🧠 Part 04 職場效率提升 / 行政與會議助理好幫手~邱允文
🧠 Part 04 職場效率提升 / 行政與會議助理好幫手
1. 建立筆記本
為特定的職場任務或專案建立獨立的工作空間，以確保資料隔離和分析的精準性。
案例分析 (3 則)
案例一：
目標： 專門處理跨部門會議記錄和決策追蹤。
操作： 建立一個名為「Q4 專案決策與追蹤」的
NotebookLM
案例二：
目標： 集中管理人事行政文件。
操作： 建立一個名為「員工福利與行政規範」的筆記本，用於處理公司制度、請假流程等文件。
案例三：
目標： 分析並整理客戶服務通話記錄。
操作： 建立一個名為「客戶服務痛點分析」的筆記本，用於上傳錄音檔轉成的逐字稿。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
任務導向： 筆記本應與您的實際工作流程對應，例如「每週例會」、「新產品開發」、「年度審計」。
快速訪問： 清晰的命名有助於您在多個
NotebookLM
提示詞 (Prompt) 範例 (目標描述 - 供自己參考)：
目的： 這個筆記本將用於整理我們與潛在供應商的所有會議記錄、報價單和合作協議。主要目標是幫助我比較它們的報價結構和服務條款。
2. 上傳會議錄音生成逐字稿
案例分析 (3 則)
案例一：
前置步驟： 使用
Google Meet 或其他工具的錄製功能，將會議錄音轉換為 TXT 格式的逐字稿。上傳： 將該 TXT 檔案轉為
Google Doc NotebookLM
案例二：
前置步驟： 使用手機錄音的客戶訪談內容，透過第三方服務或工具轉為 PDF 格式的逐字稿。
上傳： 將此 PDF 檔案上傳至「客戶服務痛點分析」筆記本。
案例三：
前置步驟： 匯入一個包含時間戳和發言人姓名的結構化逐字稿（例如
[05:30] Jane: 我們應該...）。上傳： 讓
NotebookLM
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
先文本化：
NotebookLM 結構化逐字稿： 如果逐字稿包含發言人標註，AI 能更有效地進行發言人分析（例如「誰提出了這個決策？」）。
提示詞 (Prompt) 範例 (分析逐字稿)：
文件設定： [逐字稿 Source B]
需求： 請找出發言人 "王經理" 在整個會議中提出的所有**「後續行動 (Action Items)」。將這些行動項目逐一列出並加上原始時間戳引文**。
3. 上傳會議簡報並整併錄音進行分析
將視覺資料（簡報）與詳細討論內容（逐字稿）整合進行深度分析。
案例分析 (3 則)
案例一：
整合： 上傳會議
Google Slides 分析： 要求
NotebookLM
案例二：
整合： 上傳產品設計草圖 PDF 和設計審查會議的逐字稿。
分析： 要求 AI 總結簡報的哪一頁獲得了最多的負面回饋，並提取相關評論。
案例三：
整合： 上傳年度預算簡報和財務討論逐字稿。
分析： 要求 AI 根據逐字稿，為簡報中的每一個主要預算數字提供討論背景和最終決策。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
資料互補： 逐字稿解釋了簡報背後的原因、爭議和決策過程。
精準引文： 簡報頁面 (PDF) 可以在 AI 回覆中被精準引用，幫助您定位討論的具體內容。
提示詞 (Prompt) 範例 (交叉分析)：
問題： 簡報 (Source A) 的第 5 頁討論了「產品發佈日期」。請根據逐字稿 (Source B)，總結導致這個發佈日期被推遲的兩個主要原因是什麼？
4. 上傳 Google 文件讀取手寫筆記
案例分析 (3 則)
案例一：
操作： 將手寫的專案流程圖拍照，並插入到
Google Doc 分析： 要求
NotebookLM
案例二：
操作： 將會議中快速記錄的手寫備註掃描成 PDF，並上傳。
分析： 要求 AI 從這份手寫筆記中提取所有以「！」或「待辦事項」標記的緊急任務。
案例三：
操作： 將包含數學公式或簡單圖表的手寫筆記插入
Google Doc 分析： 要求 AI 解釋筆記中某個公式的實際業務意義。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
