90% लोग जो कहते हैं "NotebookLM सुविधाजनक है", वे इसकी शक्ति का 10% भी इस्तेमाल नहीं कर रहे। मैं भी उनमें से एक था।
मैं यह पूरे विश्वास से कह सकता हूँ।
यह क्षमता का मामला नहीं है।
यह "आप इसमें क्या डालते हैं" का मामला है।
※ इस लेख को सेव करने की सलाह दी जाती है।
एक ही टूल का उपयोग करने पर इतना अंतर क्यों?
दो लोगों की कल्पना करें।
दोनों एक ही NotebookLM का उपयोग कर रहे हैं।
एक ने अपने 100 घंटे के मासिक ओवरटाइम को लगभग शून्य कर दिया है।
दूसरा आज भी मैन्युअल रूप से Excel शीट्स को जोड़ रहा है।
अंतर प्रतिभा का नहीं है।
यह बस "क्या डालना है" जानने का है।
अधिकांश लोग इस तरह के उपयोग पर रुक जाते हैं:
एक PDF अपलोड करें।
"इसका सारांश दें" टाइप करें।
जवाब पढ़ें और सोचें, "यह सुविधाजनक है।"
कहानी खत्म।
मैं उस भावना को समझता हूँ।
ईमानदारी से कहूं तो, मैंने शुरू में NotebookLM को एक "स्मार्ट फोटोकॉपियर" से ज्यादा कुछ नहीं समझा था।
मैं इसे एक शर्मनाक तरीके से इस्तेमाल कर रहा था।
शुक्रवार रात 9 बजे, सिर्फ फ्लोरोसेंट लाइटों की गूंज
मैं आपको अपने अतीत के बारे में थोड़ा बताता हूँ।
मैं महीने में 100 घंटे ओवरटाइम करता था।
मैं सुबह 9 बजे ऑफिस जाता था।
लेकिन मैं अपना वास्तविक काम शाम तक शुरू नहीं कर पाता था।
दिन के दौरान, मैं लगातार विभिन्न शाखाओं से भेजी गई विभिन्न Excel शीट्स से डेटा कॉपी-पेस्ट करके एक ही शीट में डालता रहता था।
फुल-विड्थ और हाफ-विड्थ कैरेक्टर को ठीक करना।
डेट फॉर्मेट को मानकीकृत करना।
टूटे हुए फॉर्मूले को ठीक करना।
बार-बार।
मैं हर रात 10 बजे तक ऑफिस में रहता था, कभी-कभी आधी रात तक।
शुक्रवार की रातें, जब मुझे नियमित रिपोर्ट बनानी होती थी।
मैं फॉर्म के जवाबों को एक-एक करके एक अलग शीट में ट्रांसक्राइब करता था और केवल प्राप्तकर्ता का नाम बदलकर दर्जनों ईमेल भेजता था।
यह सोचते हुए कि "यह काम मशीन को करना चाहिए", मैं खुद मशीन की तरह काम कर रहा था।
मुझे सबसे ज्यादा याद है शुक्रवार रात 9 बजे।
मैं ऑफिस में अकेला था।
फ्लोरोसेंट लाइटों की भिनभिनाहट असामान्य रूप से तेज लग रही थी।
मैं अपने सहकर्मियों को "आज अच्छा काम किया" कहते हुए जाते देखता था।
मैं अभी भी कॉपी-पेस्ट का वह काम कर रहा था जो आधा भी नहीं हुआ था।
मुझे निराशा नहीं हुई।
यह खालीपन था।
भले ही मैंने यह कार्य पूरी तरह से किया हो, कोई इसे याद नहीं रखता।
कोई कौशल या उपलब्धि नहीं बन रही थी।
भले ही मैं कड़ी मेहनत कर रहा था, उस प्रयास का कोई सबूत नहीं बचा था।
"शून्यता" की वह भावना अब भी याद करना सबसे कठिन है।
मैंने एक साथ 10 चीजें डाल दीं और लगभग हार मान ली
जब मैंने पहली बार NotebookLM के बारे में सीखा, तो मैंने इसे पूरी तरह से कम आंका।
मैं एक मीटिंग का एक PDF डाल देता।
"इसका सारांश दें" टाइप करता।
पाठ पढ़ता और सोचता, "अच्छा, साफ है," और बस इतना ही।
अगले दिन मैं इसे खोलता भी नहीं था।
एक बार, मैंने बिना व्यवस्थित किए एक साथ 10 PDF डाल दिए।
मैंने पूछा, "इन सबके आधार पर, इसे अच्छा बनाओ।"
जवाब एक अस्पष्ट, फीका लेख था।
"खैर, यह इतना अच्छा नहीं है।"
उस बिंदु पर, मैंने लगभग हार मान ली।
लेकिन अब मैं समझ गया हूँ।
यह NotebookLM बुरा नहीं था।
