notebooklm-studio

NotebookLM Studio

概要

ユーザーがファイル、URL、YouTube リンク、メモ、文字起こし、Drive 形式のソース、または調査資料を NotebookLM のノートブックや NotebookLM Studio の出力に変換するよう Codex に求める場合は、このスキルを使用します。目的は、Codex をオペレーターとして機能させ、ソースを準備し、ノートブックを作成または再利用し、利用可能な公式成果物を生成し、出力をダウンロードして、制限を明確に説明することです。

このスキルでは、利用可能な場合に notebooklm-py の notebooklm CLI を使用します。この CLI は非公式で、文書化されていない NotebookLM のエンドポイントを使用するため、実行できると決めつけず、すべてのワークフローで環境を確認する必要があります。

運用ルール

1. ユーザーが所有している、提供した、または使用を許可されているソースのみを取り込みます。ペイウォール、DRM、非公開のアクセス制御、著作権上の制限を回避しないでください。
2. ローカルで再構築するより、NotebookLM の公式出力を優先します。CLI またはアカウントプランで出力を利用できない場合は、ソースに基づく代替物を作成し、派生物であることを明記します。
3. 成果物を追跡可能な状態に保ちます。判明している場合はノートブックのタイトル／ID、ソース数、生成された成果物名、ローカルのダウンロード先、失敗またはスキップした出力を返します。
4. 現在の機能の利用可否、制限、エクスポート形式については、references/notebooklm-capabilities.md を読み込みます。
5. 正確な CLI コマンドとサポートされている自動化フラグについては、references/notebooklm-py-cli.md を読み込みます。
6. 混在したソースの処理や「任意のソース」に関するリクエストについては、references/source-ingestion.md を読み込みます。
7. 出力の対応付けと代替手段の判断については、references/artifact-strategy.md を読み込みます。

初回の初期化

ユーザーがこのスキルの初期化、セットアップ、または利用開始を初めて求めた場合は、セットアップをできるだけ自動化します。エラーで必要にならない限り、パッケージのパス、フォルダー、プロファイル、コマンドを手動で設定するようユーザーに求めないでください。

1. ブートストラップの確認を実行します。

python scripts/bootstrap_notebooklm.py --json --print-guide

2. notebooklm が見つからない場合は、依存関係をインストールする許可を求めてから、次を実行します。

python scripts/bootstrap_notebooklm.py --install --print-guide

3. 認証情報がない、または期限切れの場合は、Google ログインを完了するようユーザーに求めてから、次を実行します。

python scripts/bootstrap_notebooklm.py --login --auth-test --print-guide

ログインブラウザーは手動操作が必要な境界です。Codex はブラウザーを起動できますが、Google アカウントの選択、多要素認証（MFA）の実施、アクセスの許可はユーザーが行う必要があります。ログイン後、Codex は環境チェックを再実行し、NotebookLM を利用できる状態かどうかをユーザーに伝えます。

4. 初期化の直後に、簡潔でありながら必要な情報を含むガイドを提示します。bootstrap_notebooklm.py --print-guide で生成されたガイドを優先してください。より詳しいチュートリアルが役立つ場合は、references/quickstart-guide.md を読み込みます。

5. ユーザーがローカルのコントロールルーム UI を希望する場合は、現在のプロジェクト／ワークスペースからダッシュボードを起動します。

python scripts/dashboard_server.py --host 127.0.0.1 --port 8765 --profile default --out-dir ./notebooklm_outputs/dashboard

続いて、ローカル URL をユーザーに伝えます。ポート 8765 が使用中の場合は、次に利用可能なローカルポートを選び、実際の URL を報告します。

標準的なワークフロー

1. 必要な場合に限り、成果物について確認します。対象読者、言語、成果物の種類、出力フォルダー、新しいノートブックを作成するか既存のものを再利用するかを確認します。
2. 環境チェックを実行します。

python scripts/validate_environment.py --json

notebooklm が見つからない場合は、NotebookLM の自動化には notebooklm-py と Google 認証が必要であることを説明します。パッケージのインストールやブラウザでのログインを開始する前に、ユーザーの許可を求めます。

3. アップロード前にソースマニフェストを作成します。

python scripts/source_manifest.py --output /tmp/notebooklm-sources.json SOURCE...

サポートされていない拡張子、サイズが大きすぎるファイル、ソース数の超過、ファイルの欠落、ペイウォールのある URL、利用可能な字幕のない YouTube 動画について、警告を確認します。

4. 最適化された成果物パイプラインを使って、ドライランの計画を作成します。

python scripts/artifact_pipeline.py plan --notebook-title "Project Title" --source SOURCE --artifact audio --artifact video --artifact mind-map --artifact slide-deck --download --out-dir ./outputs

5. 計画に問題がなく、認証の準備が整ってから実行します。

python scripts/artifact_pipeline.py run --notebook-title "Project Title" --source SOURCE --artifact audio --artifact video --artifact mind-map --artifact slide-deck --download --out-dir ./outputs --status-file ./outputs/notebooklm-jobs.json

