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NotebookLM 终于有 Skill 了！这个 17.2K 星的开源项目，让研究自动化成为现实

作者: NotebookLM.link 编辑部

notebooklm-py 把 NotebookLM 变成命令行工具和 Python API：批量导入导出、接入 Claude Code Skill 与 MCP Server、自动化研究流程——不用再在网页版一个个点击上传下载。

还在网页版手动上传文档、逐个点击下载？notebooklm-py 把 NotebookLM 变成了命令行工具，批量导入、批量导出、接入 AI Agent，全部自动化搞定。

NotebookLM 很好用，这是事实。它能读 PDF、生成播客、整理文献、做 PPT——在「基于资料的 AI 问答」这个方向上，Google 做得确实不错。但用久了你会发现一个尴尬的现实：网页版只能手动操作。

想批量导入文档？只能一个个上传。想批量下载结果？只能逐个点击。想集成到 Claude Code、Codex 里？没有现成的办法。想要为自己的研究流程增加一些自动化功能？网页版不支持。

直到发现了 notebooklm-py，这块拼图才算补齐。

信息图对比 NotebookLM 网页版手动操作与 notebooklm-py 命令行自动化工作流
左侧逐个点击，右侧一条命令搞定全流程

一、notebooklm-py 是什么？

notebooklm-py 是 NotebookLM 的非官方 Python API 和 Skill 方案。简单说，它把 NotebookLM 的全部能力封装成了 Python API 和命令行工具，让你可以在终端里操作 NotebookLM，也可以把它集成到 Claude Code、Codex 等 AI Agent 中调用。

目前这个开源项目在 GitHub 上已经收获了 17200+ 颗星。对研究人员和内容创作者来说，这意味着：不用再一个一个点鼠标了。

终端命令行截图展示 notebooklm-py 自动导入 URL、PDF、YouTube 等多个来源并生成播客
一条命令：导入来源、分析内容、生成播客

二、它能做什么？四个核心能力

1. 完整覆盖 NotebookLM 全部功能 — Notebooks、Sources、Chat、Notes、Research、Sharing 等各个阶段，每个阶段都对应着 Python API 和 CLI 命令。支持 URL、YouTube、PDF、Google Drive 等十多种来源导入，并且可以批量处理——不需要一个一个手动上传。

2. AI Agent 工具集成 — 包含 Claude Code Skill、Codex、AGENTS.md 等文件，一键安装后就可以让 AI Agent 调用。还支持 MCP Server，可以让 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等工具直接调用 NotebookLM。

3. 强大的内容生成能力 — Audio Overview 支持 4 种格式、3 种长度、50+ 语言，可以生成播客、对话、辩论、批判四种风格的音频。Video Overview 有 3 种格式、9 种视觉风格。Slide Deck、Infographic、Quiz、Flashcards、Report、Mind Map、Data Table 都可以一键生成。

4. 网页版没有的功能 — 批量下载所有产物，不需要一个个点击；Quiz 和 Flashcards 可以导出为 JSON、Markdown、HTML 等格式；Mind Map 可以导出为 JSON 结构，便于可视化工具使用；Slide revision 可以用自然语言修改单页幻灯片。还可以切换不同的谷歌账号，支持多账号 profiles。

三、真实案例：一条命令搞定研究 + 播客

举个例子。假设你需要调研五个 AI Agent 框架（LangChain、AutoGen、CrewAI）的差异，手上有三篇官网文档、两个技术博客 PDF、一个 YouTube 对比视频。你不想一个个读文档，希望有一个播客可以边听边学。

在终端中输入一条命令，notebooklm-py 会自动完成全部工作：

  • 第一步：自动创建 notebook，把六个来源（三个 URL、两个 PDF、一个 YouTube 链接）全部导入
  • 第二步：NotebookLM 自动分析这些源内容，提取主要信息点，归纳各框架的优缺点
  • 第三步：生成带引证的比较结果——LangChain 擅长链式调用，AutoGen 更倾向于多 Agent 协作，CrewAI 更适合任务编排
  • 第四步：生成一个十分钟的播客，直接开听
AI 播客播放器界面效果图，展示播客封面、音频波形、播放进度和节目信息，现代深色主题
自动生成的播客成品：封面、波形、播放控件一应俱全

四、怎么安装？2 分钟搞定

安装非常简单。CLI 用户和 AI Agents 用 uv tool 安装，Python API 用户直接用 uv add，Agent 集成用 skill install：

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

项目地址：github.com/teng-lin/notebooklm-py

写在最后

NotebookLM 本身已经足够强大，但网页版的手动操作限制了它的潜力。notebooklm-py 补上了最后一块拼图——批量导入、批量导出、接入 AI Agent、自动化研究流程。

如果你平时工作里最常见的痛点是资料太多、整理太慢、手动操作太烦——notebooklm-py 值得你花 2 分钟装一次试试。

立即开始： github.com/teng-lin/notebooklm-py

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