- name
- huo15-openclaw-mit-48h-learning-method
- version
- 2.2.1
- description
- 麻省理工学院48小时学习法技能（青岛火一五信息科技有限公司）。使用 NotebookLM CLI 实现 MIT 研究生 Ihtesham Ali 的三问学习框架：
火一五 MIT 48 小时学习法
MIT 研究生 Ihtesham Ali 的学习方法：48 小时内通过三问框架掌握任意领域。
核心工作流
学什么 → 创建 NotebookLM → 添加资料 → 三问框架 → 生成 Audio/Video前置条件
首次使用必须认证：
~/.venv/notebooklm/bin/nlm login（会打开浏览器，按提示完成 Google 账号授权）
自动续登录： 脚本会在每次执行命令前自动检测登录状态，如果检测到登录已失效，会自动重新运行 nlm login，无需手动干预。
依赖
- CLI 工具：
~/.venv/notebooklm/bin/nlm - 环境变量：
NOTEBOOKLM_PROFILE（可选，默认为default） - 语言设置：
MIT_LEARN_LANG（可选，默认为zh-CN）
脚本位置
skills/huo15-mit-48h-learning-method/scripts/mit-learn.sh使用方法
完整流程（推荐）
./scripts/mit-learn.sh full "学习主题" --url "https://..." --file ./notes.pdf --youtube "https://youtube.com/..."完整流程包含：创建 notebook → 添加资料 → 三问框架（心智模型、专家分歧、暴露性问题）
分步流程
# 1. 创建笔记本
./scripts/mit-learn.sh init "机器学习基础"
# 2. 添加资料（可多次调用）
./scripts/mit-learn.sh add --url "https://..." --wait
./scripts/mit-learn.sh add --file ./paper.pdf --wait
./scripts/mit-learn.sh add --youtube "https://youtube.com/..."
# 3. 三问框架
./scripts/mit-learn.sh ask mental-models # 问心智模型（5个框架）
./scripts/mit-learn.sh ask disagreements # 问专家分歧（3个问题）
./scripts/mit-learn.sh ask probing # 问暴露性问题（10个问题）
./scripts/mit-learn.sh ask all # 完整三问
# 4. 生成概览
./scripts/mit-learn.sh audio # 生成播客音频
./scripts/mit-learn.sh video # 生成视频
# 5. 查看状态
./scripts/mit-learn.sh status # 查看当前 notebook 状态
./scripts/mit-learn.sh list # 列出所有 notebooks三问框架详解
问心智模型（Mental Models）
"该领域专家共享的 5 个基本思维框架是什么？"
- 每个框架用一句话解释 + 具体应用例子
- 目的是快速建立领域内专家共同认可的思维工具箱
问专家分歧（Expert Disagreements）
"在哪 3 个问题上，该领域专家根本不同意？"
- 识别核心理论、方法或结论上的根本性争议
- 了解分歧根源，明白这不是细枝末节而是根本矛盾
- 这是区分真学习和假学习的关键：知道分歧意味着真正理解领域
问暴露性问题（Probing Questions）
"生成 10 个能区分真懂和假背的问题"
- 苏格拉底式追问：开放性问题，无法通过简单回忆回答
- 每个问题需说明：假背者会怎么错 / 真懂的人会怎么答
- 这是检验学习效果的最终武器
NotebookLM 支持的资料类型
| 类型 | 参数 | 示例 |
|---|---|---|
| URL | --url / -u | --url "https://..." |
| 文件 | --file / -f | --file ./notes.pdf |
| YouTube | --youtube / -y | --youtube "https://youtube.com/..." |
| Google Drive | --drive | --drive <doc-id> |
Audio/Video 选项
Audio（播客音频）
./scripts/mit-learn.sh audio [format]
# format: deep_dive（默认）/ brief / critique / debate
# length: short / default / longVideo（视频概览）
./scripts/mit-learn.sh video [style]
# style: auto_select（默认）/ classic / whiteboard / kawaii / anime / watercolor / retro_print / heritage / paper_craft提示词设计原则
三问框架的提示词基于以下原则设计：
- 心智模型：要求专家视角 + 具体例子，不可泛泛而谈
- 专家分歧：要求根本性分歧，而非表面差异
- 暴露性问题：苏格拉底追问法，必须能区分真假理解
注意事项
init后当前 notebook ID 保存到~/.mit-learn-notebook-id，后续命令复用- 添加资料后可用
--wait等待处理完成 - NotebookLM API 可能有速率限制，避免短时间内大量请求
- 三问结果建议保存到笔记中，用于后续复习
- 如果使用多个 Google 账号，可设置
NOTEBOOKLM_PROFILE=your-profile环境变量切换
v2.0.0 (2026-04-06)
新功能
- 支持 file:// URL：自动转换为真实路径再添加
- 音频生成等待：新增 wait_for_audio 确认音频生成完成再返回
- 重复 notebook 检测：创建前先查找同名 notebook，避免重复
- 自动续登录：登录失效前自动重新运行
nlm login，无需手动干预
Bug 修复
- full 命令参数传递 bug：修复了 urls/files/yt_urls 三个数组错误传递的问题
- 增强错误处理：cmd_add 不再隐藏错误信息，现在会明确显示失败原因
改进
- 新增 --skip-audio flag：full 命令可跳过音频生成
- cmd_init 重构为 get_or_create_notebook 函数
- wait_for_processing 稳定性提升
- debug 函数默认关闭，减少干扰
mit-learn.sh full "机器学习" --file ./notes.pdf --skip-audio