6. 出力を検証します。成果物を一覧表示し、ローカルファイルの存在とファイルサイズを確認して、生成された内容を要約します。

最適化されたアーティファクトパイプライン

複数のアーティファクトを生成するリクエストでは、以前の直線的なオーケストレーターよりも scripts/artifact_pipeline.py を優先してください。NotebookLM がサポートしている場合、リクエストされたアーティファクトを --no-wait 付きで送信し、その後、共有ジョブテーブルをポーリングすることで、「音声が完了するまで動画を開始できない」という問題を回避します。完了したアーティファクトはすぐにダウンロードされ、失敗したアーティファクトが無関係な出力を妨げることはありません。

「音声、動画、マインドマップ、スライドを作成して」のようなリクエストには、次のパターンを使用してください。

python scripts/artifact_pipeline.py run \
  --notebook-title "Research Pack" \
  --source ./report.pdf \
  --source https://example.com/article \
  --artifact audio \
  --artifact video \
  --artifact mind-map \
  --artifact slide-deck \
  --download \
  --download-slide-format both \
  --convert-mind-map-html \
  --status-file ./notebooklm_outputs/research-pack-jobs.json \
  --out-dir ./notebooklm_outputs

パイプラインでは、各アーティファクトについて planned、submitted、in_progress、completed、downloaded、failed、submit_failed、download_failed、timeout のいずれかの状態を報告してください。動画の失敗によって、音声、マインドマップ、スライドデッキの提供が妨げられないようにしてください。

ローカルダッシュボード

このスキルには、dashboard/ にポータブルなローカルダッシュボードが含まれており、scripts/dashboard_server.py で配信されます。ユーザーが NotebookLM Studio の視覚的なコントロールルームを求めている場合、ノートブックの閲覧、一般的なアーティファクトワークフローの開始、生成状況の確認、または完成した出力の Codex への引き渡しを希望している場合に使用してください。

出力がそのプロジェクト内に保存されるよう、ユーザーが現在作業しているプロジェクトフォルダーから起動してください。

python scripts/dashboard_server.py \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8765 \
  --profile default \
  --out-dir ./notebooklm_outputs/dashboard

ダッシュボードの動作：

• ノートブック、ソース、NotebookLM ネイティブのアーティファクト、最近生成されたジョブを一覧表示します。
• 目標に基づくワークフローレシピを9つと、NotebookLM ネイティブの Studio ツールを9つ提供します。
• NotebookLM CLI の実際のジョブをバックグラウンドで送信し、完了したアーティファクトをダウンロードします。
• 引き継ぎファイルと、Codex による分析用のプレーンテキストファイル latest_agent_prompt.md を書き出します。
• 手動でプロンプトをコピーする代替手段を使用します。選択したプロンプトパネルを開き、ブラウザーからクリップボードにアクセスできない場合は、Command+C / Command+V を押すようユーザーに求めます。

ダッシュボードの安全性とポータビリティ：

• デフォルトでは 127.0.0.1 にバインドします。ユーザーがネットワークへの公開を明確に理解している場合を除き、0.0.0.0 にバインドしないでください。
• 生成された出力は --out-dir の下に保存してください。デフォルトは現在のワークスペースの notebooklm_outputs/dashboard です。
• ダッシュボードは、ユーザーが認証済みの NotebookLM アカウントを操作するための UI として扱い、公開サービスとして扱わないでください。

マインドマップの可視化

NotebookLM はマインドマップを JSON としてダウンロードします。ユーザーがマインドマップを求めた場合は、JSON を正式なアーティファクトの正規版として扱い、自動的にインタラクティブなローカル HTML ビューを作成してください。

python scripts/mindmap_html.py ./notebooklm_outputs/mind-map.json -o ./notebooklm_outputs/mind-map.html

artifact_pipeline.py では、--convert-mind-map-html が有効な場合に自動でこの処理を行います。これはデフォルトで有効です。両方のファイルを返してください。追跡可能性のために JSON を、人が利用するために HTML を提供します。

アーティファクトのデフォルト設定

scripts/nblm_orchestrator.py --artifact および notebooklm generate CLI では、次のアーティファクト名を使用してください。

• audio：Audio Overview／ポッドキャスト形式の要約。
• video：Video Overview。
• cinematic-video：ユーザーが利用可能な場合は、シネマティックな Video Overview。
• report：NotebookLM レポート。適切な場合は --report-format briefing-doc、study-guide、blog-post、または custom を使用してください。
• mind-map：マインドマップのアーティファクト。
• quiz：インタラクティブなクイズ。
• flashcards：フラッシュカードのデッキ。
• slide-deck：NotebookLM スライドデッキ。
• infographic：NotebookLM インフォグラフィック。
• data-table：構造化されたテーブルのエクスポート。

詳細分析用 JSON、編集用スクリプト、翻訳済みの概要、カスタムテーブルなど、Studio の直接的なアーティファクトではない出力を求められた場合は、notebooklm ask --json または生成されたレポートを根拠として使用し、引用付きの派生ローカルアーティファクトを作成して、派生物であることを明記してください。

ユーザー向け結果の要件

ワークフローが完了したら、次の内容を回答してください。

• 使用または作成したノートブック。
• 追加したソースとスキップしたソース。
• 正式な NotebookLM アーティファクトと、Codex が派生させた出力の区別。
• ローカルアーティファクトのパス。ファイルが存在する場合は絶対パスを使用してください。
• 結果に影響したアカウントプランの制限、年齢制限付き機能、認証の失敗、または既知の NotebookLM の不正確さ。

アーティファクトがダウンロードされるか、NotebookLM 上で確認されるまでは、生成されたアーティファクトが存在すると主張しないでください。