最好用的 AI 搜索工具？相比 Gemini/ChatGPT，我这里强推 Google 搜索 AI 模式
教科书级别的 AI 实战案例，Google 搜索 AI 模式是真的好用啊
我用过很多 AI工具，Gemini Deep Think、Gemini 3、NotebookLM，ChatGPT、Perplexity、Claude、还有国内的知乎直达，豆包，元宝等。

他们因为产品或功能的定位不同，各有所擅长的地方，也有自己的局限性。

如我最近强烈推荐的 Gemini Deep Think，它作为深度思考擅长并行思考和推理，适合处理复杂，严肃和要求高的问题，而其局限上，是很考验用户搜索和筛选的能力（投喂的信息密度高不高，内容与问题是否相关等），可见下方引用的帖子。

所以，要使用好 Deep Think 就必须手动RAG（检索增强生成）。

发现了此局限后，我会使用 NoteBookLM或者 Gemini Deep Research对信息进行搜索和清洗一遍再投喂给 Deep Think。

但用着用着也发现，它们在网页搜索上（如查本地法律和政上）显得力不从心，NoteBookLM 数据源来自 Google学术和国外学术论文网站。

Gemini 3 和 Gemini Deep Research 在开启联网模式后，搜到的信息多是来自国外网站，并且你没办法核查这些信息是否准确，即某句/某段具体来自哪个网站。

同时我还使用过知乎直达（数据源多来自知乎答主回答和维普论文网）。

在折腾了一圈，我最终被 Google 搜索 AI 模式圈粉了。

为什么？简单说，其他 AI是在推理和创作，而它是在查证。它一定程度上弥补所有生成式 AI 满嘴跑火车（产生幻觉）的毛病。

说实话，昨天之前我都没正眼瞧过它。
直到昨天，为了帮朋友处理一起棘手的土地纠纷，使用其他都不怎么好使，才后知后觉发现这个功能的强大。

当时朋友在新疆兵团付了“定金买地”，对方在未任何书面约定下，单方面要求我朋友年底12月31日，交付尾款，不然就认定我朋友违约了，定金不退。我朋友自然不同意，并与其发生争论，闹得双方很不愉快。

可能是知道我懂法（非律师，使用 AI 将政府起诉了），于是向我寻求帮助。

我在了解对方的几个关键信息后（非职工，私人开发的土地，经营地，兵团土地都是国有土地）后，我需要查清兵团私人开发土地的性质到底是什么？私自买卖土地是否违法？正确的程序是什么？以及本地相关的法律和政策。

我先问了 Deep Think，它给我讲了一堆通用的民法典。但对于极具地方特色的兵团政策，它开始语焉不详，甚至出现了幻觉。

当时我就在想，要不要用知乎直达搜一下？但转念一想，知乎直达的信息来源多是答主回答和维普论文网。

我又想到了 NotebookLM ，但那是学习神器，来源搜索收集上来的信息多是学术论文。

折腾一圈后，索性自己去找相关的法律和政策，如找到了《新疆生产建设兵团连队职工身份地经营权流转管理办法（试行）》的通知》，但仍需要我肉眼去阅读查找，我意识到这方法也是不对的，也不高效。

在看到 Google 搜索框旁边，有个AI Mode功能，于是抱着试一试的心态，输入了那个核心问题：

新疆兵团私人开发的土地性质是什么？ 他是非职工，私人开发的经营地，请问这土地是否可以进行私人售卖？法律依据是什么？

它没有扔给我一堆蓝色链接让我自己翻，而是直接生成了一份带脚注的调查报告。如下图所示：
因为我是本地的，且最近一直跟政府打官司，对本地土地法律和政策还是有一定的了解的，我认真看完它生成的答案后：

