用於 Claude Code 的 NotebookLM 代理技能

NotebookLM Claude Code 技能

讓 Claude Code 直接與 NotebookLM 對話，獲取僅基於您上傳文件的來源可靠答案

使用此技能，可直接從 Claude Code 查詢您的 Google NotebookLM 筆記本，獲取來自 Gemini 的來源可靠、附有引用的答案。包含瀏覽器自動化、文件庫管理、持久認證。大幅減少幻覺——答案僅來自您上傳的文件。

安裝 • 快速開始 • 為何選擇 NotebookLM • 運作原理 • MCP 替代方案

⚠️ 重要：僅限本地 Claude Code

此技能僅適用於本地 Claude Code 安裝，不適用於網頁版介面。

網頁版介面在沙盒中執行技能，無網路訪問權限，而此技能需要網路進行瀏覽器自動化。您必須在本機上使用 Claude Code。

問題

當您告訴 Claude Code「搜尋我的本地文件」時，會發生以下情況：

• 大量 token 消耗：搜尋文件意味著反覆讀取多個檔案
• 不精確的檢索：僅搜尋關鍵字，錯過文件間的上下文與關聯
• 幻覺：找不到資訊時，會編造看似合理的 API
• 手動複製貼上：不斷在 NotebookLM 瀏覽器與編輯器之間切換

解決方案

此 Claude Code 技能讓 Claude Code 直接與 NotebookLM 對話 — Google 的來源可靠知識庫，由 Gemini 2.5 驅動，提供獨家來自您上傳文件的智慧綜合答案。

您的任務 → Claude 向 NotebookLM 提問 → Gemini 綜合答案 → Claude 寫出正確程式碼

再無複製貼上的繁瑣：Claude 直接提問，並在 CLI 中直接獲取答案。透過自動追問，建立深度理解，取得具體實作細節、邊緣情況及最佳實踐。

為何選擇 NotebookLM，而非本地 RAG？

NotebookLM 優勝之處？

1. Gemini 預處理：上傳文件一次，即時獲取專家知識
2. 自然語言問答：不僅是檢索——而是真正的理解與綜合
3. 多來源關聯：在50份以上文件間連結資訊
4. 附有引用：每個答案都包含來源參考
5. 無需基礎設施：無需向量資料庫、嵌入或分塊策略

安裝

有史以來最簡易的安裝：

# 1. 建立技能目錄（若不存在）
mkdir -p ~/.claude/skills

# 2. 複製此存儲庫
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm

# 3. 即可！開啟 Claude Code 並說：
「我有什麼技能？」

首次使用此技能時，它會自動：

• 建立隔離的 Python 環境（.venv）
• 安裝所有依賴項，包括 Google Chrome
• 設定使用 Chrome（而非 Chromium）進行瀏覽器自動化，以達最佳可靠性
• 所有內容均保留在技能資料夾中

注意： 設定使用真實 Chrome 而非 Chromium，是為跨平台可靠性、一致的瀏覽器指紋，以及對 Google 服務更佳的反偵測能力

快速開始

1. 檢查您的技能

在 Claude Code 中說：

「我有什麼技能？」

Claude 將列出您可用的技能，包括 NotebookLM。

2. 與 Google 驗證（一次性）

「設定 NotebookLM 驗證」

Chrome 視窗會開啟 → 使用您的 Google 帳戶登入

3. 建立您的知識庫

前往 notebooklm.google.com → 建立筆記本 → 上傳您的文件：

• 📄 PDF、Google 文件、Markdown 檔案
• 🔗 網站、GitHub 存儲庫
• 🎥 YouTube 影片
• 📚 每個筆記本可含多種來源

分享：⚙️ 分享 → 知道連結的任何人 → 複製

4. 添加到您的文件庫

選項 A：讓 Claude 自行判斷（智慧添加）

「查詢這個筆記本的內容並加到我的文件庫：[您的連結]」

Claude 將自動查詢筆記本以獲取其內容，然後加上適當的中繼資料後加入。

選項 B：手動添加

「將這個 NotebookLM 加到我的文件庫：[您的連結]」

Claude 會詢問名稱和主題，然後儲存以供未來使用。

5. 開始研究

「我的 React 文件對 hooks 說了什麼？」

Claude 會自動選擇正確的筆記本，並直接從 NotebookLM 獲取答案。

運作原理

這是一個 Claude Code 技能 - 一個包含指令和腳本的本地資料夾，Claude Code 可在需要時使用。與 MCP 伺服器版本 不同，此版本直接在 Claude Code 中執行，無需獨立的伺服器。