OCR 需求： 成功的關鍵在於手寫筆記的清晰度和
Google Docs 轉換格式： 確保最終上傳的是
NotebookLM Google Docs
提示詞 (Prompt) 範例 (識別並結構化)：
文件設定： [手寫筆記 Source C]
需求： 請將這份手寫筆記中所有關於**「預算分配」的內容提取出來，並按照「部門 - 金額 - 理由」的格式，生成一個條列式清單**。
5. 提取行銷問卷關鍵因素
利用
案例分析 (3 則)
案例一：
數據： 上傳一個包含 500 個開放式回饋的
Google Doc 分析： 要求
NotebookLM
案例二：
數據： 上傳「為什麼您選擇我們的產品？」的問卷回覆。
分析： 要求 AI 將所有回覆分類到**「價格」、「功能」、「品牌」三個預設關鍵因素中，並計算每個因素的佔比**。
案例三：
數據： 上傳「產品改進建議」的問卷回覆。
分析： 要求 AI 提取出所有帶有「應添加」、「應移除」等關鍵動詞的回覆，以形成產品增減功能的建議清單。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
資料清洗： 最好在分析前將問卷的開放式回覆統一整理到一個
Google Doc 量化分析： 雖然
NotebookLM
提示詞 (Prompt) 範例 (頻率與分類)：
需求： 請仔細閱讀所有行銷問卷回覆 (Source A)。請找出用戶最常提到的**「產品優勢」和「產品劣勢」各三個，並針對每個優勢/劣勢，提供五個最具代表性的原始回覆引文**。
6. 行銷問卷製作與調查結果分析
使用
案例分析 (3 則)
案例一：草擬問卷
操作： 上傳一份關於「產品痛點」的內部討論筆記。
分析： 要求
NotebookLM
案例二：結果分析與報告
操作： 上傳問卷的結構化結果（轉為 PDF 表格）。
分析： 要求 AI 撰寫一份簡短的執行摘要，解釋「我們應該優先關注哪個用戶群體」，並引用表格數據。
案例三：假設驗證
操作： 上傳一份行銷假設文件和問卷結果。
分析： 要求 AI 判斷「我們的核心假設是否被調查結果支持」，並在答案中引用支持/反對的數據點。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
雙向應用：
NotebookLM 結果結構化： 如果調查結果是數字表格，最好確保 PDF 格式清晰，讓 AI 能夠準確讀取數字。
提示詞 (Prompt) 範例 (生成問卷)：
文件設定： [上傳了關於新功能 A 和功能 B 的設計文件]
需求： 請草擬一份用戶意向調查問卷。問卷必須包含：1) 一個多選題來衡量對功能 A 或 B 的偏好；2) 一個開放題來詢問他們願意為哪個功能付費，為什麼。
7. 有效整理回覆的表格內容
將
案例分析 (3 則)
案例一：數據轉譯
操作： 上傳包含複雜業務術語的 Excel 表格（轉為 PDF）。
分析： 要求
NotebookLM
案例二：多表合併摘要
操作： 上傳三份不同部門的季度 KPI 報告（以 PDF 表格形式）。
分析： 要求 AI 綜合這三份表格，生成一個單一的、條列式清單，列出所有部門共同未達標的 KPI。
案例三：數據異常點識別
操作： 上傳一個包含大量常規數據的表格。
分析： 要求 AI 識別出表格中**「與平均值相差超過 20%」的三個數據點**，並解釋這些異常數據可能的原因（基於表格的標題或註釋）。
📝 細節與提示詞 (Prompt) 範例
關鍵細節：
格式要求： 始終要求 AI 以清晰的 Markdown 表格、條列式或數字清單輸出，以便於複製和報告。
交叉引用： 如果表格數據與其他文本文件有衝突，可以要求 AI 進行事實核查。
提示詞 (Prompt) 範例 (表格分析與總結)：
文件設定： [KPI 表格 Source D]
需求： 請根據表格中的數據，總結我們表現最佳的兩個月和最差的兩個月。並請針對表現最差的月份，提取表格中所有可能解釋這個低點的註釋或文字。
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