
使用方式
关于
多源内容智能处理器:支持微信公众号、网页、YouTube、播客(小宇宙/喜马拉雅)、PDF、Markdown 等,自动上传到 NotebookLM 并生成播客/PPT/思维导图等多种格式。支持深度分析模式和飞书文档自动创建。
多源内容 → NotebookLM 智能处理器
从多种来源自动获取内容,上传至 NotebookLM,并通过自然语言指令生成播客、PPT、思维导图等多种输出格式。
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(可绕过反爬虫机制)
2. 任意网页链接
支持所有公开可访问的网页(新闻、博客、技术文档等)
3. 播客与视频平台
通过 Get笔记 API 获取完整转写文本(含时间戳),支持以下平台:
- 小宇宙 (xiaoyuzhoufm.com)
- 喜马拉雅 (ximalaya.com)
- B站视频 (bilibili.com)
- 其他音频链接
4. X/Twitter 帖子
通过内置代理级联(r.jina.ai → defuddle.md → agent-fetch)抓取推文内容(含长推文线程),转为 Markdown 格式
5. 付费墙网站自动绕过
自动检测并绕过 NYT、WSJ、FT、Economist、Bloomberg、Medium 等 300+ 付费网站。绕过策略:UA 伪装(Googlebot/Bingbot)→ Referer 伪装(Google/Facebook)→ AMP 页面 → archive.today 存档
6. YouTube 视频
直接传递给 NotebookLM! NotebookLM 原生支持 YouTube 链接,自动提取视频字幕和元数据,无需手动下载或转写。禁止使用 yt-dlp 或浏览器自动化。
7. 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
8. 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
9. 图片与扫描件
- 图片 (JPEG, PNG, GIF, WebP) — OCR 文字识别
- 扫描 PDF — OCR 文字提取
10. 音频文件
- 音频 (WAV, MP3) — 语音转文字
11. 结构化数据
- CSV — 逗号分隔数据
- JSON — JSON 数据
- XML — XML 文档
12. 压缩包
- ZIP — 自动解压并处理所有支持的文件类型
13. 纯文本
直接输入或粘贴的文本内容
14. 搜索关键词
通过 Web Search 搜索关键词,汇总多个来源的信息
前置条件
1. 安装 weixin-read-mcp
MCP 服务器安装路径:~/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/
配置 MCP(需手动添加到 Claude 配置文件):
macOS:编辑 ~/.claude/config.json
{
"primaryApiKey": "any",
"mcpServers": {
"weixin-reader": {
"command": "python",
"args": [
"/Users/joe/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py"
]
}
}
}
配置完成后需重启 Claude Code。
2. NotebookLM 认证
首次使用前必须完成认证:
notebooklm login
notebooklm list # 验证认证是否成功
触发方式
微信公众号文章
/qiaomu-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]"
播客与视频(小宇宙/喜马拉雅/B站)
- "把这个播客生成播客 [小宇宙链接]"
- "这个小宇宙节目帮我做成 PPT [链接]"
- "深度解读这期播客 [喜马拉雅链接]"
- "把这个B站视频转写传到 NotebookLM [bilibili链接]"
- "B站视频帮我生成思维导图 [bilibili链接]"
X/Twitter 帖子
- "把这条推文传到 NotebookLM [x.com链接]"
- "这篇推文线程帮我生成报告 [x.com链接]"
- "深度分析这条推文 [twitter.com链接]"
YouTube 视频
- 直接传 URL 给 NotebookLM,无需下载字幕!
- "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]"
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"
深度分析模式(递归提问)
- "深度分析这本书 /path/to/book.epub"
- "提炼这篇文章的核心观点 [URL]"
- "递归提问分析这个 PDF /path/to/file.pdf"
- "帮我深度解读这个视频 [YouTube URL]"
深度分析 + 飞书文档
- "深度分析这本书并写入飞书 /path/to/book.epub"
- "分析这篇文章后创建飞书文档 [URL]"
- "递归提问并生成飞书文档 /path/to/file.pdf"
自然语言意图映射
| 用户表达 | 识别意图 | NotebookLM 命令 |
|---------|---------|----------------|
| "生成播客"/"做成音频"/"转成语音" | audio | generate audio |
| "做成PPT"/"生成幻灯片"/"做个演示" | slide-deck | generate slide-deck |
| "画思维导图"/"生成脑图"/"做导图" | mind-map | generate mind-map |
| "生成Quiz"/"出题"/"做测验" | quiz | generate quiz |
| "做视频"/"生成视频" | video | generate video |
| "生成报告"/"写总结"/"整理成文档" | report | generate report |
| "做信息图"/"可视化" | infographic | generate infographic |
| "生成数据表"/"做表格" | data-table | generate data-table |
| "做闪卡"/"生成记忆卡片" | flashcards | generate flashcards |
| "深度分析"/"提炼核心观点"/"递归提问" | deep-analysis | 自动生成10个问题递归提问 |
| "写入飞书"/"创建飞书文档" | feishu | 创建飞书文档并写入 |
未指定输出格式时,默认仅上传内容,等待用户后续指令。
工作流程
第一步: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 |
|---------|-------|---------|
| mp.weixin.qq.com/s/ | 微信公众号 | MCP 工具抓取 |
| youtube.com 或 youtu.be | YouTube | 直接传递给 NotebookLM |
| xiaoyuzhoufm.com/ximalaya.com/bilibili.com | 播客/视频 | Get笔记 API 转写 → TXT |
| x.com 或 twitter.com | X/Twitter | 代理级联抓取 → TXT |
| HTTP(S) 链接(付费网站) | 付费墙网页 | 付费墙绕过 → TXT |
| HTTP(S) 链接(普通) | 普通网页 | 直接传递给 NotebookLM |
| /path/to/file.pdf | PDF | markitdown → TXT |
| /path/to/file.epub | EPUB | Python ebooklib → TXT |
| /path/to/file.docx | Word | markitdown → TXT |
| /path/to/file.pptx | PowerPoint | markitdown → TXT |
| /path/to/file.xlsx | Excel | markitdown → TXT |
| /path/to/file.md | Markdown | 直接上传 |
| /path/to/image.* | 图片 | markitdown OCR → TXT |
| /path/to/audio.* | 音频 | markitdown 转录 → TXT |
| /path/to/file.zip | ZIP | 解压 → 批量转换 |
| 纯关键词 | 搜索查询 | WebSearch → 汇总 → TXT |
第二步:获取并处理内容
根据识别的内容源类型,使用对应工具获取内容并转换为 NotebookLM 可接受的格式(TXT/Markdown/URL)。
第三步:上传至 NotebookLM
将处理后的内容上传到 NotebookLM notebook,等待用户指定输出格式或执行默认操作。
