notebooklm
Claude CodeからNotebookLMノートブックをクエリする
こちらからも入手できます: ZhanlinCui,teng-lin
ブラウザとエディタの間でコピペダンスを繰り返すのはやめましょう。このスキルにより、Claude CodeはGoogle NotebookLMと直接チャットようになり、アップロードしたドキュメントを引用したソースに基づいた回答を得ることができます。
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Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
オンにして利用開始
テストする
「notebooklm」を使用しています。 私のReactドキュメントのuseEffectクリーンアップ関数については何다고 says?
期待される結果:
Reactドキュメント（Chapter 3: Effects）によると、useEffectのクリーンアップ関数はコンポーネントのマウント解除前、および各再レンダリング前に実行されます。主なポイント：(1) useEffectからクリーンアップ関数を返す、(2)クリーンアップを使用してサブスクリプションをキャンセル、タイマーをクリア、またはフェッチリクエストを中断する、(3)クリーンアップはメモリリークを防ぎます。ドキュメント示されているパターンの例：useEffect(() => { const sub = subscribe(); return () => sub.unsubscribe(); }, [])。ソース：React-d_guidebook、47ページ。
「notebooklm」を使用しています。 このノートブックをライブラリに追加してください：https://notebooklm.google.com/notebook/xyz123
期待される結果:
ノートブックをクエリして検出しました：scikit-learn、pandas、モデル評価をカバーするPython機械学習チュートリアルが含まれています。'ML Fundamentals Guide'としてライブラリに追加し、トピック：python、machine-learning、scikit-learn、pandasをタグ付けしました。これで'MLノートブックに交差検証技術について聞いてください'などのコマンドでクエリできます。
セキュリティ監査
中リスクStatic scanner detected 558 pattern matches across 20 files, but evaluation confirms most are false positives in documentation. Real risks: browser automation saves Google auth cookies locally, network access to notebooklm.google.com, and subprocess execution for internal scripts. All patterns are expected for legitimate NotebookLM integration. Markdown files triggered external_commands detections from code examples. Recommend warnings about authentication requirements and network dependency.
中リスクの問題 (2)
低リスクの問題 (3)
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (4)
📁 ファイルシステムへのアクセス (3)
🔑 環境変数 (1)
品質スコア
作れるもの
技術ドキュメント研究
NotebookLMにアップロードされたAPIドキュメント、ワークショップマニュアル、または技術仕様をクエリします。Claudeは完全な実装詳細を取得するために包括的なフォローアップを行い、その後APIを捏造することなく正しいコードを記述します。
学術文献レビュー
研究論文をNotebookLMにアップロードし、Claude Codeを通じてクエリします。複数の論文にまたがる引用付きの統合回答を取得し、より速い文献レビューと正確な参照を可能にします。
個人ナレッジベースクエリ
ノートブックのライブラリを構築し、ノート、手書きのトランスクリプト、プロジェクトドキュメントを含めます。Claudeを通じて自然に合ライブラリ全体をクエリし、実際のコンテンツに基づいた回答を得ます。
これらのプロンプトを試す
私のNotebookLMに聞いてください：アップロードしたドキュメントで[topic]の主要な仕様は何ですか？
このNotebookLMをライブラリに追加してください：[notebook-url]。まず含まれていているコンテンツを検出してから、適切な名前とトピックで保存してください。
私の[notebook-name]ノートブックについて[topic]クエリしてください。(1)コアコンセプト、(2)実装詳細、(3)エッジケース、(4)ベストプラクティスについて完全な情報が得られるまで包括的なフォローアップ質問をしててください。その後、すべての回答を統合してください。
私のノートブックライブラリ全体にわたって[topic]を理解する必要があります。このトピックについて各関連ノートブックをクエリし、視点を比較し、矛盾やギャップを特定し、ソース引用付きの統一された統合を提供してください。
ベストプラクティス
- 常にrun.pyラッパースクリプトを使用してください—仮想環境のセットアップを自動的に処理し、依存関係が正しくインストールされることを保証します
- 各クエリは 이전の質問の記憶がない新しいブラウザセッションを開くため、完全なコンテキストを含む包括的な質問してください
- NotebookLMの回答を批判的にレビューし、'Is that ALL you need to know？'プロンプトが表示された場合はフォローアップ質問してください—これにより完全な情報収集が確保されます
回避
- Claude Code Web UIでこのスキルを使用しようとしないでください—サンドボックス環境 提供しないネットワークアクセスが必要です
- クエリ間の永続的なセッション記憶を期待しないでください—各質問は独立しており、完全なコンテキストを含める必要があります
- このスキルを時間的に敏感または頻繁に変化する情報に依存しないでください—NotebookLMはアップロードした内容のみを知っています