LLM-notebook:AI 时代的笔记本
笔记需要 AI,AI 需要笔记
AI 时代,信息从不稀缺,稀缺的是能被理解、找到、复用的信息。笔记与 AI 是彼此成就的一体两面:AI 让笔记活起来,笔记让 AI 懂你。越用越懂你,形成正循环。
笔记,需要 AI。传统笔记整理成本高:手动分类、摘要,收藏多,复用少。宝贵的知识资产不应该是一次性的。AI 让笔记自动识别、生成结构、提炼重点,并能被后续调用。你负责记录和判断,AI 负责整理、连接、调用
AI,需要笔记。通用模型有公共知识,却没有你的经历、判断和真正在意的问题。笔记承载这些私人上下文。没有笔记,AI 只能给平均答案;有了笔记,才可能给「你的答案」。笔记是 AI 的记忆层,AI 是笔记的价值放大器。
基于以上思考,我们推出 LLM-notebook——一款面向 AI 时代的笔记本。不止于记录,更为你的思考建立可理解、可对话、可复用的上下文。让每一次记录,都成为下一次思考的起点。

多样的素材类型支持
资料从来不只一种形态。LLM-notebook 把收集入口开得足够宽:十余种常见文件格式、网页链接、大模型对话、Agent 会话,都可以直接收进来:
其中「大模型对话」和「Agent 会话」是 AI 时代特有的素材类型。这两类素材记录的是人机协作中产生的追问、修正与结论,本身就是可长期复用的知识资产;过去它们只存在于聊天记录里,关掉页面就找不回来,现在可以像文件一样入库、检索、引用。
安装 LLM-notebook skill:https://llm-notebook.com/api/skills/skill.md
资料可交互,回复有出处
基于 LLM-notebook 的原生 AI 能力,素材从静态的只读对象变得可交互——用户可以对素材进行提问和讨论。回答以素材为依据,这一方面在模型的通用知识基础上补充了个性化的上下文,另一方面也让回答可以追溯,大幅减少幻觉的产生。
- 回答带引用:结论指回原文段落,点
[N]跳转并高亮。 - @ 引用文件:在输入框中 @ 该素材,即可将其拉入当前上下文。
- 划选即问:选中工作区里的一段文字,直接针对它提问。
笔记本开始自己做事:原生 Agent
LLM-notebook 原生集成了 Agent 能力,让笔记本从「内容承载者」升级为「任务执行者」:
- 一句话改文档:给出词级修改建议,红色是删除、绿色是新增,逐块接收、拒绝或回退。
- 文件管理:一句话触发整理、搜索、分析、生成新文档,例如「整理本周工作文件并生成周报」;归档方案先经确认,再执行。
- 长期记忆:记住写作风格、常用语言、工作背景等个人偏好,回答更贴近你的习惯。
- 生成 PPT / 思维导图:整理好的资料直接生成可编辑的产物,而非只读预览。
- 外部 Agent 可查阅:安装了 LLM-notebook skill 的 Agent 可以读取并调用素材库知识,相当于加上了「外挂大脑」。
- 原生 MCP 能力集:全库搜索、联网补料等,不断丰富中。
与 Gemini Notebook(原 NotebookLM)对比
LLM-notebook 和 NotebookLM(Google)是两个独立的项目,尽管名称上有相似之处(纯属巧合...)。LLM-notebook 在演进过程中也学习了 NotebookLM 的一些理念。二者主要特性对比如下:
| 维度 | Gemini Notebook(原 NotebookLM) | LLM-notebook |
|---|---|---|
| 能收的资料 | 文件、文档、网页 URL、YouTube、粘贴文本 | 上述都能收,另加大模型对话与 Agent 会话 |
| 回答与出处 | 有:回答里会标出来源 | 有:结论指回原文段落,点 [N] 跳转并高亮 |
| Agent 能做什么 | 在笔记本内问答、生成产物 | 原生 Agent 可直接读写素材:一句话改文档、生成新文档、整理归档 |
| 产物形态 | 音频 / 视频概览、思维导图、报告、抽认卡、测验、信息图、演示文稿、数据表格——偏「消费」 | 笔记、思维导图、PPT——偏「再加工」:可改、可导出 |
| 中国用户访问 | 不稳定,常需科学上网 | 可直接访问,无需额外网络条件 |
使用与反馈
项目主页:llm-notebook.com
支持 Google、微信、邮箱三种注册方式(注册页面)。新用户可获得两周免费试用期,并赠送 ¥5 token 额度。
在使用过程中碰到任何问题,可以在「个人中心 - 问题反馈」页面提交反馈,也可直接通过邮件与llm-notebook@intlinkbridge.com联系。感谢您的支持和反馈~!
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LLM-notebook:把 B 站视频变成可以提问的素材
B 站上有大量优质课程,但视频是线性的:想回看老师十分钟前讲的那句话,只能拖进度条;有疑问也没处问,弹幕和评论区里说的,是别人的问题。LLM-notebook 可以把一个 B 站视频链接变成一则「可提问的素材」——视频在工作区里播放,字幕按段落排好,看不懂的地方直接选中提问,回答标出依据的原话与出处,点一下就能跳回那一句对应的画面。
阅读全文LLM-notebook: 将流动的 LLM 对话沉淀为知识资产
我们在 ChatGPT 得到精妙的回答,在 Gemini 的对话中获得可行的工程实践,在 Qwen 的对话中获得可以高频使用的知识材料……但过了一周想复用时,它们散落在各平台的历史记录里:想搜搜不到,想改编不了。LLM-notebook 把大模型对话收进同一个仓,并沉淀成可查阅、可导出、可分享的笔记。
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从 main 分支的第一版到现在,按开发周记录。每一条都来自真实的提交:有功能,也有踩坑和回滚。
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