與 MCP 伺服器的主要差異

架構

~/.claude/skills/notebooklm/
├── SKILL.md              # Claude 的指令
├── scripts/              # Python 自動化腳本
│   ├── ask_question.py   # 查詢 NotebookLM
│   ├── notebook_manager.py # 文件庫管理
│   └── auth_manager.py   # Google 驗證
├── .venv/                # 隔離的 Python 環境（自動建立）
└── data/                 # 本地筆記本文件庫

當您提及 NotebookLM 或傳送筆記本 URL 時，Claude：

1. 載入技能指令
2. 執行適當的 Python 腳本
3. 開啟瀏覽器，提出您的問題
4. 將答案直接回傳給您
5. 運用該知識協助您的任務

核心功能

來源可靠的回應

NotebookLM 透過僅從您上傳的文件中尋找答案，大幅減少幻覺。若資訊不可得，它會表明不確定，而非虛構內容。

直接整合

無需在瀏覽器與編輯器間複製貼上。Claude 程式化地提問與接收答案。

智慧文件庫管理

儲存 NotebookLM 連結，附上標籤和描述。Claude 自動為您的任務選擇合適的筆記本。

自動驗證

一次性 Google 登入，驗證狀態在多次會話中持久保留。

自給自足

所有內容皆在技能資料夾中執行，搭配隔離的 Python 環境。無需全域安裝。

仿人自動化

使用逼真的打字速度和互動模式，避免被偵測。

常用指令

實際範例

範例 1：維修手冊查詢

使用者詢問：「查查我的 Suzuki GSR 600 維修手冊，煞車油規格、機油規格和後輪軸扭力。」

Claude 自動執行：

• 向 NotebookLM 進行驗證
• 針對每個規格提出全面性問題
• 當被問及「這就是你全部需要知道的嗎？」時進行追問
• 提供準確規格：DOT 4 煞車油、SAE 10W-40 機油、100 N·m 後輪軸扭力

範例 2：無幻覺的建置

您：「我需要為 Gmail 垃圾郵件過濾建立一個 n8n 工作流程。使用我的 n8n 筆記本。」

Claude 的內部流程：

→ 載入 NotebookLM 技能
→ 啟用 n8n 筆記本
→ 提出全面性問題並追問
→ 綜合多次查詢的完整答案

結果：第一次就成功建立工作流程，無需除錯幻覺中的 API。

技術細節

核心技術

• Patchright：瀏覽器自動化庫（基於 Playwright）
• Python：此技能的實作語言
• 隱蔽技術：仿人打字和互動模式

注意：MCP 伺服器使用相同的 Patchright 庫，但透過 TypeScript/npm 生態系統。

相依性

• patchright==1.55.2：瀏覽器自動化
• python-dotenv==1.0.0：環境配置
• 首次使用時自動安裝於 .venv

資料儲存

所有資料皆儲存於技能目錄中的本地：

~/.claude/skills/notebooklm/data/
├── library.json       - 您的筆記本文件庫及中繼資料
├── auth_info.json     - 驗證狀態資訊
└── browser_state/     - 瀏覽器 cookies 和會話資料

重要安全注意事項：

• data/ 目錄包含敏感的驗證資料和個人筆記本
• 它會透過 .gitignore 自動排除於 git 之外
• 絕不要手動提交或分享 data/ 目錄的內容

會話模型

與 MCP 伺服器不同，此技能使用無狀態模型：

• 每個問題開啟一個新的瀏覽器
• 提出問題，獲取答案
• 添加追問提示以鼓勵 Claude 提出更多問題
• 立即關閉瀏覽器

這意味著：

• 無持續的聊天上下文
• 每個問題都是獨立的
• 但您的筆記本文件庫會持久保留
• 追問機制：每個答案都包含「這就是你全部需要知道的嗎？」以促使 Claude 提出全面的追問

