✨ 这是什么?
一个 Claude Code Skill,让你用自然语言把任何内容变成任何格式。
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:这本 EPUB 电子书做成思维导图
AI :✅ 思维导图已生成 → mindmap.json
你说:这个 YouTube 视频做成 PPT
AI :✅ 25 页 PPT 已生成 → slides.pdf
原理:自动从多种来源获取内容 → 上传到 Google NotebookLM → AI 生成你想要的格式
🚀 支持的内容源(15+ 种格式)
📱 社交媒体
🌐 网页
📄 Office 文档
|
📚 电子书与文档
🖼️ 图片与音频
📊 结构化数据
|
技术支持: Microsoft markitdown
🎨 可以生成什么?
| 输出格式 | 用途 | 生成时间 | 触发词示例 |
|---|---|---|---|
| 🎙️ 播客 | 通勤路上听 | 2-5 分钟 | "生成播客"、"做成音频" |
| 📊 PPT | 团队分享 | 1-3 分钟 | "做成PPT"、"生成幻灯片" |
| 🗺️ 思维导图 | 理清结构 | 1-2 分钟 | "画个思维导图"、"生成脑图" |
| 📝 Quiz | 自测掌握 | 1-2 分钟 | "生成Quiz"、"出题" |
| 🎬 视频 | 可视化 | 3-8 分钟 | "做个视频" |
| 📄 报告 | 深度分析 | 2-4 分钟 | "生成报告"、"写个总结" |
| 📈 信息图 | 数据可视化 | 2-3 分钟 | "做个信息图" |
| 📋 闪卡 | 记忆巩固 | 1-2 分钟 | "做成闪卡" |
完全自然语言,无需记命令!
⚡ 快速开始
前置需求
- ✅ Python 3.9+
- ✅ Git(macOS/Linux 自带)
就这两样! 其他依赖一键自动安装。
安装(3 步)
# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/anything-to-notebooklm
cd 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 Code
首次使用
# NotebookLM 认证(只需一次)
notebooklm login
notebooklm list # 验证成功
# 环境检查(可选)
./check_env.py
💡 使用示例
场景 1:快速学习 - 文章 → 播客
你:把这篇文章生成播客 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123
AI 自动执行:
✓ 抓取微信文章内容
✓ 上传到 NotebookLM
✓ 生成播客(2-5 分钟)
✅ 结果:/tmp/article_podcast.mp3(8 分钟,12.3 MB)
💡 用途:通勤路上听完一篇深度文章
场景 2:团队分享 - 电子书 → PPT
你:这本书做成 PPT /Users/joe/Books/sapiens.epub
AI 自动执行:
✓ 提取电子书内容(15 万字)
✓ AI 精炼核心观点
✓ 生成专业 PPT
✅ 结果:/tmp/sapiens_slides.pdf(25 页,3.8 MB)
💡 用途:直接用于读书会分享
场景 3:自测学习 - 视频 → Quiz
你:这个 YouTube 视频生成 Quiz https://youtube.com/watch?v=abc
AI 自动执行:
✓ 提取视频字幕
✓ AI 分析关键知识点
✓ 自动出题
✅ 结果:/tmp/video_quiz.md(15 道题,10 选择 + 5 简答)
💡 用途:检验学习效果
场景 4:信息整合 - 多源 → 报告
你:把这些内容一起做成报告:
- https://example.com/article1
- https://youtube.com/watch?v=xyz
- /Users/joe/research.pdf
AI 自动执行:
✓ 汇总 3 个不同来源
✓ AI 整合分析
✓ 生成综合报告
✅ 结果:/tmp/multi_source_report.md(7 个章节,15.2 KB)
💡 用途:全面的主题研究报告
场景 5:文档数字化 - 扫描件 → 文字
你:把这个扫描图片做成文档 /Users/joe/scan.jpg
AI 自动执行:
✓ OCR 识别图片中的文字
✓ 提取为纯文本
✓ 生成结构化文档
✅ 结果:/tmp/scan_document.txt(识别准确率 95%+)
💡 用途:扫描件数字化归档
🎯 核心特性
🧠 智能识别
自动判断输入类型,无需手动指定
https://mp.weixin.qq.com/s/xxx → 微信公众号
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
🚀 全自动处理
从获取到生成,一气呵成
输入 → 获取 → 转换 → 上传 → 生成 → 下载
︿________全自动________︿
🌐 多源整合
支持混合多种内容源
文章 + 视频 + PDF + 搜索结果 → 综合报告
🔒 本地优先
敏感内容本地处理
微信文章 → 本地 MCP 抓取 → 本地转换 → NotebookLM
📦 技术架构
┌─────────────────────────────────────┐
│ 用户自然语言输入 │
│ "把这篇文章生成播客 https://..." │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ Claude Code Skill │
│ • 智能识别内容源类型 │
│ • 自动调用对应工具 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
┌────────┴────────┐
│ │
▼ ▼
┌──────────┐ ┌─────────────┐
│ 微信公众号 │ │ 其他格式 │
│ MCP 抓取 │ │ markitdown │
└─────┬────┘ └──────┬──────┘
│ │
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ NotebookLM API │
│ • 上传内容源 │
│ • AI 生成目标格式 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 生成的文件 │
│ .mp3 / .pdf / .json / .md │
└─────────────────────────────────────┘
🔧 高级用法
指定已有 Notebook
把这篇文章加到我的【AI研究】笔记本 https://example.com
批量处理
把这些文章都生成播客:
1. https://mp.weixin.qq.com/s/abc123
2. https://example.com/article2
3. /Users/joe/notes.md
ZIP 批量转换
把这个压缩包里的所有文档做成播客 /path/to/files.zip
自动解压、识别、转换、合并
🐛 故障排查
MCP 工具未找到
# 测试 MCP 服务器
python ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py
# 重新安装依赖
cd ~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
NotebookLM 认证失败
notebooklm login # 重新登录
notebooklm list # 验证
环境检查
./check_env.py # 13 项全面检查
./install.sh # 重新安装
🤝 贡献
欢迎 PR、Issue、建议!
❓ 常见问题
Q: 支持哪些语言?A: NotebookLM 支持多语言,中文、英文效果最佳。
Q: 播客是谁的声音?A: Google AI 语音合成。英文是两个 AI 主持人对话,中文是单人叙述。
Q: 内容长度限制?A:
- 最短:约 500 字
- 最长:约 50 万字
- 推荐:1000-10000 字效果最佳
A:
- 本 Skill:MIT 开源,可自由使用
- 生成内容:遵守 NotebookLM 服务条款
- 原始内容:遵守原内容版权
- 建议:仅用于个人学习研究
A: 微信公众号有反爬虫,MCP 用浏览器模拟绕过。其他内容源(网页、YouTube、PDF)不需要 MCP。
📄 许可证
MIT License
🙏 致谢
- Google NotebookLM - AI 内容生成
- Microsoft markitdown - 文件转换
- wexin-read-mcp - 微信抓取
- notebooklm-py - NotebookLM CLI
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- Issues: GitHub Issues
- Discussions: GitHub Discussions
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