notebooklm-create

notebooklm-create

完全な NotebookLM トピックノートブックを構築するためのエンドツーエンドのワークフローです。詳細なリサーチ、ソースの読み込み、Studio 全機能、厳選したプロンプトを扱います。ドメイン固有の注意点への対処を組み込んだうえで、notebooklm-rpc MCP ツールをオーケストレーションします。

notebooklm-skill との関係

• notebooklm-skill = 低レベルの API リファレンス（notebooklm-py CLI）
• このスキル（notebooklm-create）= このセッションで利用可能な notebooklm-rpc MCP ツールを使った、ハイレベルなワークフローのオーケストレーション

ユーザーが単一の API を呼び出したいだけの場合（例：「自分のノートブックを一覧表示して」）は、notebooklm-skill または MCP ツールを直接使用してください。トピックからリサーチ用ノートブックを作成したい場合は、このスキルを使用してください。

このワークフローがある理由

トピックに関する充実した NotebookLM ノートブックの構築には、繰り返し使える手順がありますが、再発見に時間がかかる注意点が散在しています。

• 一部のドメインでは、NotebookLM の URL フェッチャーが警告なしに URL の取得を拒否します（Medium、Quora）。
• URL の追加を並列で実行すると連鎖的に失敗するため、順番に実行する必要があります。
• llms.txt の URL は、追加する前に末尾の .md を取り除く必要があります。
• Studio の成果物は、同期処理（マインドマップ、レポート、フラッシュカード、クイズ、データテーブル）と非同期処理（音声、動画、インフォグラフィック、スライドデッキ）に分かれており、ポーリングの動作も異なります。
• 生成後、Studio API はクイズの成果物を type: flashcards に分類します（タイトルで判別できます）。
• すべての Studio 作成ツールで confirm=True が必須であり、ユーザーの明示的な承認も必要です。

このスキルはこうした注意点を組み込み、今後の実行で同じことを学び直さずに済むようにします。

ワークフロー — 7 つのフェーズ

以下を順番に実行してください。各フェーズから次のフェーズへの引き継ぎ内容は明確です。

フェーズ 1 — 意図の確認

以下を質問するか、推測してください。

1. トピックは何ですか？（例：「cmux」、「ArgoCD image updater」、「Azure landing zones」）
2. ユーザーが含めたいシード URL（動画、ブログ記事、GitHub リポジトリなど）はありますか？
3. 対象にするフォーラムはどれですか？デフォルトは Reddit、Hacker News、GitHub Discussions です。Discord は任意です（テキストとして取得します。URL インデックスには対応していません）。Quora は通常、技術トピックでは空なので、リサーチで確認してください。
4. 目標とするノートブックのタイトル — デフォルトの規則は {topic} :: docs です（notebook_list から確認できる、ユーザー既存の命名パターンに合わせます）。
5. ユーザーはStudio の全機能（全 10 種類の成果物）を希望していますか、それとも一部のみですか？

トピック名が曖昧な場合（同じ名前のプロジェクトが複数あるケース。よくある例：cmux = manaflow-ai、craigsc、coder）は、リサーチを始める前にユーザーのシード URL を基準にして対象を特定してください。

フェーズ 2 — 詳細なリサーチ

目標は、リサーチの統合資料とコミュニティコンテンツという 2 つの成果物を作成することです。どちらもノートブック内のテキストソースになります。

references/prompt-library.md でプロンプトの案を確認してください。まずユーザー提供のシード URL に WebFetch を使用して対象を特定し、その後 WebSearch で正式なリポジトリ、ドキュメント、llms.txt を探してください。

general-purpose サブエージェントを指定した Agent ツールを使い、2 つのエージェントを並列で起動してください。

1. リサーチ統合エージェント — 概要、アーキテクチャ、機能、比較、インストール、利用状況、制限事項、公式 URL を含む 2000～3000 語の Markdown を作成します。出力テンプレート：assets/research_synthesis_template.md。

2. コミュニティコンテンツエージェント — Reddit、Hacker News、GitHub Discussions でスレッドを検索し、出典を明記した逐語引用を抽出します。Discord のコミュニティの雰囲気については、同等の内容を GitHub Discussions から取得します（Discord は公開スクレイピングできません）。Quora の状況も確認します（技術トピックでは通常、スレッドはありません）。出力テンプレート：assets/community_content_template.md。

両エージェントには、そのまま貼り付けられる Markdown を返すよう依頼してください。MEMORY/WORK/<slug>/ の下にローカル保存します。

フェーズ 3 — ノートブックの作成

合意したタイトルを指定して mcp__notebooklm-rpc__notebook_create を使用します。

mcp__notebooklm-rpc__notebook_create(title="{topic} :: docs")

