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⚠️ 重要：僅限本地 Claude Code

此技能僅適用於本地安裝的 Claude Code，不適用於網頁界面。

網頁界面中的技能運行在沒有網絡訪問權限的沙盒環境中，而此技能需要網絡訪問權限來進行瀏覽器自動化。因此，您必須在本地機器上使用 Claude Code。

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問題所在

當您指示 Claude Code「搜索我的本地文檔」時，會發生以下情況：

• 大量消耗 token：搜索文檔意味著要反覆讀取多個文件
• 檢索不準確：只搜尋關鍵字，無法捕捉文檔之間的上下文和聯繫
• 產生幻覺：當找不到內容時，它會編造看似合理的 API
• 手動複製貼上：不斷在 NotebookLM 瀏覽器和編輯器之間切換

解決方案

此 Claude Code 技能讓 Claude Code 直接與 NotebookLM 交談——這是 Google 基於 Gemini 2.5 打造的 有來源依據的知識庫，能夠根據您上傳的文檔提供智能且綜合性的答案。

您的任務 → Claude 向 NotebookLM 提問 → Gemini 綜合答案 → Claude 寫出正確代碼

不再需要反覆複製貼上：Claude 可以直接提問並在 CLI 中立即獲得答案。它會通過自動追蹤問題，深入理解具體實現細節、邊際情況及最佳實踐。

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為什麼選擇 NotebookLM，而非本地 RAG？

方法	Token 成本	準備時間	幻覺	答案質量
將文檔輸入 Claude	🔴 非常高（多次讀取文件）	即時	是——會填補空白	檢索結果不穩定
網絡搜索	🟡 中等	即時	高——來源不可靠	時好時壞
本地 RAG	🟡 中高	數小時（嵌入、分塊處理）	中等——存在檢索漏洞	取決於設置
NotebookLM 技能	🟢 最低	5 分鐘	極低——僅基於來源	專家級綜合

什麼讓 NotebookLM 更優越？

1. 由 Gemini 預先處理：上傳一次文檔，即可獲得即時的專家知識
2. 自然語言問答：不僅是簡單的檢索，更是真正的理解和綜合
3. 多來源關聯：能夠連接 50 多份文檔中的信息
4. 有引文支持：每個答案都包含來源參考
5. 無需基礎設施：不需要向量數據庫、嵌入或分塊策略

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安裝

史上最簡單的安裝方式：

# 1. 創建技能目錄（如果尚不存在）
mkdir -p ~/.claude/skills

# 2. 克隆此倉庫
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm

# 3. 完成！打開 Claude Code 並說：
「我有哪些技能？」

首次使用該技能時，它會自動：

• 創建一個隔離的 Python 環境（.venv）
• 安裝所有依賴項，包括 Google Chrome
• 使用 Chrome（而非 Chromium）設置瀏覽器自動化，以確保最高可靠性
• 所有內容都保留在技能文件夾內

注意：安裝過程中使用的是真實的 Chrome 而不是 Chromium，這樣可以確保跨平台的可靠性、一致的瀏覽器指紋，並更好地避免被 Google 服務檢測到。

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快速入門

1. 檢查您的技能

在 Claude Code 中說：

「我有哪些技能？」

Claude 會列出您可用的技能，其中包括 NotebookLM。

2. 與 Google 進行一次性認證

「設置 NotebookLM 認證」

Chrome 窗口會打開→使用您的 Google 帳戶登錄

3. 創建您的知識庫

前往 notebooklm.google.com → 創建筆記本 → 上傳您的文檔：

• 📄 PDF、Google 文檔、Markdown 文件
• 🔗 網站、GitHub 倉庫
• 🎥 YouTube 视频
• 📚 每個筆記本可以包含多個來源

分享：⚙️ 分享 → 任何擁有鏈接的人 → 複製

4. 添加到您的圖書館

選項 A：讓 Claude 自動判斷（智能添加）

「查詢這個筆記本的內容，並將其添加到我的圖書館：[您的鏈接]」

Claude 會自動查詢筆記本內容，然後添加帶有適當元數據的資料。

選項 B：手動添加

「將這個 NotebookLM 添加到我的圖書館：[您的鏈接]」

Claude 會詢問名稱和主題，然後保存以便未來使用。

5. 開始研究

「我的 React 文檔關於 hook 有什麼說法？」

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

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工作原理

這是一種 Claude Code 技能——一個包含指令和腳本的本地文件夾，Claude Code 在需要時可以使用。與 MCP 服務器版本 不同，此技能直接在 Claude Code 中運行，無需單獨的服務器。

