NotebookLM Agent Skill：Claude Code 自然语言操控 Google 知识管理

一、新闻概述

1. 标题

写了一个完整封装 NotebookLM 功能的 Agent Skill

2. 发布时间

2026 年 1 月 16 日

3. 来源

微信公众号「字节笔记本」

二、核心内容

1. 事件摘要

A. 主要内容

开发者发布了一款 Claude Agent Skill，将 Google NotebookLM 的完整功能封装为可通过自然语言操控的自动化工具。

B. 核心亮点

• 无需代码，用自然语言操作 NotebookLM
• 支持笔记本管理、来源添加、AI 对话、内容生成
• 可生成播客、视频、测验、抽认卡等多种内容
• 集成自动化研究工作流程

2. 关键信息

A. 涉及产品

• Google NotebookLM：Google 家的 AI 知识管理工具
• Claude Agent Skill：Claude Code 的技能扩展机制

B. 核心功能

• 笔记本创建、列表、选择、删除
• 来源添加（URL、PDF、文本、Google Drive）
• AI 对话查询
• 内容生成（测验、闪卡、音频播客、视频）
• 内容下载

C. 技术基础

基于国外开源项目的 Python 封装接口，二次开发为 Claude Agent Skill。

3. 背景介绍

A. NotebookLM 特性

Google NotebookLM 是目前领先的 AI 知识管理工具，集成 Google 先进模型，提供：

• 免费的 PPT 演示文稿生成
• 语音播客系统
• DeepResearch 深度研究功能
• 思维导图功能

B. 痛点分析

NotebookLM 没有提供官方 API，用户需要在网页上完成各类重复操作，效率较低。

三、详细报道

1. 主要功能

A. 笔记本管理

notebooklm create "新笔记本"  # 创建笔记本
notebooklm list               # 列出所有笔记本
notebooklm use <notebook_id>  # 选择笔记本
notebooklm delete <notebook_id>  # 删除笔记本

B. 来源管理

notebooklm source add "https://example.com"  # 添加 URL
notebooklm source add ./document.pdf        # 添加文件
notebooklm source add-text "文本内容"       # 添加文本

C. AI 对话

notebooklm ask "总结主要内容"

D. 内容生成

notebooklm generate quiz --wait        # 生成测验
notebooklm generate flashcards --wait  # 生成抽认卡
notebooklm generate audio --wait       # 生成播客（3-5分钟）
notebooklm generate video --wait       # 生成视频（5-10分钟）

E. 内容下载

notebooklm download quiz ./output.md
notebooklm download audio ./podcast.mp3

2. 系统架构

graph LR
    A[用户自然语言输入] --> B[Claude Agent Skill]
    B --> C[NotebookLM Python 封装]
    C --> D[Google NotebookLM API]
    D --> E[笔记本管理]
    D --> F[来源管理]
    D --> G[AI 对话]
    D --> H[内容生成]
    H --> I[播客]
    H --> J[视频]
    H --> K[测验]
    H --> L[抽认卡]

3. 使用流程

A. 环境准备

1. 将 notebooklm-skill 目录放到项目文件夹
2. 运行 notebooklm login 进行 Google 账号认证
3. 自动打开浏览器完成登录

B. 环境检查

在 Claude Code 中运行空命令，Skill 会自动检查系统环境，未认证则进入认证流程，完成后展示功能列表。

C. 自然语言操作

无需编写代码，直接使用自然语言描述需求，Skill 自动解析并执行相应操作。

四、技术细节

1. 技术实现

基于 Python 封装的 NotebookLM 操作接口，将复杂的工作流固化为自动化流水线。每个功能从环境配置到执行都预先配置完成。

2. 核心能力

• 批量导入来源（URL、PDF、YouTube、Google Drive）
• 运行网络研究查询
• 编程方式提取洞察
• 资料素材二创（音频概述、视频、测验等）

3. 集成优势

可将 NotebookLM 集成到 Claude Code 或其他 LLM 代理中，形成庞大的数据库后台，借助研究自动化能力提升工作效率。

五、影响分析

1. 用户影响

A. 现有用户

大幅降低 NotebookLM 使用门槛，无需手动操作即可完成复杂任务。

B. 潜在用户

吸引更多用户尝试 NotebookLM，特别是习惯使用 Claude Code 的开发者。

2. 技术趋势

A. AI 代理集成

此类 Skill 展示了 AI 代理工具集成的趋势，将多个 AI 工具串联形成更强大的工作流。

B. 自然语言交互

自然语言操控复杂工具成为趋势，降低了技术工具的使用门槛。

六、相关链接

1. 技能下载

https://link.bytenote.net/note

2. 相关项目

NotebookLM Automation（Python 封装基础项目）

参考资料

1. 写了一个完整封装NotebookLM 功能的Agent Skill