返された notebook.id を記録してください。以降のすべての呼び出しで必要になります。

まず mcp__notebooklm-rpc__notebook_list で重複がないことを確認してください（タイトルを大文字と小文字を区別せずに検索し、トピック名を含むものを探します）。

フェーズ 4 — ソースを読み込む（順次実行 — 重要）

追加ツールを呼び出す前に、ドメインのブロックリストと URL のクリーニングルールについて、references/url-gotchas.md を読んでください。

追加するソースの種類と順序（それぞれ個別に順次呼び出してください。並列実行はしないでください）：

1. ユーザーのシード URL（YouTube、ブログ記事など）
2. 公式リポジトリ／ウェブサイト／ドキュメント
3. Hacker News のディスカッション
4. Reddit のスレッド URL — Reddit で推奨されている末尾の / を残してください
5. 関連するコミュニティのコンテンツがある GitHub Discussions／Issues の URL
6. サードパーティのレビュー／比較ディスカッション
7. URL ソースをすべて追加した後、調査の統合結果とコミュニティコンテンツを mcp__notebooklm-rpc__notebook_add_text でテキストソースとして追加

追加しようとしないでください：

• medium.com/* — 常に失敗します
• quora.com/* — 常に失敗します（2026-04-21 時点。url-gotchas.md を参照）
• linkedin.com/* — 認証の制限により、通常は失敗します

ドメインが不確かな場合は、まず WebFetch で確認してください。ボット検出コンテンツが返された場合は、NotebookLM でも失敗すると想定し、代わりにテキストとして取り込んでください。

llms.txt の URL を追加する場合は、呼び出し前に末尾の .md を削除してください（例：foo.com/llms.txt.md ではなく foo.com/llms.txt）。

順次実行の例：

# For each url in ordered_list:
mcp__notebooklm-rpc__notebook_add_url(notebook_id=NB, url=url)
# wait for success, then next

フェーズ 5 — Studio 全体を生成する（ユーザーの承認が必要）

すべての Studio ツールでは confirm=True が必要です。MCP サーバーは、これを設定する前にユーザーの承認が必要であることを明示しています。計画をユーザーに提示して承認を得てから、実行してください。

同期／非同期の分類と既知の API の仕様については、references/studio-quirks.md を読んでください。

推奨順序（非同期を先にすることで、全体の所要時間を最小限にできます）：

1. audio_overview_create — 非同期、約 60 秒以上
2. video_overview_create — 非同期、数分
3. infographic_create — 非同期、数分
4. slide_deck_create — 非同期、数分
5. mind_map_create — 同期
6. report_create(format="Briefing Doc") — 同期
7. report_create(format="Study Guide") — 同期
8. flashcards_create — 同期
9. quiz_create(question_count=10) — 同期（注：studio_status では type: flashcards に分類されます）
10. data_table_create(description=...) — 同期

非同期の成果物ごとに、トピックに合わせた focus_prompt を渡してください。各ツールに推奨されるフォーカスプロンプトについては、references/mcp-tool-map.md を参照してください。

実行後、約 45 秒後に mcp__notebooklm-rpc__studio_status で一度確認し、その後 2〜3 分後にもう一度確認してください。非同期メディアのレンダリングには 5〜10 分かかることがあります。

フェーズ 6 — チャットプロンプトを整理する

トピックに合わせた 9 個の NotebookLM チャットプロンプトを含むテキストソースを追加してください。テンプレートは references/prompt-library.md にあります。2 つの公開記事（XDA Developers、AI Fire）をもとにしており、構造上の目的に対応付けられています。

1. 5 つの必須質問（学習）
2. 興味深いポイントを見つける（インサイトの抽出）
3. クイズショー（ゲーム形式の復習）
4. コンテンツアナリストレポート（二次利用）
5. コミュニティ → アクションプラン（ロードマップの統合）
6. SEO アウトライン（競合コンテンツ）
7. マーケティングへの 360° フィードバック（複数のペルソナによる批評）
8. 学習ガイドキット（オンボーディングカリキュラム）
9. カンファレンストークのスクリプト（ナラティブ形式の提案）

各テンプレートにあるトピック固有のプレースホルダーを、調査に基づく具体的な情報（関係者、引用、主要なアーキテクチャ上の事実）に置き換えてください。次の両方に保存してください：

• 再利用できるよう、ローカルの Markdown ファイルを MEMORY/WORK/<slug>/prompts.md に保存
• ノートブック内のテキストソースとして保存。タイトルは "9 Curated NotebookLM Prompts for {topic}" とし、mcp__notebooklm-rpc__notebook_add_text を使用

フェーズ 7 — 検証

mcp__notebooklm-rpc__notebook_get(notebook_id=NB)
mcp__notebooklm-rpc__studio_status(notebook_id=NB)

