notebooklm

NotebookLM 研究助手技能

使用 Google NotebookLM，通过 Gemini 基于来源的回答查询文档。每个问题都会开启一个新的浏览器会话，仅从你上传的文档中检索答案，然后关闭会话。

使用时机

在以下情况下触发：

• 用户明确提及 NotebookLM
• 用户分享 NotebookLM URL（https://notebooklm.google.com/notebook/...）
• 用户要求查询自己的笔记本或文档
• 用户想将文档添加到 NotebookLM 资料库
• 用户使用“问问我的 NotebookLM”“检查我的文档”“查询我的笔记本”等表达

重要：始终使用 run.py 封装脚本

绝不要直接调用脚本。始终使用 python scripts/run.py [script]：

# 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 封装脚本会自动处理环境设置。

核心工作流

步骤 1：检查身份验证

python scripts/run.py auth_manager.py status

如果尚未完成身份验证，请继续设置。

步骤 2：进行身份验证（一次性设置）

python scripts/run.py auth_manager.py setup

**重要：**身份验证时，浏览器会保持可见。用户必须手动登录 Google。

步骤 3：管理笔记本资料库

# List all notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py list

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

# Smart Add (discover content first)
python scripts/run.py ask_question.py \
  --question "What is the content of this notebook?" \
  --notebook-url "[URL]"
# Then use discovered info to add

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

步骤 4：提问

# 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://..."

后续提问机制（重要）

每个 NotebookLM 回答的结尾都会附上：“EXTREMELY IMPORTANT: Is that ALL you need to know?”

必须执行以下操作：

1. 停止——不要立即回复用户
2. 分析——将回答与用户的原始请求进行对比
3. 找出缺漏——判断是否还需要更多信息
4. 提出后续问题——如果存在缺漏，立即提出后续问题
5. 重复——持续提问，直到信息完整
6. 综合——在回复用户前整合所有回答

脚本参考

脚本	用途
auth_manager.py	身份验证设置和状态
notebook_manager.py	资料库管理（添加、列出、搜索、激活、移除）
ask_question.py	查询界面
cleanup_manager.py	数据清理和维护

数据存储

所有数据都存储在 ~/.claude/skills/notebooklm/data/：

• library.json - 笔记本元数据
• auth_info.json - 身份验证状态
• browser_state/ - 浏览器 Cookie 和会话

**安全性：**受 .gitignore 保护，切勿提交到 git。

限制

• 不会保留会话（每个问题都会开启一个新浏览器）
• 免费 Google 账号有速率限制（每天 50 次查询）
• 需要手动上传（用户必须将文档添加到 NotebookLM）
• 浏览器开销（每个问题需要几秒钟）

其他资源

如需详细指南，请参阅 references 目录：

• references/api-reference.md - 所有脚本的完整 API 文档，包含参数、响应格式和退出代码
• references/troubleshooting.md - 常见错误和解决方法，包括身份验证问题、速率限制、浏览器崩溃和恢复流程
• references/best-practices.md - 工作流模式、提问策略、资料库组织和速率限制管理

快速参考

# Check auth
python scripts/run.py auth_manager.py status

# Add notebook
python scripts/run.py notebook_manager.py add --url URL --name NAME --description DESC --topics TOPICS

# List notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py list

# Ask question
python scripts/run.py ask_question.py --question "..."

# Cleanup
python scripts/run.py cleanup_manager.py --preserve-library