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🎯 多源内容 → NotebookLM 智能处理器

一句话变播客、PPT、思维导图、Quiz...

快速开始 • 支持格式 • 使用示例 • 常见问题

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✨ 这是什么？

一个 Claude Code Skill，让你用自然语言把任何内容变成任何格式。

你说：把这篇微信文章生成播客
AI ：✅ 8 分钟播客已生成 → podcast.mp3

你说：这本 EPUB 电子书做成思维导图
AI ：✅ 思维导图已生成 → mindmap.json

你说：这个 YouTube 视频做成 PPT
AI ：✅ 25 页 PPT 已生成 → slides.pdf

原理：自动从多种来源获取内容 → 上传到 Google NotebookLM → AI 生成你想要的格式

🚀 支持的内容源（15+ 种格式）

<table> <tr> <td width="50%">

📱 社交媒体

• 微信公众号（绕过反爬虫）
• YouTube 视频（自动提取字幕）

🌐 网页

• 任意网页（新闻、博客、文档）
• 搜索关键词（自动汇总结果）

📄 Office 文档

• Word (.docx)
• PowerPoint (.pptx)
• Excel (.xlsx)

</td> <td width="50%">

📚 电子书与文档

• PDF（支持扫描件 OCR）
• EPUB（电子书）
• Markdown (.md)

🖼️ 图片与音频

• 图片（JPEG/PNG/GIF，自动 OCR）
• 音频（WAV/MP3，自动转录）

📊 结构化数据

• CSV/JSON/XML
• ZIP 压缩包（批量处理）

</td> </tr> </table>

技术支持: Microsoft markitdown

🎨 可以生成什么？

输出格式	用途	生成时间	触发词示例
🎙️ 播客	通勤路上听	2-5 分钟	"生成播客"、"做成音频"
📊 PPT	团队分享	1-3 分钟	"做成PPT"、"生成幻灯片"
🗺️ 思维导图	理清结构	1-2 分钟	"画个思维导图"、"生成脑图"
📝 Quiz	自测掌握	1-2 分钟	"生成Quiz"、"出题"
🎬 视频	可视化	3-8 分钟	"做个视频"
📄 报告	深度分析	2-4 分钟	"生成报告"、"写个总结"
📈 信息图	数据可视化	2-3 分钟	"做个信息图"
📋 闪卡	记忆巩固	1-2 分钟	"做成闪卡"

完全自然语言，无需记命令！

⚡ 快速开始

前置需求

• ✅ Python 3.9+
• ✅ Git（macOS/Linux 自带）

就这两样！ 其他依赖一键自动安装。

安装（3 步）

# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/anything-to-notebooklm
cd anything-to-notebooklm

# 2. 一键安装所有依赖
./install.sh

# 3. 按提示配置 MCP，然后重启 Claude Code

首次使用

# NotebookLM 认证（只需一次）
notebooklm login
notebooklm list  # 验证成功

# 环境检查（可选）
./check_env.py

💡 使用示例

场景 1：快速学习 - 文章 → 播客

你：把这篇文章生成播客 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

AI 自动执行：
  ✓ 抓取微信文章内容
  ✓ 上传到 NotebookLM
  ✓ 生成播客（2-5 分钟）

✅ 结果：/tmp/article_podcast.mp3（8 分钟，12.3 MB）
💡 用途：通勤路上听完一篇深度文章

场景 2：团队分享 - 电子书 → PPT

你：这本书做成 PPT /Users/joe/Books/sapiens.epub

AI 自动执行：
  ✓ 提取电子书内容（15 万字）
  ✓ AI 精炼核心观点
  ✓ 生成专业 PPT

✅ 结果：/tmp/sapiens_slides.pdf（25 页，3.8 MB）
💡 用途：直接用于读书会分享

场景 3：自测学习 - 视频 → Quiz

你：这个 YouTube 视频生成 Quiz https://youtube.com/watch?v=abc

AI 自动执行：
  ✓ 提取视频字幕
  ✓ AI 分析关键知识点
  ✓ 自动出题

✅ 结果：/tmp/video_quiz.md（15 道题，10 选择 + 5 简答）
💡 用途：检验学习效果

场景 4：信息整合 - 多源 → 报告

你：把这些内容一起做成报告：
    - https://example.com/article1
    - https://youtube.com/watch?v=xyz
    - /Users/joe/research.pdf

