把資料變資產。不是上傳 PDF 問問題，而是建一個會跟著你成長的個人知識庫。
01 · Goal
學習目標
02 · Core
核心知識
03 · Demo
實戰範例
04 · Practice
課堂演練
分清強化大腦 vs 強化手腳
把 AI 變成你的決策顧問，而不只是執行小弟。
人資每次重新上傳文件
新人問請假、資安、報到流程，人資把同一份 50 頁手冊傳給 ChatGPT 9 次，答案還常沒有頁碼。
人資把手冊變 Notebook
新人只問一次，NotebookLM 回答並附來源頁；第一週重複問題從 31 則降到 12 則。
把散亂資料變成 AI 友善的知識庫
學會四個整理技巧，讓 AI 能精準引用。
資料散在 Drive 裡沒結構
採購把 PDF、掃描檔、合約命名成 final、new、new2，AI 找不到條款；比對 6 份文件花 3 小時。
加檢索頁與 Markdown 目錄
她新增一頁章節索引、統一檔名與版本；NotebookLM 10 分鐘列出付款、交期、保密差異。
NotebookLM 與 Gemini 三層串接
從個人筆記，連到專案資料庫，再連到自動化流程。
NotebookLM 只停在問答
行政把新人手冊整理完就結束，測驗仍手動出題；每梯新人要重做 2 小時。
串 Gemini 與 Apps Script
NotebookLM 出題附頁碼，Gemini 轉表單腳本；一份 10 題測驗 30 分鐘內建好。
四張卡同一語言、靠編號區分。
上班最大的浪費不是花太多時間在 ChatGPT 上，是每次都從零開始問。NotebookLM 是「強化大腦」的工具，它只從你給的資料回答、不會自編。
關鍵差異 — ChatGPT 適合「生內容」，NotebookLM 適合「整資料」。
每次問都從零開始
法務助理把合約丟到聊天 AI，每次都要重新解釋標準條款；三天後找不到上次比對依據。
資料庫會累積上下文
她把今年、去年與標準條款放同一 Notebook，問題與引用可回看；主管審查時直接追來源頁。
散亂資料讓 AI 猜章節
PM 上傳 20 份會議紀錄，沒有日期與專案代碼，AI 把兩個客戶需求混在一起。
Markdown 結構讓資料可檢索
他補上專案碼、日期、決策、待辦四欄；AI 能在 5 秒內找回 3 月 12 日決議。
把公司常用的合約模板、季度財報、內部 SOP，一次餵給 NotebookLM。
適用場景 — 內部知識庫、新人 onboarding、客服 FAQ。
合約手動比對漏條款
採購小林逐頁看 38 頁合約，漏掉付款天數從 45 天改成 30 天；財務會議才被發現。
NotebookLM 跨檔比對
她一次放去年版、今年版與公司標準條款，AI 列出 8 個差異與原文位置；法務只看高風險 3 項。
第一層：NotebookLM 做查詢。第二層：Gemini in Docs 做改寫。第三層：Apps Script 自動化。
門檻 — 需 Workspace 帳號、會基礎 Apps Script。
測驗題人工從頭做
人資阿萍每梯新人花 2 小時出題，題目常考記憶細節，主管說跟工作情境無關。
NotebookLM + Apps Script 生成表單
她要求每題附來源頁與新人情境，Gemini 轉 Google Form；第一版 10 題 30 分鐘完成。
把 50 頁的新人手冊變成自動化測驗：上傳 → 命題 → 取程式 → 自動建表單。
測驗題人工從頭做
人資阿萍每梯新人花 2 小時出題，題目常考記憶細節，主管說跟工作情境無關。
NotebookLM + Apps Script 生成表單
她要求每題附來源頁與新人情境，Gemini 轉 Google Form；第一版 10 題 30 分鐘完成。
把新人手冊丟進 NotebookLM，等它讀完目錄。
指定題型、題數、難度、輸出格式。
請 AI 直接生成可執行的腳本。
執行腳本，Google Form 直接生出來。
你是 [領域] 命題專家，請只依據我提供的 PDF 來源命題。
【輸出格式】
- 題型：單選題 5 題 + 是非題 5 題
- 每題附：正確答案、解析、來源頁碼
- 難度：新人友善（避免術語陷阱）
