你曾經發現自己的 Claude Code 點數在不知不覺中就用完了嗎？
主要原因通常是讀取了大量的參考資料。
在這篇文章中，我將說明將大量閱讀任務卸載給免費的 NotebookLM，以抑制 Claude Code Token 消耗的設計理念。
讀完本文後，即使是使用 Pro 方案，你也能找到一種方法，在使用工具時不再害怕額度耗盡。
所有關於價格與限制的資訊，皆基於 2026 年 6 月 6 日透過網路搜尋確認的官方 Anthropic 及 Google 資訊。
第一章：你的 Claude Code 限制，是否在讓它閱讀文件的那一刻就消失了？
我為中小企業提供 AI 顧問服務，關於 Claude Code 最常見的抱怨是：
「我的使用額度在工作到一半就用完了，只能等待重置。」
首先，讓我們整理一下它的運作方式。
Claude 的付費方案有兩個同時運行的限制：
① 5 小時會話限制 → 從第一則訊息開始，每 5 小時重置一次的限制。
② 每週使用限制 → 一週的總限制。
只要你達到其中任何一個，你的工作就會停止。
此外，由於 Claude Code 和瀏覽器版本的 Claude 共享同一個限制，因此在 Claude Code 中用完點數，也意味著你無法使用聊天版本。
這是 Anthropic 官方說明中明確記載的規格。
也有些好消息。
2026 年 5 月 6 日，5 小時限制大約提高了兩倍，且 Pro 和 Max 方案的高峰時段限制已被取消。
此外，從 5 月 13 日開始，每週限制提高了 50%（根據官方開發者帳號的公告，這是一項截至 2026 年 7 月 13 日的臨時措施）。
儘管如此，有些人還是會達到限制。
為什麼？
最大的「限制小偷」就是讀取大量的資料。
當你讓 Claude Code 閱讀一份 100 頁的 PDF 或大量的會議記錄時，所有這些內容都會被載入到上下文中。
而且只要對話繼續進行，它就會在每次運行時拖著這個沉重的歷史記錄。
老實說，我使用的是 Max 20x 方案（每月 200 美元），但在那些需要它閱讀大量文件的日子裡，我甚至也收到了限制警告。
為了寫一篇文章，我讓它反覆閱讀 PDF 作為參考，結果在真正開始寫作之前，剩餘的額度就岌岌可危了。
這就像一個「光是做準備工作就筋疲力盡的廚師」。
在 Pro 方案（每月 20 美元）上，這種情況會瞬間發生。
如果因為額度耗盡，每天工作停頓兩次，每次 30 分鐘，一個月就是 20 小時。
根據我的計算，這相當於損失了超過兩個完整的工作日。
起初，我認為：「限制太小了。」
但我錯了。
是我讓它閱讀的方式設計得很糟。
第二章：設計理念是「將繁重處理卸載給 Google」
以下是結論。
請將「閱讀資料」的角色和「思考與創造」的角色分開。
負責閱讀的是 NotebookLM。
負責創造的是 Claude Code。
NotebookLM 是 Google 提供的免費 AI 研究工具，專為根據你上傳的資料進行回答並提供引用而設計。
即使是免費版本，也能存放這麼多資料（基於 2026 年 6 月 6 日的官方資訊）：
① 最多 100 個筆記本
② 每個筆記本最多 50 個來源
③ 每個來源最多 500,000 個字詞
500,000 字詞大約相當於 300,000 個日文字元。這大約是每個檔案 2 到 3 本平裝書的份量。
由於一個筆記本可以放入 50 個這樣的來源，你基本上可以消化公司內部所有的文件。
可以這樣想：
Claude Code 是一位時薪極高的 CEO。
讓這位 CEO 從早上就開始閱讀 100 頁的文件，是極大的浪費。
NotebookLM 則是一位免費工作的文書處理員。
你讓文書員閱讀所有資料，然後只將摘要整理成筆記交給 CEO。
由於大量資料留在 Google 端，Claude 只會收到摘要文字。
那些在閱讀過程中消失的 Token，現在減少到只相當於閱讀一份備忘錄的消耗。
此外，隨著 2026 年 5 月 26 日的更新，NotebookLM 現在支援與 Google Drive 自動同步。
如果你在 Drive 上更新文件，內容可以反映在來源端。
另外，在 2026 年 5 月，與 Google Workspace 自動化功能（Workspace Studio）的整合也已發布。
你現在可以建立像「收到電子郵件時，根據 NotebookLM 的知識庫建立草稿回覆」這樣的工作流程。
你可以看出 Google 正認真地將 NotebookLM 打造成一個「商業知識庫」。
它作為「文書處理員」的品質已達到另一個層次。
第三章：今天就能開始的基本工作流程（免費，3 步驟）
很簡單。
① 將所有資料放入 NotebookLM → 你可以載入 PDF、Google 文件、網站網址，甚至 YouTube 影片。
② 以「交接給 Claude Code」為前提讓它進行摘要 → 這是本文的核心。
