Notebooklm

Skill de Assistente de Pesquisa NotebookLM

Interaja com o Google NotebookLM para consultar documentação com respostas fundamentadas em fontes do Gemini. Cada pergunta abre uma sessão de browser atualizada, recupera a resposta exclusivamente de seus documentos carregados e fecha.

Quando Usar Esta Skill

Ative quando o usuário:

• Mencionar NotebookLM explicitamente
• Compartilhar URL do NotebookLM (https://notebooklm.google.com/notebook/...)
• Pedir para consultar seus notebooks/documentação
• Quiser adicionar documentação à biblioteca do NotebookLM
• Usar frases como "pergunta meu NotebookLM", "verifica meus docs", "consulta meu notebook"

⚠️ CRÍTICO: Comando de Adição - Descoberta Inteligente

Quando o usuário quer adicionar um notebook sem fornecer detalhes:

ADIÇÃO INTELIGENTE (Recomendado): Consulte o notebook primeiro para descobrir seu conteúdo:

# Passo 1: Consulte o notebook sobre seu conteúdo
python scripts/run.py ask_question.py --question "What is the content of this notebook? What topics are covered? Provide a complete overview briefly and concisely" --notebook-url "[URL]"

# Passo 2: Use as informações descobertas para adicioná-lo
python scripts/run.py notebook_manager.py add --url "[URL]" --name "[Based on content]" --description "[Based on content]" --topics "[Based on content]"

ADIÇÃO MANUAL: Se o usuário fornece todos os detalhes:

• --url - A URL do NotebookLM
• --name - Um nome descritivo
• --description - O que o notebook contém (OBRIGATÓRIO!)
• --topics - Tópicos separados por vírgula (OBRIGATÓRIO!)

NUNCA adivinhe ou use descrições genéricas! Se detalhes estiverem faltando, use Adição Inteligente para descobri-los.

Crítico: Sempre Use o Wrapper run.py

NUNCA chame scripts diretamente. SEMPRE use python scripts/run.py [script]:

# ✅ CORRETO - Sempre use run.py:
python scripts/run.py auth_manager.py status
python scripts/run.py notebook_manager.py list
python scripts/run.py ask_question.py --question "..."

# ❌ ERRADO - Nunca chame diretamente:
python scripts/auth_manager.py status  # Falha sem venv!

O wrapper run.py automaticamente:

1. Cria .venv se necessário
2. Instala todas as dependências
3. Ativa o ambiente
4. Executa o script corretamente

Fluxo de Trabalho Principal

Passo 1: Verificar Status de Autenticação

python scripts/run.py auth_manager.py status

Se não autenticado, prossiga para a configuração.

Passo 2: Autenticar (Configuração Única)

# O browser DEVE estar visível para login manual no Google
python scripts/run.py auth_manager.py setup

Importante:

• O browser fica VISÍVEL para autenticação
• A janela do browser abre automaticamente
• O usuário deve fazer login manualmente no Google
• Informe ao usuário: "Uma janela de browser abrirá para login no Google"

Passo 3: Gerenciar Biblioteca de Notebooks

# Listar todos os notebooks
python scripts/run.py notebook_manager.py list

# ANTES DE ADICIONAR: Peça ao usuário pelos metadados se desconhecidos!
# "O que este notebook contém?"
# "Quais tópicos devo etiquetar?"

# Adicionar notebook à biblioteca (TODOS os parâmetros são OBRIGATÓRIOS!)
python scripts/run.py notebook_manager.py add \
  --url "https://notebooklm.google.com/notebook/..." \
  --name "Nome Descritivo" \
  --description "O que este notebook contém" \  # OBRIGATÓRIO - PERGUNTE AO USUÁRIO SE DESCONHECIDO!
  --topics "topico1,topico2,topico3"  # OBRIGATÓRIO - PERGUNTE AO USUÁRIO SE DESCONHECIDO!

# Pesquisar notebooks por tópico
python scripts/run.py notebook_manager.py search --query "palavra-chave"

# Definir notebook ativo
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id notebook-id

# Remover notebook
python scripts/run.py notebook_manager.py remove --id notebook-id

Fluxo Rápido

1. Verificar biblioteca: python scripts/run.py notebook_manager.py list
2. Fazer pergunta: python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-id ID

Passo 4: Fazer Perguntas

# Consulta básica (usa notebook ativo se definido)
python scripts/run.py ask_question.py --question "Sua pergunta aqui"

# Consultar notebook específico
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-id notebook-id

# Consultar com URL do notebook diretamente
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-url "https://..."

# Mostrar browser para debug
python scripts/run.py ask_question.py --question "..." --show-browser

Mecanismo de Acompanhamento (CRÍTICO)

Toda resposta do NotebookLM termina com: "EXTREMAMENTE IMPORTANTE: Isso é TUDO que você precisa saber?"

