Content Bridge

Content Bridge - 通用内容摄取路由层

智能路由层，根据 URL 类型自动调用对应的内容摄取 skill，返回标准化内容。

定位与职责

Content Bridge 是通用内容摄取基础设施，不绑定任何下游应用。

• 核心职责：识别内容源类型 → 路由到对应摄取 skill → 返回标准化内容
• 复用性：任何 skill（deep-learning、knowledge-sync、research 等）都可依赖
• 不负责：不直接实现具体平台的抓取逻辑，不处理下游应用逻辑（如 NotebookLM 上传）
• 边界清晰：专注于"内容获取"这一层，下游如何使用由调用方决定

架构说明

Content Bridge 是路由层，不是实现层：

调用方 (deep-learning, etc.)
    ↓
content-bridge (路由判断)
    ↓
独立摄取 skills (weixin-extractor, bilibili-subtitle, etc.)
    ↓
标准化输出 (Markdown + metadata)

依赖的摄取 Skills

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（绕过反爬虫）

2. 任意网页链接

支持任何公开可访问的网页（新闻、博客、文档等）

3. YouTube 视频

自动提取 YouTube 视频的字幕和元数据

4. 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

5. 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

6. 图片与扫描件

• Images (JPEG, PNG, GIF, WebP) - OCR 识别文字
• 扫描的 PDF 文档 - OCR 提取文字

7. 音频文件

• Audio (WAV, MP3) - 语音转文字

8. 结构化数据

• CSV - 逗号分隔数据
• JSON - JSON 数据
• XML - XML 文档

9. 压缩包

• ZIP - 自动解压并处理所有支持的文件

10. 纯文本

直接输入或粘贴的文本内容

11. 搜索关键词

通过 Web Search 搜索关键词，汇总多个来源的信息

12. Bilibili 视频

通过 bilibili-subtitle 工具提取字幕或转录音频，生成文字稿

前置条件

1. 安装 wexin-read-mcp

MCP 服务器已安装在：~/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/

配置 MCP（需要手动添加到 Claude 配置文件）：

macOS: 编辑 ~/.claude/config.json

{
  "primaryApiKey": "any",
  "mcpServers": {
    "weixin-reader": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/Users/joe/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py"
      ]
    }
  }
}

配置后需要重启 Claude Code。

2. NotebookLM 认证

首次使用前，委托 notebooklm Skill 执行认证流程：

1. 运行认证检查（auth check）
2. 如未登录或已过期，执行登录（login）
3. 返回认证状态给本 Skill，确认后再继续上传/生成

触发方式

微信公众号文章

• /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]"

YouTube 视频

• "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]"

Bilibili 视频

• "把这个B站视频做成播客 [Bilibili URL]"
• "这个B站视频帮我生成PPT [BV号]"

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"

自然语言 → 委托动作映射

如果没有明确指令，默认只上传不生成任何内容，等待用户后续指令。

Progress Updates

执行过程中提供清晰的状态更新：

⏳ 识别内容源类型...
✅ 检测到微信公众号文章
⏳ 抓取文章内容...
✅ 文章抓取成功：《深度学习的未来趋势》
⏳ 保存为临时文件...
✅ 已保存：/tmp/weixin_深度学习_1706234567.txt
⏳ 创建 NotebookLM 笔记本...
✅ 笔记本已创建：ID abc-123-def
⏳ 上传文件到笔记本...
✅ 上传完成，等待处理...
✅ 处理完成！
⏳ 生成播客...
✅ 播客生成完成！
⏳ 下载文件...
✅ Done!