嗯，基本正确，这方法找对了，可以说：它在本地化法律和政策上，表现出了惊人的准确度。

首先，它没有混淆视听，而是精准区分了兵团特有的身份地和经营地。这是只有本地政策文件里才有的细节。

其次，它还纠正了我的提问，这不叫售卖，这叫流转。

最后，最重要的是，它引用了具体的政策来源，明确指出严禁私下买卖。

每一段结论后面都挂着具体的网站链接，点进去就能核实。这就非常 Nice。

我认为这可能是谷歌在战略层面的一个重要布局，它补全了 Gemini 在实时网页搜索上的巨大缺陷，不仅给你链接，还帮你把内容读完并懂了。

那么，它与 Gemini的联网搜索功能有什么区别呢？

虽然两者背后可能都使用了类似的 Gemini 模型技术，但它们的产品逻辑和侧重点完全不同，如下表所示，可以看到它的首要目标是准确性和信息获取。它的首要任务是帮你找到网上的事实，并提供链接（Citations）让你去验证。
只能说：以后在信息获取上又多了个实用的工具。

但是，在使用过程中我也试出了它的局限/能力边界。这正是我要特别提醒大家的，一定要清楚知道各个 AI 的能力边界，才能充分地发挥 AI的能力。

当我尝到甜头后，有些膨胀了。我想，既然你这么厉害，那我直接把整个经过丢给你吧？

于是，我把朋友几百字的经过，包括 9月22号签收条、转账给对方妻子、对方疑似一地二卖、以及是否构成诈骗罪等详细经过全部写进了提示词，要求它作为律师帮我想办法，甚至判断是否构成诈骗。

结果，它给我泼了一盆冷水。界面转了两圈后，直接弹出一行红字：An error has occurred. Please try again later.

我试了好几次，都是如此。

那一瞬间我突然意识到。这恰恰说明了 Google 搜索 AI 模式的产品定位。

它是一个阅读者，任务是阅读网页，帮你总结客观事实。但它拒绝做深度判决，一旦涉及到复杂的个案逻辑推理，甚至涉及法律指控，它会因为无法仅靠搜索总结得出结论，而直接拒绝服务。

既然知道了边界，我就找到了我的黄金工作流。这其实就是我之前在那篇爆文《推特 40万+阅读，一天涨粉700+！这篇爆文竟 97%是 AI写的？》里提到的核心观点：Context 语境和备料是 Deep Think 的灵魂。

第一步，用 Google 搜索 AI 模式当眼睛。把网上散乱的本地法律法规和政策、红头文件等，整理成一份绝对准确的事实清单，导出成 PDF。

第二步，用 Deep Think 当大脑。把这份 PDF 喂给它，告诉它这是确凿的政策和法律依据，结合我朋友的案子，你再帮我分析一下。

效果立竿见影。如下图所示：
拿到 Google 搜索 AI 模式提供的高质量燃料后，Deep Think 的智商瞬间上线。

它不再瞎编，而是基于确凿的政策，精准推导出了合同无效、要求退款的维权策略。

你看，当 Google搜索的眼睛配合 DeepThink 的大脑，这才是完全体的 AI。

目前，我们正带着这套由AI组合拳打造的证据链在处理这件事，手里握着确凿的依据，心里已经非常有底了，这定金大概率能拿回来。
后面有结果后，我会再写一篇详细的文章，欢迎关注后续。
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我是 AI 实战派博主，日常分享教科书级别的 AI 实战案例，如非律师，靠 AI 起诉市政府，赢过一场，目前最高院再审/高院上诉中...

欢迎关注我，学习更多的 AI 思考和技巧。 December 12, 2025

NotebookLM 正式加入 Google AI Ultra 计划！
从今天开始，订阅了该计划的用户将在 NotebookLM 中享受到“顶配”待遇：
— 最强模型支持：直接调用 Gemini 系列最新、最强大的模型版本。
— 更高用量上限：大家爱不释手的核心功能——比如音频和视频概览（Audio & Video Overviews）以及幻灯片生成（Slide Decks）等——现在拥有了最高的额度限制，让你用得更尽兴。
— 最大容量空间：笔记本的容量全面扩容，每个笔记本支持添加的资料来源（Sources）数量也达到了巅峰。
— 独家特权体验：抢先使用特定功能，比如重新上线的幻灯片“长篇模式”（Long option），以及导出幻灯片和信息图表（Infographics）时可去除水印。 December 12, 2025

