notebooklm-py: как отдать NotebookLM в руки агента
NotebookLM, теперь Gemini Notebook, хорошо читает большие подборки документов и отвечает со ссылками, но в веб-интерфейсе всё делается руками. notebooklm-py — неофициальная Python-библиотека и CLI, а скилл учит агента работать с ней через --json и явные ID: создать блокнот, загрузить источники, дождаться готовности, задать вопрос и скачать результат.
Загружает источники пачкой: ссылки, YouTube, PDF, Word, EPUB, аудио, видео, картинки, Google Drive и вставленный текст.
Запускает веб-исследование и поиск по Google Drive в режимах fast и deep с автоматическим импортом найденного в блокнот.
Генерирует аудио- и видеообзоры, слайды, инфографику, тесты, карточки, отчёты, таблицы данных и карты связей.
Скачивает результаты в MP3, MP4, PDF, PNG, CSV, JSON и Markdown, в том числе пакетно, чего в веб-интерфейсе нет.
В SKILL.md прописано, что требует вашего согласия: удаление, смена языка аккаунта, долгая генерация и запись файлов.
Когда пригодится
Нужно разобрать три десятка документов, не тратя токены агента на чтение каждого: анализ делает Gemini.
Из одной подборки источников надо сделать подкаст, презентацию и набор карточек для повторения.
Агенту нужна база знаний по внутренней документации, из которой он отвечает со ссылками на источник.
Попросите агента
Создай блокнот «Обзор рынка», добавь эти пять ссылок и дождись, пока все источники будут готовы
Сделай по блокноту аудиообзор в формате debate и скачай его в папку ./audio
Выгрузи карточки и тест из этого блокнота в JSON, чтобы импортировать их в Anki
Вопросы
Как установить скилл notebooklm?
Командой npx skills add teng-lin/notebooklm-py@notebooklm. Самой библиотеке нужен Python 3.10 или новее: pip install "notebooklm-py[browser]", затем notebooklm login и проверка notebooklm auth check --test --json.
Работает ли notebooklm-py в Codex?
Да. В README названы Claude Code, Codex и OpenClaw, для Codex в репозитории лежит отдельный AGENTS.md. Есть и MCP-сервер для клиентов вроде Claude Desktop.
Это официальный API Google?
Нет. Проект не связан с Google и использует внутренние эндпоинты сервиса, поэтому авторы рекомендуют его для прототипов, исследований и личных задач.