यह मैं था, जिसने एक पल के लिए भी नहीं सोचा था कि "क्या डालना है।"
मैं टूल को दोष दे रहा था और सबसे महत्वपूर्ण हिस्से से भाग रहा था: रचनात्मक प्रयास।
जब मैंने एक्जीक्यूट बटन दबाया, 3 घंटे 10 सेकंड में बदल गए
टर्निंग पॉइंट 5वां उपयोग मामला था: GAS (Google Apps Script)।
GAS Google द्वारा प्रदान किया गया एक ऑटोमेशन मैकेनिज्म है।
(इसे Excel मैक्रोज़ का Google संस्करण समझें।)
यह हताशा से शुरू हुआ।
यह सोचते हुए कि "शायद यह काम नहीं करेगा," मैंने GAS समझाने वाले लेख और उदाहरण इकट्ठा किए और उन्हें NotebookLM में डाल दिया।
फिर मैंने पूछा:
"एक कोड लिखें जो हर शुक्रवार को स्वचालित रूप से स्प्रेडशीट को एकत्रित करे और टीम को एक ईमेल भेजे।"
मैंने जो कोड आया, उसे वैसा ही पेस्ट कर दिया।
मैंने एक्जीक्यूट बटन दबाया।
मैं आपको पहले ही बता दूं: आपको कोड पढ़ने की बिल्कुल आवश्यकता नहीं है।
आप बस NotebookLM द्वारा लिखे गए टेक्स्ट को निर्दिष्ट स्थान पर कॉपी-पेस्ट करें और "एक्जीक्यूट" दबाएं।
ईमानदारी से कहूं तो, मैं अभी भी सामग्री को वास्तव में नहीं समझता हूँ।
...इसने काम किया।
शुक्रवार का एकत्रीकरण और ईमेल भेजना, जिसमें आमतौर पर मुझे 3 घंटे लगते थे, एक बटन से खत्म हो गया।
3 घंटे → 10 सेकंड।
उस पल, मैं वास्तव में स्क्रीन के सामने चिल्लाया।
"रुको, बस इतना ही है?"
उसी समय, मेरी रीढ़ में एक सिहरन दौड़ गई।
वे सैकड़ों घंटे जो मैंने कंपनी को समर्पित किए थे, वे क्या थे?
तभी मुझे विश्वास हो गया।
NotebookLM का मूल्य "सारांश" नहीं है। यह "ज्ञान का भंडारण और इसे आपके अपने व्यक्तिगत 'विशेषज्ञ' में विकसित करना" है।
वहां से, मैंने बांध टूटने की तरह ऑटोमेशन बनाना शुरू कर दिया।
लगभग एक महीने में, मैंने 12 ऑटोमेशन बनाए।
मेरा 100 घंटे का मासिक ओवरटाइम लगभग शून्य हो गया।
यह असली चीज़ है। आपकी जिंदगी बदलने वाले 10 तरीके
अब मुख्य विषय पर आते हैं।
इन सभी में समानता है NotebookLM की "स्रोत खोजें" सुविधा।
(स्रोत = वे मूल सामग्रियां जिन्हें आप AI में डालते हैं।)
आप बस वहां एक प्रॉम्प्ट डालते हैं।
(प्रॉम्प्ट = AI को एक अनुरोध। आपको सामग्री स्वयं तैयार करने की भी आवश्यकता नहीं है।)
यह आपके लिए वेब से संबंधित जानकारी एकत्र करेगा।
उन्हें थीम के अनुसार नोटबुक में स्टोर करें।
फिर, वह नोटबुक उस क्षेत्र में एक "विशेषज्ञ" बन जाती है।
यह एक डिस्पोजेबल सुझाव बॉक्स नहीं है।
कल्पना करें कि आपके 10 निजी सहकर्मी हैं।
आपको एक साथ सभी 10 करने की ज़रूरत नहीं है।
एक सप्ताह में एक ठीक है।
यदि आप अनुभवहीन हैं, तो इन तीन से शुरू करें: "7. मीटिंग मिनट्स, 10. सूचना संग्रह, 5. GAS।"
बाकी एक बार अभ्यस्त हो जाने पर करें।
प्रत्येक आइटम के लिए, मैंने एकत्र करने के लिए सामग्री (डालने के लिए स्रोत), वास्तव में कैसे टाइप करें (निर्देश उदाहरण), और आपको मिलने वाले प्रभाव लिखे हैं।
सामग्री को नोटबुक में स्टोर करें और निर्देश टाइप करें। बस इतना ही।
1. प्रॉम्प्ट डिज़ाइन सहायता | AI को निर्देश देने की चिंता छोड़ें
"मुझे नहीं पता कि AI से क्या पूछूं।"
AI उपयोग में यह सबसे आम अड़चन है।
चाहे वह ChatGPT हो या Gemini, आपके पूछने के तरीके के आधार पर प्रतिक्रिया पूरी तरह से बदल जाती है।
यह नहीं है कि "AI बेकार है," बस पूछने का तरीका बेकार है।