與 MCP 服務器的主要區別

功能	此技能	MCP 服務器
協議	Claude Skills	Model Context Protocol
安裝	克隆到 ~/.claude/skills	claude mcp add ...
會話	每次提問都開啟新的瀏覽器	持久化聊天會話
兼容性	僅限 Claude Code（本地）	Claude Code、Codex、Cursor 等
語言	Python	TypeScript
分發	Git 克隆	npm 包

架构

~/.claude/skills/notebooklm/
├── SKILL.md              # Claude 的使用说明
├── scripts/              # Python 自动化脚本
│   ├── ask_question.py   # 向 NotebookLM 发送查询
│   ├── notebook_manager.py # 笔记本库管理
│   └── auth_manager.py   # Google 身份验证
├── .venv/                # 隔离的 Python 环境（自动创建）
└── data/                 # 本地笔记本库

当你提到 NotebookLM 或发送一个笔记本 URL 时，Claude 会：

1. 加载技能说明
2. 运行相应的 Python 脚本
3. 打开浏览器，提出你的问题
4. 直接将答案返回给你
5. 利用这些知识来帮助你完成任务

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核心功能

基于源文档的回答

NotebookLM 通过仅从你上传的文档中获取信息来显著减少幻觉。如果信息不可用，它会表明不确定性，而不是凭空捏造内容。

直接集成

无需在浏览器和编辑器之间复制粘贴。Claude 以编程方式提问并接收答案。

智能库管理

保存带有标签和描述的 NotebookLM 链接。Claude 会自动为你的任务选择合适的笔记本。

自动身份验证

只需一次 Google 登录，身份验证将在会话间保持有效。

自包含

所有操作都在技能文件夹内进行，使用隔离的 Python 环境。无需全局安装。

拟人化自动化

采用逼真的打字速度和交互模式，避免被检测到。

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常用命令

你说什么	会发生什么
"设置 NotebookLM 身份验证"	打开 Chrome 进行 Google 登录
"将 [链接] 添加到我的 NotebookLM 库"	保存带有元数据的笔记本
"显示我的 NotebookLM 笔记本"	列出所有已保存的笔记本
"询问我的 API 文档关于 [主题]"	查询相关笔记本
"使用 React 笔记本"	设置当前活动笔记本
"清除 NotebookLM 数据"	重新开始（保留库）

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实际案例

案例 1：维修手册查询

用户提问：“请查看我的 Suzuki GSR 600 维修手册，了解刹车油类型、发动机机油规格以及后轴扭矩。”

Claude 自动执行：

• 使用 NotebookLM 进行身份验证
• 就每个规格提出全面的问题
• 在提示“您是否还有其他需要了解的内容？”时继续追问
• 提供准确的规格：DOT 4 刹车油、SAE 10W-40 机油、100 N·m 后轴扭矩

案例 2：无幻觉构建

你：“我需要为 Gmail 垃圾邮件过滤构建一个 n8n 工作流，请使用我的 n8n 笔记本。”

Claude 的内部流程：

→ 加载 NotebookLM 技能
→ 激活 n8n 笔记本
→ 提出全面的问题并跟进
→ 通过多次查询综合出完整答案

结果：第一次尝试就成功构建了可用的工作流，没有调试因幻觉产生的 API。

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技术细节

核心技术

• Patchright：浏览器自动化库（基于 Playwright）
• Python：此技能的实现语言
• 隐蔽技术：拟人化的打字和交互模式

注意：MCP 服务器使用相同的 Patchright 库，但通过 TypeScript/npm 生态系统实现。

依赖项

• patchright==1.55.2：浏览器自动化
• python-dotenv==1.0.0：环境配置
• 第一次使用时会自动安装在 .venv 中

数据存储

所有数据都存储在技能目录的本地：

~/.claude/skills/notebooklm/data/
├── library.json       - 你的笔记本库及元数据
├── auth_info.json     - 身份验证状态信息
└── browser_state/     - 浏览器 Cookie 和会话数据

