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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,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 47,712。

总安装 722周安装 31GitHub Stars 6下载 253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/tiangong-ai/skills
仓库路径:skills/notebooklm
安装命令:
npx skills add https://github.com/tiangong-ai/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/tiangong-ai/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。

notebooklm 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在关键词搜索或任务场景中快速定位候选结果。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。

安装命令:npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill notebooklm 安装前建议确认权限范围和维护状态。

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/tiangong-ai/skills --skill notebooklm;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

    它需要执行命令,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/tiangong-ai/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?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill notebooklm 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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 722 次,近一周安装 31 次,下载 253 次,GitHub 6 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?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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

  • 需要执行命令,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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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

7226执行命令未明确未通过

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 CLI Wrapper (Python)

Required parameters

  • python3 available.
  • notebooklm-py installed (CLI binary: notebooklm).
  • NotebookLM authenticated (login).

Quick start

  • Wrapper script: scripts/notebooklm.py.
  • Command form: python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py <command> [args...].
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py login
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py list
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py use <notebook_id>
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py status
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py ask "Summarize the key takeaways" --notebook <notebook_id>

Output guidance

  • Prefer --json for machine-readable output where supported.
  • Long-running waits are handled by native commands like:

- source wait - artifact wait - research wait

⚡ Sub-Agent Delegation (Anti-Blocking)

Problem

NotebookLM operations like source wait, artifact wait, research wait, generate slide-deck, and source add-research can take minutes to complete. Running them in the main session blocks the conversation.

Strategy

For any operation expected to take >30 seconds, delegate to a sub-agent via sessions_spawn:

  1. Main session: Acknowledge the user's request, then spawn a sub-agent with a clear task description.
  2. Sub-agent: Executes the long-running NotebookLM commands, waits for completion, and reports back.
  3. Main session: Remains responsive. The sub-agent auto-announces completion.

Which operations to delegate

OperationDelegate?Reason
login, status, list, use, clear❌ NoFast (<5s)
ask (chat)❌ NoUsually fast (~10s)
source list, source get, note list❌ NoFast reads
source add (URL/text)⚠️ MaybeFast to submit, but source wait after is slow
source add-research✅ YesDeep research can take 2-5 min
source wait✅ YesPolling wait, unpredictable duration
generate slide-deck + artifact wait✅ YesGeneration takes 1-5 min
research wait✅ YesCan take several minutes
download slide-deck⚠️ MaybeUsually fast, but can be slow for large files
Multi-step workflows (add sources → wait → generate → wait → download)✅ YesCompound long tasks

How to spawn

sessions_spawn:
  task: |
    You are a NotebookLM task runner. Execute the following NotebookLM operations
    and report results when done.

    Notebook ID: <notebook_id>
    Commands to run (in order):
    1. <command 1>
    2. <command 2>
    ...

    Use the CLI wrapper: python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py
    Prefer --json output where supported.
    If any step fails, report the error and stop.
    When complete, summarize what was accomplished and any output files created.
  mode: run
  label: notebooklm-<short-description>

Example: Generate slide deck

User: "帮我用 notebook X 生成一个 PPT"

Main session response:

好的,我派了一个后台任务去生成 PPT,完成后会通知你 ✧

Spawn:

sessions_spawn:
  task: |
    NotebookLM task: Generate a slide deck from notebook.

    Steps:
    1. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py generate slide-deck "Create a comprehensive slide deck" --notebook <id>
    2. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py artifact wait <artifact_id> --notebook <id> --timeout 600 --json
    3. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py download slide-deck ./output.pptx --notebook <id> --latest --format pptx

    Report: artifact details, file path, any errors.
  mode: run
  label: notebooklm-slide-deck

Example: Add research source

User: "在 notebook Y 里加一个关于碳足迹的深度研究"

Spawn:

sessions_spawn:
  task: |
    NotebookLM task: Add deep research source.

    Steps:
    1. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py source add-research "碳足迹最新研究进展" --mode deep --notebook <id>
    2. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py research wait --notebook <id> --timeout 600
    3. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py source list --notebook <id> --json

    Report: research status, new sources added, any errors.
  mode: run
  label: notebooklm-research

Guidelines

  • Always tell the user you're delegating to a background task before spawning.
  • Use mode: run (one-shot) — no need for persistent sessions.
  • Use descriptive labels like notebooklm-slide-deck, notebooklm-research-carbon for easy tracking.
  • Include all context in the task — the sub-agent has no conversation history.
  • Error handling: Instruct the sub-agent to report errors clearly so you can relay them.
  • File paths: Use absolute paths for output files so the main session can find them.
  • Compound workflows: Bundle related steps (add → wait → generate → wait → download) into a single sub-agent task rather than spawning multiple.

PPT generation policy

  • A single generated slide deck should target at most 15 pages.
  • If user requirements exceed 15 pages, split into multiple decks (e.g., Part 1/2/3) and generate separately.
  • After generation, provide downloadable .pptx output when possible:

- download slide-deck... --format pptx

References

  • README.md (installation, requirements, troubleshooting)
  • QUICKSTART_CN.md(中文快速上手)
  • references/cli-commands.md

Assets

  • None.

平台分布

Codex

38.67%
按下载量换算98

Claude

27.67%
按下载量换算70

Cursor

18.17%
按下载量换算46

Gemini CLI

10.15%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill notebooklm 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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