इसलिए मैंने इसे पहले रखा।
जैसे ही आप पूछने में बेहतर हो जाते हैं, आपके पास मौजूद सभी AI एक स्तर अधिक स्मार्ट हो जाएंगे।
डालने के लिए स्रोत ("स्रोत खोजें" में यह टाइप करें):
・"शुरुआती लोगों के लिए AI निर्देश बनाने का तरीका आसानी से समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"विभिन्न कार्य स्थितियों में उपयोग किए जा सकने वाले प्रॉम्प्ट के कई उदाहरण एकत्र करें।"
・"प्रतिक्रिया सटीकता में काफी सुधार करने वाले प्रश्न पूछने के टिप्स सारांशित करने वाले लेख एकत्र करें।"
अब नोटबुक "पूछने के तरीके का शिक्षक" बन गया है।
उपयोग उदाहरण:
・"कल की सुबह की बैठक में उपयोग करने के लिए एक रिपोर्ट मेमो बनाने का निर्देश लिखें।" → आपको एक निर्देश मिलेगा जो बताता है कि किसे, क्या और किस क्रम में संवाद करना है।
・"अपने बॉस को समझाने के लिए एक प्रस्ताव मसौदा तैयार करने का निर्देश लिखें।" → आपको पहले निष्कर्ष और संख्याओं को शामिल करने के तरीके के साथ डिज़ाइन किया गया निर्देश मिलेगा।
प्रभाव: हर बार पूछने के तरीके के लिए वेब पर खोज करने में लगने वाला समय खत्म हो जाता है।
इसके अलावा, जब आपके पूछने का तरीका सुधरता है, तो इससे निकलने वाले ईमेल, प्रस्तावों और SNS पोस्ट की गुणवत्ता भी सुधरती है।
जब मैं AI को कोई नया कार्य सौंपता हूं, तो मैं हमेशा पहले यहां निर्देश बनाता हूं, फिर इसे प्रत्येक AI को भेजता हूं।
2. GPTs निर्माण सहायता | उपयोगकर्ता से निर्माता बनें
क्या आप सोचते हैं कि AI सिर्फ "उपयोग" करने की चीज़ है?
वास्तव में, आप "निर्माता" पक्ष में जा सकते हैं और अपना खुद का व्यक्तिगत AI बना सकते हैं।
GPTs एक ऐसी सुविधा है जो आपको "अपना खुद का AI सहायक" बनाने देती है जिसने आपका विशिष्ट काम सीखा है।
(※ ChatGPT Plus प्लान की आवश्यकता है।)
आप वह अनुकूलन करने में सक्षम होंगे जिसकी लागत हजारों रुपये होती अगर इसे आउटसोर्स किया जाता, वह सब खुद करके।
डालने के लिए स्रोत:
・"शुरुआती लोगों के लिए GPTs बनाने के चरण समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"व्यवसाय में वास्तव में उपयोग किए जाने वाले GPTs के विभिन्न उदाहरण एकत्र करें।"
・"AI को नियम और भूमिकाएं याद दिलाने के टिप्स सारांशित करने वाले लेख एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"प्रारंभिक ग्राहक पूछताछ को संभालने वाले GPTs के लिए एक डिज़ाइन दस्तावेज़ बनाएं।" → आपको याद रखने के निर्देश, अनुमानित Q&A, और मानव को सौंपने की रेखा मिलेगी।
・"मैं एक GPTs बनाना चाहता हूं जो आंतरिक 'अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों' का उत्तर दे, कृपया इसे डिज़ाइन करें।" → यह आवश्यक डेटा के संगठन और प्रतिक्रिया के लहज़े का सुझाव देगा।
प्रभाव: आपके पास एक "व्यक्तिगत उपकरण" हो सकता है जिसे आप पहले आउटसोर्स करते थे, शून्य आउटसोर्सिंग लागत पर।
आप अपना काम सबसे अच्छी तरह जानते हैं।
यही कारण है कि आप एक "AI जो खुजली वाली जगहों तक पहुंचता है" बना सकते हैं जो आउटसोर्सिंग नहीं पहुंच सकती।
3. व्यावसायिक सुधार जानकारी | सलाहकार बुलाए बिना काम करने का तरीका बदलें
व्यावसायिक सुधार सलाहकारों की लागत छोटी परियोजनाओं के लिए हजारों और पूर्ण पैमाने पर लाखों रुपये होती है।