医学論文からインフォグラフィックを作る最適化プロンプトを作りました。

運ゲーにならないようYAMLでカッチリ制御しているので、高クオリティかつ再現性高く生成できます。

作り方はNotebookLMのインフォグラフィックで設定を「詳細レベル:標準」にして以下コピペするだけ。是非ご利用ください。

---以下をコピペする---

# clinical_paper_infographic_spec_jp.yaml
# スタイル: グレー調の臨床論文インフォグラフィック（3カラム）
# コンセプト: 「左で Setting、中央で Key Results、右で Discussion / Limitation / Conclusion を一望」

全体デザイン設定:
テーマ: "Clinical Paper Infographic – 3-column layout"
用途: "臨床論文・レビュー論文の要点を、1枚の画像で提示する"
レイアウト:
形式: "A4横 または 16:9 横長"
構成: "上部ヘッダー + 下部3カラム（左: Setting / 中央: Key Results / 右: Discussion, Limitation, Conclusion）"
下部カラム比率:
左カラム: "約30%"
中央カラム: "約40%"
右カラム: "約30%"
ビジュアル・アイデンティティ:
背景色全体: "#E5E7EB 〜 #F3F4F6 のグレー調"
ヘッダー背景色: "#374151"
本文背景色: "#F3F4F6"
左カラム背景色: "#F9FAFB"
中央カラム背景色: "#FFFFFF"
右カラム背景色: "#F3F4F6"
文字色:
メイン: "#111827"
サブ: "#4B5563"
ヘッダー文字: "#FFFFFF"
アクセントカラー: "#2563EB"
アイコン:
スタイル: "カラーのシンプルなフラットアイコン"
配置方針: "左カラムの各項目に1つずつ縦に配置し、中央・右カラムでは原則使用しない"
タイポグラフィ:
タイトル: "太めのサンセリフ体（倭国語・英語両対応）"
セクション見出し: "中サイズ・太字・オールキャップ（SETTING, KEY RESULTS など）"
本文: "読みやすいサンセリフ体、行間はやや広め"
強調表現: "太字またはアクセントカラーで示す"

ページ構成:
- セクション: "Header"
位置: "ページ上端・全幅（高さ 15% 程度）"
内容:
- "倭国語のインフォグラフィックタイトル（結論を含む短い一文）"
- "サブタイトルとして、論文の原文タイトル + 著者 + ジャーナル名 + 年を英語のまま記載"
デザイン:
- "ヘッダーのみ背景色を #374151 にし、文字は白。"
- "タイトルを大きく中央揃え、その下にサブタイトルを小さめに配置。"
- "ヘッダー下端に細い明るいグレーの水平線を入れて本文と区切る。"

- セクション: "Left Column – SETTING"
位置: "下部左カラム（高さ 約85% のうち左30%）"
内容ブロック:
ラベル: "SETTING"
要素:
- "Study design"
- "Population"
- "Exclusion criteria"
- "Data source / Setting"
- "Primary outcome"
- "Key secondary outcomes"
- "Statistical methods"
デザイン:
- "左カラム全体の背景は #F9FAFB。"
- "最上部に 'SETTING' の見出しバーを配置（やや濃いグレー背景 + 白文字）。"
- "各要素の左に、内容に適したカラーアイコンを1つずつ縦に配置する。"
- "ボックスで囲まず、余白と行間でブロックを区切る。"

- セクション: "Center Column – KEY RESULTS"
位置: "下部中央カラム（高さ 約85% のうち中央40%）"
内容ブロック:
ラベル: "KEY RESULTS"
説明:
- "中央カラムを 'KEY RESULTS' とし、重要な結果をグラフ中心で表示する。"
- "グラフ・図表を主役とし、文字はポイントのみ補足的に添える。"
- "必要に応じて複数のグラフを配置するが、視覚的要素を優先する。"
デザイン:
- "中央カラムの背景は #FFFFFF。"
- "最上部に 'KEY RESULTS' の見出しバーを配置し、その下にグラフを大きくレイアウトする。"
- "グラフは横長レイアウトを基本とし、テキストは最小限に抑える。"

