今天正式進入教學環節，來講解目前3.0版的指令設計理念。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ11MgLhteAe
不過在這之前要先講一下，我3.1.0版本跟3.2.0版本也在跑了。
3.1.0版本是對應英文標題，就是Gemini說，英文標題可以讓他更清楚知道該幹甚麼，所以我花了一個上午又把3.1.0版本給搞出來。
至於資料夾裡的3.2.0版本，是對應多重網頁擷取來源的版本。因為網頁擷取跟Google Drive擷取資料不一樣，Google Drive因為跟Google Notebook LM屬於同源同公司的產品，是有互相支援的。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡBmG9bNEL8X
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所以Ｇoogle Drive的資料，尤其是Google doc，在Notebook LM有很多隱性功能支援，個中妙用這裡先不說，總之想要用Notebook LM，我非常建議導入Google Doc，可以省一些力氣。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡpsNlEVbVIe
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因為網頁擷取不會只抓到小說本文，所以3.2.0的一些判斷會更複雜。但3.2.0屬於實驗版本，目前也沒有解說打算。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡjKZOLlVHg0
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今天主要還是用3.0，標題都是中文比較好講解。
首先3.0版跟2.1版最大的差別在於，進入Markdown格式的3.0已經把整串命令集合檔案化。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ42eDCexZJ0
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2.1版的檔名夾雜中文，對AI來說作為一個命令集合去執行是有點麻煩的。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡR8bxue7Pzu
進入3.0版我特意請Gemini協助處理檔案集合化的問題。一來這樣可以充分運用Google Doc的優勢將Markdown格式視覺化，二來減少大量指令輸入影響AI分析。
不過3.0版有Notebook LM的讀取格式問題，所以沒意外的話，3.0版之後就不會再有新開發了。這邊澄清一下，3.1.0版跟3.0.0版的大架構是完全相同的，不同的只有3.1.0版有加入英文子標題，以及解決Notebook LM讀取格式錯誤的問題。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡurwtFBgSGJ
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所以現在用3.0版不是要藏私甚麼的，3.1.0版我也已經放在上面了，直接抓下來看都沒問題。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡelaauxaFT6
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等等我還會把Markdown版的txt檔放上，這個就真的能直接複製貼上或上傳到Chatgpt或grok之類的其他平台做測試，應該至少能發揮九成的效果。
以下是逐段講解：
00_PROTOCOL_System_Initialization (動態安全增強版)
這一行是整個命令的標題，這是讓AI去了解整個Prompt的第一步。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡKQ1s7lLb9T
Protocol在這邊的意思是標準規則，System_Initialization則是指系統初始化。
這段的意思就是在系統初始化時，訂下的標準規則。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡvt91FfGQwc
而且這個規則有必須遵守的意思，意味著接下來這個對話框內沒有重新定義其他定義干擾，你跟電腦提到Protocol裡訂下的標準規則，他都會當同一件事或同一個東西。
當然我們在開新的分析時一定會新增別的Notebook LM筆記本，理論上也算是一種系統重開沒錯。
當AI看到這個命令，或者在命令集中找到Protocol，都會這樣認定，裡面提到的東西後面用得到。
## [PROTOCOL] SOURCE INTEGRITY & IDENTITY ISOLATION245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡQmnT5hZWRk
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(##是Markdown的格式，照理說要轉化成固定的格式，但因為
SOURCE INTEGRITY (來源完整性)
意義：確保小說原文（Source）在 AI 的讀取過程中**「不被污染、不被漏看、不被改編」**。
這邊就是在避免上傳了小說文本後，Ai跑去解讀小說文本以外的資料，給出根本文無關的答案。尤其後續的Prompt都要檔案化上傳到雲端空間的，然後轉到source區，如果不做好區隔，整個分析就會完蛋，遭受到指令汙染。
IDENTITY ISOLATION (身份隔離)
意義：在 AI 的大腦裡劃清**「指令」與「故事」**的界線。
白話說法：這是在警告 AI：「我是醫生，小說是病人」。
這是避免人設跑掉，避免AI講著講著突然就變成在模仿故事裡的角色說話，會變得很出戲。
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## [PROTOCOL] SYSTEM INITIALIZATION & SCALE LOCK
SYSTEM INITIALIZATION 前段依然是在講系統初始化，後面還有一篇會進行指針錨點校定站的，不過這兩個都只負責掃描不負責計算字數，前面也說過了，讀取的落差太大，字數精算太難了，還不如丟到Google drive打開Google doc，用工具去算。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡu9YCa9A0rr
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SCALE LOCK245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡeylrizEwPt
算完之後最重要的一點來了，這是整個0號命令的核心，就是為小說的字數進行定義。
- 樣本物理規模 ($W$)：手動輸入81456字。
這邊的字數是要手動輸入設定的，來源就是前面說的用工具算。
那為什麼不用AI自己算，到2.0版之前，托各位參加實驗的同好的幫助，我們已經確定並拿出證據質疑其實Notebook LM的AI並沒有完整讀完本文。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡqDE4sTSYVu
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所有的樣本AI計算字數都跟實際字數差異頗大，而且字數越多，誤差越大。後來Gemini也承認有這問題，並協助修改，但始終不得要領。
最後還是我靈機一動想出錨定法，才解決這個問題。不過精算依然不可能，最後才決定手動物理設定。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ0130bRt6If
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其實手動輸入設定跟自動差別不大，只要有錨定指針，最後都能逼AI把故事讀完。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡvDsCUwGH7W
