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NotebookLM 終於有 Skill 了！這個 17.2K 星的開源專案，讓研究自動化成為現實

作者: NotebookLM.link 編輯部

notebooklm-py 把 NotebookLM 變成命令列工具與 Python API：批次匯入匯出、接入 Claude Code Skill 與 MCP Server、自動化研究流程——不用再在網頁版一個個點選上傳下載。

還在網頁版手动上傳檔案、逐個點選下載？notebooklm-py 把 NotebookLM 变成了命令行工具，批量匯入、批量匯出、接入 AI Agent，全部自動化搞定。

NotebookLM 很好用，這是事實。它能讀 PDF、生成播客、整理文獻、做 PPT——在「基於資料的 AI 問答」這個方向上，Google 做得确實不错。但用久了你會發現一個尴尬的現實：網頁版只能手动操作。

想批量匯入檔案？只能一個個上傳。想批量下載結果？只能逐個點選。想集成到 Claude Code、Codex 里？没有現成的辦法。想要為自己的研究流程增加一些自動化功能？網頁版不支援。

直到發現了 notebooklm-py，這块拼圖才算補齊。

資訊圖對比 NotebookLM 網頁版手动操作與 notebooklm-py 命令行自動化工作流
左侧逐個點選，右侧一條命令搞定全流程

一、notebooklm-py 是什麼？

notebooklm-py 是 NotebookLM 的非官方 Python API 和 Skill 方案。簡單說，它把 NotebookLM 的全部能力封装成了 Python API 和命令行工具，讓你可以在終端里操作 NotebookLM，也可以把它集成到 Claude Code、Codex 等 AI Agent 中調用。

目前這個開源項目在 GitHub 上已經收获了 17200+ 颗星。對研究人員和內容創作者來說，這意味着：不用再一個一個點鼠標了。

終端命令行截圖展示 notebooklm-py 自動匯入 URL、PDF、YouTube 等多個來源並生成播客
一條命令：匯入來源、分析內容、生成播客

二、它能做什麼？四個核心能力

1. 完整覆蓋 NotebookLM 全部功能 — Notebooks、Sources、Chat、Notes、Research、Sharing 等各個階段，每個階段都對應着 Python API 和 CLI 命令。支援 URL、YouTube、PDF、Google Drive 等十多種來源匯入，並且可以批量處理——不需要一個一個手动上傳。

2. AI Agent 工具集成 — 包含 Claude Code Skill、Codex、AGENTS.md 等檔案，一鍵安装后就可以讓 AI Agent 調用。還支援 MCP Server，可以讓 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等工具直接調用 NotebookLM。

3. 強大的內容生成能力 — Audio Overview 支援 4 種格式、3 種長度、50+ 語言，可以生成播客、對話、辩論、批判四種風格的音頻。Video Overview 有 3 種格式、9 種視觉風格。Slide Deck、Infographic、Quiz、Flashcards、Report、Mind Map、Data Table 都可以一鍵生成。

4. 網頁版没有的功能 — 批量下載所有產物，不需要一個個點選；Quiz 和 Flashcards 可以匯出為 JSON、Markdown、HTML 等格式；Mind Map 可以匯出為 JSON 結構，便於可視化工具使用；Slide revision 可以用自然語言修改單頁投影片。還可以切換不同的谷歌账号，支援多账号 profiles。

三、真實案例：一條命令搞定研究 + 播客

举個例子。假設你需要調研五個 AI Agent 框架（LangChain、AutoGen、CrewAI）的差異，手上有三篇官網檔案、兩個技術部落格 PDF、一個 YouTube 對比影片。你不想一個個讀檔案，希望有一個播客可以边聽边學。

在終端中输入一條命令，notebooklm-py 會自動完成全部工作：

  • 第一步：自動建立 notebook，把六個來源（三個 URL、兩個 PDF、一個 YouTube 連結）全部匯入
  • 第二步：NotebookLM 自動分析這些源內容，提取主要資訊點，归纳各框架的優缺點
  • 第三步：生成帶引證的比较結果——LangChain 擅長鏈式調用，AutoGen 更倾向於多 Agent 協作，CrewAI 更適合任務編排
  • 第四步：生成一個十分鐘的播客，直接開聽
AI 播客播放器界面效果圖，展示播客封面、音頻波形、播放進度和节目資訊，現代深色主題
自動生成的播客成品：封面、波形、播放控件一應俱全

四、怎麼安装？2 分鐘搞定

安装非常簡單。CLI 使用者和 AI Agents 用 uv tool 安装，Python API 使用者直接用 uv add，Agent 集成用 skill install：

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

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

寫在最后

NotebookLM 本身已經足够強大，但網頁版的手动操作限制了它的潜力。notebooklm-py 補上了最后一块拼圖——批量匯入、批量匯出、接入 AI Agent、自動化研究流程。

如果你平時工作里最常見的痛點是資料太多、整理太慢、手动操作太烦——notebooklm-py 值得你花 2 分鐘装一次試試。

立即開始： github.com/teng-lin/notebooklm-py

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