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notebookLM

notebookLM

github.com/chachamaru127Documents3.2k41 installsUpdated 2w ago
Repository

About notebookLM

notebookLM is a document-generation skill set that follows the relevant YAML references for each request. It also supports reading selected PDF page ranges, which helps focus work on relevant sections.

Key features

  1. 01Generate NotebookLM YAML from references
  2. 02Generate slide YAML from references
  3. 03Read PDFs by page range
  4. 04Review documents progressively

Use cases

  1. 01Extract sections from large PDFs
  2. 02Create NotebookLM YAML
  3. 03Create slide YAML

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/chachamaru127/claude-code-harness --skill notebooklm

After installing, type/notebooklmin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled filesreferences/notebooklm-slides.mdreferences/notebooklm-yaml.md

Details

From the project README

NotebookLM Skill

ドキュメント生成を担当するスキル群です。

機能詳細

機能詳細
NotebookLM YAMLSee references/notebooklm-yaml.md
スライド YAMLSee references/notebooklm-slides.md

実行手順

  1. ユーザーのリクエストを分類
  2. 上記の「機能詳細」から適切な参照ファイルを読む
  3. その内容に従って生成

🔧 PDF ページ範囲読み取り（Claude Code 2.1.49+）

大型 PDF を効率的に扱うための機能です。

ページ範囲指定で読み取り
// ページ範囲指定で読み取り
Read({ file_path: "docs/spec.pdf", pages: "1-10" })

// 目次だけ確認
Read({ file_path: "docs/manual.pdf", pages: "1-3" })

// 特定のセクションのみ
Read({ file_path: "docs/api-reference.pdf", pages: "25-45" })
ユースケース別の推奨アプローチ
ケース推奨読み取り方法理由
100ページ超のPDF目次(1-3) → 関連章のみトークン消費を最小化
仕様書レビューセクション単位で範囲指定必要な部分のみ精読
APIドキュメントエンドポイント一覧(目次)から開始全体構造を把握してから詳細へ
学術論文Abstract + 結論 → 本文要点を先に把握
技術マニュアル目次 + トラブルシューティング章実用的な部分を優先
NotebookLM YAML 生成時の活用例
大型PDF（300ページの技術仕様書）からYAMLを生成する場合：

1. **目次を読む**（1-5ページ）
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "1-5" })
   → 章立てを把握

2. **各章の冒頭を読む**（各章の最初の2ページ）
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "10-11" })  // 第1章
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "45-46" })  // 第2章
   → 各章の概要を把握

3. **重要セクションを精読**
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "78-95" })  // APIリファレンス
   → 詳細な内容を抽出

この方法で、300ページすべてを読むことなく効率的にYAMLを生成できます。
ベストプラクティス
原則説明
段階的読み込み目次 → 概要 → 詳細の順に読む
関連ページのみタスクに必要なページだけ指定
トークン節約全ページ読み込みは最終手段
構造理解優先目次で全体像を把握してから詳細へ
従来の方法との比較
方法トークン消費処理時間精度
全ページ読み込み（300ページ）~150,000長い高
ページ範囲指定（必要な30ページ）~15,000短い高

→ 90%のトークン削減と処理時間短縮が可能

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