Anything-to-NotebookLM
🎯 Anything → NotebookLM
Intelligenter Prozessor für Multi-Source-Inhalte: Jeder Inhalt → Podcast / PPT / Mindmap / Quiz
Schnellstart • Unterstützte Formate • Anwendungsbeispiele • Paywall-Umgehung • Häufig gestellte Fragen
✨ Was ist das?
Ein Claude Code Skill, um jeden Inhalt per natürlicher Sprache in jedes Format zu verwandeln.
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:这个付费文章做成思维导图
AI :✅ 自动绕过付费墙 → 思维导图已生成
你说:这期播客(小宇宙)做成 PPT
AI :✅ 自动转录音频 → 25 页 PPT 已生成Kernkompetenzen: Abruf von Inhalten aus mehreren Quellen (inkl. Paywall-Umgehung) → Upload zu Google NotebookLM → KI-generiertes Zielformat
🚀 Unterstützte Inhaltsquellen (15+ Arten)
📱 Soziale Medien & Medien
WeChat Official Accounts (MCP Browser-Simulation)
X/Twitter (Tweets + lange Threads)
YouTube-Videos (automatische Extraktion von Untertiteln)
Podcasts (Xiaoyuzhou / Himalaya / Bilibili)
🌐 Webseiten (inkl. Paywall-Umgehung)
300+ Bezahlschranken-Websites (NYT/WSJ/FT/Economist...)
Beliebige öffentliche Webseiten (Nachrichten, Blogs, Dokumente)
Suchbegriffe (automatische Zusammenfassung der Ergebnisse)
📚 E-Books & Dokumente
PDF (unterstützt OCR für Scans)
EPUB E-Books
Markdown (.md)
Klartext (.txt)
📄 Office-Dokumente
Word (.docx)
PowerPoint (.pptx)
Excel (.xlsx)
🖼️ Sonstiges
Bilder (JPEG/PNG, automatische OCR)
Audio (WAV/MP3, automatische Transkription)
ZIP-Archive (Stapelverarbeitung)
🛡️ Paywall-Umgehung
Kernfunktion: Automatische Erkennung und Umgehung von Paywalls auf über 300 Nachrichten-Websites.
Umgehungsstrategien (6-stufige Kaskade)
Level 1: 代理服务(r.jina.ai / defuddle.md)
↓ 失败
Level 2: 站点专属 Bot UA(Googlebot ~50站 / Bingbot ~4站)
↓ 失败
Level 3: 通用绕过(UA伪装 + X-Forwarded-For + Referer伪装 + AMP + EU IP)
↓ 失败
Level 4: archive.today 存档(CAPTCHA 自动检测)
↓ 失败
Level 5: Google Cache
↓ 失败
Level 6: agent-fetch 本地工具Unterstützte Paywall-Websites (Auszug)
Kategorie | Website |
🇺🇸 US-Medien | NYT, WSJ, Bloomberg, Washington Post, The Information, Forbes, WIRED, The New Yorker, The Atlantic, USA Today, Boston Globe, LA Times, Chicago Tribune, Seattle Times, MIT Tech Review, Foreign Affairs |
🇬🇧 Britische Medien | FT, The Times, The Telegraph, The Economist |
🇩🇪 Deutsche Medien | Spiegel, Zeit, Sueddeutsche, FAZ, Handelsblatt |
🇫🇷 Französische Medien | Le Monde, Le Figaro, Le Parisien |
🇦🇺 Australische Medien | The Australian, SMH, The Age, Brisbane Times |
🇨🇳 Chinesische Medien | SCMP, Medium |
🌐 Sonstige | Haaretz, NZ Herald, Statista, Quora |
Umgehungstechniken (gelernt von Bypass Paywalls Clean)
Technik | Prinzip | Abdeckung |
Googlebot UA + X-Forwarded-For | Whitelist für Suchmaschinen-Crawler, direkter Zugriff auf den Volltext | ~50 Seiten |
Bingbot UA | Wie oben, einige Seiten sind freundlicher zu Bing | ~4 Seiten |
Cookie-Löschung + Referer-Fälschung | Löscht Zähler-Cookies, täuscht Herkunft von Google/Facebook/Twitter vor | Zähler-Paywalls |
AMP-Seiten | AMP-Versionen haben oft schwächere Paywalls | ~10 Seiten |
JSON-LD Extraktion | Extrahiert articleBody aus strukturierten Daten im HTML | Allgemein |
archive.today | Ruft gespeicherte Inhalte aus Web-Archiven ab | Fallback-Lösung |
🎨 Was kann generiert werden?