次の項目を確認してください：

• ノートブックのタイトルが {topic} :: docs と一致している
• ソース数が想定と一致している（シード URL + フォーラム URL + 調査用テキストソース 2 件 + プロンプト用テキストソース 1 件）
• Studio の成果物が完成しているか、引き続きレンダリング中である（検証時に動画／インフォグラフィック／スライドデッキがレンダリング中のことはよくあります。問題ありません）
• ノートブックが重複して作成されていない

以下をユーザーに報告してください：

• ノートブックの URL（notebooklm.google.com/notebook/{id}）
• Studio の成果物とステータスをまとめた表
• 9 個のキュレーション済みプロンプトへの参照

含まれるツールとリソース

• scripts/add_urls_sequential.py — ドメインのブロックリストを組み込んだ逐次追加パターンを実行します
• scripts/build_full_studio.py — 正しい非同期優先の順序で、Studio の全 10 アーティファクトをディスパッチします（MCP 呼び出しプランを出力します。実際の MCP 呼び出しは Claude のツールレイヤーから行われます）
• scripts/adapt_prompts.py — トピックの事実をまとめた辞書を受け取り、プレースホルダーを埋めた 9 つのプロンプトを生成します
• references/url-gotchas.md — ドメインのブロックリストと URL のクリーニングルール
• references/studio-quirks.md — 同期と非同期、クイズの分類、確認ガード
• references/prompt-library.md — 出典表記（XDA + AI Fire）付きの 9 つの基本プロンプト
• references/mcp-tool-map.md — 各フェーズで使用する MCP ツールと推奨フォーカスプロンプト
• assets/research_synthesis_template.md — 9 セクションのリサーチ文書のひな形
• assets/community_content_template.md — フォーラム／コミュニティの調査資料のひな形
• assets/workflow_checklist.md — 作業用 PRD にコピーできる、フェーズごとのチェックリスト
• samples/cmux_docs_walkthrough.md — 元のセッションをもとにした実例

このスキルを使用しないケース

• ユーザーが既存のノートブックを変更または重複排除したい場合 — notebooklm-skill または MCP の直接呼び出しを使用します
• ユーザーがノートブックの一覧表示や説明だけを求めている場合 — MCP ツールを直接使用します
• ユーザーが既存のノートブックに単一のソースを追加したい場合 — MCP を直接呼び出せば十分で、オーケストレーションは不要です
• タスクが「リサーチノートブックを作成する」形式ではない場合（例：「この PDF を音声に変換する」）— notebooklm-skill を使用します

実行中に読む参考資料

タイミング	読む資料
フェーズ 4（URL の追加）の前	references/url-gotchas.md
フェーズ 5（Studio）の前	references/studio-quirks.md、references/mcp-tool-map.md
フェーズ 6（プロンプト）の前	references/prompt-library.md
ツールの選択に迷った場合	references/mcp-tool-map.md

アンチパターン（実際の実行から得られた知見）

• URL を並列追加する → 連鎖的な失敗につながります。必ず逐次実行してください。
• Medium または Quora の URL を追加する → 失敗しても通知されません。コンテンツをスクレイピングし、テキストとして追加してください。
• Studio を単一のバッチとして扱う → 確認ガードによってブロックされます。各ツールに個別の confirm=True が必要です。
• studio_status をすぐにポーリングする → 非同期アーティファクトは in_progress と表示されます。最低 45 秒待ってください。
• type フィールドでクイズとフラッシュカードを区別する → 生成後はどちらもフラッシュカードに分類されます。アーティファクトのタイトルを使用してください。
• notebook_id の保存を忘れる → 取得のために冗長な notebook_list 呼び出しが必要になります。

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注意事項

• ウェブリサーチのフェーズは約 50 個の URL で打ち切られます — 大規模なトピックでは、バッチ処理と手動での集約が必要です。打ち切られても通知されません。
• ソースを逐次アップロードすると順序が保持されますが、並列アップロードでは保持されません — bash で & と wait を使うワークフローでは、順序がランダムになり、引用も不安定になります。
• ソースの割り当て上限は太平洋時間の午前 0 時にリセットされます — 23:55 PT に 1 日の上限に達したスクリプトは 5 分間待機しますが、正午に実行した場合は 12 時間待機します。
• Studio の全生成：音声／動画／スライド／クイズ／フラッシュカードなどは、アップロード後に並列実行されます — アップロードが途中で失敗しても、部分的なセットはエラーなしで生成されます。生成前にすべてのソースを確認してください。
• ノートブック ID とノートブックのタイトル：タイトルは変更できますが、ID は変更できません。タイトルを使って検索するスクリプトは、名前の変更後に動作しなくなります。