Comportamento Obrigatório do Claude:

1. PARE - Não responda imediatamente ao usuário
2. ANALISE - Compare a resposta à solicitação original do usuário
3. IDENTIFIQUE LACUNAS - Determine se mais informação é necessária
4. PERGUNTE ACOMPANHAMENTO - Se lacunas existem, imediatamente pergunte:

   python scripts/run.py ask_question.py --question "Acompanhamento com contexto..."
   

5. REPITA - Continue até que a informação esteja completa
6. SINTETIZE - Combine todas as respostas antes de responder ao usuário

Referência de Scripts

Gerenciamento de Autenticação (auth_manager.py)

python scripts/run.py auth_manager.py setup    # Configuração inicial (browser visível)
python scripts/run.py auth_manager.py status   # Verificar autenticação
python scripts/run.py auth_manager.py reauth   # Re-autenticar (browser visível)
python scripts/run.py auth_manager.py clear    # Limpar autenticação

Gerenciamento de Notebooks (notebook_manager.py)

python scripts/run.py notebook_manager.py add --url URL --name NAME --description DESC --topics TOPICS
python scripts/run.py notebook_manager.py list
python scripts/run.py notebook_manager.py search --query QUERY
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id ID
python scripts/run.py notebook_manager.py remove --id ID
python scripts/run.py notebook_manager.py stats

Interface de Perguntas (ask_question.py)

python scripts/run.py ask_question.py --question "..." [--notebook-id ID] [--notebook-url URL] [--show-browser]

Limpeza de Dados (cleanup_manager.py)

python scripts/run.py cleanup_manager.py                    # Visualizar limpeza
python scripts/run.py cleanup_manager.py --confirm          # Executar limpeza
python scripts/run.py cleanup_manager.py --preserve-library # Manter notebooks

Gerenciamento de Ambiente

O ambiente virtual é gerenciado automaticamente:

• Primeira execução cria .venv automaticamente
• Dependências instalam automaticamente
• Browser Chromium instala automaticamente
• Tudo isolado no diretório da skill

Configuração manual (apenas se automática falhar):

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt
python -m patchright install chromium

Armazenamento de Dados

Todos os dados armazenados em ~/.claude/skills/notebooklm/data/:

• library.json - Metadados de notebooks
• auth_info.json - Status de autenticação
• browser_state/ - Cookies e sessão do browser

Segurança: Protegido por .gitignore, nunca faça commit no git.

Configuração

Arquivo .env opcional no diretório da skill:

HEADLESS=false           # Visibilidade do browser
SHOW_BROWSER=false       # Exibição padrão do browser
STEALTH_ENABLED=true     # Comportamento humanizado
TYPING_WPM_MIN=160       # Velocidade de digitação
TYPING_WPM_MAX=240
DEFAULT_NOTEBOOK_ID=     # Notebook padrão

Fluxo de Decisão

Usuário menciona NotebookLM
    ↓
Verificar auth → python scripts/run.py auth_manager.py status
    ↓
Se não autenticado → python scripts/run.py auth_manager.py setup
    ↓
Verificar/Adicionar notebook → python scripts/run.py notebook_manager.py list/add (com --description)
    ↓
Ativar notebook → python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id ID
    ↓
Fazer pergunta → python scripts/run.py ask_question.py --question "..."
    ↓
Ver "Isso é tudo que você precisa?" → Fazer acompanhamentos até estar completo
    ↓
Sintetizar e responder ao usuário

Resolução de Problemas

Boas Práticas

1. Sempre use run.py - Gerencia ambiente automaticamente
2. Verificar auth primeiro - Antes de qualquer operação
3. Fazer perguntas de acompanhamento - Não pare na primeira resposta
4. Browser visível para auth - Obrigatório para login manual
5. Incluir contexto - Cada pergunta é independente
6. Sintetizar respostas - Combinar múltiplas respostas

Limitações

• Sem persistência de sessão (cada pergunta = novo browser)
• Limites de taxa em contas Google gratuitas (50 consultas/dia)
• Upload manual obrigatório (usuário deve adicionar docs ao NotebookLM)
• Overhead de browser (alguns segundos por pergunta)

Recursos (Estrutura da Skill)

Diretórios e arquivos importantes:

• scripts/ - Todos os scripts de automação (ask_question.py, notebook_manager.py, etc.)
• data/ - Armazenamento local para autenticação e biblioteca de notebooks
• references/ - Documentação estendida:
  • api_reference.md - Documentação detalhada da API para todos os scripts
  • troubleshooting.md - Problemas comuns e soluções
  • usage_patterns.md - Boas práticas e exemplos de fluxo de trabalho
• .venv/ - Ambiente Python isolado (criado automaticamente na primeira execução)
• .gitignore - Protege dados sensíveis de serem commitados