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Agent Skill · 研究检索

notebooklm(NotebookLM 笔记研究)

notebooklm 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

notebooklm 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 69,749。

总安装 216周安装 9GitHub Stars 61下载 72核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:notebooklm(NotebookLM 笔记研究)
来源仓库:https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills
仓库路径:skills/notebooklm
安装命令:
npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill NotebookLM
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill NotebookLM

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据关键词定位 NotebookLM 相关内容。通过 GitHub 仓库安装,建议结合 README 确认搜索范围。可能触发网络请求,需评估权限和来源可靠性。

notebooklm 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/notebooklm

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill Note…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

notebooklm 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill NotebookLM。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

notebooklm 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

notebooklm 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

notebooklm 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

notebooklm 用的人多吗?

公开数据是累计安装 216 次,近一周安装 9 次,下载 72 次,GitHub 61 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

notebooklm 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
notebooklm

NotebookLM 笔记研究 · 本页

21661接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

NotebookLM Automation

Unofficial Python CLI and API for Google NotebookLM (notebooklm-py). Provides full programmatic access including capabilities the web UI doesn't expose.

Prerequisites

  • Python 3.10+
  • Google account with NotebookLM access
  • One-time browser login via Playwright

Installation

# Install with browser login support
pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium

# Linux only: also run
playwright install-deps chromium

Authentication

First-time setup requires browser login:

notebooklm login
# Opens Chromium → sign into Google → press Enter when done
# Session saved to ~/.notebooklm/storage_state.json

Check auth status: notebooklm auth check --test

For headless/CI environments, copy storage_state.json from a local machine or set NOTEBOOKLM_AUTH_JSON env var.

Environment Variables

VariableDescriptionDefault
NOTEBOOKLM_HOMEConfig directory~/.notebooklm
NOTEBOOKLM_AUTH_JSONInline auth JSON (CI/CD)—
NOTEBOOKLM_LOG_LEVELDEBUG/INFO/WARNING/ERRORWARNING
NOTEBOOKLM_DEBUG_RPCEnable RPC debug (1)false

Core Workflow

The typical workflow is: create notebook → add sources → generate content → download.

1. Notebook Management

notebooklm create "My Research"       # Create notebook
notebooklm list                        # List all notebooks
notebooklm use <id>                    # Set active notebook (supports partial ID)
notebooklm summary                     # AI summary of current notebook
notebooklm rename "New Title"          # Rename
notebooklm delete <id>                 # Delete

2. Adding Sources

Sources are auto-detected by type:

notebooklm source add "https://example.com/article"          # URL
notebooklm source add "https://youtube.com/watch?v=..."       # YouTube
notebooklm source add ./document.pdf                           # File (PDF, MD, DOCX, TXT, audio, video, images)
notebooklm source add-drive <drive-file-id> "Title"           # Google Drive
notebooklm source add-research "climate policy" --mode deep --import-all  # Research agent

Other source commands:

notebooklm source list                # List sources
notebooklm source fulltext <id>       # Get source full text
notebooklm source guide <id>          # AI-generated source guide
notebooklm source rename <id> "New"   # Rename
notebooklm source refresh <id>        # Re-fetch URL source
notebooklm source delete <id>         # Delete

3. Chat / Q&A

notebooklm ask "What are the key findings?" -s <source_id>
notebooklm ask "Compare sources" --json --save-as-note --note-title "Comparison"
notebooklm history                     # View chat history
notebooklm history --save              # Save history as note

4. Content Generation

All generate commands support: -s/--source (repeatable, limit to specific sources), --json, --language, --retry N.

Most are async — use --wait to block until complete.

Audio Overviews (Podcasts)
notebooklm generate audio "Focus on practical applications" \
  --format deep-dive \    # deep-dive | brief | critique | debate
  --length long \         # short | default | long
  --wait
Video Overviews
notebooklm generate video "Explain the architecture" \
  --format explainer \    # explainer | brief
  --style whiteboard \    # auto | classic | whiteboard | kawaii | anime | watercolor | retro-print | heritage | paper-craft
  --wait
Slide Decks
notebooklm generate slide-deck "Executive summary" \
  --format detailed \     # detailed | presenter
  --length default \      # default | short
  --wait