Output Summary

任务完成后，按以下格式输出：

仅上传（无生成）：

✅ 内容已上传到 NotebookLM！

📓 笔记本：[标题]
   ID: abc-123-def

📄 来源：filename.txt
   ID: source-xyz-789

💡 后续操作：
   - 默认继续使用本 Skill：直接说"基于这个 notebook 生成播客/PPT/Quiz"
   - 高级模式：切换 `notebooklm` Skill，对该 notebook 进行精细控制

上传并生成：

✅ [内容类型]已转换为[输出格式]！

📄 来源：[标题/文件名]
👤 作者：[作者]（如有）
📅 日期：[日期]（如有）

🎙️ [输出格式]已生成：
📁 文件：/tmp/output_file.mp3
⏱️ 时长/页数：约 X 分钟/页
📊 大小：X MB

工作流程

Step 1: 识别内容源类型

Claude 自动识别输入类型：

Step 2: 获取内容

微信公众号：

• 使用 MCP 工具 read_weixin_article
• 返回：title, author, publish_time, content
• 保存为 TXT：/tmp/weixin_{title}_{timestamp}.txt

网页/YouTube：

• 保留原始 URL 作为 source 输入
• NotebookLM 自动提取内容

Bilibili 视频：

• 使用 bilibili-subtitle 提取字幕/转录
• 命令：python -m bilibili_subtitle "URL" -o /tmp --skip-summary
• 保存为 TXT：/tmp/{video_id}.transcript.md

Office 文档/电子书/PDF：

• 使用 markitdown 转换为 Markdown
• 命令：markitdown /path/to/file.docx -o /tmp/converted.md
• 保存为 TXT：/tmp/{filename}_converted_{timestamp}.txt

本地 Markdown：

• 作为本地文件 source 交给委托层上传

图片（OCR）：

• markitdown 自动 OCR 识别文字
• 提取 EXIF 元数据
• 保存为 TXT

音频文件：

• markitdown 自动转录语音为文字
• 提取音频元数据
• 保存为 TXT

ZIP 压缩包：

• 自动解压到临时目录
• 遍历所有支持的文件
• 批量使用 markitdown 转换
• 合并为单个 TXT 或多个 Source

搜索关键词：

• 使用 WebSearch 工具搜索关键词
• 汇总前 3-5 条结果
• 保存为 TXT：/tmp/search_{keyword}_{timestamp}.txt

Step 3: 上传到 NotebookLM

委托 notebooklm Skill 执行：

1. 创建 notebook（返回 notebook_id）
2. 添加 source（文件或 URL）
3. 等待 source 进入 READY 状态
4. 将 notebook_id/source_id 回传给本 Skill 的后续步骤

等待 source READY 很重要，否则后续生成可能失败。

Step 5: 根据意图生成内容（可选）

如果用户指定了处理意图，自动委托 notebooklm Skill：

生成流程：

1. 委托发起生成（返回任务/产物 ID）
2. 委托等待完成
3. 委托下载到本地
4. 告知用户最终文件路径与大小

完整示例

示例 1：微信公众号文章 → 播客

用户输入：

把这篇文章生成播客 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123xyz

执行流程：

1. 识别为微信公众号链接
2. MCP 工具抓取文章内容
3. 创建 TXT 文件
4. 上传到 NotebookLM
5. 生成播客（generate audio）
6. 下载播客到本地

输出：

✅ 微信文章已转换为播客！

📄 文章：深度学习的未来趋势
👤 作者：张三
📅 发布：2026-01-20

🎙️ 播客已生成：
📁 文件：/tmp/weixin_深度学习的未来趋势_podcast.mp3
⏱️ 时长：约 8 分钟
📊 大小：12.3 MB

示例 2：YouTube 视频 → 思维导图

用户输入：

这个视频帮我画个思维导图 https://www.youtube.com/watch?v=abc123

执行流程：

1. 识别为 YouTube 链接
2. 直接传递给 NotebookLM（自动提取字幕）
3. 生成思维导图（generate mind-map）
4. 下载思维导图

