基于LLM持续改进文章的方法

核心转变：从"被动听摘要"变为"主动提问，让AI当编辑"

1. 原创文章

起点：待打磨的初稿。

2. NotebookLM自定义音频（评论模式）

关键动作：上传文档后，选择自定义提示词，向AI主持人主动提问。

• 示例："点评第一段是否成功勾起读者兴趣？"
• 示例："审阅文档结构，对一般受众来说主要观点明确吗？"
• 示例："针对这份草稿的逻辑漏洞提供建设性反馈"

产出：一段针对性极强的对话式评审音频（两位主持人像编辑一样辩论你文章的弱点）。

3. 导出建议的m4a音频

将AI评审内容导出为音频，在通勤、运动等场景反复听，让评审意见内化于心。

4. 导入干问音频速读

双重作用：

• 用倍速播放验证原文的信息密度和流畅度
• 转录语音为文字文档（.docx），提取关键评审点

5. 上下文到Gemini 3 Pro

将完整历史（原文 + 所有修改 + 评审音频转文字）作为超长上下文输入，让AI理解演化脉络。

产出：生成结构化书面建议，形成三栏对比文档：原文 → 修改稿 → AI建议。

6. 附原文与改进文档

形成可追溯的版本对照，确保每次迭代有据可查。

7. 持续文章修改完善

带着所有评审发现的问题（听诊出的节奏问题、逻辑漏洞），手动精修文本。

8. 导出对话文本文档

保存与Gemini Pro的完整对话记录，形成评审知识库，供下次迭代参考。

达标则结束，不达标则带着新问题回到第2步，开启下一轮循环。

核心方法论：AI编辑委

     这个方法的本质是：用NotebookLM的自定义评论功能，把AI变成你的私人编辑委员会。听它们"吵架"指出文章毛病，你再回去改——改完再让它们"吵"，直到无可挑剔。

关键在于主动提问，让AI评审聚焦于你最担心的薄弱环节，而非泛泛而谈。

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作者：Petter Liu
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