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Aug 25, 2026

qiaomu-anything-to-notebooklm：一份输入多类素材，让 NotebookLM 当后端

一个 Claude Code skill，把微信公众号、付费站、播客、视频、办公文档送进 NotebookLM，输出一段提示词就能拿到播客、PPT、思维导图、测验、报告。

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大多数 NotebookLM 工作流默认你已经把素材整理成 URL 或干净的文档。难看的部分在前面：要拿到素材本身——微信公众号有反爬，付费站有墙，播客音频要转写，扫描 PDF 要 OCR。joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm 是一个 Claude Code skill，把"抓取 + 规整"这条流水线打包起来，把干净的文档喂给 NotebookLM，由它渲染你要的格式。

为什么这个 skill 重要

skill 接受的输入很广：微信公众号（走 MCP 浏览器模拟）、X / Twitter 帖子与 thread、YouTube 视频（自动抽字幕）、小宇宙 / 喜马拉雅 / B 站播客、300 多个付费站（NYT、WSJ、FT、Economist、Bloomberg、WaPo、The Information 等）、PDF（含 OCR）、EPUB、Markdown、纯文本、Office 文档（.docx、.pptx、.xlsx）、自动 OCR 的图片、自动转写的音频、以及支持批量处理的 ZIP 压缩包。付费墙处理用了 6 级绕过级联。

素材被抓取并规整好之后，NotebookLM 渲染你要的格式：播客（.mp3）、PPT / 幻灯片（PDF）、思维导图（.json）、测验、视频、报告（结构化 JSON Q&A）、信息图、闪卡。推荐输入长度 1k–10k 字符（最小约 500，最大约 500k）。

skill 明确面向 Claude Code。微信公众号抓取需要 wexin-read-mcp 与 feishu-read-mcp MCP server；其他输入不需要。License 是 MIT（仅限个人学习与研究——商用前请自行核实）。

安装

README 给了一条标准克隆-运行路径：

cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-anything-to-notebooklm
./install.sh

播客转写还要一个 Get笔记 API key / client_id（在环境变量里设 GETNOTE_API_KEY 和 GETNOTE_CLIENT_ID）。微信公众号抓取需要上述 MCP server。

真实工作流：付费文章转成双人播客

你希望上班路上听一篇付费媒体的长文，但网站把全文挡在订阅墙后面。skill 处理抓取，再渲染成音频。

第一步。复制文章 URL。在装好 skill 的 Claude Code 会话里提需求：

Turn this article into a podcast: https://www.theinformation.com/articles/<slug>

第二步。skill 检测到付费墙，尝试 6 级绕过级联（Googlebot UA、archive.today 兜底等），要么拿到全文，要么停在 CAPTCHA。成功的话，把规整后的文本上传到 NotebookLM。

第三步。NotebookLM 渲染音频。预期产物落在 /tmp/article_podcast.mp3。英文文章是双人对话形式，中文文章是单人叙述。

第四步。如果绕过停在 CAPTCHA，在浏览器标签页里手动完成，再对同一个 URL 重跑 skill——缓存里已经存了已解析的 URL，第二次通常就能跑通。

真实工作流：小宇宙播客转成幻灯片

你希望把一期长播客变成一份能给同事看的演示文稿，他们不会去听一小时的音频。

第一步。在 Claude Code 会话里提需求：

Turn this Xiaoyuzhou episode into a slide deck: https://xiaoyuzhoufm.com/episode/<id>

第二步。skill 调 Get笔记 API 转写这一期。转写通常 2–5 分钟，长度不同会浮动。转写稿上传到 NotebookLM。

第三步。NotebookLM 返回结构化分析，skill 渲染大约 25 页的幻灯片 PDF，落在 /tmp/podcast_slides.pdf。

第四步。打开 PDF，删掉不符合团队框架的页，把它当作现场走读的底稿。如果想要另一种形态（比如换成测验），把 prompt 里的 into a slide deck 换成 into a quiz 再跑一次——同一套抓取与转写流水线可以喂给任何 NotebookLM 输出格式。

  • 调用前先设好 GETNOTE_API_KEY 和 GETNOTE_CLIENT_ID；没有这两个，播客转写会失败。
  • 输入长度保持在 1k–10k 字符区间，NotebookLM 输出质量最好。
  • 微信公众号的素材，先装 MCP server；没装的话 skill 绕不过公众号的反爬。
  • 服务端不发内容的付费站，绕过级联走到某一步几乎一定会撞 CAPTCHA——手动处理后重试。
  • 除非你已经单独核实过底层来源的使用条款，否则把这个 skill 当作"个人学习与研究"工具。付费墙绕过有法律与道德含义，责任在你。
  • License 在仓库里写的是 MIT，但 README 限定为"personal study and research only"——商用前两边都读一遍。

何时不要用

如果你手上已经有干净的文档，只想让 NotebookLM 给你生成音频或幻灯片，直接把文档粘进 NotebookLM 就行，跳过这个 skill。skill 的价值在"抓取 + 规整"这条流水线，专门处理那些平时难拿到的来源；对已经属于你的来源，它不增加任何价值。

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