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不過最後我還是堅持手動輸入，因為後續的分析診斷，母體的誤差越大，判斷失誤率越大。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡsJkvM14wPk
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- 安全容量警告 (Safety Threshold)：
- IF $W > 100,000$：立即回報 「【系統警告】偵測到 Source 超過 100,000 字。受限於大型語言模型注意力機制之物理極限，輸出超過十萬字之分析將無法確保準確性，建議採取分卷診斷。」
這段還是最終質詢的結果，因為指針定義數量只會隨著字數增加而增加，多到一個程度後，整個故事分析也會出現讀取過量，而讀了後面忘了前面的情況。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡTpq3Akb91A
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AI這東西，記憶力跟耐心都很差，你如果不持續提醒，他的答案就不準確。但提醒次數太多，他也一樣會不準確，因為命令太多太長了。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡGqxL7rBfg8
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折衷到最後就是以十萬字，也就是出書的一本到兩本的量做為限制。這個字數是Gemini 也承認自己能夠撐住的，再超過就不行了。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡGTQGuQnsKU
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依然要再提醒一次，這一系列分析診斷，要準確就必須要有穩定的讀取範圍。因為AI在閱讀內文的分析，他比較的母體是整個資料庫裡所有的資料，是很需要一個比較準確的數字比例去做對比的。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ5ayF9ZXhPM
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母體沒設定好，AI甚至會撒謊，說自己都讀完了，或者給的回應都是空話，實際上文章裡面根本沒有這問題。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡLUwVSBC9Kj
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- 背景運算規則：
- 計算用字數 $W_{calc} = \min(W, 100,000)$。
- Token 換算協議：將 $W_{calc}$ 換算為 Token 並定義為 $A1$。
超過十萬字就當成十萬字去分析，但超過十萬字的部分就不保證了。
Token換算很重要是因為，AI讀取文章不是一個自一個字去讀的，是一個區塊一個區塊。尤其是中文，中文因為比較複雜，所以解讀時是先拆開成一個一個零件，然後拼湊起來判斷。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ5KhdaG5vG5
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一個中文字大概是1.5到2個Token，如果只告知字數，AI可能會偷懶，因為它可能會假裝沒那麼多Token，所以宣告字數完要逼它去算Token，逼它記住。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡTopgrOJMKl
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這樣它在做後續的指針定位時，才不會因為Token少算而出現比例計算失常，抓錯指針位置的問題。
## [TASK] 動態全域指針鎖定任務
這個Markdown格式也是沒有被視覺化，##就是標題的意思
物理掃描與節點計算
這邊就是要開始計算節點的宣告了，下面兩個就是結點計算。
- 動態節點計算：根據 $W_{calc}$ 計算節點數 $N$：245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡUwalG241tA
$$N = \max\left(3, \lceil \frac{W_{calc}}{3000} \rceil + 1\right)$$ - 物理掃描程序：
- 以 $100 / (N-1)$ 為百分比等距間隔，回報全量座標點之原文截取。
第一點是每3000取一個指針錨點的計算公式。
第二點就是指針錨點前抓一百字當作錨點特徵。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡfCaNfvwE51
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以後AI 必須要讀到這一百個字才能確認它到達了這個指針錨點的位置，它必須一個一個讀到最後，才能繼續往下分析。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡaIR1kjMp7s
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不這樣設定它可能只會讀取最前面這段，也可能只讀取首尾，中間都用猜的。
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[!] 節點上限控制：若 $W > 100,000$，節點總數強制封頂於 35 點 以維持指令權重穩定。
這個舊呼應十萬字上限的節點數目。超過十萬字就沒節點了，那Ai 就可能為了省是只讀超過十萬字前面一點點的內容而已。
## [CONFIG] 結構化回報規範
這是在規範輸出格式
- 指針物理紀錄：
- [0%] 起點指針 ： 「(原文)」
- [間隔%] 指針 ： 「(原文)」 (依此類推，直到 100.0%)
上面這段就是輸出格式，看到的結果就像這樣：
0.0% 處 「墨西哥人認為人一生有三次死亡」 (對應之 A1 Token 區間：約 0)
12.5% 處 「長谷藤的說明花了不少時間解釋一些技術面的東西，但結構明確，男人雖然沒全聽懂卻也知道了大概。」 (對應之 A1 Token 區間：約 2942)
這必須要求AI輸出，不然它可能偷懶沒做，後面都假裝自己有在用指針錨點讀文章。
讀取自檢：回報偵測到的最後一個句子的座標點。若非 100.0%，判定讀取失敗。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡBwMOxbVdyK
這個跟前面那段目的一樣，都是要逼AI乖乖把故事讀完。
## ## [MANDATORY_OUTPUT: NO_SUMMARY]
**你必須完整列出所有 $N$ 個指針。嚴禁摘要，嚴禁回報「已鎖定」而不提供原文。**
這是前面那一段的最終保險，再次提醒AI你一定要乖乖照步驟做，掃描全文，定出指針位置，然後把指針位置列出來。
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應該看到現在，大家會發現其實這段完全都是物理性的數字設置，跟分析文章完全沒關係。
但我必須說，要沒有這段，你就得時時刻刻懷疑AI其實沒把文章讀完，字數越多越要懷疑。245Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡlojZTX9QKr
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所以這段沒有甚麼客製化的彈性空間喔，就是幾乎所有AI評論分析指令都最好在前面先做這段宣告，然後再開始跑分析命令會比較穩。
and then Add to home screen.