【限制】
- 不得超出來源範圍
- 找不到依據時，回覆「來源未涵蓋」
- 解析請引用原文片段（不超過 30 字）選一份手邊的長文件，花 15 分鐘走完一輪。
挑一份 20 頁以上的 PDF / Doc，建立新的 Notebook。
用 Markdown 列出章節 + 一句話摘要，重新上傳。
問三個只有原文才答得出的細節，看 AI 能不能正確引用頁碼。
請 AI 自動產生章節摘要、FAQ、知識卡，存回 Drive。
NotebookLM 的價值不是「幫我摘要 PDF」，而是建立可被追問、可引用、可迭代的資料環境。當資料來源穩定，AI 就能從聊天工具變成公司記憶。
人資把新人手冊、資安規範、請假制度上傳 NotebookLM，先生成題庫，再請 Gemini 轉 Apps Script，最後自動建立 Google Form。這讓文件不只被讀，而是變成訓練流程。
關鍵差異：摘要是一次性輸出；測驗系統是可重複使用的知識資產。
測驗題人工從頭做
人資阿萍每梯新人花 2 小時出題，題目常考記憶細節，主管說跟工作情境無關。
NotebookLM + Apps Script 生成表單
她要求每題附來源頁與新人情境，Gemini 轉 Google Form；第一版 10 題 30 分鐘完成。
採購把今年供應商合約、去年版本、公司標準條款放進 NotebookLM，要求只依來源比對付款、交期、違約、保密與終止條款。AI 不替你當律師，但能讓你帶著清楚問題去問法務。
配合 M7：法律文件的 AI 結論只做問題清單，不做最終判斷。
測驗題人工從頭做
人資阿萍每梯新人花 2 小時出題，題目常考記憶細節，主管說跟工作情境無關。
NotebookLM + Apps Script 生成表單
她要求每題附來源頁與新人情境，Gemini 轉 Google Form；第一版 10 題 30 分鐘完成。
測驗題人工從頭做
人資阿萍每梯新人花 2 小時出題，題目常考記憶細節，主管說跟工作情境無關。
NotebookLM + Apps Script 生成表單
她要求每題附來源頁與新人情境，Gemini 轉 Google Form；第一版 10 題 30 分鐘完成。
單選題 01：公司資安規範中，密碼至少多久需更換一次？
A 每 30 天 B 每 60 天 C 每 90 天 D 不需更換
答案：C
解析：來源第 12 頁提到「帳號密碼每 90 天更新」。
是非題 01：新人可將客戶資料寄到私人信箱備份。
答案：否
解析：來源第 18 頁禁止使用個人信箱傳輸客戶資料。
function createOnboardingQuiz() {
const form = FormApp.create('新人訓練測驗');
form.setIsQuiz(true);
const item = form.addMultipleChoiceItem();
item.setTitle('密碼至少多久需更換一次？')
.setChoices([
item.createChoice('每 30 天', false),
item.createChoice('每 60 天', false),
item.createChoice('每 90 天', true),
item.createChoice('不需更換', false)
])
.setPoints(10);
}
你是合約風險整理助理。
請只依據我上傳的合約與標準條款回答。
比對範圍：付款、交期、違約、保密、終止。
輸出：
01 差異表
02 風險等級
03 原文引用
04 要請法務確認的問題
限制：不得提供法律結論，找不到來源請寫「來源未涵蓋」。
不要拿隨便的文章測試，選新人手冊、合約、SOP、課程講義。做對時，你能說出這份文件未來會被誰反覆問。
用 Markdown 列章節、頁碼、關鍵詞與一句摘要。預期結果是 AI 更容易找到細節，回答時引用更穩定。
問只有原文才知道的細節，例如特定頁面的期限、金額或例外條款。若答不出來，先改善文件結構，不要急著做自動化。
摘要只是第一步。請 AI 產 FAQ、測驗、合約問題清單或新人 checklist，才算把資料變成工作成果。