對於多步驟研究，Claude 會在需要時自動提出追問。

限制

技能特定限制

• 僅限本地 Claude Code - 無法在網頁版介面中運作（沙盒限制）
• 無會話持續性 - 每個問題都是獨立的
• 無追問上下文 - 無法引用「前一個答案」

NotebookLM

• 速率限制 - 免費層級有每日查詢限制
• 手動上傳 - 您必須先將文件上傳至 NotebookLM
• 分享需求 - 筆記本必須公開分享

常見問題

為何這無法在 Claude 網頁版介面中運作？ 網頁版介面在沙盒中執行技能，無網路訪問權。瀏覽器自動化需要網路才能連接到 NotebookLM。

這與 MCP 伺服器有何不同？ 這是一個更簡單、基於 Python 的實作，直接作為 Claude 技能執行。MCP 伺服器功能更豐富，具有持久會話，並可與多種工具（Codex、Cursor 等）搭配使用。

我可以同時使用此技能和 MCP 伺服器嗎？ 可以！它們服務於不同目的。使用技能進行快速的 Claude Code 整合，使用 MCP 伺服器獲取持久會話和多工具支援。

如果 Chrome 崩潰怎麼辦？ 執行：「清除 NotebookLM 瀏覽器資料」 然後再試一次。

我的 Google 帳戶安全嗎？ Chrome 在您本機運行。您的憑證絕不會離開您的電腦。如果您擔心，可使用專用的 Google 帳戶。

故障排除

找不到技能

# 確認它在正確位置
ls ~/.claude/skills/notebooklm/
# 應顯示：SKILL.md、scripts/ 等

驗證問題

說：「重設 NotebookLM 驗證」

瀏覽器崩潰

說：「清除 NotebookLM 瀏覽器資料」

相依性問題

# 如需要，手動重新安裝
cd ~/.claude/skills/notebooklm
rm -rf .venv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 或在 Windows 上使用 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

免責聲明

此工具自動化與 NotebookLM 的瀏覽器互動，使您的工作流程更有效率。然而，幾點友善提醒：

關於瀏覽器自動化： 雖然我內建了人性化功能（逼真的打字速度、自然的延遲、滑鼠移動），以使自動化行為更自然，但我無法保證 Google 不會偵測或標記自動化使用。我建議使用專用的 Google 帳戶進行自動化，而非您的主要帳戶——就像網路爬蟲一樣：可能沒問題，但安全起見，小心為上！

關於 CLI 工具和 AI 代理： 像 Claude Code、Codex 及類似 AI 輔助工具等 CLI 工具功能強大，但它們可能犯錯。請謹慎使用並保持警覺：

• 在提交或部署前，始終審查變更
• 先在安全環境中測試
• 保留重要工作的備份
• 記住：AI 代理是助手，而非萬無一失的神諭

我為自己建立此工具，是因為厭倦了在 NotebookLM 和編輯器之間反覆複製貼上。我分享它是希望也能幫助他人，但我無法對可能發生的任何問題、資料遺失或帳戶問題負責。使用時請自行斟酌判斷。

儘管如此，若遇到問題或有疑問，歡迎在 GitHub 上提出 issue。我很樂意協助排除故障！

感謝

此技能靈感來自我自己的 NotebookLM MCP 伺服器，並提供了一個作為 Claude Code 技能的替代實作：

• 兩者皆使用 Patchright 進行瀏覽器自動化（MCP 使用 TypeScript，技能使用 Python）
• 技能版本直接在 Claude Code 中執行，無需 MCP 協定
• 無狀態設計，針對技能架構進行優化

如果您需要：

• 持久會話 → 使用 MCP 伺服器
• 多工具支援（Codex、Cursor） → 使用 MCP 伺服器
• 快速 Claude Code 整合 → 使用此技能

結論

沒有此技能：NotebookLM 在瀏覽器中 → 複製答案 → 貼上到 Claude → 複製下一個問題 → 回到瀏覽器...

使用此技能：Claude 直接研究 → 即時獲取答案 → 寫出正確程式碼

停止複製貼上的繁瑣。開始在 Claude Code 中直接獲取準確、可靠的答案。

# 30 秒內開始使用
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm
# 開啟 Claude Code：「我有什麼技能？」

作為我 NotebookLM MCP 伺服器 的 Claude Code 技能改編版本而建立

在 Claude Code 中直接進行來源可靠、基於文件的研究