NotebookLM

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把一堆资料丢进去，它只根据这些资料回答，每条结论能点回原文；还能把资料生成一段中文播客。

短板：只在给定资料范围内回答，问外延问题会显得很笨；需要海外网络。

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长文档知识库问答引用可追溯需海外网络

配套 skill：用 NotebookLM 把一堆文档整理成能追溯的结论

手上几十份 PDF/网页，要写一份「基于这些材料的结论」，而且每句话都要能回去核对。
可以复制成 source-grounded-review/SKILL.md 放进 Claude Code，或作为 AGENTS.md 交给 Codex。

1. 先只上传同一主题的 10 份，问一个问题，看它的引用是否点到具体段落。
2. 引用不准时先怀疑材料：把互相矛盾的两份都留着，它会转述矛盾而不是解决矛盾。
3. 用「这几份材料在 X 上有分歧吗」这类问题主动找冲突，比自己读一遍快。
4. 写结论时逐条回原文核对引用，把对不上的删掉——它的引用有时候指向相邻段落。
5. 最后让它在材料范围内列「没回答的空白」，这部分往往才是你要补的资料。

同样用来「读文档」的其它选择

• MinerU — 把 PDF 转成 Markdown / JSON：扫描件、双栏论文、复杂表格基本保形，公式也认得出来。给知识库喂文档的第一步就用它。
• Docling — IBM 出的文档解析库，PDF / DOCX / PPTX 统一转成结构化数据，自带版面分析和表格结构，适合写进自己的流水线。
• 夸克 — 夸克的 AI 搜索和文档助手，扫描件、论文、合同能直接问，国内打开就能用，不用装任何东西。

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