इसके अलावा, बाहरी लोग आपके कार्यस्थल की वास्तविक परेशानियों को नहीं जानते।
इसलिए, AI को केवल सुधार का "ज्ञान" सीखने दें, और अपने स्वयं के कार्य डेटा के साथ विश्लेषण करें।
यह सबसे सस्ता और सबसे सटीक तरीका है।
डालने के लिए स्रोत:
・"अपव्यय को खत्म करने के लिए व्यावसायिक सुधार अवधारणाओं को उदाहरणों के साथ समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"कार्यों और व्यवस्थाओं को व्यवस्थित करने के लिए कार्य तकनीकों का सारांश देने वाले लेख एकत्र करें।"
・"कार्य प्रवाह को देखने और दक्षता में सुधार करने के सफल उदाहरण एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"हमारी बिक्री टीम सोमवार को मैन्युअल रूप से परिणाम दर्ज करती है, मंगलवार को रिपोर्ट करती है, और बुधवार को मिलती है। अपव्यय कहां है?" → आपको मैन्युअल प्रविष्टि को स्वचालित करने, AI द्वारा रिपोर्ट का मसौदा तैयार करने और बैठकों को चैट में स्थानांतरित करने के सुझाव मिलेंगे।
・"इन्हें विभाजित करें कि इस सप्ताह तुरंत क्या किया जा सकता है और एक महीने में क्या होगा।" → यह उन्हें अल्पकालिक और मध्यम अवधि की योजनाओं में व्यवस्थित करेगा।
प्रभाव: सुधार के शून्य विशेष ज्ञान के साथ भी, आप पेशेवर-स्तर का विश्लेषण और सुझाव प्राप्त कर सकते हैं।
और क्योंकि आप सीधे कार्यस्थल की वास्तविकताओं को संप्रेषित कर सकते हैं, यह एक आउटसोर्स सलाहकार की तुलना में अधिक प्रभाव डालता है।
4. मार्केटिंग तकनीकें | "यह मेरी विशेषज्ञता नहीं है" को आज समाप्त करें
"मार्केटिंग का मुझसे कोई संबंध नहीं है।" क्या यह सच है?
एक नई सेवा प्रस्ताव को मंजूरी दिलाते समय।
कंपनी के भीतर बजट जीतते समय।
भर्ती में कंपनी की अपील को संप्रेषित करते समय।
यह सब "किसे, क्या और कैसे संप्रेषित करें" के बारे में है, जो स्वयं मार्केटिंग है।
डालने के लिए स्रोत:
・"गैर-विशेषज्ञों के लिए बुनियादी मार्केटिंग अवधारणाओं को समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"छोटी कंपनियों या व्यक्तियों द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले मार्केटिंग उदाहरण एकत्र करें।"
・"SNS या वेब के माध्यम से ग्राहकों को आकर्षित करने के सफल उदाहरणों का सारांश देने वाले लेख एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"मुझे SMEs के लिए एक क्लाउड सेवा किसे और किन शब्दों में बेचनी चाहिए?" → आपको लक्षित दर्शक, उजागर करने की ताकत और पहला अभियान मिलेगा।
・"मुझे प्रतिस्पर्धियों A और B के मुकाबले अपनी ताकत कैसे संप्रेषित करनी चाहिए?" → यह उत्पाद, मूल्य, स्थान और प्रचार चार क्षेत्रों में अंतर बिंदुओं को व्यवस्थित करेगा।
प्रभाव: आप अपने आप रणनीतियां बना सकते हैं जिनके लिए पहले आपको विशेष विभागों या बाहरी लोगों पर निर्भर रहना पड़ता था।
"सोचने के ढांचे" का उपयोग हमेशा के लिए किया जा सकता है, चाहे वह अपने बॉस को प्रस्तुति देने के लिए हो या प्रस्तावों के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में।
5. GAS | मैन्युअल काम एक बटन से खत्म
यह ठीक वैसा ही है जैसे मैंने अपने 100 घंटे के मासिक ओवरटाइम को लगभग शून्य कर दिया।
GAS Google द्वारा प्रदान किया गया एक ऑटोमेशन मैकेनिज्म है।