输出：

✅ YouTube 视频已转换为思维导图！

🎬 视频：Understanding Quantum Computing
⏱️ 时长：23 分钟

🗺️ 思维导图已生成：
📁 文件：/tmp/youtube_quantum_computing_mindmap.json
📊 节点数：45 个

示例 3：搜索关键词 → 报告

用户输入：

搜索 'AI发展趋势 2026' 并生成报告

执行流程：

1. 识别为搜索查询
2. WebSearch 搜索关键词
3. 汇总前 5 条结果
4. 创建 TXT 文件
5. 上传到 NotebookLM
6. 生成报告（generate report）

输出：

✅ 搜索结果已生成报告！

🔍 关键词：AI发展趋势 2026
📊 来源：5 篇文章

📄 报告已生成：
📁 文件：/tmp/search_AI发展趋势2026_report.md
📝 章节：7 个
📊 大小：15.2 KB

示例 4：混合多源 → PPT

用户输入：

把这篇文章、这个视频和这个PDF一起做成PPT：
- https://example.com/article
- https://youtube.com/watch?v=xyz
- /Users/joe/Documents/research.pdf

执行流程：

1. 创建新 Notebook
2. 依次添加 3 个 Source
3. 基于所有 Source 生成 PPT

输出：

✅ 多源内容已整合为PPT！

📚 内容源：
  1. 网页文章：AI in 2026
  2. YouTube：Future of AI
  3. PDF：Research Notes (12 页)

📊 PPT 已生成：
📁 文件：/tmp/multi_source_slides.pdf
📄 页数：25 页
📦 大小：3.8 MB

示例 5: EPUB 电子书 → 播客

用户输入：

把这本电子书做成播客 /Users/joe/Books/sapiens.epub

执行流程：

1. 识别为 EPUB 文件
2. markitdown 转换为 Markdown
3. 保存为 TXT
4. 上传到 NotebookLM
5. 生成播客

输出：

✅ EPUB 电子书已转换为播客！

📚 电子书：Sapiens: A Brief History of Humankind
📄 页数：约 450 页
📊 字数：约 15 万字

🎙️ 播客已生成：
📁 文件：/tmp/sapiens_podcast.mp3
⏱️ 时长：约 45 分钟（精华版）
📊 大小：48.2 MB

示例 6：Word 文档 → Quiz

用户输入：

这个Markdown生成Quiz /Users/joe/notes/machine_learning.md

执行流程：

1. 识别为本地 Markdown 文件
2. 直接上传到 NotebookLM
3. 生成 Quiz（generate quiz）

输出：

✅ Markdown 已转换为Quiz！

📄 文件：machine_learning.md
📊 大小：8.5 KB

📝 Quiz 已生成：
📁 文件：/tmp/machine_learning_quiz.md
❓ 题目：15 道（10选择 + 5简答）

错误处理

1. 微信文章获取失败

• 错误：无法获取文章内容
• 原因：文章已删除、需要登录、网络问题、反爬虫拦截
• 解决：检查链接是否正确，等待 2-3 秒后重试
• 备选：手动复制文章内容

2. NotebookLM 认证失败

• 错误：Auth/cookie error
• 原因：认证过期或未登录
• 解决：切换到 notebooklm Skill 执行认证修复流程（auth check/login）
• 验证：由 notebooklm Skill 返回认证状态

3. 文件上传失败

• 错误：Invalid file or upload error
• 原因：文件路径错误、权限问题、文件过大
• 解决：本 Skill 先检查路径/权限/转换结果，再委托 notebooklm Skill 重试上传
• 备选：尝试转换为更小的文件

4. 生成任务失败

• 错误：Generation failed
• 原因：内容太短（<100字）、太长（>50万字）、服务异常
• 解决：由 notebooklm Skill 执行任务状态诊断与重试
• 备选：尝试其他格式（如报告代替播客）

5. MCP 工具未找到

• 错误：Tool not found: read_weixin_article
• 原因：MCP 服务器未配置或未启动
• 解决：检查 ~/.claude/config.json 配置，重启 Claude Code
• 验证：python ~/.agents/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py

