notebooklm-skill

让 Claude Code 直接查你的 NotebookLM 私有文档，答案带引用

notebooklm-skill 是一个让 Claude Code 直接对接 Google NotebookLM 的开源技能包。它解决的核心问题是：开发者希望在自己上传的私有文档上获得有出处、可溯源的答案，而不是依赖模型泛化的记忆。项目通过浏览器自动化登录 NotebookLM，管理笔记本库，并保持持久化认证，从而让 Claude Code 能够向指定笔记本提问，拿到由 Gemini 生成、严格基于用户自有知识库并附带引用的回答。核心能力包括：会话级浏览器自动化、笔记本的增删查管理、认证状态持久化、以及只从用户知识库出答案的检索约束。适合把内部资料、研究文献或产品文档变成可对话的私有知识源，同时把答案的引用来源一并返回，方便核对。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 7772

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队PleasePrompto

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill

定价模式free

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型

GitHub 星标★ 7772

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-10-19 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-18

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

本地安装的 Claude Code（网页版 UI 不可用）
Python 3 环境，且支持 python -m venv
可访问外网的网络环境（用于浏览器自动化登录 NotebookLM）
已存在的技能目录 ~/.claude/skills/notebooklm

安装与启动步骤

1确认本地环境

该技能只支持本地安装的 Claude Code，网页版运行在无网络的沙箱中，无法完成浏览器自动化。
2进入技能目录

README 的手动重装流程从技能目录开始，先切换到该目录。
```
cd ~/.claude/skills/notebooklm
```
3删除旧虚拟环境

清除已有的 .venv，避免旧依赖残留造成的冲突。
```
rm -rf .venv
```
4创建虚拟环境

用 Python 自带的 venv 模块在技能目录下新建 .venv。
```
python -m venv .venv
```
5激活虚拟环境

macOS/Linux 用 source 激活；Windows 改用 .venvScriptsctivate。
```
source .venv/bin/activate
```
6安装依赖

按 requirements.txt 安装技能运行所需的 Python 依赖包。
```
pip install -r requirements.txt
```

如何确认成功

README 未提供验证命令；若本地 Claude Code 能正常调用 notebooklm 技能，即表示部署可用。

常见问题

Q：能在 Claude 网页版里使用吗？

A：不能。技能只支持本地安装的 Claude Code，网页版沙箱没有网络访问权限，而浏览器自动化必须联网。

Q：这个项目还在维护吗？

A：不再维护。仓库已于 2026 年 9 月归档，不再更新和修复问题，上游服务变化后可能失效，可以自行 fork。

Q：Windows 上怎么激活虚拟环境？

A：把激活命令换成 .venvScriptsctivate，其余步骤与 macOS/Linux 相同。

Q：有没有其他替代方案？

A：README 提到作者提供了 MCP 版本 notebooklm-mcp，可作为该技能的替代思路。

注意事项

项目已归档且不再维护，遇到问题可能无人支持。
仅限本地 Claude Code 使用，网页版 UI 无法运行。
安装流程依赖浏览器自动化登录 NotebookLM，需要网络与登录认证。
答案严格基于你上传的文档并附带引用，但仍需自行核对来源。

核心亮点

答案严格限定在用户上传的文档范围内，并附引用来源，可核对可溯源
通过浏览器自动化复用 NotebookLM 已有登录态，无需自建向量库或额外 API 密钥
提供笔记本库管理能力，可在 Claude Code 内直接切换和查询不同知识库

不足之处

依赖浏览器自动化，NotebookLM 页面结构或登录流程变动时容易失效
需要本地维护浏览器环境与认证状态，首次配置和长期稳定性成本较高

适用场景

把团队内部产品文档导入 NotebookLM，在 Claude Code 里直接提问并拿到带引用的回答
研究人员将论文上传后，用 Claude Code 快速定位原文出处，避免模型编造
开发者把项目私有知识库接入编码助手，边写代码边查内部规范与接口说明

替代项目

llama_index、haystack

项目介绍

notebooklm-skill 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：Use this skill to enable Claude Code to communicate directly with your Google NotebookLM notebooks. Query your uploaded documents and get source-grounded, citation-backed answers from Gemini. Features browser automation, library management, persistent authentication, and answers exclusively from your own knowledge base.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 7772 星标。

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