我们正在经历从“简单对话”到“智能体自主行动”的转变。 本模块将带你跳出低效的鼠标拖拽操作，使用 Google NotebookLM 构建外脑， 并使用 PyCharm + Python 编写真正的自动化脚本，让 AI 像员工一样按流程处理业务。
传统的 RAG（检索增强生成）需要手动切分文档、配置向量数据库，门槛极高。 Google NotebookLM 彻底改变了这一点。它允许你直接上传几十份 PDF、音频或网站链接， 瞬间生成一个专属于你的“垂直领域专家”。
解决了大模型“一本正经胡说八道”的痛点。NotebookLM 的每一个回答都会在末尾标注引用角标（例如 [1][2]）。点击角标，左侧原文会自动跳转并高亮显示对应段落，确保信息的绝对准确性。
这是目前的“杀手级功能”。它不是简单的朗读文本，而是生成两个 AI 主持人（一男一女），针对你上传的文档内容进行对话式讨论。他们会打比方、互相提问、总结重点，非常适合通勤时学习晦涩的论文。
虽然市面上有许多无代码平台（如 Coze, Zapier），但它们在处理复杂逻辑、文件操作和本地隐私数据时存在局限。 掌握基础的 Python 脚本 配合 Gemini/OpenAI API，你可以构建完全免费、无限灵活的数字员工。
不要用记事本写代码。PyCharm 提供了代码补全、错误提示和断点调试功能。对于 AI 编程来说，它能帮你快速发现“为什么程序跑了一半停了”的问题。
一个 AI 不够用？使用 CrewAI 框架，你可以定义多个角色。例如定义一个“搜索员”负责找资料，定义一个“分析师”负责写报告，并在代码中指挥它们自动接力。
结合本课程学到的所有知识，我们将搭建一个自动化的周报系统。
创建一个文件夹 work_logs，平时将每天的工作记录随手丢进去（TXT格式，甚至可以是录音转录的文本）。
Python 脚本每逢周五下午 5 点运行：
1. 读取文件夹内所有文件。
2. 将文本拼接，发送给 Gemini。
3. Prompt: "请根据这些碎片记录，按<本周进展>、<下周计划>、<风险点>整理成正式周报。"