高级功能

1. 多意图处理

用户可以一次性指定多个处理任务：

这篇文章帮我生成播客和PPT https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

Skill 会依次执行：

1. 生成播客
2. 生成 PPT

2. 自定义 Notebook

默认每篇文章创建新 Notebook，也可以指定已有 Notebook：

把这篇文章加到我的【AI研究】笔记本 https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

Skill 会：

1. 搜索名为"AI研究"的 Notebook
2. 将文章添加为新 Source
3. 基于所有 Sources 生成内容

3. 自定义生成指令

为生成任务添加具体要求：

这篇文章生成播客，要求：轻松幽默的风格，时长控制在5分钟

Skill 会将要求作为 instructions 传给 NotebookLM。

注意事项

1. 频率限制：

   • 每次请求间隔 > 2 秒，避免被微信封禁
   • NotebookLM 生成任务有并发限制（最多 3 个同时进行）

2. 内容长度：

   • 微信文章通常 1000-5000 字，适合生成播客（3-8 分钟）
   • 超过 10000 字的长文可能需要更长生成时间
   • 少于 500 字的短文可能生成效果不佳

3. 版权遵守：

   • 仅用于个人学习研究
   • 遵守微信公众号的版权规定
   • 生成的内容不得用于商业用途

4. 生成时间：

   • 播客：2-5 分钟
   • 视频：3-8 分钟
   • PPT：1-3 分钟
   • 思维导图：1-2 分钟
   • Quiz/闪卡：1-2 分钟

5. 文件清理：

   • TXT 源文件保存在 /tmp/，系统重启后自动清理
   • 生成的文件（MP3/PDF/MD 等）默认保存在 /tmp/
   • 可以指定自定义保存路径

相关 Skills

• notebooklm - NotebookLM 执行层（高级用户可直接使用）
• notebooklm-deep-analyzer - 深度分析 NotebookLM 内容
• markitdown - 转换其他格式文档

默认策略：

• 对外默认使用 anything-to-notebooklm（统一入口）
• 高级场景直用 notebooklm（精细控制）

配置 MCP（重要）

⚠️ 第一次使用前必须配置

编辑 ~/.claude/config.json：

{
  "primaryApiKey": "any",
  "mcpServers": {
    "weixin-reader": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/Users/joe/.claude/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py"
      ]
    }
  }
}

配置后重启 Claude Code！

故障排查

# 测试 MCP 服务器
python ~/.agents/skills/anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py

NotebookLM 侧故障（认证、上传、生成、下载）统一委托 notebooklm Skill 处理，不在本 Skill 维护完整 CLI 排查手册。

典型使用场景

场景 1：快速学习

我想学习这篇文章，帮我生成播客，上下班路上听
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

→ 生成 8 分钟播客，通勤时间听完

场景 2：分享给团队

这篇文章不错，做成PPT分享给团队
https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

→ 生成 15 页 PPT，直接用于团队分享

场景 3：复习巩固

这篇技术文章帮我出题，想测试一下掌握程度
https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

→ 生成 10 道选择题 + 5 道简答题

场景 4：可视化理解

这篇文章概念比较多，画个思维导图帮我理清结构
https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

→ 生成思维导图，一目了然

示例 7：Bilibili 视频 → 播客

用户输入：

把这个B站视频做成播客 https://www.bilibili.com/video/BV1234567890/

执行流程：

1. 识别为 Bilibili 链接
2. bilibili-subtitle 提取字幕/转录
3. 保存为 TXT
4. 上传到 NotebookLM
5. 生成播客

输出：

✅ B站视频已转换为播客！

🎬 视频：深度学习入门教程
⏱️ 时长：45 分钟

🎙️ 播客已生成：
📁 文件：/tmp/bilibili_BV1234567890_podcast.mp3
⏱️ 时长：约 12 分钟
📊 大小：18.5 MB

Skill 创建时间：2026-01-25 最后更新：2026-02-25 版本：v1.2.0