重要安全提示：

• data/ 目录包含敏感的身份验证数据和个人笔记本
• 它会通过 .gitignore 自动排除在 Git 外
• 切勿手动提交或分享 data/ 目录的内容

会话模型

与 MCP 服务器不同，此技能采用 无状态模型：

• 每个问题都会打开一个新的浏览器
• 提出问题，获取答案
• 添加后续提示，鼓励 Claude 提出更多问题
• 立即关闭浏览器

这意味着：

• 没有持久的聊天上下文
• 每个问题都是独立的
• 但你的笔记本库会一直存在
• 后续机制：每个回答都会包含“您是否还有其他需要了解的内容？”以促使 Claude 提出全面的后续问题

对于多步骤研究，Claude 会在需要时自动提出后续问题。

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限制

技能特定

• 仅限本地 Claude Code - 不适用于 Web UI（沙盒限制）
• 无会话持久性 - 每个问题都是独立的
• 无上下文延续 - 无法引用“上一个答案”

NotebookLM

• 速率限制 - 免费层级有每日查询限制
• 手动上传 - 必须先将文档上传到 NotebookLM
• 共享要求 - 笔记本必须公开共享

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常见问题解答

为什么这个技能不能在 Claude Web UI 中运行？ Web UI 以沙盒模式运行技能，没有网络访问权限。浏览器自动化需要网络访问才能连接到 NotebookLM。

这与 MCP 服务器有何不同？ 这是一个更简单的基于 Python 的实现，直接作为 Claude 技能运行。而 MCP 服务器功能更丰富，支持持久会话，并可与多种工具（如 Codex、Cursor 等）配合使用。

我可以同时使用这个技能和 MCP 服务器吗？ 可以！它们服务于不同的目的。使用该技能进行快速的 Claude Code 集成，使用 MCP 服务器进行持久会话和多工具支持。

如果 Chrome 崩溃了怎么办？ 输入：“清除 NotebookLM 浏览器数据”，然后重试。

我的 Google 账户安全吗？ Chrome 在你的本地机器上运行。你的凭据永远不会离开你的电脑。如果你担心，可以使用专门的 Google 账户。

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故障排除

技能未找到

# 确保它位于正确位置
ls ~/.claude/skills/notebooklm/
# 应显示：SKILL.md、scripts/ 等

身份验证问题

输入：“重置 NotebookLM 身份验证”

浏览器崩溃

输入：“清除 NotebookLM 浏览器数据”

依赖项问题

# 如有必要，手动重新安装
cd ~/.claude/skills/notebooklm
rm -rf .venv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 或 Windows 上的 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

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免责声明

本工具可自动操作浏览器与 NotebookLM 的交互，以提升您的工作效率。不过，请注意以下几点：

关于浏览器自动化： 尽管我已加入拟人化功能（如逼真的打字速度、自然的延迟和鼠标移动），使自动化行为更接近真人操作，但我无法保证 Google 不会检测或标记此类自动化使用。建议您使用一个专门用于自动化的 Google 账号，而非您的主要账号——这就像网络爬虫一样：理论上没问题，但谨慎为好！

关于命令行工具和 AI 助手： 像 Claude Code、Codex 等类似的 AI 助手功能强大，但也可能出错。请务必谨慎使用：

• 在提交或部署前，始终仔细检查更改内容。
• 先在安全环境中进行测试。
• 保留重要工作的备份。
• 请记住：AI 助手只是辅助工具，而非万无一失的预言家。

我开发这款工具是为了满足自己的需求，因为我厌倦了在 NotebookLM 和编辑器之间反复复制粘贴的操作。现在将其分享出来，希望能帮助到更多人，但我无法对可能出现的问题、数据丢失或账号问题承担责任。请根据自身判断谨慎使用。