AI 自动执行：
  ✓ 汇总 3 个不同来源
  ✓ AI 整合分析
  ✓ 生成综合报告

✅ 结果：/tmp/multi_source_report.md（7 个章节，15.2 KB）
💡 用途：全面的主题研究报告

场景 5：文档数字化 - 扫描件 → 文字

你：把这个扫描图片做成文档 /Users/joe/scan.jpg

AI 自动执行：
  ✓ OCR 识别图片中的文字
  ✓ 提取为纯文本
  ✓ 生成结构化文档

✅ 结果：/tmp/scan_document.txt（识别准确率 95%+）
💡 用途：扫描件数字化归档

🎯 核心特性

🧠 智能识别

自动判断输入类型，无需手动指定

https://mp.weixin.qq.com/s/xxx   → 微信公众号
https://youtube.com/watch?v=xxx  → YouTube 视频
/path/to/file.epub               → EPUB 电子书
"搜索 'AI 趋势'"                  → 搜索查询

🚀 全自动处理

从获取到生成，一气呵成

输入 → 获取 → 转换 → 上传 → 生成 → 下载
      ︿________全自动________︿

🌐 多源整合

支持混合多种内容源

文章 + 视频 + PDF + 搜索结果 → 综合报告

🔒 本地优先

敏感内容本地处理

微信文章 → 本地 MCP 抓取 → 本地转换 → NotebookLM

📦 技术架构

┌─────────────────────────────────────┐
│          用户自然语言输入             │
│  "把这篇文章生成播客 https://..."   │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│        Claude Code Skill             │
│  • 智能识别内容源类型                 │
│  • 自动调用对应工具                   │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
      ┌────────┴────────┐
      │                 │
      ▼                 ▼
┌──────────┐     ┌─────────────┐
│ 微信公众号 │     │  其他格式    │
│ MCP 抓取  │     │ markitdown  │
└─────┬────┘     └──────┬──────┘
      │                 │
      └────────┬────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│         NotebookLM API               │
│  • 上传内容源                         │
│  • AI 生成目标格式                    │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           生成的文件                  │
│  .mp3 / .pdf / .json / .md          │
└─────────────────────────────────────┘

🔧 高级用法

指定已有 Notebook

把这篇文章加到我的【AI研究】笔记本 https://example.com

批量处理

把这些文章都生成播客：
1. https://mp.weixin.qq.com/s/abc123
2. https://example.com/article2
3. /Users/joe/notes.md

ZIP 批量转换

把这个压缩包里的所有文档做成播客 /path/to/files.zip

自动解压、识别、转换、合并

🐛 故障排查

MCP 工具未找到

# 测试 MCP 服务器
python ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py

# 重新安装依赖
cd ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

NotebookLM 认证失败

notebooklm login     # 重新登录
notebooklm list      # 验证

环境检查

./check_env.py       # 13 项全面检查
./install.sh         # 重新安装

🤝 贡献

欢迎 PR、Issue、建议！

❓ 常见问题

<details> <summary><b>Q: 支持哪些语言？</b></summary>

A: NotebookLM 支持多语言，中文、英文效果最佳。 </details>

<details> <summary><b>Q: 播客是谁的声音？</b></summary>

A: Google AI 语音合成。英文是两个 AI 主持人对话，中文是单人叙述。 </details>

<details> <summary><b>Q: 内容长度限制？</b></summary>

A:

• 最短：约 500 字
• 最长：约 50 万字
• 推荐：1000-10000 字效果最佳 </details>

<details> <summary><b>Q: 可以商用吗？</b></summary>

A:

• 本 Skill：MIT 开源，可自由使用
• 生成内容：遵守 NotebookLM 服务条款
• 原始内容：遵守原内容版权
• 建议：仅用于个人学习研究 </details>

<details> <summary><b>Q: 为什么需要 MCP？</b></summary>

A: 微信公众号有反爬虫，MCP 用浏览器模拟绕过。其他内容源（网页、YouTube、PDF）不需要 MCP。 </details>

📄 许可证

MIT License

🙏 致谢

• Google NotebookLM - AI 内容生成
• Microsoft markitdown - 文件转换
• wexin-read-mcp - 微信抓取
• notebooklm-py - NotebookLM CLI

📮 联系

• Issues: GitHub Issues
• Discussions: GitHub Discussions

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