工作流
把 Deep Research 变成 可复用的 NotebookLM 成果
ChatGPT 适合做探索和持续追问，NotebookLM 则更适合整理、沉淀，并把研究内容变成可持续更新的幻灯片、音频和其他成果。
🔎
1. 先在 ChatGPT 中把研究做深
当你从零开始调研时，先用 ChatGPT 更合适。通过 Deep Research 和追问，先拿到更完整的报告、更多角度和更扎实的初稿。
🔗
2. 把报告和引用链接一起送进 NotebookLM
不用再手动复制长报告再重新整理。借助 NoteKitLM，可以更完整地保留结构，并把报告里的 cited URLs 一并导入同一个 notebook。
🎛️
3. 把 notebook 变成可反复利用的成果
当 notebook 同时包含报告和底层来源后，NotebookLM 更适合生成幻灯片、音频总结、测验和其他可持续更新的成果。
工作流如何运作
先用 ChatGPT 做 Deep Research，再将报告和引用来源导入 NotebookLM，生成更可信的幻灯片、音频和学习成果。
1. 先在 ChatGPT 中把研究做深
当你从零开始调研时，先用 ChatGPT 更合适。通过 Deep Research 和追问，先拿到更完整的报告、更多角度和更扎实的初稿。
ChatGPT 集成 Deep Research
🔎
Step 1
1. 先在 ChatGPT 中把研究做深
ChatGPT 集成
Deep Research
2. 把报告和引用链接一起送进 NotebookLM
不用再手动复制长报告再重新整理。借助 NoteKitLM，可以更完整地保留结构，并把报告里的 cited URLs 一并导入同一个 notebook。
💎 高级来源提取器 在 NotebookLM 内查看原网页 结构化交接
🔗
Step 2
2. 把报告和引用链接一起送进 NotebookLM
💎 高级来源提取器
在 NotebookLM 内查看原网页
结构化交接
3. 把 notebook 变成可反复利用的成果
当 notebook 同时包含报告和底层来源后，NotebookLM 更适合生成幻灯片、音频总结、测验和其他可持续更新的成果。
Studio 专属生成 Studio 批量下载 成果产出
🎛️
Step 3
3. 把 notebook 变成可反复利用的成果
Studio 专属生成
Studio 批量下载
成果产出