AI 文獻回顧實戰指南：NotebookLM 8 個 Prompt 幫你快速消化成個研究庫
「文獻回顧」四個字，係每個研究人嘅惡夢。
幾十篇 PDF 下載咗、分類咗、然後…就冇然後。睇完 Abstract 已經攰，邊有心機逐篇逐篇做筆記？
我試過一次最誇張：為咗一個研究題目，download 咗成 40 幾篇論文，最後 deadline 前兩日先逼自己「速讀」— 結果寫出嚟嘅文獻回顧自己都唔敢睇返。
直到我認真用咗 Google NotebookLM（而家叫 Gemini Notebook）— 成個 workflow 唔同晒。呢篇文我唔係教你理論，係直接俾你 8 個實戰 Prompt，全部我親身試過、執過，照用就得。
首先：點解係 NotebookLM，而唔係普通 ChatGPT？
好多人問我：「AI 做研究，用 ChatGPT 咪得？」— 係得，但係有個致命問題：佢會作嘢（Hallucination）。你叫佢「總結呢篇文」，佢可能寫得好靚，但引述咗一篇根本唔存在嘅研究。
NotebookLM 唔同：
- Grounded（有根有據）：佢淨係答你上傳咗嘅 sources，唔會自己作資料出嚟
- 逐句有 Citation：每個 claim 都有來源連結，㩒入去就睇到原文邊一段
- 支援長文件：成篇論文 PDF 直接丟入去，佢幫你掘深層技術細節
簡單講：佢係「研究助理」，唔係「作嘢機器」。前提係你要識得叫佢做嘢 — 以下 8 個 Prompt 就係叫你做嘢嘅「咒語」。
8 個實戰 Prompt（照用就得）
8 個 Prompts 一眼睇晒（3D 筆記風格總結圖，我自己整嘅 ）：
1⃣ 零基礎文獻回顧生成器（Zero-Shot Literature Review）
幾時用：研究起步，乜都未睇，想快速知道個領域而家去到邊。
Prompt（自己執過版）：
分析我 notebook 入面所有已選取的來源，就著 [你的研究主題] 生成一份完整嘅文獻回顧。輸出請按以下結構：
- 領域背景同目前整體狀態
- 現有文獻嘅主要缺口同爭議
- 唔同研究方法/觀點嘅主要優勢（用清單列出）
- 關鍵發現同研究方法細節
- 主要挑戰同未來研究方向
實戰貼士：出嚟之後，第一件事唔係改文，係㩒啲 citation 去核實 — 睇下每個 claim 係咪真係嚟自你啲 sources。呢個動作會令你份文獻回顧可信度升一倍。
2⃣ 多來源論文摘要機（Multi-Source Summarizer）
幾時用：成堆 PDF 冇時間逐篇睇，想快速知道每篇講乜。
逐一檢視呢個 notebook 入面嘅每一份文件（包括長篇 PDF 同論文），為每份來源提供獨立摘要，內容要涵蓋：核心研究主題、使用嘅研究方法、關鍵結論。特別留意要從長篇文件嘅深處提取重要技術細節，唔好淨係睇 Abstract。
實戰貼士：呢個係我使用率最高嘅一個。重點係「逐份獨立摘要」— 唔好叫佢「綜合」，綜合咗就分唔到邊篇講乜。出嚟嘅摘要可以直接貼入你嘅筆記軟件做索引。
3⃣ 跨來源研究缺口偵測器（Gap & Opportunity Finder）
幾時用：文獻睇得七七八八，準備寫「研究缺口」嗰段，但唔知自己嘅研究有咩位可以企。
比較我 workspace 入面所有已上載嘅來源。辨識出：尚未被解答嘅問題、重複出現嘅方法學弱點、過時嘅假設、以及證據仍然有限嘅範疇。最後根據呢啲文章嘅具體例子，推薦 3 個最有前途嘅研究方向俾我。
