anything-to-notebooklm

多源内容到NotebookLM处理器。当用户提供微信公众号链接(mp.weixin.qq.com)、YouTube链接、网页URL、本地文件路径(PDF/EPUB/DOCX/PPTX/MD等)或搜索关键词,并希望上传到NotebookLM或生成播客/PPT/思维导图等内容时触发。

Safety Notice

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Install skill "anything-to-notebooklm" with this command: npx skills add hamsterider-m/anything-to-notebooklm/hamsterider-m-anything-to-notebooklm-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。

定位与入口策略(重要)

  • 默认入口:对外优先使用 anything-to-notebooklm,适合“给素材/链接/关键词,直接产出内容”的自然语言请求。
  • 边界分工:本 Skill 负责内容采集、转换、清洗、意图路由;NotebookLM 侧的创建/上传/生成/等待/下载全部委托给 notebooklm Skill。
  • 高级直连:当用户明确要求 CLI 细节、JSON 输出、并行控制、research/fulltext/language 等高级能力时,直接切换到 notebooklm Skill。
  • 维护原则:本 Skill 不重复维护 NotebookLM 的完整命令教学,避免与上游 notebooklm Skill 漂移。

Quick Reference

任务执行方式
抓取微信文章本 Skill 调用 MCP read_weixin_article
提取 B 站字幕本 Skill 调用 bilibili-subtitle
转换文档/OCR/转录本 Skill 调用 markitdown
创建 notebook / 上传 source委托 notebooklm Skill
生成 audio/video/slide/report/mind-map 等委托 notebooklm Skill
等待任务与下载产物委托 notebooklm Skill
JSON/并行/research/fulltext/language直接使用 notebooklm Skill(高级模式)

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

12. Bilibili 视频

通过 bilibili-subtitle 工具提取字幕或转录音频,生成文字稿

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

{
  "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,委托 notebooklm Skill 执行认证流程:

  1. 运行认证检查(auth check)
  2. 如未登录或已过期,执行登录(login)
  3. 返回认证状态给本 Skill,确认后再继续上传/生成

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]"

Bilibili 视频

  • "把这个B站视频做成播客 [Bilibili URL]"
  • "这个B站视频帮我生成PPT [BV号]"

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 → 委托动作映射

用户说的话识别意图委托动作(由 notebooklm Skill 执行)
"生成播客" / "做成音频" / "转成语音"audiogenerate-audio
"做成PPT" / "生成幻灯片" / "做个演示"slide-deckgenerate-slide-deck
"画个思维导图" / "生成脑图" / "做个导图"mind-mapgenerate-mind-map
"生成Quiz" / "出题" / "做个测验"quizgenerate-quiz
"做个视频" / "生成视频"videogenerate-video
"生成报告" / "写个总结" / "整理成文档"reportgenerate-report
"做个信息图" / "可视化"infographicgenerate-infographic
"生成数据表" / "做个表格"data-tablegenerate-data-table
"做成闪卡" / "生成记忆卡片"flashcardsgenerate-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。

Progress Updates

执行过程中提供清晰的状态更新:

⏳ 识别内容源类型...
✅ 检测到微信公众号文章
⏳ 抓取文章内容...
✅ 文章抓取成功:《深度学习的未来趋势》
⏳ 保存为临时文件...
✅ 已保存:/tmp/weixin_深度学习_1706234567.txt
⏳ 创建 NotebookLM 笔记本...
✅ 笔记本已创建:ID abc-123-def
⏳ 上传文件到笔记本...
✅ 上传完成,等待处理...
✅ 处理完成!
⏳ 生成播客...
✅ 播客生成完成!
⏳ 下载文件...
✅ Done!

Output Summary

任务完成后,按以下格式输出:

仅上传(无生成)

✅ 内容已上传到 NotebookLM!

📓 笔记本:[标题]
   ID: abc-123-def

📄 来源:filename.txt
   ID: source-xyz-789

💡 后续操作:
   - 默认继续使用本 Skill:直接说“基于这个 notebook 生成播客/PPT/Quiz”
   - 高级模式:切换 `notebooklm` Skill,对该 notebook 进行精细控制

上传并生成

✅ [内容类型]已转换为[输出格式]!