Ausgabeformat | Zweck | Beispiel-Trigger |
🎙️ Podcast | Zum Hören beim Pendeln | "Podcast generieren", "In Audio umwandeln" |
📊 PPT | Team-Präsentationen | "PPT erstellen", "Folien generieren" |
🗺️ Mindmap | Struktur klären | "Mindmap zeichnen", "Brainmap erstellen" |
📝 Quiz | Selbsttest | "Quiz generieren", "Fragen erstellen" |
🎬 Video | Visualisierung | "Video erstellen" |
📄 Bericht | Tiefenanalyse | "Bericht generieren", "Zusammenfassung schreiben" |
📈 Infografik | Datenvisualisierung | "Infografik erstellen" |
📋 Karteikarten | Wissensfestigung | "Karteikarten erstellen" |
⚡ Schnellstart
Voraussetzungen
✅ Python 3.9+
✅ Git (auf macOS/Linux vorinstalliert)
Das ist alles! Andere Abhängigkeiten werden automatisch mit einem Klick installiert.
Installation (3 Schritte)
# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-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 CodeErste Schritte
# NotebookLM 认证(只需一次)
notebooklm login
notebooklm list # 验证成功
# 环境检查(可选)
./check_env.pyPodcast-Transkriptionskonfiguration (optional)
Um die Transkriptionsfunktion für Xiaoyuzhou/Himalaya/Bilibili zu nutzen, konfigurieren Sie die Get-Notizen-API:
export GETNOTE_API_KEY="your_api_key"
export GETNOTE_CLIENT_ID="your_client_id"💡 Anwendungsbeispiele
Szenario 1: Bezahlschranken-Artikel → Podcast
你:把这篇 The Information 文章生成播客 https://www.theinformation.com/articles/...
AI 自动执行:
✓ 检测付费墙 → Googlebot UA 绕过
✓ 获取完整文章内容
✓ 上传到 NotebookLM
✓ 生成播客
✅ 结果:/tmp/article_podcast.mp3Szenario 2: Podcast (Xiaoyuzhou) → PPT
你:这期小宇宙播客做成 PPT https://xiaoyuzhoufm.com/episode/...
AI 自动执行:
✓ Get笔记 API 转写音频(2-5 分钟)
✓ 上传转写文本到 NotebookLM
✓ 生成 PPT
✅ 结果:/tmp/podcast_slides.pdf(25 页)Szenario 3: E-Book → Tiefenanalyse
你:深度分析这本书 /Users/joe/Books/sapiens.epub
AI 自动执行:
✓ 提取 EPUB 全文
✓ 上传到 NotebookLM
✓ 生成 12 个问题(3 轮递进:概览→深度挖掘→综合反刍)
✓ 逐轮提问,后轮受益于前轮对话上下文
✓ 输出结构化 JSON
✅ 结果:/tmp/sapiens_analysis.json(12 个问答,含核心观点、论证拆解、矛盾分析、认知改变)Szenario 4: X/Twitter-Thread → Mindmap
你:这个推文线程做成思维导图 https://x.com/user/status/123...
