NotebookLM已悄然成为我学习时使用最频繁的工具之一。我用它来拆解冗长的文档、理解陌生概念、在不切换标签页或失去上下文的情况下探索主题。它帮助我思考，而不仅仅是查资料。随着使用时间的增长，我开始好奇如果把同样的方法应用到自己非常熟悉的东西——自己的代码上，会怎样？它能帮助我更好地推理，或学到新东西吗？这种好奇促使我进行了一项不寻常的实验让NotebookLM完全访问一个代码库，并把它当作人类队友来使用。结果比我预期的更有趣。

熟悉代码，却不完全了解代码

这几乎是每个程序员都会遇到的常见难题。我熟悉这个代码库，因为是自己写的。我记得功能、结构以及大多数设计决策。但每当几周后再次打开时，总会感到熟悉的摩擦感。我知道代码放在哪里，却不一定清楚为什么在那里。我记得代码的功能，却不记得它依赖的每一个假设。

这正是许多长期项目的现状。代码看起来熟悉，却不再新鲜。即使是小改动也会耗费比应有更多的时间。我常常需要打开多个文件才能理清旧项目的基本流程。有时在修改函数前会犹豫，不是因为难以理解，而是担心影响范围未知。

正是这种情况促使我尝试这次实验。我并不是想让AI替代我的思考或代替我做决定，只是想找一种更快的方式重新进入代码，记起为何如此编写，以及在不每次都在脑中重新加载整个项目的情况下，了解改动的影响。为此，我创建了一个小型Python项目，并把整个代码库喂给NotebookLM。我的目标是感受随时可调取完整上下文的体验，看看它是否真的能缩短重新学习的鸿沟，让与自己代码的交互再次变得顺畅。

把代码库喂进NotebookLM的实验

这次实验我不想使用半成品示例或随意粘贴代码块，而是要一个看起来真实的项目。于是，我用Python写了一个小而完整的订单处理系统，包含校验逻辑、定价、库存管理、工具函数以及基础测试。虽然不花哨，但足够真实，能够模拟真实项目的行为。

项目准备好后，我把整个代码库上传到NotebookLM。所有 .py文件都以纯文本形式上传，连同README和一个简要的文件结构说明一起。这样做的想法是让NotebookLM获得和新人开发者第一天看到的相同上下文代码、结构以及一点文档。

我没有手动解释任何或提前加入特殊提示，只是把全部文件上传，让它从头到尾阅读项目。从此以后，我的每个提问都基于它已经“知道”代码的前提，因为它真的已经掌握了。

我把它称作“最佳初级开发者”

代码库全部进入NotebookLM后，我把它当作刚加入项目的初级开发者来对待。提问的方式与我会问新同事时相同。我会先说“假设你刚加入这个项目，你对系统的理解是什么？”它的回答包括了细致的入职概述、核心工作流和系统全景。

我也尝试像调试时使用初级开发者的方式与它互动。例如，我会说“库存错误出现得很不规律。根据代码，这可能出现在什么地方？”它没有盲目猜测，而是逐步走查库存逻辑，指出共享状态并标出可能出错的节点。

我进一步询问架构问题校验、定价和库存是否耦合过紧，哪些逻辑可以安全抽离。它不会急于重构，而是先解释风险。即使我问到缺失的测试用例或边缘场景，它的答案也始终基于实际代码。这时我恍然大悟NotebookLM并没有替我做决定，而是像一名优秀的初级开发者一样帮助我思考。

虽不完美，却超出预期

这完全是一次实验，而且是手动操作的。我自己上传代码，项目有任何改动都需要再次同步到NotebookLM。这显然不适用于每天都有大量改动的大型、快速迭代的代码库。对于私密或机密项目也不适合，因为外部共享代码并非选项。

我抱着盲目的心态开始实验，没抱太大期望。但对于一个小项目来说，体验出乎意料地不错。代码导入后，NotebookLM能保持一致、实用，并且始终以真实逻辑为依据。它足够稳定，能够用于推理，尽管并不完美。

这种方式真正有价值的场景是老项目、侧项目、暂停的工作或不常变动的代码库。只需一次性导入完整上下文，随后就能快速恢复理解，省下大量时间。它并不是好习惯的替代品，但作为实验，它的效果超出了我的预期。

整个实验的目的并不是寻找完美的工作流或改变我的编码方式。我只是想看看，随时可调取完整上下文是否能让与自己代码的交互更轻松。

实际效果是降低了摩擦感。我花在重新打开旧文件的时间更少，更多时间用于真正思考改动。无需每次都重新学习项目，我可以专注于改进它。NotebookLM帮我重新连上了那些已经记住却慢慢淡忘的逻辑。

这并不是依赖AI或让它替你做决定，而是把它当作支持工具。对于小型、旧的或相对稳定的项目，它可以充当一个有帮助的第二大脑。基于这次体验，我肯定会继续在这方面做更多实验，因为只要使用得当，这类设置是帮助思考而非取代思考的，值得进一步探索。