一行命令生成 PPT 和播客？NotebookLM 搬进命令行后，我把知识管理做成了流水线！

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前言

一行命令生成 PPT 和播客？NotebookLM 搬进命令行后，我把知识管理做成了流水线！

提到Google 的NotebookLMAI圈里可谓是无人不知无人不晓，你刷推或者看视频肯定刷到过。为什么？因为它太适合做二创了啊！只要扔进去一段脚本，它就能直接给你吐出思维导图，甚至连 PPT 和播客都能一键搞定，这简直是内容创作者的福音。不过话说回来，虽然 Gemini 3 Pro 的底子确实强，但我每次用网页版都觉得差点意思——点来点去太磨叽了，尤其是想批量搞点东西的时候，手都要点断。也就是前两天，我挖到了notebooklm-py这个开源项目，好家伙，它直接把整个 NotebookLM 搬进了命令行！

效率翻倍说真的，这玩意儿最让我上头的是啥？就俩字：省事。敲一行命令，思维导图、PPT 甚至音频播客立马就给你生成出来。我现在特喜欢用它生成播客，平时通勤或者干家务的时候听着玩，再也不用死盯着手机看，毕竟眼睛是真的伤不起。而且我试了一下，它解析 YouTube 视频的能力简直绝了。遇到那种不错的长视频，先扔给它跑一遍总结，大概知道讲啥了，觉得有价值再细看，或者直接把精华提炼出来当做创作素材存着。这效率，谁用谁知道。至于它那个集成到 Claude Code 的功能，还有批量处理 PDF 做自动化研究的能力，对于咱们这些爱折腾工具的人来说，那更是如虎添翼。安装步骤#Basicinstallation pip install notebooklm-py #Withbrowser loginsupport(requiredforfirst-time setup) pip install"notebooklm-py[browser]" playwright install chromium

如果你在用 Claude Code，也可以直接让 AI 帮你装。我发现它提供了三种使用方式。第一种是 Claude Skills 方式。# 通过命令行界面安装，或者让ClaudeCode来安装 notebooklm skill install # 然后使用自然语言： #"制作一个关于量子计算的播客" #"将测验下载为markdown格式" #"/notebooklm 生成视频"

第二种是直接用命令行界面，比较适合习惯终端操作的人。#1.首次运行先要登录认证（会打开浏览器） notebooklm login #2.创建一个 notebook notebooklm create"My Research" notebooklm use #3.添加源 notebooklm source add"https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence" notebooklm source add"./paper.pdf" #4.自然语言对话 notebooklm ask"What are the key themes?" #5.生成播客 notebooklm generate audio --wait notebooklm download audio ./podcast.mp3

第三种是通过 Python API 调用，适合开发者集成到自己的工具里。importasyncio fromnotebooklmimportNotebookLMClient


asyncdefmain():
  asyncwithawaitNotebookLMClient.from_storage()asclient:
    #Listnotebooks
    notebooks =awaitclient.notebooks.list()
    #Createnotebook and add source
    nb =awaitclient.notebooks.create("Research")
    awaitclient.sources.add_url(nb.id,"https://example.com")
    #Chat
    result =awaitclient.chat.ask(nb.id,"Summarize this")
    print(result.answer)
    #Generatepodcast
    status =awaitclient.artifacts.generate_audio(nb.id)
    awaitclient.artifacts.wait_for_completion(nb.id, status.task_id)

asyncio.run(main())

它的功能细节都在这张表里了。

总结如果你是搞研究的、写技术文章的，或者跟我一样经常需要从海量视频里提炼素材，那这工具绝对能帮你省下大把时间。特别是那些离不开 Claude Code 的重度用户，用了就回不去。一点思考其实 NotebookLM 本身的界面已经做得非常克制、好用了，RAG 能力也是第一梯队。但网页版终究有它的局限——你得一个个点，一个个传。而对于真正的 Power User 来说，可编程性和自动化才是王道。咱们理想中的知识管理，不应该受限于浏览器的交互。它就该像条流水线一样：这边把 PDF、视频批量扔进去，中间交给 AI 去跑，那边直接吐出我们想要的脑图、PPT。notebooklm-py这东西，就是搭建这条流水线最关键的那块积木。GitHub地址：https://github.com/teng-lin/notebooklm-py

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