我找到了把任意内容都装进 NotebookLM 的方法，比官方网页版还更强

用过 NotebookLM 的朋友，应该都遇到过同一个问题。

你想把一篇微信公众号文章丢进去，让它帮你分析、总结、生成播客。但你会发现，NotebookLM 里压根没有入口。

不只是微信生态的内容。

B 站视频、小宇宙播客、喜马拉雅音频等这些中文用户日常接触比较多的信息来源，NotebookLM 一个都不支持。

你只能手动复制粘贴，存成 PDF 或者 Google Docs，再上传。

直到最近我发现一个 Claude Code 的 Skill，叫 qiaomu-anything-to-notebooklm。

名字很直白，作用也很直白：就是把任意内容自动喂进 NotebookLM。

装上试了一下，刚好能完美解决以上问题。

如何安装及使用

直接把这个 Github 仓库地址发给 Claude Code，让它自行安装以及配置好相关依赖，顺利的话，整个过程几分钟搞定。

帮我安装并配置好这个 Skills： https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm

安装完成之后，首次使用只需要登录一下 Google 账号完成 NotebookLM 的认证，后面即可直接使用。

notebooklm login

装好之后怎么用？

你在 Claude Code 里用自然语言跟它说就行。

比如我丢给它一篇微信公众号文章的链接，说「把这篇文章加到 NotebookLM 里 + 公众号文章的链接」。

它会自动打开浏览器抓取文章内容，转成 NotebookLM 能识别的格式，上传，建好 Notebook。

整个过程你不需要碰 NotebookLM 的界面。

除了可以自动处理公众号文章，还有其他很多应用场景，下面挑几个重要的介绍。

一本电子书，自动拆出 12 个深度问题

第一个场景，给所有买了书但读不完的人。

你应该有过这种经历：京东、得到、Z-Library 上看到好书就下单，下载了一堆 EPUB，但真正能读完的没几本。

更难受的是读完了也忘了，回头想用的时候，连这本书到底讲了什么都说不清。

现在可以这样做：

把电子书的本地路径丢给它，说一句「深度分析这本书」。

深度分析这本书：/Path/XXX

它会自动把 EPUB 全文上传到 NotebookLM，然后跑一组 12 个递进式的问题。

前 4 个是概览层（这本书在讲什么、核心论点是什么），中间 4 个是深挖层（关键论证怎么展开、有没有漏洞），最后 4 个是综合层（跟其他作品的对话、对你的认知有什么改变）。

更妙的是，后一轮的提问会带上前一轮的对话上下文，所以它不是 12 个孤立问题，是一次结构化的深度对谈。

最后你会拿到一份 JSON 文件，里面是这本书完整的骨架：核心观点、论证拆解、矛盾分析、认知改变。

一篇付费文章，变成可以通勤听的播客

第二个场景，给经常吃英文深度内容的人。

The Information、WSJ、NYT、The Economist 这些媒体的好文章很多，但都需要付费订阅。订阅一年好几百美金，单看几篇又不值。就算订阅了，长文你也未必愿意坐在电脑前认真读。

现在可以这样做：

把付费文章的链接粘过去，说「做成播客」。

把这篇 The Information 文章生成播客：https://www.theinformation.com/newsletters/the-briefing/spacex-launch-google-o-headline-big-news-week-tech

它会自动检测付费墙类型，按 6 层级联策略一层一层试——从 Jina Reader 到 Googlebot UA 到 archive.today，直到拿到原文。

然后上传 NotebookLM，10 来分钟后生成一个完整的中英双主播对谈式播客。

可以将存到手机里，通勤路上、跑步的时候、做饭的时候听完。

一篇你本来读不下去的近万字长文，变成了一段 20 分钟你能轻松吸收的对话。

一小时的播客，五分钟看完要点

第三个场景，给关注播客但没时间全听的人。

中文播客生态这两年越来越好了。

你关注了几个不错的播客，每期两个小时起步。你知道内容很好，但你真的没时间全听。

以前的做法是什么？要么硬挤时间听，要么放在那里积灰，要么找别人的听后总结，但总觉得隔了一层。

现在可以这样：

把播客链接（小宇宙、喜马拉雅）用 qiaomu-anything-to-notebooklm 丢进 NotebookLM。它会自动获取转写文本，上传到 Notebook。

