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Agent Skill · 研究检索

notebook-lm-research(notebook LM 研究)

notebook-lm-research 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。

notebook-lm-research 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,权限为只读;许可证为 MIT,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 55,945。

总安装 466周安装 20GitHub Stars 4下载 163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
MIT

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:notebook-lm-research(notebook LM 研究)
来源仓库:https://github.com/cleanexpo/ato
仓库路径:skills/notebook-lm-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/cleanexpo/ato --skill notebook-lm-research
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cleanexpo/ato --skill notebook-lm-research

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。

notebook-lm-research 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词快速定位候选结果时使用。适用于研究检索类任务,可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和文件读写权限。安装前建议检查维护状态,避免触发联网或命令执行等高风险操作。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。

来源仓库内路径:skills/notebook-lm-research

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/cleanexpo/ato --skill notebook-lm-research;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

notebook-lm-research 怎么安装?

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

notebook-lm-research 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。

notebook-lm-research 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

notebook-lm-research 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

notebook-lm-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 466 次,近一周安装 20 次,下载 163 次,GitHub 4 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。

notebook-lm-research 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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
notebook-lm-research

notebook LM 研究 · 本页

4664只读MIT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 Research Skill

Long-context document grounding and research synthesis capability powered by Google NotebookLM.

When to Use

Activate this skill when the task involves:

  • Deep document analysis (PDFs, articles, reports)
  • Multi-source research synthesis
  • Citation extraction and verification
  • Knowledge base building for content creation
  • Literature review and summarization

Capabilities

1. Document Ingestion

Upload and process documents for analysis:

  • Formats: PDF, Google Docs, web pages, text files
  • Capacity: Up to 50 sources per notebook
  • Context: 1M+ token window for comprehensive analysis

2. Research Synthesis

Extract and synthesize information:

  • Key themes and patterns
  • Contradictions and gaps
  • Citation mapping
  • Expert quotes and statistics

3. Query-Based Analysis

Answer specific research questions:

  • Fact verification
  • Comparative analysis
  • Timeline construction
  • Entity relationship mapping

Execution Pattern

1. INGEST → Add source documents to NotebookLM notebook
2. ANALYZE → Run initial summary and theme extraction
3. QUERY → Execute targeted research questions
4. SYNTHESIZE → Aggregate findings into structured output
5. CITE → Generate citation references for all claims

Output Format

Research outputs should follow this structure:

<research_output>
  <executive_summary>
    <!-- 2-3 paragraph overview -->
  </executive_summary>

  <key_findings>
    <finding source="[citation]" confidence="high|medium|low">
      <!-- Specific insight -->
    </finding>
  </key_findings>

  <themes>
    <theme name="Theme Name">
      <description><!-- Pattern description --></description>
      <sources><!-- List of supporting sources --></sources>
    </theme>
  </themes>

  <citations>
    <citation id="1" source="..." page="..." quote="..." />
  </citations>
</research_output>

Integration Points

  • Content Orchestrator: Primary consumer for content creation workflows
  • Google Slides Storyboard: Feeds research into presentation narratives
  • GEO Marketing Agent: Provides citation vectors for authority scoring

Best Practices

  1. Source Quality: Prioritize authoritative sources (academic, official, expert)
  2. Citation Precision: Always include page numbers and direct quotes
  3. Bias Detection: Flag potential biases in source materials
  4. Freshness: Note publication dates for time-sensitive topics

Error Handling

ErrorRecovery
Document upload failsRetry with smaller chunks or alternative format
Context limit exceededPrioritize most relevant sources
No relevant findingsExpand search scope or reformulate queries

Cost Considerations

  • Fuel Cost: 10-30 PTS per research session
  • Optimization: Cache frequently accessed research for reuse

平台分布

Claude Code

27.9%
按下载量换算45

OpenCode

23.04%
按下载量换算38

Antigravity

20.13%
按下载量换算33

Codex

12.52%
按下载量换算20

Gemini CLI

9.28%
按下载量换算15

Cursor

3.95%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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