# Revise a specific slide
notebooklm generate revise-slide "Add more data points" \
  -a <artifact_id> --slide 2 --wait    # slide is zero-based
Study Materials
# Quizzes
notebooklm generate quiz --difficulty hard --quantity more --wait

# Flashcards
notebooklm generate flashcards --difficulty medium --wait
Visual & Data
# Infographic
notebooklm generate infographic \
  --orientation landscape \   # landscape | portrait | square
  --detail detailed \         # concise | standard | detailed
  --wait

# Mind map (synchronous, no --wait needed)
notebooklm generate mind-map

# Data table
notebooklm generate data-table "Compare metrics across studies" --wait
Reports
notebooklm generate report "Security analysis" \
  --format briefing-doc \     # briefing-doc | study-guide | blog-post | custom
  --append "Include threat modeling" \
  --wait

5. Downloading Content

All download commands support: -a/--artifact, --all, --latest, --earliest, --name, --force, --no-clobber, --dry-run, --json.

notebooklm download audio ./podcast.mp3
notebooklm download video ./overview.mp4
notebooklm download slide-deck ./slides.pptx --format pptx   # or pdf (default)
notebooklm download infographic ./info.png
notebooklm download report ./report.md
notebooklm download mind-map ./map.json
notebooklm download data-table ./data.csv
notebooklm download quiz --format json ./quiz.json       # json | markdown | html
notebooklm download flashcards --format markdown ./cards.md

6. Sharing

notebooklm share status
notebooklm share public --enable           # Create public link
notebooklm share view-level full           # full | chat
notebooklm share add user@email.com --permission editor -m "Check this out"
notebooklm share remove user@email.com

7. Language

notebooklm language list                   # 80+ languages
notebooklm language get
notebooklm language set ja                 # Set to Japanese

Python API

Fully async API for programmatic workflows:

import asyncio
from notebooklm import NotebookLMClient

async def main():
    async with await NotebookLMClient.from_storage() as client:
        # Create notebook and add sources
        nb = await client.notebooks.create("Research")
        await client.sources.add_url(nb.id, "https://example.com")

        # Generate audio overview
        artifact = await client.artifacts.generate_audio(
            nb.id, description="Deep dive on findings",
            format=AudioFormat.DEEP_DIVE, length=AudioLength.LONG
        )

        # Wait and download
        await client.artifacts.wait(nb.id, artifact.id)
        await client.artifacts.download_audio(nb.id, artifact.id, "output.mp3")

        # Chat with sources
        result = await client.chat.ask(nb.id, "Summarize key points")
        print(result.answer)

asyncio.run(main())

API modules: client.notebooks, client.sources, client.artifacts, client.chat, client.research, client.notes, client.settings, client.sharing

Common Recipes

Research-to-Podcast Pipeline

notebooklm create "Climate Research"
notebooklm use <id>
notebooklm source add "https://en.wikipedia.org/wiki/Climate_change"
notebooklm source add-research "climate change solutions 2025" --mode deep --import-all
notebooklm generate audio "Focus on actionable solutions" --format debate --length long --wait
notebooklm download audio ./climate-debate.mp3

Document Analysis to Study Materials

notebooklm create "Exam Prep"
notebooklm use <id>
notebooklm source add ./textbook.pdf
notebooklm generate quiz --difficulty hard --quantity more --wait
notebooklm generate flashcards --wait
notebooklm download quiz --format markdown ./quiz.md
notebooklm download flashcards --format json ./cards.json

Batch Import + Full Report

notebooklm create "Literature Review"
notebooklm use <id>
for f in ./papers/*.pdf; do notebooklm source add "$f"; done
notebooklm generate report "Systematic review" --format briefing-doc --wait
notebooklm download report ./review.md

Troubleshooting

IssueFix
Auth expiredRun notebooklm login again
playwright not foundpip install "notebooklm-py[browser]" then playwright install chromium
Generation stuckUse notebooklm source wait <id> for pending sources, check --retry flag
Partial ID not matchingUse more characters of the notebook ID
Debug API callsSet NOTEBOOKLM_LOG_LEVEL=DEBUG or NOTEBOOKLM_DEBUG_RPC=1

平台分布

Codex

35.68%
按下载量换算26

Claude

30.57%
按下载量换算22

Cursor

19.84%
按下载量换算14

Gemini CLI

9.77%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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