《找到你的為什麼》是賽門‧西奈克（Simon Sinek）的書，是在《先問，為什麼？》後寫的，希望幫助讀者發掘自己的「為什麼」，讓生活和工作變得更有意義。
- 《先問，為什麼》主要探討了「為什麼」的重要性及對領導力和成功的影響。
- 《找到你的為什麼》則提供具體的步驟和方法，幫讀者找到個人的「為什麼」。
賽門‧西奈克相信每個人都有一個「為什麼」深植心中，它是我們的目標、動機和信念，也是熱情與靈感的來源。所以，他相信了解自己的「為什麼」，可以做出更好的決定，乃至找到人生的方向。
在書中，他建議要找一個「為什麼」搭檔，因為「人很難保持客觀，觀察出那條串連所有故事的金線」，也提到，好的「為什麼」搭檔要能做到以下兩點：
- 逼你深入思考、跳脫表面，揭露記憶和經驗，因為這些記憶和經驗是你的「為什麼」的起源。
- 能提供更客觀的觀察角度，幫我們找到那些我們自己可能忽略或難以察覺的模式和關聯性，看出故事主題。
然後，我就想到了 NotebookLM，它絕對可以做到「跳脫表面」，提供「更客觀」的觀察角度，甚至幫我們看出那些可能忽略或難以察覺的模式和關聯性。
當然，我並不期待它做得很完美，但只要能給我一些靈感也就夠了。
>>如果要請 NotebookLM 幫你分析，請先根據這篇文章的教學下載電子書，並轉成 pdf 檔。而且，最好讀過一遍，你才會知道要怎麼問問題，查覺到 AI 可能有生成非來源的答案。
本文目錄
第一步：引導 NotebookLM 找到相關資料，並下指令
一開始，要先引導 NotebookLM，請它找出資料來源中的「如何成為為什麼搭檔」的要點並陳述出來：
接著，我就說：「現在你是我的為什麼搭檔，要根據上述的要點協助我找出我的『為什麼』。」
第二步：說自己的故事，並不斷延伸補充想到的資料
在這一階段就是說自己想到的故事，NotebookLM 會追問這些故事，不過，如果你有想提其他的個人經歷，也可以插進去補充，就說：「我要補充另外一段個人經歷……」
要記得的是，如果覺得 NotebookLM 描述得不夠準確，可以直接反駁它這樣描述不符合你心中所想，它就會再讓你補充新的或延伸追問舊的經歷。
下面是 NotebookLM 針對我的描述的回應：
中間我還說了其他的事情，還有反駁 NotebookLM，以下是它的回應：
>>盡量聊到一個階段再停止，並且要把覺得有意義的回答按右下角的「儲存記事」儲存起來，因為對話是不會保留的。如果可以，完整的對話是更好的，但要是跟我一樣只有碎片時間，只能把儲存的記事用純文字的方式存到左邊的來源中，等下次再聊。(要記得打上標題讓 AI 識讀)
第三步：讓 NotebookLM 找出你的「怎麼做」
接下來，引導 NotebookLM 說出「怎麼做」如何實踐：
因為我希望可以和書中其他例子一樣，有一句話可以具體講出我的「為什麼」，所以讓 NotebookLM 列出所有相關句型：
「把你描述的為什麼轉化成這個句型」是書中的話，我直接拿來引用，接下來讓 NotebookLM 把我的「訪談紀錄」都調出來，找出有什麼樣的「素材」可以組成這個句型。
但中途它抽風很多次，一直跟我說來源中沒有「訪談紀錄」，所以我列出：「在訪談紀錄1、訪談紀錄2、訪談紀錄3、訪談紀錄4 中找出所有可以組成『我想….這樣會…』的句型素材」，它才正常了。
所以，除了把之前有意義的對話紀錄存成筆記之外，一定要另外用純文字的格式存到來源中，還要幫它們打上標題，不然 NotebookLM 會找不到。
下面是結果：
>>以上的對話用其他的 LLM 語言模型應該也可以玩，過程差不多，但還是建議要先看過書，才可以知道 AI 是否生成了「它自己」的答案。
結語：我覺得滿意嗎？
我覺得關於句型的回答刺激了蠻多靈感的，大體來說還不錯，但總覺得這個探索未完成，還有很多可以玩的，只是還要再翻一次書和筆記，才會理解應該怎麼問比較好，畢竟我會想到可以問句型，也是在查看筆記的來源時獲得的靈感。
嘿！你最近也開始用 NotebookLM 展開有趣的對話了嗎？歡迎和我分享你的經歷喔！
