NotebookLM ile Oluştur
Teknoloji

NotebookLM'in sonunda bir Skill'i var — 17,2K yıldızlı açık kaynak araştırma otomasyonu

Yazar: NotebookLM.link Editör

notebooklm-py, NotebookLM'i CLI ve Python API'ye dönüştürür: toplu içe/dışa aktarma, Claude Code Skill ve MCP Server entegrasyonu, araştırma iş akışlarının tam otomasyonu.

Hâlâ web arayüzünde belgeleri tek tek mi yüklüyorsunuz? notebooklm-py, NotebookLM'i CLI'ye dönüştürür: toplu içe/dışa aktarma ve AI Agent entegrasyonu, tamamen otomatik.

NotebookLM gerçekten işe yarıyor: PDF, podcast, literatür, slayt. Ama web sürümü yalnızca manuel — zamanla can sıkıcı bir gerçek.

Toplu içe aktarma? Tek tek. Sonuçları indirme? Tık tık. Claude Code veya Codex'e entegre etme? Hazır yol yok. Araştırmayı otomatikleştirme? Web desteklemiyor.

Bu boşluğu notebooklm-py dolduruyor.

Infografik: manuel NotebookLM web arayüzü vs notebooklm-py CLI otomasyonu
Web: tık tık. CLI: tüm pipeline için tek komut

1. notebooklm-py nedir?

notebooklm-py, NotebookLM için resmi olmayan bir Python API ve Skill katmanıdır. Tüm yetenekleri API ve CLI'ye sarar; terminalden veya AI Agent'lardan çağrılabilir.

GitHub'daki açık kaynak proje 17.200+ yıldız aldı. Araştırmacılar ve içerik üreticileri için dosya dosya tıklamaya son.

notebooklm-py'nin URL, PDF ve YouTube içe aktarıp podcast ürettiği terminal ekranı
Tek komut: içe aktar, analiz et, podcast üret

2. Dört temel yetenek

Tam NotebookLM kapsamı — Notebooks, Sources, Chat, Notes, Research, Sharing: her aşamada API ve CLI. URL, YouTube, PDF, Google Drive ve daha fazlası toplu işlenir.

AI Agent entegrasyonu — Claude Code Skill, Codex, AGENTS.md dahil. MCP Server ile Claude Desktop, Cursor ve Windsurf'ten doğrudan çağrı.

Güçlü içerik üretimi — Audio Overview: 4 format, 3 uzunluk, 50+ dil. Video Overview: 3 format, 9 görsel stil. Slayt, infografik, quiz, flashcard, rapor, zihin haritası ve veri tablosu.

Web'de olmayanlar — Artefakt toplu indirme, quiz/flashcard JSON/Markdown/HTML dışa aktarma, mind map JSON, doğal dilde slayt düzeltme, çoklu Google hesap profilleri.

3. Gerçek örnek: tek komutla araştırma + podcast

LangChain, AutoGen ve CrewAI'yi üç resmi doküman, iki teknik blog PDF'i ve bir YouTube videosuyla karşılaştırın. Okumaya vakit yoksa podcast üretin.

Terminalde tek komut:

  • Adım 1: Notebook oluştur ve 6 kaynağı içe aktar (3 URL, 2 PDF, 1 YouTube)
  • Adım 2: Kaynakları analiz et ve ana noktaları çıkar
  • Adım 3: Atıflı karşılaştırma — LangChain zincirleme, AutoGen çoklu ajan, CrewAI görev orkestrasyonu
  • Adım 4: On dakikalık podcast dinlemeye hazır
Kapak, dalga formu ve kontrolleri olan AI podcast oynatıcı
Otomatik podcast: kapak, dalga ve oynatma hazır

4. 2 dakikada kurulum

CLI ve agentler: uv tool. Python API: uv add. Agent entegrasyonu: skill install:

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

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

Sonuç

NotebookLM zaten güçlü, ama manuel web potansiyeli sınırlıyor. notebooklm-py son parçayı tamamlıyor: toplu işlem, agentler, araştırma otomasyonu.

Çok fazla kaynak, yavaş düzenleme, çok fazla tık — iki dakikalık kurulum denemeye değer.

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