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notebooklm

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github.com/tiangong-ai生産性1149 回インストール1 週間前に更新
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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

  1. 01NotebookLM CLI 操作のラップ
  2. 02ノートブック管理と質問
  3. 03長時間処理のサブエージェント委任
  4. 04リサーチと成果物生成の待機
  5. 05JSON 出力対応

活用シーン

  1. 01ノートブック内容の確認
  2. 02深掘りリサーチソースの追加
  3. 03スライドデッキの生成とダウンロード
  4. 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 wait
    • artifact wait
    • research 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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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