核心轉變：從"被動聽摘要"變為"主動提問，讓AI當編輯"
- 原創文章
起點：待打磨的初稿。
- NotebookLM自定義音頻（評論模式）
關鍵動作：上傳文檔後，選擇自定義提示詞，向AI主持人主動提問。
- 示例："點評第一段是否成功勾起讀者興趣？"
- 示例："審閲文檔結構，對一般受眾來説主要觀點明確嗎？"
- 示例："針對這份草稿的邏輯漏洞提供建設性反饋"
產出：一段針對性極強的對話式評審音頻（兩位主持人像編輯一樣辯論你文章的弱點）。
- 導出建議的m4a音頻
將AI評審內容導出為音頻，在通勤、運動等場景反覆聽，讓評審意見內化於心。
- 導入幹問音頻速讀
雙重作用：
- 用倍速播放驗證原文的信息密度和流暢度
- 轉錄語音為文字文檔（.docx），提取關鍵評審點
- 上下文到Gemini 3 Pro
將完整歷史（原文 + 所有修改 + 評審音頻轉文字）作為超長上下文輸入，讓AI理解演化脈絡。
產出：生成結構化書面建議，形成三欄對比文檔：原文 → 修改稿 → AI建議。
- 附原文與改進文檔
形成可追溯的版本對照，確保每次迭代有據可查。
- 持續文章修改完善
帶着所有評審發現的問題（聽診出的節奏問題、邏輯漏洞），手動精修文本。
- 導出對話文本文檔
保存與Gemini Pro的完整對話記錄，形成評審知識庫，供下次迭代參考。
達標則結束，不達標則帶着新問題回到第2步，開啓下一輪循環。
核心方法論：AI編輯委
這個方法的本質是：用NotebookLM的自定義評論功能，把AI變成你的私人編輯委員會。聽它們"吵架"指出文章毛病，你再回去改——改完再讓它們"吵"，直到無可挑剔。
關鍵在於主動提問，讓AI評審聚焦於你最擔心的薄弱環節，而非泛泛而談。
今天先到這兒，希望對AI，雲原生，技術領導力， 企業管理，系統架構設計與評估，團隊管理, 項目管理, 產品管理，信息安全，團隊建設 有參考作用 , 您可能感興趣的文章:
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作者：Petter Liu
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