- セクション: "Right Column – DISCUSSION / LIMITATION / CONCLUSION"
位置: "下部右カラム（高さ 約85% のうち右30%）"
内容ブロック:
- ブロック: "DISCUSSION"
説明:
- "見出し: '| DISCUSSION'。"
- "主要な臨床的解釈を倭国語で1〜3文に要約する。"
- ブロック: "LIMITATION"
説明:
- "見出し: '| LIMITATION'。"
- "外的妥当性、選択バイアス、データ欠損、追跡期間などの制約を倭国語で示す。"
- ブロック: "CONCLUSION"
説明:
- "見出し: '| CONCLUSION'。"
- "実臨床での位置づけや推奨、今後の研究の方向性を倭国語で1〜3文にまとめる。"
デザイン:
- "右カラムの背景は #F3F4F6。"
- "各ブロックは、見出しバー（縦棒付き英語見出し）とその下の倭国語テキストで構成する。"
- "DISCUSSION → LIMITATION → CONCLUSION の順に縦に並べる。"
デザインルール:
- "セクション見出しは英語（SETTING / KEY RESULTS / | DISCUSSION / | LIMITATION / | CONCLUSION）で統一し、本文は倭国語で要約する。"
- "SETTING 内の各項目見出し（例: Study design, Population, Exclusion criteria, Data source / Setting, Primary outcome, Key secondary outcomes, Statistical methods）は英語で記載する。"
- "中央カラムの KEY RESULTS を最も視覚的に強調し、グラフ・図表を主役として大きく配置する。テキストはポイントのみ補足的に添え、視覚的要素を優先する。"
- "右カラムはテキスト中心とし、DISCUSSION・LIMITATION・CONCLUSION の3ブロックで構成する。"
- "アイコンは左カラムのみで使用し、画面全体をすっきり保つ。"
- "色数はグレー系のベース + アクセントの青 1 色 + アイコン用の穏やかな色合いに抑える。"
- "150 DPI 以上でエクスポートし、A4横 or 16:9 スライドで読める文字サイズを確保する。" December 12, 2025

@nukonuko 前に暁さんがNotebookLMでインフォグラフィックをスマホで出力すると縦になるって言ってたので、ホントに秒読みなんじゃないかなと…!!
https://t.co/RfH4ihKS1p December 12, 2025

📝 正直に言うと、NotebookLM(Nano Banana Pro)で図解されていない議事録はもう読む気がしない。テキストだけの長文を追うのがしんどくなってしまった...

これ、最初は自分だけの話だと思っていた。でもチームで「議事録には必ずペラ一の図解をつける」を徹底してみたら、全員の理解スピードが明らかに上がった。後から参加したメンバーへの共有も圧倒的に楽になった

画像生成AIの使い道って、サムネとかSNS映えとか広告クリエイティブだと思い込んでいたけど、社内ドキュメントの「読まれる率」を上げる方がよっぽど実用的だったかもしれない。リプ欄で紹介する記事にも書かれている、「なんでも図解したくなってスタンプを押しまくっています」という気持ち、めちゃくちゃわかる December 12, 2025

谷歌 Ultra 会员的 NotebookLM 权限终于扩充了！

- 比免费版多 50 倍的生成限额
-可以使用最高等级 Gemini 模型
-支持添加最多 600 个笔记来源
-PPT 生成支持“长”的设定选项
-支持移除 PPT 和信息图的水印 https://t.co/NCbbGaDLod https://t.co/gPD2KYixwx December 12, 2025

2026年を迎える前に
今日から"2０日"で人生を伸ばす
『最強の装備品』は…

パソコン　MacBook Air
ケータイ　楽天モバイル or povo
ブラウザ　Brave（広告ゼロで高速）
情報収集　XとChatGPTとnote
深堀学習　NotebookLM
ﾒｲﾝﾊﾞﾝｸ　 住信SBIネット銀行
家計管理　マネーフォワードME
支払い系　楽天ペイ や PayPay
証券会社　楽天証券 or SBI証券
投資信託　オルカン or S&P500
医療保険　県民共済
発信力　　X × 〇〇〇(あなたの興味)
つながり　オンラインコミュニティ
キャリア　副業×AI
資格　　　簿記3級 or FP3級
副業　　　X × AI ×〇〇〇（強み）

