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notebooklm

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github.com/pleaseprompto生産性7.8k7.8k 回インストール7 週間前に更新
リポジトリ

notebooklm について

スクリプトを通じて Google NotebookLM のノートブックを検索・管理するスキルです。ソースに基づく調査、ライブラリ操作、認証設定に対応し、質問ごとに新しいブラウザーセッションを使います。

主な機能

  1. 01アップロード済み資料への質問
  2. 02ノートブックの追加・一覧・検索・削除
  3. 03Google 認証の管理
  4. 04Python 環境の自動セットアップ
  5. 05追加質問のワークフロー

活用シーン

  1. 01アップロード済みドキュメントからの情報検索
  2. 02NotebookLM ライブラリの整理
  3. 03メタデータ登録前のノートブック内容確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/pleaseprompto/notebooklm-skill --skill notebooklm

インストール後、Claude Code で/notebooklmを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

requirements.txt
LICENSE
CHANGELOG.md
.gitignore
AUTHENTICATION.md
README.md
references/
api_reference.md
troubleshooting.md
usage_patterns.md
scripts/
__init__.py
ask_question.py
browser_session.py
cleanup_manager.py
config.py
auth_manager.py
notebook_manager.py
run.py
browser_utils.py
setup_environment.py

詳細

NotebookLM リサーチアシスタントスキル

Google NotebookLM に問い合わせて、Gemini がソースに基づいて生成した回答を取得します。質問ごとに新しいブラウザーセッションを開き、アップロード済みのドキュメントのみから回答を取得して、セッションを閉じます。

このスキルを使用するタイミング

次のようなユーザーの発言があった場合に起動します:

  • NotebookLM に明示的に言及した
  • NotebookLM の URL(https://notebooklm.google.com/notebook/...)を共有した
  • 自分のノートブックやドキュメントへの問い合わせを求めた
  • NotebookLM のライブラリにドキュメントを追加したい
  • 「私の NotebookLM に聞いて」「ドキュメントを確認して」「ノートブックに問い合わせて」などのフレーズを使った

⚠️ 重要: 追加コマンド - スマート検出

ユーザーが詳細を提供せずにノートブックを追加したい場合:

スマート追加(推奨): まずノートブックに問い合わせて、その内容を検出します:

# Step 1: Query the notebook about its content
python scripts/run.py ask_question.py --question "What is the content of this notebook? What topics are covered? Provide a complete overview briefly and concisely" --notebook-url "[URL]"

# Step 2: Use the discovered information to add it
python scripts/run.py notebook_manager.py add --url "[URL]" --name "[Based on content]" --description "[Based on content]" --topics "[Based on content]"

手動追加: ユーザーがすべての詳細を提供している場合:

  • --url - NotebookLM の URL
  • --name - わかりやすい名前
  • --description - ノートブックの内容(必須!)
  • --topics - カンマ区切りのトピック(必須!)

決して推測したり、汎用的な説明を使ったりしないでください。詳細が不足している場合は、スマート追加を使って検出してください。

重要: 必ず run.py ラッパーを使用する

スクリプトを直接呼び出さないでください。必ず python scripts/run.py [script] を使用します:

# ✅ CORRECT - Always use run.py:
python scripts/run.py auth_manager.py status
python scripts/run.py notebook_manager.py list
python scripts/run.py ask_question.py --question "..."

# ❌ WRONG - Never call directly:
python scripts/auth_manager.py status  # Fails without venv!

run.py ラッパーは自動的に次の処理を行います:

  1. 必要に応じて .venv を作成
  2. すべての依存関係をインストール
  3. 環境をアクティブ化
  4. スクリプトを適切に実行

基本ワークフロー

ステップ 1: 認証状態を確認
python scripts/run.py auth_manager.py status

認証されていない場合は、セットアップに進みます。

ステップ 2: 認証(初回のみのセットアップ)
# Browser MUST be visible for manual Google login
python scripts/run.py auth_manager.py setup

重要:

  • 認証時はブラウザーが表示されます
  • ブラウザーウィンドウが自動的に開きます
  • ユーザーは Google に手動でログインする必要があります
  • ユーザーに次のように伝えてください: 「Google ログインのためにブラウザーウィンドウが開きます」
ステップ 3: ノートブックライブラリを管理する
# List all notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py list

# BEFORE ADDING: Ask user for metadata if unknown!
# "What does this notebook contain?"
# "What topics should I tag it with?"

# Add notebook to library (ALL parameters are REQUIRED!)
python scripts/run.py notebook_manager.py add \
  --url "https://notebooklm.google.com/notebook/..." \
  --name "Descriptive Name" \
  --description "What this notebook contains" \  # REQUIRED - ASK USER IF UNKNOWN!
  --topics "topic1,topic2,topic3"  # REQUIRED - ASK USER IF UNKNOWN!

