Die Oberfläche ist lokalisiert; Skill-Beschreibungen und -Dokumente werden per KI automatisch in Ihre Sprache übersetzt. Code, Befehle, Pfade und Fachbegriffe bleiben im Original, maßgeblich ist das Dokument des Autors.
Skills entdecken
Produktivität · SKILL.md

notebooklm

notebooklm

TRIGGER WHEN: 用户提到“NotebookLM”、“询问我的文档”、“查询笔记本”、“添加文档到库”或提供 NotebookLM URL 时。 利用浏览器自动化技术直接从 Google NotebookLM 获取基于源文档、带引用的回答,有效减少幻觉。

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Skill-Dokumentation

GitHub

name: notebooklm description: > TRIGGER WHEN: 用户提到“NotebookLM”、“询问我的文档”、“查询笔记本”、“添加文档到库”或提供 NotebookLM URL 时。 利用浏览器自动化技术直接从 Google NotebookLM 获取基于源文档、带引用的回答,有效减少幻觉。 version: 1.3.0 source: https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill license: MIT upstream_commit: eea5cb28ba79ab8b078a1eaa44ce9ec44f75dbf8

NotebookLM 调研助手 (NotebookLM Assistant)

本技能通过自动化操作 Google NotebookLM,实现基于您自有文档的高保真问答。

🔐 密钥配置 (Secrets)

本技能不写死任何 Google 账号、cookie 或 token 值,所有敏感信息从用户级环境配置 ~/.ethan/.env 读取。

支持的环境变量(未设置时使用默认值,不影响首次 setup 流程):

变量名用途默认值
NOTEBOOKLM_BROWSER_STATE_DIR浏览器 profile / cookie 持久化目录<skill>/data/browser_state
NOTEBOOKLM_STATE_FILE已登录会话 state.json 路径<NOTEBOOKLM_BROWSER_STATE_DIR>/state.json
NOTEBOOKLM_AUTH_INFO_FILE账号元信息(邮箱/最后登录时间)存放路径<skill>/data/auth_info.json
NOTEBOOKLM_LIBRARY_FILE本地笔记本索引缓存路径<skill>/data/library.json
NOTEBOOKLM_HEADLESS常规查询是否使用 Headless 模式(1/0)1

首次使用时,若 ~/.ethan/.env 不存在或上述变量未设置,技能会自动回落到 <skill>/data/ 默认目录,并由 auth_manager.py setup 弹出可见浏览器引导用户手动登录 Google。严禁在 SKILL.md 或脚本中硬编码任何账号、cookie、token 值。

🛡️ 核心工作流 (Workflow)

依赖通过 uv run --with 临时注入,无需维护本地 .venv:

# 一次性安装浏览器内核(仅首次需要)
uv run --with patchright==1.55.2 --with python-dotenv==1.0.0 \
  python -m patchright install chrome

1. 认证管理 (Authentication)

  • 状态检查: uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/auth_manager.py status。
  • 首次登录: 若未登录,运行 uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/auth_manager.py setup (此步骤会弹出可见浏览器,需用户手动扫码/登录)。

2. 笔记本管理 (Library)

  • 列出列表: uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/notebook_manager.py list。
  • 智能添加: 提供 URL 后,先询问笔记本内容,再使用 notebook_manager.py add 入库。

3. 提问与追问 (Ask & Follow-up)

  • 执行提问: uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/ask_question.py --question "问题" --notebook-id ID。
  • 追问铁律: 每个回答后必须分析是否存在信息差,若有则自动发起追问,直至信息完整。

💡 也可通过 scripts/run.py 包装器统一调用:uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/run.py <script>.py [args]。

避坑指南 (Gotchas)

  • Wrapper 铁律: 严禁直接运行脚本。必须通过 uv run --with patchright --with python-dotenv python scripts/<script>.py 或 scripts/run.py 包装器调用,以确保依赖隔离。
  • 可见性: 仅在 setup 认证时需要可见浏览器,常规查询建议使用 Headless 模式。
  • 额度限制: 免费账号每日约 50 次查询限制。
  • 追问机制: 回答末尾出现“Is that ALL you need?”时,Agent 必须进行补漏追问。

渐进式参考 (References)

  • API 详述: 阅读 references/api_reference.md 获取完整的脚本参数表。
  • 故障排查: 查阅 references/troubleshooting.md 解决 ModuleNotFoundError 或浏览器崩溃。
  • 进阶模式: 参考 references/usage_patterns.md 学习复杂调研工作流。
Gespeicherte Skills