高効率な読書ループをNotebookLMで構築するこのアイデアを試してみてください——



第一段階では、WeChat読書で通常通り読むだけです。線を引くべきところに線を引き、あなたのコアな意見庫を蓄積します。これは基礎であり、その後のすべての出発点です。

第二段階が本番です。電子書籍全文をNotebookLMにインポートする前に、Calibreを使ってフォーマットをtxtに変換します。これにより互換性が最も良くなります。その後、NotebookLMに投入し、fast researchやdeep research機能を起動して、テーマに関連する資料を自動的に収集させます。システムはあなたが興味を持ちそうな情報ポイントを自動的に関連付けてくれるため、多くの手作業による整理時間を省けます。

最後のステップは、本を読み終えた後、WeChat読書に戻って線を引いた部分やノートを整理することです。その整理した思考を持って、NotebookLMやGemini 3 Modelと対話し議論します。AIにあなたの線の背後にある深層ロジックを掘り下げてもらったり、別の角度からあなたの理解を解体してもらったりします。こうして再読の過程が受動的な振り返りから能動的な思考へと変わります。

この一連の流れの素晴らしさは——読書、資料収集、ノート整理、深い思考が完全に連携し、ツールの連携が明確になり、知識の定着率が著しく向上する点にあります。ぜひ試してみてください。
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PriceOracleFairyvip
· 01-03 11:49
正直に言うと、このNotebookLM + Weixinのリーディングスタックは、実質的に知識ベース全体に流動性を重ねているだけです...基本的には受動的な消費と能動的な合成の間の裁定取引です。Calibre→テキスト→AI抽出パイプライン?それはまさに自分の脳のためのオラクル操作です(笑)
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SelfSovereignStevevip
· 01-03 11:47
このプロセスは良さそうですが、Calibreを再度テキストにダウンロードしなければならず、まだ多くの手順があると感じています NotebookLMは確かに強力ですが、私が気になるのは、誰かがこの3段階を本当に守れるかどうかです 以前、caliberをtxtに変換するこのステップを試したことがありますが、説明が難しく、フォーマットもよく混乱しています 実は、これと直接PDFに入力することとの間に本質的な違いはありますか? どうやら生態系全体があなたにもっと道具を買わせているようですね、はは この考え方の本質は、AIにスクリーニング作業を任せ、頭脳を節約しつつツールチェーンを磨く時間を費やすことです →フォーマット→AI処理に下線を引いて、→、最後のステップに直接進めるかどうかを話し合います。 もういい、やっぱり試さなきゃいけない。とにかくアイドルはアイドルだよ
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GhostWalletSleuthvip
· 01-03 11:43
いいですね、ただこれだけ多くのツールをインストールしなきゃいけないのはちょっと面倒ですね。
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MoonWaterDropletsvip
· 01-03 11:41
見たところ、またツールの積み重ねのようですが、正直このフローは確かにちょっと面白いです…ただ、ステップが少し多いですね。本当に続けられる人がいるのでしょうか
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LiquiditySurfervip
· 01-03 11:36
ただ、断片をより体系的に整理するだけで、要するに自分で考える必要があるんだ
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