實戰貼士：「Research Gap」唔係你「覺得」有就係有，要 citation 支持。呢個 Prompt 出嚟嘅缺口全部有原文依據，寫論文嗰陣你可以直接引用 — 審稿人最憎嗰啲「無中生有」嘅 gap statement。
4⃣ 概念拆解導師（Interactive Concept Breakdown）
幾時用：睇到一段好艱深嘅嘢，睇咗三次都唔明。
化身成一位專業導師。我而家 focus 喺呢段摘錄：[貼上你唔明嘅原文]。請用日常用語同貼地嘅比喻，將呢個概念拆解成簡單講法。最後解釋返呢個重點同我 notebook 入面其他文獻嘅整體發現有咩關連。
實戰貼士：呢個係「理解」層面嘅神器。重點係要佢解釋同其他文獻嘅關連 — 咁你先會由「睇得明一段」升級到「睇得明成個領域點串連」。比喻記住抄低，寫論文 intro 嗰陣用返嚟解釋俾讀者聽，超好用。
5⃣ 證據壓力測試（Evidence Stress-Test）
下半場 5-8：
幾時用：你覺得自己嘅結論好穩陣？咁就要試下撼佢。
檢視我 workspace 所有來源嘅主要結論，然後由多個唔同角度挑戰佢哋：入面有咩隱藏假設？有咩邏輯漏洞？有咩證據係缺失嘅？最後將正反兩邊整合，得出一個經過壓力測試、有證據基礎嘅結論。
實戰貼士：呢個係我最推薦研究生用嘅一個。寫論文最怕嘅係 reviewer 一句「Your conclusion is not well-supported」— 用呢個 Prompt 提前自己撼自己，撼完執返靚，好過俾人撼完先嚟改。文科理科一樣啱用。
6⃣ 引用來源審計（Citation & Source Audit）
幾時用：要 check 自己啲 sources 邊啲信得過、邊啲係充數。
評估我 notebook 入面每一份來源嘅可信度同方法學嚴謹度，由最強到最弱排名，考慮因素包括證據嚴謹度同潛在偏見。對於每一個主要主張，標示出支持佢嘅原文段落；特別標記任何主要靠背景引用（background citations）而唔係直接數據支撐嘅主張。
實戰貼士：留意最後嗰句 — 「靠背景引用而唔係直接數據」嘅 claims 係文獻回顧入面最容易呃到人嘅嘢。一篇文引用 50 次唔代表佢可信，要睇佢啲關鍵 claim 係咪有自己嘅數據支持。出嚟嘅排名直接決定你邊啲 sources 要重點讀。
7⃣ Podcast 簡報腳本（Audio Briefing Script）
幾時用：要將研究講俾非專業人士聽（導師、屋企人、甚至係你自己用 Audio Overview 快速重溫）。
將我上載嘅文獻入面嘅核心辯論同主要 takeaways 整合成一份非技術性摘要。用清晰、對談式嘅語氣，集中對比唔同研究觀點嘅分別，將複雜科學簡化到一般大眾都聽得明。
實戰貼士：NotebookLM 有個 Audio Overview 功能，可以自動生成「兩個人傾偈」嘅 podcast 版摘要 — 通勤嗰陣聽，比自己睇快好多。而呢個 Prompt 就係教你控制佢「傾乜」— 冇 prompt 嘅 Audio Overview 會亂噏，有咗呢個佢會跟住你嘅框架講。
8⃣ 執行摘要 + 閱讀路線圖（Executive Research Brief）
幾時用：成個研究項目收尾，或者交報告前，將成個 workspace 濃縮做一頁紙。
將我成個研究 workspace 轉成一份結構化嘅執行摘要，包括：
- 執行摘要（Executive Summary）
- 核心概念同關鍵指標
- 各方共識 vs 分歧
- 實際應用場景
