NotebookLM-py非官方库

Google NotebookLM 悄悄成为了最有效的研究工具之一，感谢其 RAG（检索增强生成）架构，它将每个答案基于用户上传的文档。然而，该平台始终有一个令人沮丧的限制：没有办法导出它生成的闪卡、思维导图或报告。而且 NotebookLM 从 YouTube 视频、PDF 和网页中提取的解析文本？完全锁定在界面内。

开发者 teng-lin 的 notebooklm-py 项目，于 2025 年 1 月发布，直接解决了这些约束。这个 Python CLI 工具逆向工程了 NotebookLM 未记录的 API，为用户提供对平台提供的每个功能的编程访问。

1、这个工具实际上做什么

价值主张很简单。NotebookLM 的网络界面生成优秀的内容，但几乎没有导出选项。闪卡只能通过链接分享，不能下载为结构化文件。思维导图仅导出为 PNG 图像，无法进一步编辑。报告一旦关闭浏览器标签页就会消失。

notebooklm-py 打破了这些障碍。用户可以下载闪卡为 Markdown 或纯文本，导出思维导图为可编辑格式，并保存报告及其完整结构。对于需要将 NotebookLM 集成到现有工作流程中的专业人士来说，这解决了长期的痛点。

更有趣的功能是解析文本提取。当 NotebookLM 处理 YouTube 视频时，它会自动提取和清理字幕。当它处理 PDF 时，它会执行智能文本识别。当它处理网页时，它会过滤掉导航元素和广告。所有这些处理过的文本以前只存在于 NotebookLM 的内部系统中。现在你可以直接访问它，跳过自己运行 yt-dlp 或 PDF 解析工具的麻烦。

2、技术基础

两个架构决策使这个工具值得关注。

首先，NotebookLM 的 RAG 架构意味着最小的幻觉。与将外部知识混合到响应中的通用 AI 代理不同，NotebookLM 严格从上传的文档中回答。来自 notebooklm-py 的每个响应都可以追溯到特定的源段落——对于学术研究或企业文档分析至关重要。

其次，该工具使用成熟的浏览器自动化技术。notebooklm-py 利用 Playwright 来模拟真实的互动，包括打字速度变化和鼠标移动模式。这种方法比直接 API 调用更复杂，但成功规避了谷歌的自动访问检测。

安装相当简单：

pip install notebooklm-py
pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium

设置后，运行 notebooklm login 进行一次性 Google 认证。该工具本地存储会话凭证，消除重复登录提示。

3、三种使用模式

notebooklm-py 支持三种主要的集成模式，每种都适合不同的场景。

CLI 模式最适合快速任务和 shell 脚本集成。研究人员可以执行如下序列：

notebooklm create "Q1 Market Analysis"
notebooklm source add "https://example.com/report.pdf"
notebooklm generate audio --wait
notebooklm download audio ./podcast.mp3

这个工作流程在几分钟内将 PDF 报告转换为 AI 生成的播客，而无需打开浏览器。

Python API 为开发者提供更精细的控制。异步架构（asyncio）在构建自动化研究管道时实现高效批处理。

Claude Code Skills 代表最前瞻的集成方法。安装 notebooklm 技能后，Claude Code 可以直接通过自然语言查询 NotebookLM。用户只需说"找到上周会议笔记中提到的预算数字"，Claude 就会连接到 NotebookLM，执行查询，并返回答案——无需复制粘贴。

这种 MCP 协议集成标志着 AI 工具互连的更广泛趋势。NotebookLM 作为知识库；Claude Code 作为执行引擎。一同，它们形成了一个强大的研究助手。

4、功能矩阵

类别功能笔记本管理创建、列出、重命名、删除、分享源导入URL、YouTube、PDF/TXT/MD/DOCX、Google Drive、粘贴文本交互聊天问答、对话历史、自定义角色内容生成音频播客、视频、幻灯片、测验、闪卡、报告、信息图、思维导图研究工具网络研究、Drive 研究、自动导入源导出和下载音频、视频、幻灯片、信息图、报告、思维导图、数据表、测验、闪卡

这个功能集涵盖了 NotebookLM Plus 提供的几乎所有内容。免费层用户可以访问大多数功能，主要差异在于生成限制和源计数。

5、实际应用

学术文献综述

研究生可以上传数十篇 PDF 论文到 NotebookLM，然后通过 notebooklm-py 批量处理：为每篇论文自动生成摘要，建立跨论文主题思维导图，并导出闪卡进行复习。以前需要几周的工作压缩到一天。

企业知识库

组织可以将内部文档——合同模板、技术规范、会议笔记——组织到 NotebookLM 中，然后与 Claude Code Skills 集成，以便员工可以使用自然语言查询知识库。这种方法比传统文档搜索提供更直观的结果，答案包括来源引用。

内容创作者工作流程

YouTube 创作者可以批量导入竞争对手视频 URL，通过 notebooklm-py 提取所有字幕，然后用 Claude 分析内容策略。这种跨平台内容情报收集，以前需要手动努力，现在完全自动化。

6、风险和限制

notebooklm-py 作为使用未记录 API 的第三方工具，带有固有风险。

API 稳定性：谷歌可能随时修改 NotebookLM 的内部接口，暂时破坏工具。开发者在 GitHub 上维护快速修复过程，但用户必须接受这种不确定性。
账户安全：虽然 notebooklm-py 不存储谷歌密码（使用浏览器 cookie 认证），但任何自动化工具都带有账户标记风险。建议使用专用账户进行测试。
服务条款：谷歌的 TOS 通常禁止自动化访问。没有用户报告因使用此类工具而被暂停账户，但风险仍然存在。

这个工具最适合个人研究、原型设计和内部工具集成。需要稳定 API 的生产环境应该等待谷歌的官方产品。

7、结束语

notebooklm-py 的出现反映了 AI 工具生态系统中的一个有趣模式：官方产品往往优先考虑用户友好的界面，而忽视专业用户对编程访问的需求。这种供需差距产生了众多第三方集成工具。

从更广泛的角度来看，这个工具标志着 AI 工具互连的未来。当 NotebookLM 可以作为其他 AI 代理如 Claude Code 调用的知识库时，我们更接近真正的 AI 工作流程自动化。这不仅代表了工具的进步，而是知识工作完成方式的根本转变。

原文链接：NotebookLM-py: The CLI Tool That Unlocks Google NotebookLM

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