NotebookLM设计揭秘：谷歌实验性AI笔记工具如何解决“标签疲劳”难题
talkingdev • 2025-09-19
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谷歌实验性AI产品NotebookLM的首席设计师近日深度解析了该产品的界面演进历程。团队通过创新性地采用响应式面板设计，构建出可自适应不同工作流程的统一工作空间，有效解决了传统笔记工具普遍存在的“标签过载”问题。该工具支持阅读+聊天、聊天+写作、阅读+写作三种核心模式切换，其底层遵循线性工作流：用户先导入知识源，通过自然语言对话进行交互，最终生成结构化输出（如笔记和音频概述）。这一设计范式展现了AI工具在保持高度灵活性的同时，如何通过精心设计的用户体验降低认知负荷，为下一代知识管理工具树立了新标杆。
核心要点
- 采用响应式面板设计解决多标签界面导致的认知过载问题
- 支持三种核心工作模式切换（阅读+聊天/聊天+写作/阅读+写作）
- 遵循导入源材料→对话交互→生成结构化输出的线性工作流