NotebookLM a enfin un Skill — ce projet open source à 17,2K étoiles automatise la recherche

Vous uploadez encore les documents un par un sur le web ? notebooklm-py transforme NotebookLM en CLI : import/export par lots et intégration aux agents IA, entièrement automatisés.

NotebookLM est réellement utile : PDF, podcasts, littérature, diapositives. Mais à force d'utiliser la version web, on se heurte à une limite : tout est manuel.

Import en lot ? Un par un. Télécharger les résultats ? Clic par clic. Intégration Claude Code ou Codex ? Pas de chemin prêt. Automatiser votre recherche ? La web ne le permet pas.

C'est précisément le vide que comble notebooklm-py.

Infographie : interface web manuelle vs workflow automatisé notebooklm-py

1. Qu'est-ce que notebooklm-py ?

notebooklm-py est une API Python non officielle et couche Skill pour NotebookLM. Elle encapsule toutes les capacités en API et CLI, utilisables depuis le terminal ou des agents IA.

Le projet open source dépasse les 17 200 étoiles sur GitHub. Pour chercheurs et créateurs : fini les clics répétitifs.

Terminal montrant notebooklm-py important URLs, PDF et YouTube puis générant un podcast

2. Quatre capacités clés

Couverture complète de NotebookLM — Notebooks, Sources, Chat, Notes, Research, Sharing : chaque étape a son API et sa CLI. URL, YouTube, PDF, Google Drive et plus d'une douzaine de sources en lot.

Intégration agents IA — Claude Code Skill, Codex, AGENTS.md inclus. MCP Server pour Claude Desktop, Cursor et Windsurf.

Génération de contenu puissante — Audio Overview : 4 formats, 3 longueurs, 50+ langues. Video Overview : 3 formats, 9 styles visuels. Diapositives, infographies, quiz, flashcards, rapports, mind maps et tableaux.

Ce que le web n'a pas — Téléchargement groupé, export quiz/flashcards en JSON/Markdown/HTML, mind maps en JSON, révision de diapositives en langage naturel, profils multi-comptes Google.

3. Exemple concret : une commande pour recherche + podcast

Comparez LangChain, AutoGen et CrewAI avec trois docs officielles, deux PDF de blogs techniques et une vidéo YouTube. Pas le temps de tout lire ? Générez un podcast.

Une commande dans le terminal :

• Étape 1 : Créer le notebook et importer 6 sources (3 URL, 2 PDF, 1 YouTube)
• Étape 2 : Analyser les sources et extraire les points clés
• Étape 3 : Comparaison citée — LangChain chaîne, AutoGen multi-agents, CrewAI orchestre
• Étape 4 : Podcast de dix minutes prêt à écouter

Lecteur podcast IA avec pochette, forme d'onde et contrôles

4. Installation en 2 minutes

CLI et agents : uv tool. API Python : uv add. Intégration agent : skill install :

uv tool install notebooklm-py[browser]
notebooklm login
otebooklm auth check --test --json

Dépôt : github.com/teng-lin/notebooklm-py

En bref

NotebookLM est déjà puissant, mais le web manuel freine son potentiel. notebooklm-py comble le dernier trou : lots, agents et automatisation de la recherche.

Trop de sources, organisation lente, trop de clics — deux minutes d'installation valent le coup.

Commencer : github.com/teng-lin/notebooklm-py