(इसे Excel मैक्रोज़ का Google संस्करण समझें।)
आप स्प्रेडशीट, Gmail और फॉर्म को एक साथ स्वचालित रूप से स्थानांतरित कर सकते हैं।
"मैं नहीं कर सकता क्योंकि मेरे पास प्रोग्रामिंग का अनुभव नहीं है।" कोई बात नहीं, NotebookLM उस अंतर को भर देगा।
डालने के लिए स्रोत:
・"शुरुआती लोगों के लिए Google Apps Script की मूल बातें चरणों के साथ समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"स्प्रेडशीट और Gmail को स्वचालित करने के लिए उदाहरण GAS कोड एकत्र करें।"
・"त्रुटियों को ठीक करने और सामान्य नुकसानों को समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"एक GAS लिखें जो हर शुक्रवार सुबह 9 बजे प्रत्येक शीट को एकत्रित करे और परिणाम टीम को ईमेल द्वारा भेजे।" → आपको कोड मिलेगा जो सिर्फ पेस्ट करने पर काम करता है।
・"एक GAS लिखें जो फॉर्म प्रतिक्रिया आने पर स्वचालित रूप से एक धन्यवाद ईमेल भेजे और इसे एक शीट में रिकॉर्ड करे।" → आपको एकीकरण कोड मिलेगा।
प्रभाव: 3 घंटे का मैन्युअल काम 10 सेकंड में हो जाता है।
आपको कोड पढ़ने की बिल्कुल आवश्यकता नहीं है।
बस वापस आए टेक्स्ट को कॉपी-पेस्ट करें और "एक्जीक्यूट" दबाएं।
यहां से शुरू करके, मैंने लगभग एक महीने में एकत्रीकरण, ईमेल भेजने, कैलेंडर एकीकरण आदि के लिए 12 ऑटोमेशन बनाए।
यह वह पल है जब आप "हाथ हिलाने वाले व्यक्ति" से "सिस्टम बनाने वाले व्यक्ति" में बदल जाते हैं।
6. SEO उपाय | ऐसे लेख लिखें जो स्वाभाविक रूप से खोज से लोगों को आकर्षित करें
उन लोगों के लिए जो नोट या ब्लॉग पर लिखते हैं।
"यह बिल्कुल नहीं पढ़ा जा रहा है।" क्या यह परिचित लगता है?
अक्सर, इसका कारण SEO डिज़ाइन (खोज में उच्च रैंक करने के प्रयास) की कमी है।
भले ही सामग्री अच्छी हो, यह नहीं पढ़ी जाएगी अगर यह मिलती नहीं है।
डालने के लिए स्रोत:
・"शुरुआती लोगों के लिए खोज में उच्च रैंक करने के लिए लेख लिखने का तरीका समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
・"उन कीवर्ड को चुनने का तरीका सारांशित करने वाले लेख एकत्र करें जो पढ़े जाते हैं।"
・(और भी शक्तिशाली) जिस विषय पर आप लिखना चाहते हैं, उसे खोजें और शीर्ष 10 लेखों के URL सीधे नोटबुक में डालें।
उपयोग उदाहरण:
・"मुझे शीर्ष लेखों में सामान्य विषय बताएं और, इसके विपरीत, वे कोण जिन्हें कोई भी स्पर्श नहीं करता है।" → आपको "छेद" मिलेंगे जिनके बारे में प्रतिस्पर्धियों ने नहीं लिखा है।
・"इन 10 लेखों के शीर्षकों की तुलना करें और सबसे अच्छी संरचना सुझाएं।" → आपको एक लेख के लिए एक ढांचा मिलेगा जिसके उच्च रैंक करने की संभावना है।
प्रभाव: आप अंतर्ज्ञान या शुद्ध इच्छाशक्ति के बजाय तथ्यों के आधार पर "उच्च रैंक करने के लिए क्या लिखना है" का न्याय कर सकते हैं।
मैं एक नोट लिखने से पहले हमेशा ऐसा करता हूं।
लिखने से पहले 30 मिनट की तैयारी लेख के जीवन को कई गुना बढ़ा देती है।
7. मीटिंग मिनट्स निर्माण | मीटिंग के बाद का काम पूरी तरह से खत्म हो जाता है
मीटिंग के बाद मिनट्स बनाने में बिताया गया वह नीरस, भारी समय।
अब आप इसे छोड़ सकते हैं।
सिर्फ मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट डालने से, यह निर्णयों और ToDos में व्यवस्थित हो जाएगा।
