notebooklm

notebooklm — Claude Code 向け Google NotebookLM 統合

NotebookLM のノートブックに直接質問できます。エディターを離れることなく、ソースに基づき引用付きの回答が得られます。

notebooklm はブラウザー自動化（Patchright）を介して、Google NotebookLM を Claude Code のワークフローに取り込みます。タブを切り替えてコピー＆ペーストする代わりに、ターミナルから質問し、アップロードしたソースに基づく回答を得られます。

インストール

プラグイン（Claude Code — 推奨）

claude plugin marketplace add PleasePrompto/notebooklm-skill

手動（git clone）

mkdir -p ~/.claude/skills
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill.git notebooklm

スキル（skills CLI 経由）

npx skills add https://github.com/akillness/jeo-skills --skill notebooklm

要件

• Python 3.10+ — ブラウザー自動化スクリプト用
• Chrome — patchright install chrome でインストールしてください（Chromium は動作しません）
• Google アカウント — 自動化専用アカウントを推奨します
• ローカルの Claude Code — Web UI はサポートされていません（サンドボックスの制限）
• インターネット接続 — notebooklm.google.com への接続に必要です

セットアップ（初回）

# 1. Install Python dependencies (auto-runs on first use)
cd ~/.claude/skills/notebooklm
python scripts/run.py auth_manager.py setup

# 2. A Chrome window opens — log in to Google manually
# The session is saved and reused for future queries

# 3. Add your first notebook
python scripts/run.py notebook_manager.py add \
  --url "https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_ID" \
  --name "my-research" \
  --description "Research notes on topic X"

このスキルを使用する場面

• NotebookLM にアップロードしたドキュメントに基づく、引用付きの回答を開発中に必要としている
• ウィンドウを切り替えずに、コードを書きながら調査メモを相互参照したい
• 厳選したドキュメントセットに基づく分析が必要（一般的な Web 検索ではない）
• 関連トピックについて、複数のノートブックを横断して調査内容を統合している

使用しない場面

• リアルタイムの Web 検索が必要 — 代わりに scrapling または web-research を使用してください
• アップロードしたドキュメントにない一般知識が必要 — Claude に直接質問してください
• Web UI から Claude を実行している — サンドボックス内ではブラウザー自動化がブロックされます
• Google アカウントが無料プランの 1 日あたり 50 件のクエリ上限に達している

使用方法

質問する

# Ask the currently active notebook
python scripts/run.py ask_question.py --question "What are the key findings about X?"

# Ask a specific notebook by ID
python scripts/run.py ask_question.py \
  --notebook-id "my-research" \
  --question "Summarize the methodology section"

# Ask with browser visible (useful for debugging)
python scripts/run.py ask_question.py \
  --question "What does source 3 say about Y?" \
  --show-browser

ノートブックを管理する

# List all notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py list

# Search notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py search "machine learning"

# Activate a notebook (sets it as the default)
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id "my-research"

# Remove a notebook from the library
python scripts/run.py notebook_manager.py remove --id "old-notes"

認証を管理する

# Check auth status
python scripts/run.py auth_manager.py status

# Re-authenticate if session expired
python scripts/run.py auth_manager.py reauth

# Clear all auth data
python scripts/run.py auth_manager.py clear

データの保存先

すべてのユーザーデータはローカルの ~/.claude/skills/notebooklm/data/ に保存されます。

data/
├── library.json          # Your notebook registry
├── auth_info.json        # Authentication metadata
├── browser_state/        # Persistent browser session
│   ├── browser_profile/  # Chrome profile data
│   └── state.json        # Cookies and localStorage
└── sessions.json         # Active session tracking

主な制約

制約	詳細
レート制限	1 日あたり 50 件のクエリ（Google 無料アカウント）
ローカルのみ	Web UI のサンドボックスではネットワークアクセスがブロックされます
手動アップロード	ドキュメントは事前に NotebookLM に手動でアップロードする必要があります
ブラウザーのオーバーヘッド	クエリごとにブラウザーセッションが開きます（3～10 秒追加されます）
認証の更新	セッション Cookie は期限切れになります。必要に応じて auth_manager.py reauth を実行してください

トラブルシューティング

症状	対処方法
Authentication failed	python scripts/run.py auth_manager.py reauth を実行してください
Browser crash	python scripts/run.py auth_manager.py clear を実行し、その後 setup を実行してください
No response / timeout	タイムアウトを延長するか、--show-browser を付けて実行し、状況を確認してください
Rate limited	24 時間待つか、別の Google アカウントを使用してください
Chrome not found	patchright install chrome を実行してください（chromium ではありません）
Import error	初回実行時の自動セットアップに失敗した可能性があります。setup_environment.py を手動で実行してください

トラブルシューティングの詳細ガイド：~/.claude/skills/notebooklm/references/troubleshooting.md

フォローアップの手順

回答の後は、必ず内容が十分かどうかを確認してください。

「このトピックについて、このノートブックから知る必要があることはこれですべてですか？」

NotebookLM は同じセッションのコンテキスト内で、追加の質問に回答できます。ノートブックを切り替える前に、対象を絞った追加質問をして、ソースに基づく情報をできるだけ網羅してください。

参考資料

• PleasePrompto/notebooklm-skill — ソースリポジトリ
• ~/.claude/skills/notebooklm/references/usage_patterns.md — 高度な使用パターン
• ~/.claude/skills/notebooklm/references/api_reference.md — プログラムによる使用方法
• ~/.claude/skills/notebooklm/references/troubleshooting.md — トラブルシューティングガイド
• ~/.claude/skills/notebooklm/AUTHENTICATION.md — ハイブリッド認証システムの詳細

手順

1. タスクのトリガーと期待される出力を特定します。
2. このスキルのワークフロー手順を上から順に実行します。
3. 次の手順に進む前に、出力を検証します。
4. 手順が失敗した場合は、障害要因と代替手段を記録します。

例

• 例：まず小さな範囲にこのスキルを適用し、検証に合格したら全体に拡大します。

ベストプラクティス

• 出力は決定論的で監査可能な状態に保ちます。
• 広範囲でリスクの高い編集よりも、小規模で元に戻せる変更を優先します。
• 前提条件を明示的に記録します。