blog-notebooklm

Blog NotebookLM -- 文書に基づいた引用付きリサーチ

Claude Codeから直接Google NotebookLMノートブックに問い合わせ、アップロードされた文書のみに基づく引用付き回答をGeminiから取得します。各質問ごとにヘッドレスブラウザセッションを開き、回答を取得して閉じます。回答はTier 1品質（ユーザー自身の一次資料）であり、幻覚リスクはゼロです。

クイックリファレンス

コマンド	説明
/blog notebooklm ask <質問>	ノートブックに問い合わせ、文書に基づいた回答を取得
/blog notebooklm discover <URL>	ノートブックの内容をスマートに発見してからカタログ化
/blog notebooklm library list	ライブラリ内の全ノートブックを一覧表示
/blog notebooklm library add <URL>	ノートブックをライブラリに追加
/blog notebooklm library search <クエリ>	キーワードでノートブックを検索
/blog notebooklm library remove <ID>	ノートブックをライブラリから削除
/blog notebooklm setup	一度だけのGoogle認証（ブラウザ表示）
/blog notebooklm status	認証状態を確認
/blog notebooklm cleanup	ブラウザ状態をクリーンアップ（ライブラリは維持）

前提条件

• Googleアカウント（NotebookLMアクセス権限あり）
• Python 3.11以上（run.pyが自動的にvenvを管理）
• Google Chrome（初回実行時にPatchright経由で自動インストール）
• 一度だけの認証設定（インタラクティブなGoogleログインを表示ブラウザで実行）

必ずrun.pyラッパーを使用すること

スクリプトを直接呼び出さないでください。常に python3 scripts/run.py [スクリプト] を使用してください:

# 正しい:
python3 scripts/run.py auth_manager.py status
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "..."

# 間違い -- venvなしでは失敗:
python3 scripts/auth_manager.py status

run.pyラッパーは、.venvの自動作成、依存関係のインストール、Chromeのセットアップ、およびターゲットスクリプトの実行を行います。

認証確認（ゲートパターン）

クエリ操作の前に、認証状態を確認してください:

python3 scripts/run.py auth_manager.py status

• 認証済みの場合: クエリを実行
• 未認証の場合: ユーザーに通知し、セットアップを案内: "NotebookLMにはGoogleログインが必要です。/blog notebooklm setupを実行して認証してください。"
• 内部から呼び出された場合（blog-writeやblog-researcherからの場合）: 認証されていなくても、静かに何も返さずエラーも出さない。執筆ワークフローをブロックしないこと。

セットアップワークフロー

/blog notebooklm setup の場合:

# 手動でGoogleログインするための表示ブラウザを開く（一度だけ）
python3 scripts/run.py auth_manager.py setup

ユーザーに伝える: 「ブラウザウィンドウが開きます。Googleアカウントにログインしてください。」 認証はブラウザプロファイルとクッキー注入のハイブリッドアプローチで維持されます。

その他の認証コマンド:

python3 scripts/run.py auth_manager.py status   # 認証確認
python3 scripts/run.py auth_manager.py reauth   # 再認証
python3 scripts/run.py auth_manager.py clear     # 全認証データを消去

クエリワークフロー

/blog notebooklm ask <質問> の場合:

ステップ1: 認証確認

認証確認を実行（上記のゲートパターンを参照）。認証されていない場合はセットアップに案内。

ステップ2: ノートブックの特定

どのノートブックに問い合わせるかを決定:

• --notebook-url が指定されている場合: 直接使用
• --notebook-id が指定されている場合: ライブラリから検索
• どちらもない場合: ライブラリのアクティブノートブックを使用
• アクティブノートブックがない場合: ライブラリを表示し、ユーザーに選択を促す

ステップ3: 質問

# 基本クエリ（アクティブノートブックを使用）
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "質問をここに"

# 特定のノートブックIDを指定してクエリ
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-id notebook-id

# URLを直接指定してクエリ
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "..." --notebook-url "https://..."

# JSON出力（内部・プログラムからの使用向け）
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "..." --json

# デバッグ用にブラウザを表示
python3 scripts/run.py ask_question.py --question "..." --show-browser

ステップ4: 分析とフォローアップ

すべての応答はフォローアッププロンプトで終わります。必須の動作:

1. 停止 -- すぐにユーザーに応答しない
2. 分析 -- 回答をユーザーの元のリクエストと比較する
3. ギャップの特定 -- さらに情報が必要か判断する
4. フォローアップ質問 -- ギャップがあれば、すぐにフォローアップ質問をする
5. 繰り返し -- 情報が完全になるまで続ける
6. 統合 -- ユーザーに応答する前にすべての回答をまとめる

