NotebookLM × Claude Code

Зачем нужна ещё одна память

У зрелого пользователя Claude Code память — слоёная: auto-memory, vault, daily logs, skills. Не хватает одного — research-слоя: тонны источников (PDF, видео, статьи), к которым агент может ходить за цитатами. Стандартный путь — Pinecone + Supabase + RAG-сервер. Дорого, тяжело, медленно ставится.

Решение в одной картинке

• Хранилище — Google NotebookLM. Бесплатно, 1M токенов на ноутбук, ест видео/PDF/аудио.
• Канал — open-source skill (PleasePrompto/notebooklm-skill) под Claude Code. Browser automation + cookies.
• Compute — сам Claude Code. NotebookLM отвечает текстом, Claude складывает поверх SQL/агрегации.

Что снимается

NotebookLM в стандарте имеет две дыры:

• Locked data — нет публичного API, нет экспорта, нет cross-notebook поиска
• No compute — текстовый предсказатель, не калькулятор

Skill закрывает обе. Через headless-браузер ходит в твои ноутбуки, возвращает source-grounded ответы. Cross-notebook синтез делает уже Claude поверх.

Главные преимущества

• $0 — Google NotebookLM бесплатен, skill open-source MIT
• Не жжёт токены Claude — research живёт в NotebookLM, не в контексте Claude
• 1M токенов на один ноутбук, ~300 документов
• Source-grounded — каждый факт с цитатой на исходный документ
• Cross-notebook синтез — то, чего сам NotebookLM не умеет
• Полный экспорт на диск — данные становятся твоими

Установка

# 1. Клонировать в ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill ~/.claude/skills/notebooklm

# 2. Bootstrap (создаст venv + поставит patchright + скачает Chromium ~150MB)
cd ~/.claude/skills/notebooklm
python3 scripts/run.py auth_manager.py status

# 3. Один Google-логин (откроется видимый Chrome)
python3 scripts/run.py auth_manager.py setup

# 4. Готово — рестарт Claude Code, дальше работает в чате

Use cases

• Дистилляция research → vault — прогнать N ноутбуков, переработать в wiki-страницы
• Cross-notebook синтез — "сравни юр-риски в моих 3 ноутбуках про чатботы"
• Bulk-ingest — "создай ноутбук, залей эти 30 видео" за 5 минут вместо часа кликов
• Live research для других skill'ов — code-review проверяет источники до ответа
• Подготовка к разговору — за 30 секунд получить факты с цитатами

Альтернативы

Если PleasePrompto сломается из-за UI-изменений Google — есть запасные:

• teng-lin/notebooklm-py — Python API + CLI с имитацией человека
• jacob-bd/notebooklm-cli + notebooklm-mcp-cli — полное покрытие через CDP
• lfnovo/open-notebook — self-hosted замена NotebookLM (для multi-tenant продуктов)

В лендинге — полная сравнительная таблица, FAQ и memory-map в 5 слоёв.