Anything-to-NotebookLM

--- name: anything-to-notebooklm description: 多源内容智能处理器：支持微信公众号、网页、YouTube、PDF、Markdown等，自动上传到NotebookLM并生成播客/PPT/思维导图等多种格式 user-invocable: true homepage: https://github.com/joeseesun/anything-to-notebooklm --- # 多源内容 → NotebookLM 智能处理器 自动从多种来源获取内容，上传到 NotebookLM，并根据自然语言指令生成播客、PPT、思维导图等多种格式。 ## 支持的内容源 ### 1. 微信公众号文章 通过 MCP 服务器自动抓取微信公众号文章内容（绕过反爬虫） ### 2. 任意网页链接 支持任何公开可访问的网页（新闻、博客、文档等） ### 3. YouTube 视频 自动提取 YouTube 视频的字幕和元数据 ### 4. Office 文档 - **Word (DOCX)** - 保留表格和格式 - **PowerPoint (PPTX)** - 提取幻灯片和备注 - **Excel (XLSX)** - 表格数据 ### 5. 电子书与文档 - **PDF** - 全文提取 - **EPUB** - 电子书全文提取 - **Markdown (.md)** - 原生支持 ### 6. 图片与扫描件 - **Images** (JPEG, PNG, GIF, WebP) - OCR 识别文字 - 扫描的 PDF 文档 - OCR 提取文字 ### 7. 音频文件 - **Audio** (WAV, MP3) - 语音转文字 ### 8. 结构化数据 - **CSV** - 逗号分隔数据 - **JSON** - JSON 数据 - **XML** - XML 文档 ### 9. 压缩包 - **ZIP** - 自动解压并处理所有支持的文件 ### 10. 纯文本 直接输入或粘贴的文本内容 ### 11. 搜索关键词 通过 Web Search 搜索关键词，汇总多个来源的信息 ## 前置条件 ### 1. 安装 wexin-read-mcp MCP 服务器已安装在：`~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/` **配置 MCP**（需要手动添加到 Claude 配置文件）： **macOS**: 编辑 `~/.claude/config.json` ```json { "primaryApiKey": "any", "mcpServers": { "weixin-reader": { "command": "python", "args": [ "/Users/joe/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py" ] } } } ``` **配置后需要重启 Claude Code。** ### 2. notebooklm 认证 首次使用前必须认证： ```bash notebooklm login notebooklm list # 验证认证成功 ``` ## 触发方式 ### 微信公众号文章 - `/anything-to-notebooklm [微信文章链接]` - "把这篇微信文章传到NotebookLM" - "把这篇微信文章生成播客" ### 网页链接 - "把这个网页做成播客 [URL]" - "这篇文章帮我做成PPT [URL]" - "帮我分析这个网页 [URL]" ### YouTube 视频 - "把这个YouTube视频做成播客 [YouTube URL]" - "这个视频帮我生成思维导图 [YouTube URL]" ### 本地文件 - "把这个PDF上传到NotebookLM /path/to/file.pdf" - "这个Markdown文件生成PPT /path/to/file.md" - "这个EPUB电子书生成播客 /path/to/book.epub" - "把这个Word文档做成思维导图 /path/to/doc.docx" - "这个PowerPoint生成Quiz /path/to/slides.pptx" - "把这个扫描PDF做成报告 /path/to/scan.pdf"（自动OCR） ### 搜索关键词 - "搜索 'AI发展趋势' 并生成报告" - "搜索关于'量子计算'的资料做成播客" ### 混合使用 - "把这篇文章、这个视频和这个PDF一起上传，生成一份报告" ## 自然语言 → NotebookLM 功能映射 | 用户说的话 | 识别意图 | NotebookLM 命令 | |-----------|---------|----------------| | "生成播客" / "做成音频" / "转成语音" | audio | `generate audio` | | "做成PPT" / "生成幻灯片" / "做个演示" | slide-deck | `generate slide-deck` | | "画个思维导图" / "生成脑图" / "做个导图" | mind-map | `generate mind-map` | | "生成Quiz" / "出题" / "做个测验" | quiz | `generate quiz` | | "做个视频" / "生成视频" | video | `generate video` | | "生成报告" / "写个总结" / "整理成文档" | report | `generate report` | | "做个信息图" / "可视化" | infographic | `generate infographic` | | "生成数据表" / "做个表格" | data-table | `generate data-table` | | "做成闪卡" / "生成记忆卡片" | flashcards | `generate flashcards` | **如果没有明确指令**，默认只上传不生成任何内容，等待用户后续指令。 ## 工作流程 ### Step 1: 识别内容源类型 Claude 自动识别输入类型： | 输入特征 | 识别为 | 处理方式 | |---------|-------|---------| | `https://mp.weixin.qq.com/s/` | 微信公众号 | MCP 工具抓取 | | `https://youtube.com/...` 或 `https://youtu.be/...` | YouTube | 直接传递给 NotebookLM | | `https://` 或 `http://` | 网页 | 直接传递给 NotebookLM | | `/path/to/file.pdf` | PDF 文件 | markitdown 转 Markdown → TXT | | `/path/to/file.epub` | EPUB 电子书 | markitdown 转 Markdown → TXT | | `/path/to/file.docx` | Word 文档 | markitdown 转 Markdown → TXT | | `/path/to/file.pptx` | PowerPoint | markitdown 转 Markdown → TXT | | `/path/to/file.xlsx` | Excel | markitdown 转 Markdown → TXT | | `/path/to/file.md` | Markdown | 直接上传 | | `/path/to/image.jpg` | 图片（OCR） | markitdown OCR → TXT | | `/path/to/audio.mp3` | 音频 | markitdown 转录 → TXT | | `/path/to/file.zip` | ZIP 压缩包 | 解压 → markitdown 批量转换 | | 关键词（无URL，无路径） | 搜索查询 | WebSearch → 汇总 → TXT | ### Step 2: 获取内容 **微信公众号**： - 使用 MCP 工具 `read_weixin_article` - 返回：title, author, publish_time, content - 保存为 TXT：`/tmp/weixin_{title}_{timestamp}.txt` **网页/YouTube**： - 直接使用 URL 调用 `notebooklm source add [URL]` - NotebookLM 自动提取内容 **Office 文档/电子书/PDF**： - 使用 markitdown 转换为 Markdown - 命令：`markitdown /path/to/file.docx -o /tmp/converted.md` - 保存为 TXT：`/tmp/{filename}_converted_{timestamp}.txt` **本地 Markdown**： - 直接上传：`notebooklm source add /path/to/file.md` **图片（OCR）**： - markitdown 自动 OCR 识别文字 - 提取 EXIF 元数据 - 保存为 TXT **音频文件**： - markitdown 自动转录语音为文字 - 提取音频元数据 - 保存为 TXT **ZIP 压缩包**： - 自动解压到临时目录 - 遍历所有支持的文件 - 批量使用 markitdown 转换 - 合并为单个 TXT 或多个 Source **搜索关键词**： - 使用 WebSearch 工具搜索关键词 - 汇总前 3-5 条结果 - 保存为 TXT：`/tmp/search_{keyword}_{timestamp}.txt` ### Step 3: 上传到 NotebookLM 调用 `notebooklm` skill： ```bash notebooklm create "{title}" # 创建新笔记本 notebooklm source add /tmp/weixin_xxx.txt --wait # 上传文件并等待处理完成 ``` **等待处理完成很重要**，否则后续生成会失败。 ### Step 5: 根据意图生成内容（可选） 如果用户指定了处理意图，自动调用对应命令： | 意图 | 命令 | 等待 | 下载 | |------|------|------|------| | audio | `notebooklm generate audio` | `artifact wait` | `download audio ./output.mp3` | | slide-deck | `notebooklm generate slide-deck` | `artifact wait` | `download slide-deck ./output.pdf` | | mind-map | `notebooklm generate mind-map` | `artifact wait` | `download mind-map ./map.json` | | quiz | `notebooklm generate quiz` | `artifact wait` | `download quiz ./quiz.md --format markdown` | | video | `notebooklm generate video` | `artifact wait` | `download video ./output.mp4` | | report | `notebooklm generate report` | `artifact wait` | `download report ./report.md` | | infographic | `notebooklm generate infographic` | `artifact wait` | `download infographic ./infographic.png` | | flashcards | `notebooklm generate flashcards` | `artifact wait` | `download flashcards ./cards.md --format markdown` | **生成流程**： 1. 