📄 来源:[标题/文件名]
👤 作者:[作者](如有)
📅 日期:[日期](如有)

🎙️ [输出格式]已生成:
📁 文件:/tmp/output_file.mp3
⏱️ 时长/页数:约 X 分钟/页
📊 大小:X MB

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/...https://youtu.be/...YouTube直接传递给 NotebookLM
https://bilibili.com/...BV1xxxBilibili 视频bilibili-subtitle 提取 → TXT
https://http://网页直接传递给 NotebookLM
/path/to/file.pdfPDF 文件markitdown 转 Markdown → TXT
/path/to/file.epubEPUB 电子书markitdown 转 Markdown → TXT
/path/to/file.docxWord 文档markitdown 转 Markdown → TXT
/path/to/file.pptxPowerPointmarkitdown 转 Markdown → TXT
/path/to/file.xlsxExcelmarkitdown 转 Markdown → TXT
/path/to/file.mdMarkdown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.zipZIP 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

  • 保留原始 URL 作为 source 输入
  • NotebookLM 自动提取内容

Bilibili 视频

  • 使用 bilibili-subtitle 提取字幕/转录
  • 命令:python -m bilibili_subtitle "URL" -o /tmp --skip-summary
  • 保存为 TXT:/tmp/{video_id}.transcript.md

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

  • 作为本地文件 source 交给委托层上传

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

委托 notebooklm Skill 执行:

  1. 创建 notebook(返回 notebook_id)
  2. 添加 source(文件或 URL)
  3. 等待 source 进入 READY 状态
  4. 将 notebook_id/source_id 回传给本 Skill 的后续步骤

等待 source READY 很重要,否则后续生成可能失败。

Step 5: 根据意图生成内容(可选)

如果用户指定了处理意图,自动委托 notebooklm Skill:

意图委托动作产物类型
audiogenerate-audiomp3
slide-deckgenerate-slide-deckpdf
mind-mapgenerate-mind-mapjson
quizgenerate-quizmarkdown/json/html
videogenerate-videomp4
reportgenerate-reportmd
infographicgenerate-infographicpng
flashcardsgenerate-flashcardsmarkdown/json/html

生成流程

  1. 委托发起生成(返回任务/产物 ID)
  2. 委托等待完成
  3. 委托下载到本地
  4. 告知用户最终文件路径与大小

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

1. 微信文章获取失败

  • 错误:无法获取文章内容
  • 原因:文章已删除、需要登录、网络问题、反爬虫拦截
  • 解决:检查链接是否正确,等待 2-3 秒后重试
  • 备选:手动复制文章内容

2. NotebookLM 认证失败

  • 错误:Auth/cookie error
  • 原因:认证过期或未登录
  • 解决:切换到 notebooklm Skill 执行认证修复流程(auth check/login)
  • 验证:由 notebooklm Skill 返回认证状态

3. 文件上传失败

  • 错误:Invalid file or upload error
  • 原因:文件路径错误、权限问题、文件过大
  • 解决:本 Skill 先检查路径/权限/转换结果,再委托 notebooklm Skill 重试上传
  • 备选:尝试转换为更小的文件

4. 生成任务失败

  • 错误:Generation failed
  • 原因:内容太短(<100字)、太长(>50万字)、服务异常
  • 解决:由 notebooklm Skill 执行任务状态诊断与重试
  • 备选:尝试其他格式(如报告代替播客)

5. MCP 工具未找到

  • 错误:Tool not found: read_weixin_article
  • 原因:MCP 服务器未配置或未启动
  • 解决:检查 ~/.claude/config.json 配置,重启 Claude Code
  • 验证python ~/.agents/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py

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 执行层(高级用户可直接使用)
  • notebooklm-deep-analyzer - 深度分析 NotebookLM 内容
  • markitdown - 转换其他格式文档

默认策略

  • 对外默认使用 anything-to-notebooklm(统一入口)
  • 高级场景直用 notebooklm(精细控制)

配置 MCP(重要)

⚠️ 第一次使用前必须配置

编辑 ~/.claude/config.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

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

NotebookLM 侧故障(认证、上传、生成、下载)统一委托 notebooklm Skill 处理,不在本 Skill 维护完整 CLI 排查手册。

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

示例 7:Bilibili 视频 → 播客

用户输入

把这个B站视频做成播客 https://www.bilibili.com/video/BV1234567890/

执行流程

  1. 识别为 Bilibili 链接
  2. bilibili-subtitle 提取字幕/转录
  3. 保存为 TXT
  4. 上传到 NotebookLM
  5. 生成播客

输出

✅ B站视频已转换为播客!

🎬 视频:深度学习入门教程
⏱️ 时长:45 分钟

🎙️ 播客已生成:
📁 文件:/tmp/bilibili_BV1234567890_podcast.mp3
⏱️ 时长:约 12 分钟
📊 大小:18.5 MB

Skill 创建时间:2026-01-25 最后更新:2026-02-25 版本:v1.2.0

Source Transparency

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General

bilibili-subtitle

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General

anything-to-notebooklm

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themodernsoftware-notebooklm

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obos

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