Transforme o notebook em um gerador de prompts

Configuração e precisãoVai em: Chat

Primeiro, alimente um notebook com material de engenharia de prompts, e depois peça para ele escrever prompts para qualquer objetivo - e até melhorar seu próprio rascunho.

Compartilhado por u/Last-Army-3594 on r/notebooklm — o crédito é de quem merece.

Usando o conhecimento deste notebook, crie um prompt de alta qualidade para o seguinte objetivo: [INSIRA O QUE VOCÊ QUER FAZER]. Torne-o claro, estruturado e eficaz. Ajuste o quanto ele deve ser rígido ou criativo de acordo com a tarefa.

Depois: Melhore este prompt. Torne-o mais eficaz, menos genérico e mais bem estruturado.

Como usar

1Abra seu notebook em notebooklm.google.com.
2Substitua as partes [entre colchetes] pelas suas informações.
3Cole o prompt na caixa de chat e envie.

Colchetes marcam as partes que você substitui pelo seu tema ou pergunta.

Mais prompts de configuração e precisão

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.