यदि आप अनुभवहीन हैं और पहली बार प्रयास कर रहे हैं, तो मैं इसकी सलाह देता हूं।
क्योंकि प्रभाव महसूस करना सबसे आसान है।
डालने के लिए स्रोत:
・मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट टेक्स्ट (स्मार्टफोन रिकॉर्डिंग ऐप या ट्रांसक्रिप्शन टूल ठीक हैं)
・"आसानी से समझ में आने वाले मीटिंग मिनट्स फॉर्मेट और लेखन शैलियों का सारांश देने वाले लेख एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"इस ट्रांसक्रिप्ट से, निर्णयों, जिम्मेदार व्यक्ति और समय सीमा की एक तालिका बनाएं।" → आपको एक तालिका मिलेगी जिसे आप वैसे ही साझा कर सकते हैं।
・"केवल उन ToDos को निकालें जो अगली बार तक करने की आवश्यकता है और किसके द्वारा।" → आपको बिना किसी चूक के एक कार्य सूची मिलेगी।
प्रभाव: मिनट्स बनाने में जो एक घंटा लगता था, अब 5 मिनट लगते हैं।
आप अपने आप से कहेंगे, "यह मेरे करने से अधिक सावधानी से व्यवस्थित है।"
आप मीटिंग के दौरान नोट्स पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, और मिनट्स खत्म होने के क्षण तैयार हैं।
एक बार यह अनुभव करने के बाद, आप वापस नहीं जा सकते।
8. डेटा विश्लेषण | संख्याओं के "अर्थ" को शब्दों में बदलना
क्या आप कभी संख्याओं की पंक्तियों वाली शीट के सामने ठिठक गए हैं, सोचते हुए, "तो, यह मुझे क्या बताता है?"
NotebookLM एक पूर्ण पैमाने का गणना उपकरण नहीं है।
लेकिन यह "इन संख्याओं से क्या पढ़ा जा सकता है" को शब्दों में रखने में बहुत अच्छा है।
डालने के लिए स्रोत:
・आपके अपने नंबर, जैसे बिक्री मेमो या मासिक रिपोर्ट
・"शुरुआती लोगों के लिए डेटा की व्याख्या करने और रुझानों को समझने का तरीका समझाने वाले लेख एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"इस बिक्री मेमो से तीन रुझान सूचीबद्ध करें जिन्हें आप नोटिस कर सकते हैं।" → यह वृद्धि के कारकों, गिरावट वाले महीनों, मौसमी लहरों आदि के बारे में शब्द लौटाएगा।
・"पिछले महीने की तुलना में, कौन से बदलाव हैं जिनके बारे में हमें सावधान रहना चाहिए?" → यह उन विसंगतियों को इंगित करेगा जिन्हें अनदेखा करना आसान है।
प्रभाव: Excel को घूरने में 2 घंटे 10 मिनट में बदल जाते हैं।
यहां महत्वपूर्ण बात गणना ही नहीं है, बल्कि "रुझानों को शब्दों में रखने और लोगों को समझाने" में सक्षम होना है।
आप मीटिंग या रिपोर्ट में कहने में सक्षम होंगे, "संक्षेप में, इसका यही मतलब है।"
9. दस्तावेज़ निर्माण | ड्राफ्ट बिल्कुल शुरुआत से पैदा होते हैं
दस्तावेज़ बनाने का सबसे कठिन हिस्सा एक खाली पेज के सामने पहले 10 मिनट हैं।
वह "मुझे कैसे लिखना शुरू करना चाहिए" गायब हो जाएगा।
यदि आप इसे प्रस्तावों और प्रस्तुतियों के पैटर्न सीखने देते हैं, तो यह कभी भी एक ड्राफ्ट देगा।
डालने के लिए स्रोत:
・"प्रभावी प्रस्तावों और प्रस्तुति सामग्री के लिए संरचना पैटर्न का सारांश देने वाले लेख एकत्र करें।"
・आपके अपने पिछले दस्तावेज़ जो अच्छी तरह से प्राप्त हुए थे (उन्हें डालने से सटीकता में सुधार होता है)
उपयोग उदाहरण:
・"इस सामग्री के साथ, एक आंतरिक प्रस्ताव के लिए एक स्लाइड संरचना बनाएं।" → आपको कवर से लेकर निष्कर्ष तक पेज लेआउट का एक ड्राफ्ट मिलेगा।
・"संरचना को छोटा करें जिसे अधिकारियों के लिए 3 मिनट में समझाया जा सके।" → आपको केवल मुख्य बिंदुओं पर केंद्रित एक छोटा संस्करण मिलेगा।
