NotebookLM heeft eindelijk een Skill — 17,2K sterren open source voor onderzoeksautomatisering
notebooklm-py maakt van NotebookLM een CLI en Python-API: batch import/export, Claude Code Skill- en MCP Server-integratie, en volledige automatisering van onderzoeksworkflows.
Upload je nog steeds documenten één voor één en download met klikken in de web-UI? notebooklm-py maakt van NotebookLM een CLI: batch import/export en AI Agent-integratie, volledig geautomatiseerd.
NotebookLM is echt nuttig: PDF's, podcasts, literatuur, slides. Maar de webversie blijft handmatig — dat wordt al snel vervelend.
Batch importeren? Eén voor één. Resultaten downloaden? Klik voor klik. Integreren in Claude Code of Codex? Geen kant-en-klaar pad. Onderzoek automatiseren? De web-UI kan het niet.
Daar vult notebooklm-py het gat.
1. Wat is notebooklm-py?
notebooklm-py is een onofficiële Python API en Skill-laag voor NotebookLM. Alle mogelijkheden als API en CLI — vanuit de terminal of AI Agents.
Het open-sourceproject heeft meer dan 17.200 sterren op GitHub. Voor onderzoekers en makers: geen bestand-voor-bestand klikken meer.
2. Vier kernmogelijkheden
Volledige NotebookLM-dekking — Notebooks, Sources, Chat, Notes, Research, Sharing: elke fase met API en CLI. URL, YouTube, PDF, Google Drive en meer dan een dozijn brontypen in batch.
AI Agent-integratie — Claude Code Skill, Codex, AGENTS.md inbegrepen. MCP Server voor Claude Desktop, Cursor en Windsurf.
Sterke contentgeneratie — Audio Overview: 4 formaten, 3 lengtes, 50+ talen. Video Overview: 3 formaten, 9 visuele stijlen. Slides, infographics, quiz, flashcards, rapporten, mindmaps en datatabellen.
Wat de web-UI mist — Batch download van artefacten, quiz/flashcards exporteren naar JSON/Markdown/HTML, mindmaps als JSON, dia's reviseren in natuurlijke taal, multi-account Google-profielen.
3. Praktijkvoorbeeld: één commando voor onderzoek + podcast
Vergelijk LangChain, AutoGen en CrewAI met drie officiële docs, twee tech-blog-PDF's en een YouTube-video. Geen tijd om alles te lezen? Genereer een podcast.
Eén commando in de terminal:
- Stap 1: Notebook aanmaken en 6 bronnen importeren (3 URL's, 2 PDF's, 1 YouTube)
- Stap 2: Bronnen analyseren en kernpunten extraheren
- Stap 3: Vergelijking met citaten — LangChain chaint, AutoGen multi-agent, CrewAI orkestreert
- Stap 4: Tienminuten-podcast klaar om te luisteren
4. Installatie in 2 minuten
CLI en agents: uv tool. Python API: uv add. Agent-integratie: skill install:
uv tool install notebooklm-py[browser] notebooklm login otebooklm auth check --test --json
Repository: github.com/teng-lin/notebooklm-py
Kortom
NotebookLM is al krachtig, maar handmatige web-workflows beperken het potentieel. notebooklm-py vult het laatste gat: batch, agents en onderzoeksautomatisering.
Te veel bronnen, trage organisatie, te veel klikken — twee minuten installeren is het waard.
Starten: github.com/teng-lin/notebooklm-py