findscripter 何时使用
当你需要从已上传到 Google NotebookLM 的文档里拿到「只基于这些源、Gemini 不掺自己常识」的可溯源答案时使用。典型触发：
- 用户提到 NotebookLM，或贴出
https://notebooklm.google.com/notebook/...链接。 - 用户说「问我的笔记本 / 查我的文档 / 在我那个 notebook 里查一下」。
- 用户想把某份文档登记进笔记本库以便后续问答。
核心特点：每次提问 = 开一个全新浏览器会话 → 仅从指定笔记本检索 → 取答案 → 关闭。无会话持久化，每个问题相互独立，因此每问都要自带上下文。
不该用于：
- 开放网络检索、需要模型常识或最新外部信息的问题 —— 用联网搜索类技能，NotebookLM 只读你给它的源。
- 资料尚未上传到 NotebookLM —— 上传是手动前置动作，本技能不替你把任意文件灌进去。
- 无法弹出可见浏览器手动完成 Google 登录的环境（纯 headless 服务器无人值守首次鉴权会卡住）。
- 免费账号已触及 50 次/天 限额时，应等待或换号，而非反复重试。
步骤
所有脚本必须经 run.py 包装器调用，它会自动建 .venv、装依赖、装 Chromium、激活环境再执行。直接调脚本会因缺 venv 报 ModuleNotFoundError。
1. 查鉴权状态
python scripts/run.py auth_manager.py status
未鉴权 → 进 2；已鉴权 → 进 3。
2. 一次性鉴权（浏览器可见，用户手动登录 Google）
python scripts/run.py auth_manager.py setup
先告知用户：「会弹出一个浏览器窗口，请手动登录 Google」。窗口可见是硬要求。
3. 管理笔记本库
列出： python scripts/run.py notebook_manager.py list
设激活： python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id <ID>
登记新笔记本见下方「智能登记」。
4. 提问（不带 id 用激活笔记本）
python scripts/run.py ask_question.py --question "带完整上下文的问题"
指定笔记本：--notebook-id <ID> 或 --notebook-url "https://..."
调试看过程：--show-browser
5. 处理追问信号（关键）
每条答案结尾会出现 "Is that ALL you need to know?"。
STOP → 比对答案与原始诉求 → 若有缺口，立刻再发一次带上下文的 ask_question
→ 重复直至信息齐全 → 综合所有答案再回复用户。不要停在第一条答案。
智能登记笔记本（缺细节时首选，禁止瞎猜描述）：
# 先问笔记本「你装了什么」，再据答案登记
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]"
python scripts/run.py notebook_manager.py add --url "[URL]" --name "[据内容]" --description "[据内容]" --topics "[据内容]"
add 的 --description 与 --topics 必填；细节不全时用上面的智能登记去发现，绝不用通用占位描述。
指令
脚本速查（一律前缀 python scripts/run.py）：
| 脚本 | 用途 |
|---|---|
auth_manager.py status|setup|reauth|clear |
鉴权：查状态 / 首次设置 / 重新鉴权 / 清除（setup、reauth 浏览器可见） |
notebook_manager.py list|add|search|activate|remove|stats |
笔记本库管理 |
ask_question.py --question "..." |
提问；可选 --notebook-id / --notebook-url / --show-browser |
cleanup_manager.py |
数据清理；--confirm 执行、--preserve-library 保留笔记本 |
数据落盘在 ~/.claude/skills/notebooklm/data/：library.json（笔记本元数据）、auth_info.json（鉴权状态）、browser_state/（cookie/会话），已被 .gitignore 保护，严禁提交 git。
可选 .env：HEADLESS / SHOW_BROWSER（浏览器可见性）、STEALTH_ENABLED（拟人行为）、TYPING_WPM_MIN/MAX（打字速度）、DEFAULT_NOTEBOOK_ID。
自动建环境失败时的手动兜底：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m patchright install chromium
示例
最小问答流程：
# 1. 确认已登录
python scripts/run.py auth_manager.py status
# 2. 选好笔记本
python scripts/run.py notebook_manager.py list
python scripts/run.py notebook_manager.py activate --id my-arch-docs
# 3. 带上下文提问
python scripts/run.py ask_question.py --question "在我们的架构文档里，订单服务用的是哪种数据库？为什么这样选？"
# 4. 看到 "Is that ALL you need to know?" → 发现没覆盖「分库分表策略」→ 追问
python scripts/run.py ask_question.py --question "承上：架构文档对订单库的分库分表/扩容策略是怎么写的？"
# 5. 综合两段答案再回复用户
排障：
| 现象 | 处理 |
|---|---|
ModuleNotFoundError |
改用 run.py 包装器 |
| 鉴权失败 | setup 时浏览器必须可见；问答可加 --show-browser |
| 触及限额（50/天） | 等待或换 Google 账号 |
| 浏览器崩溃 | python scripts/run.py cleanup_manager.py --preserve-library |
| 找不到笔记本 | 先 notebook_manager.py list 核对 ID |
注意事项
- 每问自带上下文：无会话记忆，追问要把前情写进问题里，否则 NotebookLM 不知道「承上」。
- 不要停在第一条答案：把结尾的 "Is that ALL you need to know?" 当作强制自检信号，逐项比对原始诉求，有缺口就继续追问，最后综合再回复。
- 登记描述必须真实：
--description/--topics缺失时走智能登记去发现，禁止用「文档集合」之类通用占位。 - 首次鉴权要人在场：浏览器必须可见、用户手动登录 Google；无人值守环境会卡住。
- 限额与开销：免费账号 50 次/天；每问要起一个浏览器，单问有数秒级开销，别做高频循环。
- 答案边界：结果只来自该笔记本的源，源里没有就答不出，别让模型用常识补全后当成文档结论。
- 隐私：
data/含 cookie 与会话态，绝不入库、不外传。
互见
- related：
fact-checking—— 对源锚定答案做二次查证，区分「文档原文」与可能的解读偏差。 - combines_with：
entity-research-dossier—— 把笔记本里的内部资料作为调研档案的一类一手信源接入。
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT 许可证），原技能 notebooklm。本条为适配中文「技能大典」的重写版，保留其 run.py 强制包装、可见浏览器鉴权、智能登记、追问机制（"Is that ALL you need to know?"）、50/天限额与每问独立等关键约束。