प्रभाव: एक खाली पेज से 3 घंटे एक ड्राफ्ट के साथ 30 मिनट में बदल जाते हैं।
आप शून्य से निर्माण नहीं कर रहे हैं; आप बस उन विचारों को ठीक कर रहे हैं जो बाहर आए हैं।
मनोवैज्ञानिक बाधा एक अलग स्तर पर है।
10. सूचना संग्रह | नवीनतम जानकारी अपने आप इकट्ठा हो जाती है
"उस उद्योग में अब क्या हो रहा है" यह जानने के लिए हर बार एक घंटे वेब पर भटकना।
आप इसे पूरी तरह से छोड़ सकते हैं।
सिर्फ वह विषय डालने से जिसे आप शोध करना चाहते हैं, यह संबंधित जानकारी एकत्र और व्यवस्थित करेगा।
मीटिंग मिनट्स के साथ, यह अनुभवहीन लोगों के लिए पहले प्रयास करने के लिए एकदम सही है।
डालने के लिए स्रोत:
・"◯◯ उद्योग में नवीनतम गतिविधियों और उदाहरणों का परिचय देने वाले लेख एकत्र करें।"
・"इस विषय पर समर्थन और विरोध दोनों राय एकत्र करें।"
उपयोग उदाहरण:
・"इस उद्योग में नवीनतम रुझानों को तीन मुख्य बिंदुओं में सारांशित करें।" → केवल वे बिंदु वापस आएंगे जिन्हें आपको अब समझना चाहिए।
・"यदि एक शुरुआती को समझा रहे हैं, तो मुझे कहां से शुरू करना चाहिए?" → यह क्रम भी व्यवस्थित करेगा।
प्रभाव: खोज का समय पूरी तरह से गायब हो जाता है।
आप तुरंत "उपयोग" से शुरू कर सकते हैं।
यहीं पर यह काम करता है।
क्योंकि एकत्र करने का प्रयास शून्य हो जाता है, आप सोचने में अधिक समय बिता सकते हैं।
छह महीने बाद, यह आपके आसपास के लोगों से अंतर के रूप में दिखाई देगा।
※ ये 10 आइटम एक निष्पादन चेकलिस्ट बन जाते हैं, "प्रति सप्ताह एक ऊपर से।" इसे बुकमार्क करें और सोमवार को नंबर 1 से शुरू करें।
एक बार जब आपके पास सभी 10 हों, तो आप एक द्वीप नहीं रह गए हैं।
विशेषज्ञों की एक टीम आपके लिए एक कारखाने की तरह काम करेगी।
मैं पहले तीन "लेकिन..." को खत्म कर दूंगा
जब मैं इस विधि की सलाह देता हूं, तो तीन वाक्यांश हमेशा वापस आते हैं।
① "मुझे लगता है कि सुरक्षा कारणों से यह मेरी कंपनी के लिए असंभव है।"
हां, मैं भी ऐसा सोचता था।
लेकिन अगर आप गहराई से देखें, तो यह आमतौर पर सिर्फ "किसी भी तरह से डरावना" है।
इस तरह के एकत्रीकरण और ईमेल भेजने के लिए, प्रसंस्करण पूरी तरह से आपके अपने Google खाते के भीतर पूरा होता है।
आप केवल स्प्रेडशीट और Gmail का उपयोग करते हैं।
जब तक आप इसे बाहरी सेवाओं से नहीं जोड़ते, डेटा बाहर नहीं जाएगा।
अधिकांश समय, आप बस "IT विभाग से एक त्वरित प्रश्न पूछकर" इसे तोड़ सकते हैं।
② "मेरे पास ऐसा करने का समय नहीं है।"
यह सबसे बड़ी बर्बादी है।
मैं बिल्कुल ऐसा ही था।
लेकिन मैं एक सप्ताहांत पर 2 घंटे में पहला बना सका, और अकेले इसने मेरे मासिक ओवरटाइम को काफी कम कर दिया।
उसी तरह से छोटे ऑटोमेशन जमा करके, लगभग एक महीने में मेरा ओवरटाइम लगभग शून्य हो गया।
इस सप्ताह एक बार ओवरटाइम सहन करें ताकि बीज बोए जा सकें।
आप अगले महीने से हर महीने फसल काट सकते हैं।
बस इतना ही।
③ "मेरा काम वैसे भी विशेष है।"
यदि आप काम को तोड़ते हैं, तो 80% "कॉपी-पेस्ट, ट्रांसक्रिप्शन, भेजना और एकत्रीकरण" जैसा सरल काम है।
केवल शेष 20% विशेष है। आप 80% मशीन को सौंप देते हैं ताकि आप उस 20% के लिए अपना समय उपयोग कर सकें।
एकमात्र अंतर जो इसमें महारत हासिल करने वालों को अलग करता है