AI 自动执行:
✓ 代理级联获取推文内容(含完整线程)
✓ 上传到 NotebookLM
✓ 生成思维导图
✅ 结果:/tmp/tweet_mindmap.jsonSzenario 5: WeChat-Artikel → Feishu-Dokument (Tiefenanalyse)
你:深度分析这篇微信文章并写入飞书 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123
AI 自动执行:
✓ MCP 浏览器模拟抓取微信文章
✓ 上传到 NotebookLM
✓ 生成 10 个问题并递归提问
✓ 格式化为飞书 Markdown
✓ 自动创建飞书文档
✅ 结果:飞书文档已创建(含完整问答)🎯 Kernfunktionen
🧠 Intelligente Erkennung
Automatische Bestimmung des Eingabetyps, keine manuelle Angabe erforderlich
https://mp.weixin.qq.com/s/xxx → 微信公众号
https://xiaoyuzhoufm.com/episode/xxx → 小宇宙播客
https://x.com/user/status/xxx → X/Twitter
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🛡️ Automatische Paywall-Umgehung
Keine manuelle Bearbeitung nötig, automatische Erkennung und Umgehung
检测付费墙 → 选择最佳策略 → 获取完整内容
︿________全自动________︿🚀 Vollautomatische Verarbeitung
Vom Abruf bis zur Generierung alles aus einer Hand
输入 → 获取 → 转换 → 上传 → 生成 → 下载
︿___________全自动___________︿🌐 Multi-Source-Integration
Unterstützt die Mischung verschiedener Inhaltsquellen
付费文章 + YouTube 视频 + EPUB + 播客 → 综合报告📦 Technische Architektur
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 用户自然语言输入 │
│ "把这个付费文章生成播客 https://..." │
└──────────────────┬───────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code Skill │
│ • 智能识别内容源类型 │
│ • 自动调用对应工具 │
└──────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────┴───────┐
│ │
▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 微信 MCP │ │ 付费墙绕过 │ │ 播客转写 │ │ markitdown│
│ 浏览器模拟 │ │ 6层级联策略 │ │ Get笔记API│ │ 文件转换 │
└─────┬────┘ └──────┬───────┘ └─────┬────┘ └─────┬────┘
│ │ │ │
└──────────────┴─────────────────┴──────────────┘
│
▼
┌────────────────────────┐
│ NotebookLM API │
│ • 上传内容源 │
│ • AI 生成目标格式 │
└───────────┬────────────┘
│
▼
┌────────────────────────┐
│ 生成的文件 │
│ .mp3 / .pdf / .json │
└────────────────────────┘📂 Projektstruktur
qiaomu-anything-to-notebooklm/
├── SKILL.md # Skill 定义文件
├── README.md # 本文件
├── main.py # 主入口:CLI 智能处理器
├── install.sh # 一键安装脚本
├── check_env.py # 13 项环境检查
├── package.sh # 打包分享脚本
├── requirements.txt # Python 依赖
├── LICENSE # MIT
├── scripts/
│ ├── fetch_url.sh # URL 抓取 + 付费墙绕过(6 层级联)
│ └── get_podcast_transcript.py # 播客/视频转写(Get笔记 API)
├── wexin-read-mcp/ # 微信公众号 MCP 服务器
│ └── src/
│ ├── server.py # MCP 入口
│ ├── scraper.py # Playwright 浏览器模拟
│ └── parser.py # HTML 解析
└── feishu-read-mcp/ # 飞书文档 MCP 服务器
└── src/
├── server.py # MCP 入口
├── scraper.py # 飞书文档抓取
├── parser.py # HTML → Markdown
└── image_handler.py # 图片处理🔧 Fortgeschrittene Nutzung
Tiefenanalyse-Modus
python main.py https://example.com/article --deep-analysis
# 自动生成 12 个问题(3 轮递进:概览→深度挖掘→综合反刍),逐轮提问,输出结构化 JSONDrei-Runden-Progressionsstrategie:
Runde | Anzahl Fragen | Ziel | Beispiel |
1. Runde: Überblick & Rahmen | 4 | Ganzheitliches Verständnis aufbauen | Thema zusammenfassen, Struktur auflisten, Kernargumente extrahieren, bahnbrechende Inhalte finden |
2. Runde: Tiefenanalyse | 5 | In Details eintauchen | Argumentationslogik zerlegen, Widersprüche analysieren, Kern-Insights destillieren, scharfe Kritik üben |
3. Runde: Synthese & Reflexion | 3 | Kognitives Upgrade | Größte kognitive Veränderung, Handlungsleitfaden, Empfehlungsgründe |
NotebookLM behält den Kontext in derselben Sitzung bei; Fragen in späteren Runden profitieren automatisch von den Antworten der vorherigen Runden, was eine echte "progressive" Tiefenanalyse ermöglicht.