③ 只將產出的結果貼到 Claude Code → 完全不要讓 Claude 閱讀原始資料。
以下是一個用於步驟②的提示詞範例：
1請將上傳的資料以「交接備忘錄」的形式摘要出來，供另一個 AI（Claude Code）使用。23條件：41. 用 3 行以內總結整體結論。52. 將任務所需的所有數值、專有名詞和決定事項列成條列式。63. 對於資料中未記載的事項，請勿補充推測。74. 在每個項目末尾加上來源文件名稱。85. 總長度控制在 2,000 字元以內。
關鍵在於「對於資料中未記載的事項，請勿補充推測」這一行。
AI 不喜歡空白，所以如果你沒有指定這一點，它可能會混入聽起來合理但卻是虛構的資訊。
在這方面，NotebookLM 從一開始就被設計為根據引用進行回答。
由於在交接備忘錄階段就能看到依據，這對於防止幻覺是一個強大的組合。
我在我提供支援的一家公司測試了這個方法。
之前，他們讓 Claude 直接閱讀一份超過 50 頁的業務手冊，負責人正因為額度很快就達到限制而苦惱。
僅僅是將手冊移到 NotebookLM，並切換成交接備忘錄的方法後，在執行相同任務時，額度的下降速度明顯變慢了。
我記得他們苦笑著說：「到目前為止的那些消耗到底是為了什麼？」
這個方法的應用範圍很廣。
如果你是業務人員，你可以將所有會前資料收集到一個筆記本中，然後讓 Claude Code 只創建提案大綱。
如果你是企劃人員，你可以將一堆競爭對手的研究報告交給它，讓它只使用提取出的爭論點來撰寫提案草稿。
如果你是管理人員，你可以儲存團隊會議記錄和日報，讓它創建一份「上個月決策事項與未完成任務的交接備忘錄」，然後再讓 Claude Code 整合報告。
工作越是「閱讀量大但創造量相對較低」，這種分工模式就越能發揮效果。
第四章：進階 | 透過 MCP 整合直接從終端機詢問 NotebookLM
這是進階版本。
實際上，有一種機制可以讓你直接從 Claude Code 向 NotebookLM 提問。
這是一個名為 notebooklm-mcp 的 MCP（模型上下文協議）相容伺服器。
設定完成後，你可以直接在 Claude Code 終端機中提問：「請參考這個筆記本，告訴我關於這部分規格的資訊。」
在架構上，大量資料仍然留在 Google 端。
Claude Code 只讀取 NotebookLM 回傳的回應文字。
由於省去了切換分頁和複製貼上的麻煩，使用體驗非常流暢。
不過，我在這裡要誠實地說。
這些是非官方工具。
它們並未使用 Google 的官方 API，而是透過自動化瀏覽器來呼叫內部機制。
有人指出這可能違反 Google 的服務條款，並且存在因規格變更而突然無法使用的風險。
因此，我建議的定位如下：
對於你的主要工作操作，請使用第三章中的手動工作流程。
這個方法完全使用官方功能，所以不用擔心明天會失效。
MCP 整合是給那些在了解風險後，願意自行承擔風險嘗試的人的選項。
你不必強迫自己使用它；僅使用第三章的方法，節省 Token 的效果就已足夠。
一開始不需要做到完美。
第五章：結合 NotebookLM 卸載技術，保護你額度的三個操作規則
最後，這裡有一些與卸載給 NotebookLM 結合使用效果很好的 Claude Code 操作規則。
① 任務變更時輸入 /clear → 這是一個官方指令，可以完全重置對話歷史。→ 如果你在拖著前一項任務的沉重歷史記錄時開始新任務，每次都會浪費無用的 Token。
② 在長時間任務中輸入 /compact → 這是一個官方指令，可以摘要並壓縮到該點為止的歷史記錄。→ 在任務的關鍵節點輸入此指令，可以讓後半段的會話消耗更輕。
③ 規劃時使用高階模型，執行工作時使用輕量模型 → 將思考結構和設計等繁重流程分配給 Opus，使用 Sonnet 來進行實作和格式化。→ 你可以在工作期間使用 /model 指令切換模型。
在我於一家新創公司工作的 15 年間，我經常看到才華洋溢的人被文件審查工作壓垮，無法從事他們原本該做的工作。
Claude Code 正在發生的情況與此相同。
你正在讓最有才華、最昂貴的 AI 去執行「閱讀文件」這個單純的任務。
這就是為什麼額度會用完。
如果不了解這種「NotebookLM 負責閱讀，Claude Code 負責思考」的分工模式，每次額度用完就停下來等待重置，老實說真的很浪費。
不過，你不必一次全部做完。
以下是你今天可以採取的三個步驟：
步驟 1 → 打開 notebooklm.google，試著放入一份你通常會讓 Claude 閱讀的文件。
步驟 2 → 貼上第三章的「交接備忘錄」提示詞，試著將產生的摘要傳遞給 Claude Code。
步驟 3 → 從今天開始養成在切換任務時輸入 /clear 的習慣。
僅靠這三個步驟，你應該就能體驗到額度消耗速度的改變。
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