发起生成请求（返回 task_id） 2. 等待生成完成（`artifact wait <task_id>`） 3. 下载生成的文件到本地 4. 告知用户文件路径 ## 完整示例 ### 示例 1：微信公众号文章 → 播客 **用户输入**： ``` 把这篇文章生成播客 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123xyz ``` **执行流程**： 1. 识别为微信公众号链接 2. MCP 工具抓取文章内容 3. 创建 TXT 文件 4. 上传到 NotebookLM 5. 生成播客（`generate audio`） 6. 下载播客到本地 **输出**： ``` ✅ 微信文章已转换为播客！ 📄 文章：深度学习的未来趋势 👤 作者：张三 📅 发布：2026-01-20 🎙️ 播客已生成： 📁 文件：/tmp/weixin_深度学习的未来趋势_podcast.mp3 ⏱️ 时长：约 8 分钟 📊 大小：12.3 MB ``` ### 示例 2：YouTube 视频 → 思维导图 **用户输入**： ``` 这个视频帮我画个思维导图 https://www.youtube.com/watch?v=abc123 ``` **执行流程**： 1. 识别为 YouTube 链接 2. 直接传递给 NotebookLM（自动提取字幕） 3. 生成思维导图（`generate mind-map`） 4. 下载思维导图 **输出**： ``` ✅ YouTube 视频已转换为思维导图！ 🎬 视频：Understanding Quantum Computing ⏱️ 时长：23 分钟 🗺️ 思维导图已生成： 📁 文件：/tmp/youtube_quantum_computing_mindmap.json 📊 节点数：45 个 ``` ### 示例 3：搜索关键词 → 报告 **用户输入**： ``` 搜索 'AI发展趋势 2026' 并生成报告 ``` **执行流程**： 1. 识别为搜索查询 2. WebSearch 搜索关键词 3. 汇总前 5 条结果 4. 创建 TXT 文件 5. 上传到 NotebookLM 6. 生成报告（`generate report`） **输出**： ``` ✅ 搜索结果已生成报告！ 🔍 关键词：AI发展趋势 2026 📊 来源：5 篇文章 📄 报告已生成： 📁 文件：/tmp/search_AI发展趋势2026_report.md 📝 章节：7 个 📊 大小：15.2 KB ``` ### 示例 4：混合多源 → PPT **用户输入**： ``` 把这篇文章、这个视频和这个PDF一起做成PPT： - https://example.com/article - https://youtube.com/watch?v=xyz - /Users/joe/Documents/research.pdf ``` **执行流程**： 1. 创建新 Notebook 2. 依次添加 3 个 Source 3. 基于所有 Source 生成 PPT **输出**： ``` ✅ 多源内容已整合为PPT！ 📚 内容源： 1. 网页文章：AI in 2026 2. YouTube：Future of AI 3. PDF：Research Notes (12 页) 📊 PPT 已生成： 📁 文件：/tmp/multi_source_slides.pdf 📄 页数：25 页 📦 大小：3.8 MB ``` ### 示例 5: EPUB 电子书 → 播客 **用户输入**： ``` 把这本电子书做成播客 /Users/joe/Books/sapiens.epub ``` **执行流程**： 1. 识别为 EPUB 文件 2. markitdown 转换为 Markdown 3. 保存为 TXT 4. 上传到 NotebookLM 5. 生成播客 **输出**： ``` ✅ EPUB 电子书已转换为播客！ 📚 电子书：Sapiens: A Brief History of Humankind 📄 页数：约 450 页 📊 字数：约 15 万字 🎙️ 播客已生成： 📁 文件：/tmp/sapiens_podcast.mp3 ⏱️ 时长：约 45 分钟（精华版） 📊 大小：48.2 MB ``` ### 示例 6：Word 文档 → Quiz **用户输入**： ``` 这个Markdown生成Quiz /Users/joe/notes/machine_learning.md ``` **执行流程**： 1. 识别为本地 Markdown 文件 2. 直接上传到 NotebookLM 3. 生成 Quiz（`generate quiz`） **输出**： ``` ✅ Markdown 已转换为Quiz！ 📄 文件：machine_learning.md 📊 大小：8.5 KB 📝 Quiz 已生成： 📁 文件：/tmp/machine_learning_quiz.md ❓ 题目：15 道（10选择 + 5简答） ``` ## 错误处理 ### URL 格式错误 ``` ❌ 错误：URL 格式不正确 必须是微信公众号文章链接： https://mp.weixin.qq.com/s/xxx 你提供的链接：https://example.com ``` ### 文章获取失败 ``` ❌ 错误：无法获取文章内容 可能原因： 1. 文章已被删除 2. 文章需要登录查看（暂不支持） 3. 网络连接问题 4. 