Das Notebook in einen Prompt-Generator verwandeln
Einrichtung & GenauigkeitEinsetzen in: Chat
Füllen Sie ein Notebook zunächst mit Material zum Thema Prompt-Engineering, und lassen Sie es dann Prompts für jedes beliebige Ziel schreiben – und seinen eigenen Entwurf verbessern.
Geteilt von u/Last-Army-3594 on r/notebooklm – Anerkennung, wo sie hingehört.
Erstellen Sie mithilfe des Wissens in diesem Notebook einen hochwertigen Prompt für folgendes Ziel: [HIER EINFÜGEN, WAS SIE ERREICHEN MÖCHTEN]. Achten Sie darauf, dass er klar, strukturiert und wirksam ist. Passen Sie an, wie strikt oder kreativ er je nach Aufgabe sein soll.\n\nDann: Verbessern Sie diesen Prompt. Machen Sie ihn wirksamer, weniger generisch und besser strukturiert.
So verwenden Sie ihn
- 1Öffnen Sie Ihr Notebook unter notebooklm.google.com.
- 2Ersetzen Sie die [eckigen Klammern] durch Ihre Angaben.
- 3Fügen Sie den Prompt in das Chatfeld ein und senden Sie ihn.
Eckige Klammern markieren die Stellen, die Sie durch Ihr eigenes Thema oder Ihre Frage ersetzen.
Weitere einrichtung & genauigkeit-Prompts
- The complete chat-settings templateNotebookLM's custom instructions take up to 10,000 characters, and almost everyone leaves them empty. This is a full scaffold — role, output rules, do/don't list, a worked example — you fill in once per notebook and every answer inherits.
- Grounding guardrails: supported, inferred, or absentThe accuracy block for high-stakes notebooks: every claim gets labelled as supported, inferred or absent from the sources, disagreements are shown instead of averaged, and "I don't know" becomes a first-class answer.
- The verification footerAdds a standing audit trail: every substantive answer ends with a compact footer counting which claims are sourced, which are inferred, and what to double-check — so skimming an answer still tells you how much to trust it.
- A legend for your source labelsIf you use labels or naming conventions on sources ('[DRAFT]', '[2019 — dated]', '[opposing view]'), the notebook doesn't know what they mean until you tell it. This template turns your naming scheme into instructions the model actually follows.