नोटबुक को एक प्रॉम्प्ट जनरेटर बनाएं
सेटअप और एक्यूरेसीयहाँ जाता है: चैट
पहले नोटबुक को प्रॉम्प्ट-इंजीनियरिंग से जुड़ी सामग्री से भरें, फिर उससे किसी भी लक्ष्य के लिए प्रॉम्प्ट लिखवाएं - और अपने ही ड्राफ्ट को बेहतर बनवाएं।
शेयर किया u/Last-Army-3594 on r/notebooklm — असली हकदार को क्रेडिट।
इस नोटबुक की जानकारी का इस्तेमाल करते हुए, इस लक्ष्य के लिए एक हाई-क्वालिटी प्रॉम्प्ट बनाएं: [यहां बताएं कि आप क्या करना चाहते हैं]। इसे साफ, स्ट्रक्चर्ड और असरदार बनाएं। टास्क के हिसाब से तय करें कि यह कितना सख्त या कितना क्रिएटिव होना चाहिए। फिर: इस प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाएं। इसे ज्यादा असरदार, कम जेनेरिक, और बेहतर स्ट्रक्चर्ड बनाएं।
इसे कैसे इस्तेमाल करें
- 1notebooklm.google.com पर अपनी नोटबुक खोलें।
- 2[ब्रैकेट में लिखे] हिस्सों को अपनी जानकारी से बदलें।
- 3प्रॉम्प्ट को चैट बॉक्स में पेस्ट करके भेजें।
स्क्वेयर ब्रैकेट्स उन हिस्सों को दिखाते हैं जिन्हें आपको अपने टॉपिक या सवाल से बदलना है।
और सेटअप और एक्यूरेसी प्रॉम्प्ट्स
- 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.