2026।
जो AI को "खोज उपकरण" के रूप में उपयोग करते हैं और जो इसे "विशेषज्ञ टीम" में विकसित कर चुके हैं।
यह अंतर हर दिन बढ़ेगा।
इस गति से, आप पीछे रह जाएंगे।
धीरे-धीरे चिंतित होने की वह भावना।
मुझे भी याद है।
लेकिन यह ठीक है।
आप आज उस अंतर को कम करना शुरू कर सकते हैं।
जो काम आउटसोर्स करने पर हजारों रुपये खर्च होते, वह आप अपने आप, मुफ्त में कर सकते हैं।
एक बार यह भावना जान लेने के बाद, आप वापस नहीं जा सकते।
सारांश
आज तीन मुख्य बिंदु हैं:
- NotebookLM का मूल्य "आप इसमें क्या डालते हैं" से निर्धारित होता है। यदि यह सिर्फ सारांश के लिए है, तो आप इसका 10% भी उपयोग नहीं कर रहे हैं।
- यदि आप थीम के अनुसार ज्ञान का भंडारण करते हैं, तो यह सिर्फ आपके लिए "10 विशेषज्ञों की एक टीम" बन जाता है।
- मैंने लगभग एक महीने में 12 ऑटोमेशन बनाए और अपने 100 घंटे के मासिक ओवरटाइम को लगभग शून्य कर दिया।
काम करने का क्रम इस प्रकार है:
सप्ताह 1: उपयोग मामला 1, "प्रॉम्प्ट डिज़ाइन" के लिए एक नोटबुक बनाएं।
सप्ताह 2-3: 10 में से एक उपयोग मामला चुनें जो उस कार्य पर फिट बैठता है जिसके साथ आप सबसे अधिक संघर्ष कर रहे हैं, और इसे विकसित करें।
महीने 1-2: GAS के साथ अपना पहला ऑटोमेशन बनाएं। एक बार यह काम करने के बाद, इसे पुन: उपयोग करके ऑटोमेशन की संख्या बढ़ाएं।
यदि आप आज केवल एक चीज करने जा रहे हैं।
आज रात केवल एक चीज करनी है।
अपने स्मार्टफोन या PC पर "NotebookLM" खोजें और इसे खोलें (यह मुफ़्त है यदि आपके पास Google खाता है)।
एक हालिया मीटिंग मेमो पेस्ट करें और "मिनट्स को 3 पंक्तियों में सारांशित करें" टाइप करें।
इस सफलता को एक बार अनुभव करें।
कार्य स्वचालन कोई प्रतिभा नहीं है।
आप बस "क्या डालना है" जानते हैं।
जो शून्य पर समाप्त होते हैं और जो केवल एक करते हैं।
यही एकमात्र अंतर है।
अंत में
आपने क्या सोचा?
अंत में, बस एक बात।
आपको इस लेख में मैंने जो AI उपयोग लिखा है, उसे सिर्फ "पढ़कर और खत्म" करने से रोकने के लिए, मैं वर्तमान में 32 सुपर लक्ज़री लाभ सीमित समय के लिए मुफ्त दे रहा हूं।
लाभों का अवलोकन इस प्रकार है:
・ChatGPT / Claude Code / Codex / Gemini संपूर्ण गाइड
・AI साइड हस्टल रोडमैप प्रति माह 1 लाख येन कमाने के लिए, लाभदायक शैली मानचित्र, मूल्य सूची, बाजार मूल्य डेटा
・AI वीडियो जनरेशन, AI एजेंट, वाइब कोडिंग आदि के लिए व्यावहारिक गाइड
・AI उपयोग के 100 उदाहरण आदि।
कुल 32 आइटम, कुल 860 पृष्ठों से अधिक।
और यह सब मुफ्त है।
आप सेमिनार या व्यक्तिगत परामर्श में भाग लिए बिना यह सब प्राप्त कर सकते हैं।
यह झूठ लगता है, है ना?
लेकिन यह सच है।
इसे प्राप्त करने का तरीका सरल है।
बस नीचे LINE ओपन चैट में शामिल हों।
आप यहां से प्रवेश कर सकते हैं।
हालांकि, ये लाभ सीमित समय के लिए हैं।
मैंने कोई समय सीमा तय नहीं की है, लेकिन यह बिना सूचना के समाप्त हो जाएगा जब यह खत्म होगा।
लगभग हर कोई भूल जाता है "मैं कल करूंगा।"
कृपया इसे तब प्राप्त करें जब आप कर सकते हैं।
मुझे इसे एक बार और कहने दें।
आप AI से कमाई कर सकते हैं या नहीं, यह प्रतिभा से निर्धारित नहीं होता है।
यह है कि क्या आप सही क्रम में सीख सकते हैं।
वह क्रम इन 32 लाभों में सब कुछ है।