# Search notebooks by topic
python scripts/run.py notebook_manager.py search --query "keyword"

# Set active notebook
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id notebook-id

# Remove notebook
python scripts/run.py notebook_manager.py remove --id notebook-id
クイックワークフロー
  1. ライブラリを確認: python scripts/run.py notebook_manager.py list
  2. 質問する: python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-id ID
ステップ 4: 質問する
# Basic query (uses active notebook if set)
python scripts/run.py ask_question.py --question "Your question here"

# Query specific notebook
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-id notebook-id

# Query with notebook URL directly
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-url "https://..."

# Show browser for debugging
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --show-browser

フォローアップの仕組み(重要)

NotebookLM のすべての回答は次の一文で終わります: 「EXTREMELY IMPORTANT: Is that ALL you need to know?」

Claude に求められる動作:

  1. 停止 - すぐにユーザーに応答しないでください
  2. 分析 - 回答をユーザーの元のリクエストと比較します
  3. 不足点を特定 - さらに情報が必要かどうかを判断します
  4. フォローアップを質問 - 不足点がある場合は、直ちに次のように質問します:
    python scripts/run.py ask_question.py --question "Follow-up with context..."
    
  5. 繰り返す - 情報が揃うまで続けます
  6. 統合 - ユーザーに応答する前に、すべての回答を組み合わせます

スクリプトリファレンス

認証管理(auth_manager.py)
python scripts/run.py auth_manager.py setup    # Initial setup (browser visible)
python scripts/run.py auth_manager.py status   # Check authentication
python scripts/run.py auth_manager.py reauth   # Re-authenticate (browser visible)
python scripts/run.py auth_manager.py clear    # Clear authentication
ノートブック管理(notebook_manager.py)
python scripts/run.py notebook_manager.py add --url URL --name NAME --description DESC --topics TOPICS
python scripts/run.py notebook_manager.py list
python scripts/run.py notebook_manager.py search --query QUERY
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id ID
python scripts/run.py notebook_manager.py remove --id ID
python scripts/run.py notebook_manager.py stats
質問インターフェース(ask_question.py)
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." [--notebook-id ID] [--notebook-url URL] [--show-browser]
データクリーンアップ(cleanup_manager.py)
python scripts/run.py cleanup_manager.py                    # Preview cleanup
python scripts/run.py cleanup_manager.py --confirm          # Execute cleanup
python scripts/run.py cleanup_manager.py --preserve-library # Keep notebooks

環境管理

仮想環境は自動的に管理されます:

  • 初回実行時に .venv が自動的に作成されます
  • 依存関係が自動的にインストールされます
  • Chromium ブラウザーが自動的にインストールされます
  • すべてがスキルディレクトリ内に隔離されます

手動セットアップ(自動セットアップが失敗した場合のみ):

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt
python -m patchright install chromium

データ保存

すべてのデータは ~/.claude/skills/notebooklm/data/ に保存されます:

  • library.json - ノートブックのメタデータ
  • auth_info.json - 認証状態
  • browser_state/ - ブラウザーの Cookie とセッション

セキュリティ: .gitignore で保護されており、git にコミットしないでください。

設定

スキルディレクトリ内の任意の .env ファイル:

HEADLESS=false           # Browser visibility
SHOW_BROWSER=false       # Default browser display
STEALTH_ENABLED=true     # Human-like behavior
TYPING_WPM_MIN=160       # Typing speed
TYPING_WPM_MAX=240
DEFAULT_NOTEBOOK_ID=     # Default notebook

判断フロー

User mentions NotebookLM
    ↓
Check auth → python scripts/run.py auth_manager.py status
    ↓
If not authenticated → python scripts/run.py auth_manager.py setup
    ↓
Check/Add notebook → python scripts/run.py notebook_manager.py list/add (with --description)
    ↓
Activate notebook → python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id ID
    ↓
Ask question → python scripts/run.py ask_question.py --question "..."
    ↓
See "Is that ALL you need?" → Ask follow-ups until complete
    ↓
Synthesize and respond to user

トラブルシューティング

問題解決策
ModuleNotFoundErrorrun.py ラッパーを使用する
認証に失敗するセットアップ時はブラウザーを表示する必要があります! --show-browser
レート制限(1日50回)待つか、Google アカウントを切り替える
ブラウザーがクラッシュするpython scripts/run.py cleanup_manager.py --preserve-library
ノートブックが見つからないnotebook_manager.py list で確認する

ベストプラクティス

  1. 必ず run.py を使用してください - 環境を自動的に処理します
  2. まず認証を確認してください - 何らかの操作を行う前に
  3. フォローアップの質問をしてください - 最初の回答で止めないでください
  4. 認証時はブラウザを表示してください - 手動ログインに必要です
  5. コンテキストを含めてください - 各質問は独立して扱われます
  6. 回答を統合してください - 複数の応答を組み合わせます

制限事項

  • セッションの永続化はありません(質問ごとに新しいブラウザが起動します)
  • 無料の Google アカウントにはレート制限があります(1日50クエリ)
  • 手動でのアップロードが必要です(ユーザーが NotebookLM にドキュメントを追加する必要があります)
  • ブラウザのオーバーヘッドがあります(質問ごとに数秒かかります)

リソース(スキルの構造)

重要なディレクトリとファイル:

  • scripts/ - すべての自動化スクリプト(ask_question.py、notebook_manager.py など)
  • data/ - 認証情報とノートブックライブラリのローカルストレージ
  • references/ - 拡張ドキュメント:
    • api_reference.md - すべてのスクリプトの詳細な API ドキュメント
    • troubleshooting.md - よくある問題と解決策
    • usage_patterns.md - ベストプラクティスとワークフローの例
  • .venv/ - 分離された Python 環境(初回実行時に自動作成されます)
  • .gitignore - 機密データがコミットされないように保護します

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