微信反爬虫拦截（请稍后重试） 建议： - 检查链接是否正确 - 等待 2-3 秒后重试 - 或手动复制文章内容 ``` ### NotebookLM 认证失败 ``` ❌ 错误：NotebookLM 认证失败 请运行以下命令重新登录： notebooklm login 然后验证： notebooklm list ``` ### 生成任务失败 ``` ❌ 错误：播客生成失败 可能原因： 1. 文章内容太短（< 100 字） 2. 文章内容太长（> 50万字） 3. NotebookLM 服务异常 建议： - 检查文章长度是否适中 - 稍后重试 - 或尝试其他格式（如生成报告） ``` ## 高级功能 ### 1. 多意图处理 用户可以一次性指定多个处理任务： ``` 这篇文章帮我生成播客和PPT https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` Skill 会依次执行： 1. 生成播客 2. 生成 PPT ### 2. 自定义 Notebook 默认每篇文章创建新 Notebook，也可以指定已有 Notebook： ``` 把这篇文章加到我的【AI研究】笔记本 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` Skill 会： 1. 搜索名为"AI研究"的 Notebook 2. 将文章添加为新 Source 3. 基于所有 Sources 生成内容 ### 3. 自定义生成指令 为生成任务添加具体要求： ``` 这篇文章生成播客，要求：轻松幽默的风格，时长控制在5分钟 ``` Skill 会将要求作为 instructions 传给 NotebookLM。 ## 注意事项 1. **频率限制**： - 每次请求间隔 > 2 秒，避免被微信封禁 - NotebookLM 生成任务有并发限制（最多 3 个同时进行） 2. **内容长度**： - 微信文章通常 1000-5000 字，适合生成播客（3-8 分钟） - 超过 10000 字的长文可能需要更长生成时间 - 少于 500 字的短文可能生成效果不佳 3. **版权遵守**： - 仅用于个人学习研究 - 遵守微信公众号的版权规定 - 生成的内容不得用于商业用途 4. **生成时间**： - 播客：2-5 分钟 - 视频：3-8 分钟 - PPT：1-3 分钟 - 思维导图：1-2 分钟 - Quiz/闪卡：1-2 分钟 5. **文件清理**： - TXT 源文件保存在 `/tmp/`，系统重启后自动清理 - 生成的文件（MP3/PDF/MD 等）默认保存在 `/tmp/` - 可以指定自定义保存路径 ## 相关 Skills - `notebooklm` - NotebookLM 核心功能 - `notebooklm-deep-analyzer` - 深度分析 NotebookLM 内容 - `markitdown` - 转换其他格式文档 ## 配置 MCP（重要） ⚠️ **第一次使用前必须配置** 编辑 `~/.claude/config.json`： ```json { "primaryApiKey": "any", "mcpServers": { "weixin-reader": { "command": "python", "args": [ "/Users/joe/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py" ] } } } ``` **配置后重启 Claude Code！** ## 故障排查 ### 1. MCP 工具未找到 ```bash # 测试 MCP 服务器 python ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py # 如果报错，检查依赖 cd ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp pip install -r requirements.txt playwright install chromium ``` ### 2. NotebookLM 命令失败 ```bash # 检查认证状态 notebooklm status # 重新登录 notebooklm login # 验证 notebooklm list ``` ### 3. 文件权限问题 ```bash # 确保临时目录可写 chmod 755 /tmp # 测试写入 touch /tmp/test.txt && rm /tmp/test.txt ``` ### 4. 生成任务卡住 ```bash # 检查任务状态 notebooklm artifact list # 如果显示 "pending" 超过 10 分钟，取消重试 # （目前 CLI 不支持取消，需要在网页端操作） ``` ## 典型使用场景 ### 场景 1：快速学习 ``` 我想学习这篇文章，帮我生成播客，上下班路上听 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` → 生成 8 分钟播客，通勤时间听完 ### 场景 2：分享给团队 ``` 这篇文章不错，做成PPT分享给团队 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` → 生成 15 页 PPT，直接用于团队分享 ### 场景 3：复习巩固 ``` 这篇技术文章帮我出题，想测试一下掌握程度 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` → 生成 10 道选择题 + 5 道简答题 ### 场景 4：可视化理解 ``` 这篇文章概念比较多，画个思维导图帮我理清结构 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 ``` → 生成思维导图，一目了然 --- **Skill 创建时间**：2026-01-25 **最后更新**：2026-01-25 **版本**：v1.0.0