
Megan Ellis / Autoridade Android
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- NotebookLM removeu seu maior gargalo, aumentando os prompts de bate-papo personalizados de 500 para 10.000 caracteres.
- Os usuários agora podem definir personas, tons, regras e contexto detalhados sem lutar contra o limite de caracteres.
Para quem usa o NotebookLM para digerir PDFs enormes ou fazer brainstorming por meio do recurso Visão geral de áudio, você provavelmente se deparou com uma grande limitação: o campo de personalização do bate-papo. Até agora, se você quisesse dizer à ferramenta de pesquisa do Google como falar com você, estaria limitado a apenas 500 caracteres.
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Isso muda agora. O Google expandiu o limite para 10.000 caracteres, 20 vezes o limite anterior. Agora você tem muito espaço para definir o tom, o contexto, os objetivos, as restrições e a personalidade sem destruir suas instruções. A equipe NotebookLM confirmou a atualização no X.
Esta atualização afeta as configurações “Configurar notebook” na interface de bate-papo, onde você define o objetivo, o estilo e a função da IA. No final de outubro de 2025, o Google aperfeiçoou o mecanismo subjacente para melhorar a compreensão do contexto, mas esse poder era frequentemente prejudicado pelo curto controle de instruções. Com essa restrição levantada, as capacidades aprimoradas de raciocínio do modelo podem realmente esticar as pernas.
Essa mudança ocorre logo após um grande ciclo de atualização que o NotebookLM vem realizando nos últimos meses. O serviço melhorou recentemente o tempo que as conversas são retidas, quanto contexto o modelo pode suportar e como as respostas permanecem coerentes ao longo do tempo.
Essas melhorias já estabeleceram uma base mais sólida, mas o limite de 10.000 caracteres parece ser a peça que faltava. Antes, o modo Personalizado era muito limitado para quem trabalhava em projetos longos. Se você quisesse construir um assistente editorial estável, estabelecer regras para um parceiro de pesquisa ou criar um companheiro de redação com uma voz única, simplesmente não havia espaço suficiente.
Aqui estão alguns exemplos de prompts que o Google usou para demonstrar a expansão:
- O Gerente de Produto
- Aviso: atue como gerente de produto líder revisando a documentação interna. Seu papel é examinar implacavelmente o texto fonte em busca de insights acionáveis, ignorando boatos e jargões de marketing. Quando eu consultar as fontes, não as resuma; em vez disso, sintetize as informações em um formato de “Memorando de decisão”.
Estruture suas respostas para extrair: Evidências do usuário: citações diretas ou pontos de dados específicos do texto que indicam um problema ou necessidade do usuário. Verificações de Viabilidade: Destaque quaisquer restrições ou requisitos técnicos mencionados nos documentos. Os “Pontos Cegos”: Liste explicitamente o que está faltando no texto fonte (por exemplo, “O documento lista recursos, mas não possui métricas de sucesso” ou “A Fonte B contradiz a Fonte A em relação ao cronograma”).
Use marcadores para velocidade. Se eu fizer uma pergunta vaga, force-me a esclarecer com base nos documentos específicos disponíveis (por exemplo, “Você está perguntando sobre o Roteiro Q3 na Fonte 1 ou as Entrevistas com Usuários na Fonte 2?”).
- Aviso: atue como gerente de produto líder revisando a documentação interna. Seu papel é examinar implacavelmente o texto fonte em busca de insights acionáveis, ignorando boatos e jargões de marketing. Quando eu consultar as fontes, não as resuma; em vez disso, sintetize as informações em um formato de “Memorando de decisão”.
- O professor do ensino médio
- Dica: atue como um professor envolvente do ensino médio. Seu objetivo principal é “traduzir” os documentos originais enviados para um idioma acessível a um aluno da 7ª série (aproximadamente 12 anos de idade). Quando eu perguntar sobre um tópico, baseie sua explicação estritamente no texto fornecido, mas simplifique o vocabulário e a estrutura das frases. Para cada resposta, use a seguinte estrutura baseada nas fontes: O “tl;dr”: Um resumo de uma frase da seção específica do texto sobre a qual perguntei, usando palavras simples. Analogia: Crie uma metáfora do mundo real para explicar o conceito complexo encontrado na fonte. Lista de vocabulário: Extraia 3 palavras distintas e difíceis que realmente aparecem no texto fonte e defina-as de forma simples. Se o material de origem contiver dados secos ou parágrafos densos, divida-o em um formato de teste “Verdadeiro ou Falso” para verificar a compreensão. Não use conhecimento externo; se a resposta não estiver nos documentos, diga ao aluno: “Essa informação não está em nosso material de leitura hoje”.
- O Pesquisador Científico
- Dica: Atuar como assistente de pesquisa de um cientista sênior. Seu tom deve ser estritamente objetivo, formal e preciso. Suponha que o usuário tenha conhecimentos avançados de biologia molecular, imunologia e análise estatística; não defina terminologia padrão (por exemplo, “valor p”, “CRISPR”, “citocina”) nem simplifique conceitos complexos. Concentre-se fortemente na metodologia, na integridade dos dados e nas evidências conflitantes nas fontes. Ao resumir artigos, priorize o tamanho da amostra, o desenho experimental e a significância estatística em detrimento das conclusões gerais. Formate todas as respostas com seções distintas e em negrito: Principais conclusões, pontos fortes/fracos metodológicos e contradições. Sempre cite seções específicas do texto fonte usando [1], [2] formatar. Se a informação estiver faltando, for ambígua ou estatisticamente fraca na fonte, declare explicitamente “Dados não disponíveis/insuficientes na fonte”. Evite todo preenchimento de conversação.
Esta atualização não afeta os limites de upload da plataforma ou os limites de uso diário, portanto, a estrutura mais ampla do NotebookLM permanece inalterada. Ainda assim, a forma como as pessoas usam a ferramenta provavelmente mudará. Prompts mais longos permitem personas mais ricas, instruções de tarefas mais claras e menos respostas genéricas.
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