notebook 内可访问

4.3 用 Notebook 作为标准对话的源

在普通 Gemini 对话中，可以把整个 Notebook 拉进来当 source。唯一场景是需要同时用多个 Notebook，“挺少见”。

第五阶段：真实 Notebook 案例

5.1 案例 1：犹他种菜笔记本

源构成：

• 几百页关于”犹他特定地区种植”的 PDF
• 后院已有花坛的照片
• 之前协同生成的种植计划（作为 source 再喂回去）

实战对话：

我注意到花坛紧挨围栏，下午 5 点前都在阴影里。这会改变规划吗？

• 不必重复说明上下文，因为 Plan 已是 source
• Gemini 还知道地理位置 + 犹他专属资料
• 一张快照拍下来直接扔进对话（NotebookLM 不能这么做）
• 来回几轮，方案就更新好了

5.2 案例 2：YouTube Strategist Notebook

构建流程（几分钟搞定）：

1. YouTube Studio → 导出分析到表格
2. 按观看数排序 → 复制 Top 25
3. 粘贴进 NotebookLM → 自动同时抓取所有字幕
4. 再丢一个完整分析的 PDF 进去

⚠️ 这是从 Gem 迁移过来的，原因：

你以前可以把 NotebookLM 当作 Gem 的知识库。但新功能更流畅、体验更好。

5.3 NotebookLM 直接问的局限

如果让我分析这些视频为何表现好、如何应用到新视频——虽然 NotebookLM 能搜索，但它不是为这种搜索优化的，需要理解整个 AI 当下、找到外部新闻和趋势工具时它就不太行。

5.4 Gemini 里同样问题更好

同样问题给 Gemini，答案更全面。

5.5 Hook 写作

大多数人以为还要学 Python 或 JavaScript 才能做自己的 AI 工具，但他们错过了软件史上最大的变革。

4 条候选 Hook 全部不错——比 NotebookLM 的创意输出强很多。

5.6 30 天涨粉计划

多步规划与推理，Gemini 完胜。

5.7 自定义指令的力量

YouTube Strategist Notebook 里：

• 角色设定：YouTube strategist
• 响应方式
• 寻找重点
• 频道定位
• 偏好话题

→ “一个拥有你完整频道信息与上下文的 YouTube 策略师。”

第六阶段：Canvas 与 Notebook 数据的结合

6.1 Canvas 不只是写作

很多人知道 Canvas 能写作，但其实能做更多：

• 自定义分析仪表盘（基于 notebook 真实数据）
• 内容规划日历
• 任何你想要的工具

全部以 notebook 里真实数据为依据。自然语言提需求，Gemini 现场搭好；可继续要求改动和加功能。

6.2 脚本场景

如果有脚本草稿 → 让它在 Canvas 里打开 → 完整文档编辑能力 + 右侧 Gemini 做迭代修改。

核心要点速查表

8 个实用启示

1. 能搜的也加 source：让 Gemini 兼具”权威源 + 自由搜索”，准确性飙升。
2. 不知道写啥 Instructions？让 Gemini 反问你：几轮采访后帮你写好。
3. 快速更新查询用 Gemini：NotebookLM 默认略慢且偏教育语气。
4. 结构化学习/记忆用 NotebookLM：行内引用 + Studio 转格式无可替代。
5. 想发图就在 Gemini 操作：NotebookLM 不支持图像输入。
6. YouTube 频道分析必备：导出 → Notebook，几分钟搭出”自己的策略师”。
7. Gem 迁移到 Notebook：体验更顺，能力更强。
8. Canvas 做仪表盘/日历：基于 notebook 真实数据生成，是被低估的能力。

10 个常见误区

1. 以为 Notebooks 是普通 Project：不是，是 NotebookLM 直连。
2. 不加 source 不用 Notebook：组织对话也是合法用法。
3. 以为聊天双向自动同步：NotebookLM → Gemini 需手动转 source。
4. NotebookLM 全能：创意写作、多步规划、图像输入都不如 Gemini。
5. Gemini 全能：行内引用、结构化学习与可视化转格式都不如 NotebookLM。
6. 以为 Memory 总该关掉：作者建议大多数 notebook 都保持开启。
7. 以为 Canvas 仅用于写作：能做仪表盘、日历、可视化等。
8. 重命名要两边操作：实际上单边改即全平台同步。
9. 以为只能用一个 Notebook 作 source：可同时挂多个，虽然较少用。
10. 以为 Gem 还更强：新流程已经更顺滑，全面迁移更好。

12 个关键要点

1. Gemini 用 Notebooks 替代了传统 Projects 概念。
2. Notebooks 与 NotebookLM 共享同一池，深度互通。
3. Notebook 内 memory + custom instructions = 极强专属上下文。
4. 行内引用是 NotebookLM 的护城河。
5. Studio 能把 source 转成播客、信息图、思维导图等多种产物。
6. Gemini 速度、创意、规划、图像输入更强。
7. NotebookLM 不能输入图像，需要拍照沟通时回到 Gemini。
8. 可置顶 5 个常用 notebook。
9. 历史对话能反向归档进 notebook。
10. Notebook 可作为普通对话的 source（多 notebook 场景适用）。
11. 旧的 Gem 用户应迁移到 Notebook，体验显著提升。
12. Canvas + Notebook 数据 = 自然语言搭建数据驱动小工具。

额外资源

结论

这会彻底改变我以后用 Gemini 和 NotebookLM 的方式。这是个出色的新功能，但和很多人预期的不太一样。

如果你只用 Gemini，这次更新让 Gemini 拥有了”真正的项目空间”；如果你已经是 NotebookLM 重度用户，这次更新让 NotebookLM 的研究成果可以无缝进入更快、更有创意的对话引擎。最实用的第一步：挑一个你反复出现的问题领域（写 YouTube、种菜、做 SEO、研究某个客户），花 10 分钟把它做成第一个 Notebook，挂源、写指令，然后 Gemini 和 NotebookLM 两个入口各跑一次同样的问题，亲身体会差异，下次自动选对工具。