如果您遇到任何问题或有疑问，欢迎随时在 GitHub 上提交 Issue，我将很乐意协助您排查！

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致谢

本技能灵感来源于我的 NotebookLM MCP 服务器，并作为 Claude Code 技能提供了一种替代实现方案：

• 两者都使用 Patchright 进行浏览器自动化（MCP 使用 TypeScript，技能则采用 Python）。
• 技能版本直接在 Claude Code 中运行，无需依赖 MCP 协议。
• 无状态设计专为技能架构优化。

如果您需要：

• 持久会话 → 请使用 MCP 服务器。
• 多工具支持（如 Codex、Cursor）→ 请使用 MCP 服务器。
• 快速集成 Claude Code → 请使用本技能。

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总结

没有此技能时：在浏览器中使用 NotebookLM → 复制答案 → 粘贴到 Claude → 复制下一道题 → 再回到浏览器……

有了此技能时：Claude 直接进行研究 → 立即获取答案 → 编写正确代码。

停止这种繁琐的复制粘贴流程吧！开始在 Claude Code 中直接获得准确、基于源码的答案。

# 30 秒内即可上手
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm
# 打开 Claude Code：“我的技能有哪些？”

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NotebookLM Claude Code Skill 快速上手指南

本指南帮助中国开发者在本地 Claude Code 环境中集成 Google NotebookLM，实现基于上传文档的精准问答，大幅减少大模型幻觉。

环境准备

在使用本工具前，请确保满足以下系统要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows
• 运行环境：必须安装 本地版 Claude Code (CLI 版本)。
  • ⚠️ 注意：本工具不支持 Claude 网页版 UI，因为网页版沙箱限制网络访问，无法执行浏览器自动化操作。
• 浏览器依赖：首次运行时会自动下载并配置 Google Chrome（非 Chromium），以确保与 Google 服务的最佳兼容性和反检测能力。
• Python 环境：工具会自动在技能目录内创建独立的虚拟环境 (.venv)，无需全局安装 Python 包。

安装步骤

安装过程非常简单，只需将仓库克隆到 Claude Skills 目录即可。

1. 创建技能目录（如果不存在）：

   mkdir -p ~/.claude/skills
   

2. 克隆仓库：

   cd ~/.claude/skills
   git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm
   

3. 验证安装： 打开终端启动 claude，输入以下命令确认技能已加载：

   What are my skills?
   

   列表中应包含 notebooklm。

提示：首次使用该技能时，它会自动初始化隔离的 Python 环境并安装 patchright 等依赖，请耐心等待完成。

基本使用

1. 身份认证（仅需一次）

在 Claude Code 对话框中输入：

Set up NotebookLM authentication

系统将自动弹出 Chrome 浏览器窗口，请使用您的 Google 账号登录并完成验证。认证信息会本地持久化保存。

2. 创建知识库

1. 访问 notebooklm.google.com。
2. 新建一个 Notebook，上传您的文档（支持 PDF、Markdown、GitHub 链接、YouTube 视频等）。
3. 点击 ⚙️ Share (分享) → 选择 Anyone with link (任何拥有链接的人) → 复制链接。

3. 添加笔记本到库

回到 Claude Code，使用以下命令将刚才创建的笔记本添加到本地库中（支持智能识别内容）：

Query this notebook about its content and add it to my library: [在此处粘贴你的笔记本链接]

Claude 会自动分析笔记本内容并保存元数据，方便后续调用。

4. 开始基于文档的问答

现在可以直接针对文档内容进行提问，例如：

What does my React docs say about hooks?

或者指定特定主题：

Ask my API docs about [具体主题]

工作流程说明： 当您提问时，Claude 会自动调用后台脚本 → 打开浏览器向 NotebookLM 提问 → 获取带引用的精准答案 → 直接在终端向您汇报。无需手动切换浏览器复制粘贴。