（需要提前配置 Get 笔记的 API，可以通过 Get 笔记开放平台进行申请：https://www.biji.com/openapi）

然后你不用听。直接问 NotebookLM：

「这期播客讨论的核心问题是什么？」

「嘉宾的主要观点有哪些？他们之间有分歧吗？」

「如果我只有 5 分钟，我最应该知道的三件事是什么？」

你拿到的是基于完整转写文本的结构化答案，不是别人帮你二次加工的摘要，是 NotebookLM 直接从原文里提炼的。

B 站那些一两个小时的深度访谈也一样。

以前要么倍速看完，要么找弹幕高能节点跳着看。现在可以先让 NotebookLM 帮你过一遍，你再决定哪些段落值得回去看原视频。

用下来的感受：不是「用 AI 替代了听播客」，而是「在有限时间里，从更多内容里提炼到了真正有价值的东西」。

为什么它能做到这些？

qiaomu-anything-to-notebooklm 这个 Skill 做的事情，其实是「内容预处理」。它负责识别你丢进来的是微信文章还是 B 站视频还是 EPUB，然后把内容抓下来、转成文本。

但真正跟 NotebookLM 打交道的部分，它自己没写。

它调用的是另一个项目：notebooklm-py。

这个项目在 GitHub 上有 约 1.5 万颗星，比 qiaomu 还高出一大截。

Github 地址：https://github.com/teng-lin/notebooklm-py

他做了一件挺硬核的事：逆向工程了 Google NotebookLM 的私有 API。

什么意思呢？

NotebookLM 到今天都没有公开的开发者接口，你在官方文档里找不到任何 API。Google 不让你用代码控制 NotebookLM，你只能老老实实用网页界面手动操作。

作者把 NotebookLM 网页端跟 Google 服务器之间的通信协议拆解了，然后用 Python 重新实现了一遍。

这意味着你可以用命令行、用代码，以及用 AI Agent 来操控 NotebookLM 的全部功能。

而且它能做到一些 NotebookLM 网页端做不到的事，比如批量下载所有生成的内容、把思维导图导出为 JSON、把幻灯片导出为可编辑的 PPTX 等。这些功能在网页版里是没有的。

qiaomu-anything-to-notebooklm 的安装脚本在检测到系统里没有 notebooklm CLI 时，会自动执行 pip3 install git+https://github.com/teng-lin/notebooklm-py.git。

所以关系很清楚：qiaomu 是壳，notebooklm-py 是核。

因为 notebooklm-py 用的是 Google 没有公开的内部接口。Google 随时可能改协议，一改，整套工具链就会塌，这个风险需要清楚。

写在最后

这个 Skills 用下来最直接的感受是：NotebookLM 在中文场景下最大的缺口，被补上了。

以前你想用 NotebookLM 处理微信、小宇宙、B 站等平台的内容，只能自己手动进行转换，得先花大量时间手动搬运内容，现在这一步被完全自动化了。

特别适合重度使用 NotebookLM，又苦于中文内容场景没有解决方案的人。

直接将对应的 GitHub 仓库链接发给你的 Agent，让它帮忙安装并配置就可以进行使用了，使用门槛很低。

不过需要再次说明的是，这套工具链的根基是逆向工程出来的非公开 API。Google 改一次协议，整套东西就得跟着改，甚至可能直接失效。

Github 地址👇

qiaomu-anything-to-notebooklm：https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
notebooklm-py：https://github.com/teng-lin/notebooklm-py