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。