スマートディスカバリーワークフロー

/blog notebooklm discover <URL> の場合:

内容が不明なノートブックを追加する際は、まずクエリを実行:

# ステップ1: 内容を発見
python3 scripts/run.py ask_question.py \
  --question "このノートブックの内容は何ですか？どのようなトピックが含まれていますか？簡潔に完全な概要を提供してください" \
  --notebook-url "<URL>"

# ステップ2: 発見したメタデータとともに追加
python3 scripts/run.py notebook_manager.py add \
  --url "<URL>" \
  --name "<内容に基づく名前>" \
  --description "<内容に基づく説明>" \
  --topics "<抽出したトピック>"

絶対に推測したり汎用的な説明を使用しないでください。 常に発見するかユーザーに確認してください。

ライブラリ管理

# 全ノートブックを一覧表示
python3 scripts/run.py notebook_manager.py list

# ノートブックを追加（すべてのパラメータ必須 -- 発見するかユーザーに確認!）
python3 scripts/run.py notebook_manager.py add \
  --url "https://notebooklm.google.com/notebook/..." \
  --name "説明的な名前" \
  --description "このノートブックに含まれる内容" \
  --topics "トピック1,トピック2,トピック3"

# キーワードで検索
python3 scripts/run.py notebook_manager.py search --query "キーワード"

# アクティブノートブックを設定
python3 scripts/run.py notebook_manager.py activate --id notebook-id

# ノートブックを削除
python3 scripts/run.py notebook_manager.py remove --id notebook-id

# ライブラリ統計情報
python3 scripts/run.py notebook_manager.py stats

内部API（blog-write / blog-researcher向け）

blog-writeやblog-researcherからTaskサブエージェントとして呼び出された場合:

入力（呼び出し元スキルから提供）:

• question: ブログトピックに関連するリサーチ質問
• notebook_id または notebook_url: クエリ対象のノートブック
• context: "internal"（優雅なフォールバックモードを示す）

処理:

1. 認証状態を確認 -- 認証されていない場合は、静かに空の結果を返す
2. リサーチ質問でノートブックをクエリ
3. 構造化された応答を解析して返す

出力（呼び出し元スキルに返される）:

### NotebookLMリサーチ
- **ソース:** [ノートブック名]
- **質問:** [質問内容]
- **回答:** [ユーザーの文書に基づく引用付き応答]
- **ソース品質:** Tier 1（ユーザーアップロードの一次文書）

優雅なフォールバック: 認証がないかクエリが失敗した場合、すぐにエラーなしで戻ります。呼び出し元のワークフローはWebSearchベースのリサーチを続行します。NotebookLMが利用不可でも、blog-writeやblog-rewriteをブロックしないでください。

データ保存

すべてのデータはスキルディレクトリ内に保存:

• scripts/data/library.json -- ノートブックのメタデータとライブラリ
• scripts/data/auth_info.json -- 認証状態
• scripts/data/browser_state/ -- クッキーを含むChromeプロファイル

セキュリティ: すべてのデータディレクトリはgitignoreされています。認証情報やブラウザ状態をコミットしないでください。

エラーハンドリング

エラー	解決方法
認証されていない	/blog notebooklm setup を実行
ModuleNotFoundError	常に run.py ラッパーを使用
ブラウザクラッシュ	cleanup_manager.py --confirm --preserve-library を実行後、再認証
レート制限（1日50回）	午前0時（PST）まで待つか、Googleアカウントを切り替える
ノートブックが見つからない	notebook_manager.py list で確認
クエリタイムアウト（120秒）	より単純な質問で再試行するか、--show-browser でデバッグ
MCP利用不可（内部呼び出し）	静かに戻る -- 執筆ワークフローはWebSearchを使用

制限事項

• セッションの永続性なし（各質問 = 新しいブラウザセッション）
• 無料Googleアカウントのレート制限（1日50クエリ）
• 手動アップロードが必要（ユーザーはNotebookLM Web UIに文書を追加する必要あり）
• ブラウザのオーバーヘッド（起動と終了に毎回数秒）
• ローカルClaude Codeのみ（Web UIでは利用不可）

リファレンスドキュメント

オンデマンドで読み込む -- 起動時にすべてをロードしない:

• references/commands.md -- 完全なCLIコマンド、パラメータ、ワークフローパターン
• references/troubleshooting.md -- エラー解決、復旧手順、デバッグ