「2026年の準備って何をすればいいの？」
と思ったあなたに、今すぐやってほしいこと詳しく解説します↓ December 12, 2025

わたヤク先生の NotebookLM 用 YAML に衝撃を受けて、「イントロだけをきれいに整理するキャンバス」が欲しくなり、NotebookLM インフォグラフィック用の YAML テンプレを自分用に作ってみました。

研究のイントロ、いきなりWordを開くと
・背景が長くなりすぎる
・既存エビデンスとギャップの線引きがあいまい
・目的文が何度も書き直しになる
みたいなことが起こりがちですよね。

論文PDFを NotebookLM に読み込ませて、インフォグラフィックの説明欄にこの YAML をコピペすると、画像のような
・上段：タイトル帯
・その下：対象と文脈／問題とアウトカム／臨床・社会的負担のカード
・中央：代表的なKey paperが並ぶ「既存エビデンスの地図」
・その下：今回の研究で扱うミニPICOバー（P, Exposure/Intervention, C, O）
・最下段：左に「知識ギャップ」、右に「研究目的と貢献」
という構造の「イントロ専用１枚キャンバス」を自動で描いてくれます。

Methods や Results の情報はいっさい使わず、Introduction 周辺だけから要素を拾うルールにしてあるので、
「とりあえずこの１枚でストーリーを確認してから、段落を書き始める」
という使い方を想定しています。

次のポストに、NotebookLM に渡しているプロンプトの雛形を書いておきます。 December 12, 2025

正直、以前の「ChatGPT・Claude・Gemini三強」が終わって　
実用レベルの話をすると「ChatGPT > Claude >>> Grok >> Gemini」のような情勢になっている気がします。
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上述の通り基盤となるGeminiは相対的に後退してると思いますが、
・Notebooklm
・Nanobanana pro
・Google flow
・Gemini Ultra
などの付随サービスがめちゃくちゃ強くなっています。
付随サービスと基盤モデル単体で見た時の強さってまた別だと思うのでそこは単純に「OpneAIかGeminiか！」みたいな話とはまた変わってくるので注意ですね。
ㅤ
「OpenAI VS Google」
と
「ChatGPT VS Gemini」はまた別の話です。
ㅤ
今の話で言うと前者はGoogleが健闘していて、後者はChatGPTが(今は)圧倒しているイメージです。 December 12, 2025

NotebookLMで出力されたPDFもhttps://t.co/kRysPRzTmSなら編集可能。まじでビビるから使って欲しい。 https://t.co/Hi4Wh6fWJi https://t.co/bHqIoJ795C December 12, 2025

このポン出しスライド、会社で課長に見せたら息をのんでたんですが…

「AI時代のデザイナーは「成果」が要求される」
というわたしの予測が、先日のNotebookLMのアプデで、現実味を帯びてきました…

アプデ内容は、
①カスタムプロンプトの上限撤廃（10,000字へ）
②画像生成モデル「Nano Banana Pro」の実装

これ、単にオシャレスライドが作れる！
じゃないんですよね。

「読み手の感情設計」もプロンプトに飲み込ませて、「成果に直結するスライド」を一発で出力できるようになってきたんです。

例えば、今回わざと刺激的な言葉でペインをえぐってで注意を引くスライド作って、みたいに指示したら、ほんとに目を引く内容で「おおっ」となりました。

改めてゴリゴリAIに任せつつ、戦略設計も必要だなぁと再確認です。

👇プロンプト置いておきますね😊 December 12, 2025

GPT-5.2のスライドは無機質で情報量多め。
NotebookLMで作るGemini3×🍌のスライドがみやすくていい感じ！

業務端末なので、帰ったらプライベートで作成して共有します〜 December 12, 2025