notebooklm について
NotebookLM の CLI を扱う Python ラッパースキルで、ノートブックの管理、質問、成果物の生成を行うエージェント向けです。時間のかかる処理をサブエージェントに委任し、メインセッションの停止を避けます。
主な機能
- 01NotebookLM CLI 操作のラップ
- 02ノートブック管理と質問
- 03長時間処理のサブエージェント委任
- 04リサーチと成果物生成の待機
- 05JSON 出力対応
活用シーン
- 01ノートブック内容の確認
- 02深掘りリサーチソースの追加
- 03スライドデッキの生成とダウンロード
- 04複数段階の処理をバックグラウンド実行
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/ tiangong-ai/ agent-skills --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。
詳細
NotebookLM CLI ラッパー(Python)
必須パラメーター
python3が利用可能であること。notebooklm-pyがインストールされていること(CLI バイナリ:notebooklm)。- NotebookLM に認証済みであること(
login)。
クイックスタート
- ラッパースクリプト:
scripts/notebooklm.py。 - コマンド形式:
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py <command> [args...]。
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py login
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py list
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py use <notebook_id>
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py status
python3 {baseDir}/scripts/notebooklm.py ask "Summarize the key takeaways" --notebook <notebook_id>
出力に関するガイダンス
- 対応している場合は、機械可読な出力を得るために
--jsonを優先してください。 - 長時間実行される処理の待機には、次のようなネイティブコマンドを使用します:
source waitartifact waitresearch wait
⚡ サブエージェントへの委任(ブロッキング防止)
問題
source wait、artifact wait、research wait、generate slide-deck、source add-research などの NotebookLM 操作は、完了まで数分かかることがあります。メインセッションで実行すると、会話がブロックされます。
戦略
30 秒を超えると予想される操作は、sessions_spawn を使ってサブエージェントに委任してください:
- メインセッション:ユーザーのリクエストを受け付けた後、明確なタスクの説明を添えてサブエージェントを起動します。
- サブエージェント:時間のかかる NotebookLM コマンドを実行し、完了を待って結果を報告します。
- メインセッション:応答可能な状態を維持します。完了すると、サブエージェントが自動的に通知します。
委任する操作
| 操作 | 委任する? | 理由 |
|---|---|---|
login、status、list、use、clear | ❌ いいえ | 高速(5 秒未満) |
ask(チャット) | ❌ いいえ | 通常は高速(約 10 秒) |
source list、source get、note list | ❌ いいえ | 高速な読み取り |
source add(URL/テキスト) | ⚠️ 場合による | 送信は高速ですが、その後の source wait に時間がかかります |
source add-research | ✅ はい | 詳細な調査には 2~5 分かかることがあります |
source wait | ✅ はい | ポーリングを伴う待機で、所要時間を予測できません |
generate slide-deck + artifact wait | ✅ はい | 生成に 1~5 分かかります |
research wait | ✅ はい | 数分かかることがあります |
download slide-deck | ⚠️ 場合による | 通常は高速ですが、大きなファイルでは時間がかかることがあります |
| 複数ステップのワークフロー(ソースの追加 → 待機 → 生成 → 待機 → ダウンロード) | ✅ はい | 複数の長時間タスクで構成されます |
起動方法
sessions_spawn:
task: |
You are a NotebookLM task runner. Execute the following NotebookLM operations
and report results when done.
Notebook ID: <notebook_id>
Commands to run (in order):
1. <command 1>
2. <command 2>
...
Use the CLI wrapper: python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py
Prefer --json output where supported.
If any step fails, report the error and stop.
When complete, summarize what was accomplished and any output files created.
mode: run
label: notebooklm-<short-description>
例:スライドデッキの生成
ユーザー:「ノートブック X を使って PPT を生成してください」
メインセッションの応答:
わかりました。PPT を生成するバックグラウンドタスクを開始しました。完了したらお知らせします ✧
起動:
sessions_spawn:
task: |
NotebookLM task: Generate a slide deck from notebook.
Steps:
1. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py generate slide-deck "Create a comprehensive slide deck" --notebook <id>
2. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py artifact wait <artifact_id> --notebook <id> --timeout 600 --json
3. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py download slide-deck ./output.pptx --notebook <id> --latest --format pptx
Report: artifact details, file path, any errors.
mode: run
label: notebooklm-slide-deck
例:調査ソースの追加
ユーザー:「ノートブック Y に、炭素フットプリントに関する詳細な調査を追加してください」
起動:
sessions_spawn:
task: |
NotebookLM task: Add deep research source.
Steps:
1. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py source add-research "碳足迹最新研究进展" --mode deep --notebook <id>
2. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py research wait --notebook <id> --timeout 600
3. python3 ~/.openclaw/skills/notebooklm-Invoke/scripts/notebooklm.py source list --notebook <id> --json
Report: research status, new sources added, any errors.
mode: run
label: notebooklm-research
ガイドライン
- 起動する前に、バックグラウンドタスクに委任することを必ずユーザーに伝えてください。
mode: run(単発実行)を使用してください。永続セッションは不要です。- 追跡しやすいように、
notebooklm-slide-deckやnotebooklm-research-carbonなどの説明的なラベルを使用してください。 - タスクにはすべてのコンテキストを含めてください。サブエージェントには会話履歴がありません。
- エラー処理:エラーを明確に報告するようサブエージェントに指示し、その内容をユーザーに伝えられるようにしてください。
- ファイルパス:メインセッションから出力ファイルを見つけられるよう、絶対パスを使用してください。
- 複数ステップのワークフロー:複数のサブエージェントを起動するのではなく、関連する手順(追加 → 待機 → 生成 → 待機 → ダウンロード)を 1 つのサブエージェントタスクにまとめてください。
PPT 生成ポリシー
- 1 つのスライドデッキのページ数は、最大 15 ページを目安にしてください。
- ユーザーの要件が 15 ページを超える場合は、複数のデッキ(例:パート 1/2/3)に分割して、それぞれ別々に生成してください。
- 生成後、可能な場合はダウンロード可能な
.pptx出力を提供してください:download slide-deck ... --format pptx
参考資料
README.md(インストール、要件、トラブルシューティング)QUICKSTART_CN.md(中国語のクイックスタート)references/cli-commands.md
アセット
- なし。
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