- 建議嘅深入閱讀順序 請排版清晰，等我可以直接儲存到 NotebookLM 嘅筆記面板。
實戰貼士：最後嗰項「優先閱讀順序」好有用 — 如果你仲有 20 篇文未睇，跟住佢個次序讀，保證你先睇最重要嗰啲。deadline 前救命用。
完整實戰 Workflow（由零開始）
跟住呢個次序做，成個研究流程會順好多：
- 建立 Notebook → 將所有 PDF/文獻丟入去（免費版每個 Notebook 有來源限制，Plan 好先上傳）
- Prompt 2：逐份摘要 → 快速掌握每篇講乜
- Prompt 1：生成文獻回顧初稿 → 知道個領域全貌
- Prompt 3：搵研究缺口 → 定位自己嘅研究位置
- Prompt 6：來源審計 → 知道邊啲文可信、邊啲要小心
- Prompt 5：壓力測試自己嘅結論 → 提前執漏
- 寫文嗰陣：用 Prompt 4 理解深奧概念、用 Prompt 8 整理執行摘要
- 交貨前：用 Prompt 7 整返個 Audio Overview 快速重溫（順便 check 自己係咪真係明）
5 個常見錯誤（我親身踩過）
- 唔㩒 Citation — 淨係信 AI 總結，冇㩒入去原文核實。AI 出嚟嘅嘢只係索引，唔係真理。
- Sources 唔篩就丟入去 — 乜鬼都上傳，連啲 SEO 農場文章都入埋。上傳前自己先篩一輪，質素唔好嘅 source 會污染晒所有輸出。
- 叫 AI「綜合」晒所有文 — 綜合完你根本分唔到邊篇講乜。要獨立摘要就用獨立摘要，要綜合先綜合。
- 當佢係 Google — 問啲 sources 入面冇嘅嘢，佢答唔到就開始「作」。記得：問題一定要建基於你上傳嘅文獻。
- 直接交 AI 寫嘅嘢 — 學術誠信問題，唔使我解釋。AI 係幫你消化同理解，唔係幫你代筆。
FAQ
Q1：NotebookLM 免費嗎？ 免費版每個 Notebook 有 sources 數量限制（約 50 個來源），對大部分研究項目夠用。要更多容量/更高級功能就要 Google AI Pro / Plus 訂閱。我自己用免費版做咗成個研究項目都冇逼住要升級。
Q2：支援中文文獻嗎？ 支援。NotebookLM 支援多語言，中文 PDF 一樣可以上傳同分析。不過英文學術文獻嘅處理質素始終係最成熟，如果兩邊都有，建議英文為主、中文輔助。
Q3：同 ChatGPT / Claude 有咩分別？ 最大分別就係 Grounded + Citation。ChatGPT 係「乜都識啲」嘅百科全書，NotebookLM 係「淨係識你啲文獻」嘅專屬助理。做研究嚟講，後者嘅「唔識就話你知」反而係優點 — 佢唔會用一堆聽落好真但係假嘅引用呃你。
Q4：做 Qualitative Research（質性研究）都用得著？ 用得著。訪談稿、田野筆記全部可以上傳，Prompt 5（壓力測試）同 Prompt 6（來源審計）對質性研究嘅資料分析一樣有用。唔好諗到佢淨係 for 理科。
Q5：幾多篇文先值得用？ 三篇以上就值得。三篇以下自己睇仲快過 setup。
總結
文獻回顧嘅痛苦，唔係因為你唔勤力，係因為你冇工具。NotebookLM 將「睇 50 篇文」變成「問 8 條問題」 — 唔係叫你偷懶，係叫你將時間用喺真正重要嘅嘢：思考、質疑、同埋寫出你自己嘅觀點。
試下用第一個 Prompt 開始，你就會明我講乜。
「試過先講」 — 我唔會推介自己未用過嘅嘢。呢 8 個 Prompt 全部實測過，攞去用，唔使多謝我，記得㩒 Citation 就得