Ausgabe als Feishu-Dokument
python main.py ./book.epub --deep-analysis --to-feishu
# 深度分析后自动创建飞书文档Stapelverarbeitung
把这些文章都生成播客:
1. https://mp.weixin.qq.com/s/abc123
2. https://www.wsj.com/articles/...
3. /Users/joe/notes.md🐛 Fehlerbehebung
MCP-Tool nicht gefunden
python ~/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py
cd ~/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp
pip install -r requirements.txt
playwright install chromiumNotebookLM-Authentifizierung fehlgeschlagen
notebooklm login # 重新登录
notebooklm list # 验证Paywall-Umgehung fehlgeschlagen
Einige Websites mit harter Bezahlschranke (z. B. The Information) senden serverseitig keine Inhalte; hier ist eine Archivierung über archive.today erforderlich. Das Skript erkennt dies automatisch und gibt einen Hinweis:
⚠️ archive.ph needs human verification.
已自动打开浏览器,请完成验证后重试Umgebungsprüfung
./check_env.py # 13 项全面检查
./install.sh # 重新安装❓ Häufig gestellte Fragen
A: NotebookLM unterstützt mehrere Sprachen; Chinesisch und Englisch funktionieren am besten.
A: Google KI-Sprachsynthese. Auf Englisch ist es ein Dialog zwischen zwei KI-Moderatoren, auf Chinesisch eine Einzelsprecher-Erzählung.
A: Dieses Tool dient nur zu persönlichen Lern- und Forschungszwecken. Die technische Grundlage basiert auf Whitelists für Suchmaschinen (Googlebot/Bingbot) und knackt keine Verschlüsselungen. Es wird empfohlen, hochwertige Nachrichtenmedien durch den Kauf eines Abonnements zu unterstützen.
A:
Minimum: ca. 500 Wörter
Maximum: ca. 500.000 Wörter
Empfohlen: 1.000–10.000 Wörter für beste Ergebnisse
A: WeChat-Artikel haben Anti-Crawler-Mechanismen; MCP nutzt Playwright zur Browser-Simulation, um diese zu umgehen. Andere Inhaltsquellen (Webseiten, YouTube, PDF) benötigen kein MCP.
A: Über die Get-Notizen-API werden Xiaoyuzhou, Himalaya und Bilibili-Videos unterstützt. YouTube wird direkt von NotebookLM verarbeitet.
🙏 Danksagungen
Google NotebookLM - KI-Inhaltserstellung
Microsoft markitdown - Dateikonvertierung
Bypass Paywalls Clean - Referenz für Paywall-Umgehungsstrategien
wexin-read-mcp - WeChat-Scraping
notebooklm-py - NotebookLM CLI
📄 Lizenz
MIT License - Nur für den persönlichen Gebrauch zu Lern- und Forschungszwecken
Wenn es nützlich ist, gib bitte einen ⭐ Star!
Made with ❤️ by Joe · Twitter @vista8 · WeChat-Kanal "向阳乔木推荐看"
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Maintenance
Resources
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