NotebookLM的「影片摘要」功能是以你提供的資料來做統整並生成影片，如果直接丟進零散的資料內容，很難調整出符合需求的影片。這個工具的特性是「你給什麼資料，它就基於那些資料生成」，所以關鍵不在於寫多厲害的prompt，而在於事前整理資料的功夫。
關鍵步驟：先做一份「影片大綱」
為了得到符合需求的結果，我們需要從源頭開始梳理。先替NotebookLM整理好資料、去蕪存菁，只留下需要在影片中呈現的重點內容，並且編排好內容順序，適時加入想要強調的亮點句子，製作成一份完整的影片大綱。
你可以直接在NotebookLM的對話框，指示它生成一份影片大綱；也可以使用Gemini、Claude等擅長文字處理的工具，產出更有創意、風格的大綱，再將它匯入NotebookLM作為資料來源，生成影片摘要。
測試發現，後者的效果通常更好，因為文字型AI更擅長內容編排和語言精煉。
Prompt只能調整大方向，細節交給大綱
NotebookLM前陣子升級了影片摘要功能，加上影片形式（詳細說明或簡單摘要）、視覺風格等客製化選項，也能輸入prompt，更精準地提需求。我們測試了各種資料來源的修改、重點整理、架構調整；也嘗試用不同的prompt來控制生成結果，多次調校後才得到大家現在看到的這支影片：鹿特丹的公共客廳計劃（點擊觀看影片）
（影片內容資料來源｜汽車城變身！鹿特丹的「公共客廳」計畫｜歐洲車本城市轉型（上））。
結論是，NotebookLM的影片摘要功能，目前只能調整大方向或主題，比如影片用途（概念解說、課堂複習、商業提案等）、重點內容和整體架構。
細節上的調整，例如標題怎麼下、要用哪些特定句子、圖片呈現方式等，這類需求無論在prompt寫得多詳細，依然無法完全按照要求生成。所以，經過前面的影片大綱整理步驟後，prompt內容只需寫明大方向即可。（延伸閱讀｜NotebookLM：資料整理分析的效率革命！Google打造的AI智庫小助理）
這次使用的prompt範例是這樣的：
- 影片用途：「適合放在社群短影音的概念解釋，節奏緊湊」
- 影片架構：「透過解答問題帶出主要概念說明，再以具體易懂的方式說明實際案例、該怎麼做」
- 畫面呈現：「盡量視覺化，在畫面上適當加上文字標註」
經過測試，這樣的prompt確實能適度調整影片的大架構，生成的影片概念說明清楚生動、畫面豐富；節奏雖然偏慢、稍不符合社群短影音需求，但比起完全沒有下prompt改善不少。
NotebookLM的「影片摘要」功能能夠根據提供的資料來做統整並生成影片。圖片來源：截自NotebookLM影片生成
我們的使用心得
面對龐大複雜的資料，如果文字整理不夠、需要在短時間內快速解說，NotebookLM確實能幫你把資料視覺化，降低吸收門檻、節省時間，讓工作和學習更有效率。
