由於生成式AI天生的偷懶…其實也不能這樣說
，我們人類在整理大量資訊時也會有所取捨，但我們總是期待生成式AI可以整理得比我們更好——
更好的回憶細節、
更精確的記錄、
更清晰的文字用法。
以下簡單說明如何讓 NBLM 做出夠細緻的整理文稿
假設有一個課程錄音檔案
2024117_Management_Org_Structure.mp3
第一步：上傳檔案並生成逐字稿
然後，輸入提示詞（prompt）
將此教學內容，依時序，列出各段落主題
再來，確認段落主題是否如預期。
如果不滿意，給NBLM更明確的指令。例如
NBLM 原始整理
組織結構設計課程主題
- ABC
- DEF
需要調整？試這樣的 Prompt
將[組織結構設計課程主題]的[1. ABC]的[C]放到[2. DEF]之中
更新結果
更新組織結構設計課程主題
- AB
- CDEF
接著，要求細節！
試試這樣的 Prompt
在[更新組織結構設計課程主題]的[1. AB]的[A]，請 NBLM 將課程內容的重要觀念、範例、邏輯推導、名詞解釋、課堂練習、師生對話等，以文字段落說明（不要只有列出簡要重點）。
再次檢查！如果內容符合預期，就重複使用相同的 prompt。
NBLM 的效率讓人驚艷！原則就是：先建立骨架，再填入細節。