teng-lin/notebooklm-py

notebooklm-py

<p align="left"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/teng-lin/notebooklm-py/main/notebooklm-py.png" alt="notebooklm-py 로고" width="128"> </p>

포괄적인 NotebookLM 스킬 및 비공식 Python API. Python, CLI, Claude Code, Codex, OpenClaw와 같은 AI 에이전트를 통해 NotebookLM의 모든 기능(웹 UI에서 제공하지 않는 기능 포함)에 대한 완전한 프로그래매틱 액세스를 제공합니다.

<p> <a href="https://trendshift.io/repositories/19116" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/19116" alt="teng-lin%2Fnotebooklm-py | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> </p>

소스 및 개발: <https://github.com/teng-lin/notebooklm-py>

⚠️ 비공식 라이브러리 - 사용에 따른 책임은 본인에게 있습니다.

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이 라이브러리는 문서화되지 않은 Google API를 사용하며, 이는 예고 없이 변경될 수 있습니다.

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- Google과 관련 없음 - 커뮤니티 프로젝트입니다.

- API가 중단될 수 있음 - Google은 내부 엔드포인트를 언제든지 변경할 수 있습니다.

- 속도 제한 적용 - 과도한 사용 시 제한될 수 있습니다.

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프로토타입, 연구 및 개인 프로젝트에 가장 적합합니다. 디버깅 팁은 문제 해결을 참조하세요.

만들 수 있는 것

🤖 AI 에이전트 도구 - NotebookLM을 Claude Code, Codex 및 기타 LLM 에이전트에 통합합니다. GitHub용 루트 NotebookLM 스킬과 npx skills add 검색, Claude Code 및 .agents 스킬 디렉토리를 위한 로컬 notebooklm skill install 지원, 그리고 AGENTS.md의 저장소 수준 Codex 가이드가 함께 제공됩니다.

📚 연구 자동화 - 소스(URL, PDF, YouTube, Google Drive)를 대량으로 가져오고, 웹/Drive 연구 쿼리를 자동 가져오기로 실행하며, 프로그래매틱 방식으로 인사이트를 추출합니다. 반복 가능한 연구 파이프라인을 구축하세요.

🎙️ 콘텐츠 생성 - 오디오 개요(팟캐스트), 비디오, 슬라이드 데크, 퀴즈, 플래시카드, 인포그래픽, 데이터 테이블, 마인드 맵 및 학습 가이드를 생성합니다. 형식, 스타일 및 출력을 완전히 제어할 수 있습니다.

📥 다운로드 및 내보내기 - 생성된 모든 아티팩트를 로컬로 다운로드합니다(MP3, MP4, PDF, PNG, CSV, JSON, Markdown). Google Docs/Sheets로 내보냅니다. 웹 UI에서 제공하지 않는 기능: 일괄 다운로드, 여러 형식의 퀴즈/플래시카드 내보내기, 마인드 맵 JSON 추출.

사용 사례 및 레시피

NotebookLM은 근거 기반 엔진입니다. Gemini가 많은 읽기를 수행하고 사용자의 소스에서 인용과 함께 답변합니다. 가장 효과적인 패턴은 Gemini가 비용이 많이 드는 분석을 수행하고, 에이전트(Claude Code, Codex 등)가 오케스트레이션 및 최종 단계를 처리하도록 하는 것입니다. 이 라이브러리 위에 구축된 레시피:

• 🪙 제로 토큰 연구 오프로드 — 30개의 문서를 노트북에 넣고, Gemini가 무거운 분석을 수행하도록 한 후, 에이전트가 최종 다듬기에만 토큰을 사용하도록 합니다. 에이전트는 오케스트레이션만 수행합니다(create → source add → ask). 추론은 서버 측에서 발생합니다.
• 🧠 웹 연구 → 전문가 에이전트 — 심층 연구 (source add-research)를 실행하여 웹을 스캔해 소스가 포함된 보고서를 만든 다음, 해당 보고서를 재사용 가능한 Claude 스킬로 추출합니다. 소스를 직접 선별하지 않고도 패키지화된 도메인 전문가를 얻을 수 있습니다.
• 💾 영구적인 세션 간 메모리 — "마스터 브레인" 노트북을 유지합니다. 마무리 단계에서 각 세션의 결정 사항과 수정 사항을 노트로 추가하고(note create / ask --save-as-note), CLAUDE.md의 한 줄이 다음 세션 시작 시 이를 쿼리합니다(ask). 저장 및 검색은 Google 인프라에서 이루어집니다.
• 🕸️ Obsidian / 지식 그래프 동기화 — 볼트 루트에서 CLI를 실행하여 다운로드된 아티팩트(보고서, 마인드 맵 JSON, 대본)가 지식 그래프에 파일로 저장되도록 합니다. 이 라이브러리 위에 구축된 커뮤니티 스킬은 NotebookLM의 인용 마커를 Obsidian [[wikilinks]]로 변환하기도 합니다. 팟캐스트 개요와 함께 사용하면 노트의 오디오 다이제스트를 얻을 수 있습니다.
• 🔁 다중 형식 콘텐츠 재활용 — 하나의 소스 세트로 모든 형식을 생성합니다: generate audio (팟캐스트), generate video, generate slide-deck, generate report 블로그 초안, generate quiz, generate flashcards — 단일 노트북을 여러 채널로 확장합니다.
• 📞 근거 기반 지식 베이스 (RAG) — 제품 문서, FAQ, RFC, 과거 티켓을 로드한 다음, ask --json을 사용하여 지원, 온콜 또는 내부 Q&A를 위한 소스 기반의 인용된 답변을 얻습니다.
• 🧩 코딩 에이전트를 위한 근거 기반 메모리 — MCP 서버(또는 일반 ask)를 통해 내부 문서/RFC/아키텍처 노트북을 노출하여 에이전트가 그럴듯한 추측 대신 사용자의 코드에서 인용과 함께 답변하도록 합니다. 자체 벡터 DB 및 임베딩 파이프라인을 구축하는 대신 제로 인프라 대안을 제공합니다.
• 🚨 인시던트 런북 생성기 — 알림 발생 시 관련 문서의 노트북을 생성하고, 대상 진단 질문을 한 후, 브리핑 문서 보고서(generate report --format briefing-doc)를 자동화된 런북으로 내보냅니다.
• 📚 커리큘럼 / 학습 세트 빌더 — 강의 계획서 또는 개발자 로드맵을 스크래핑하고, 주제별로 하나의 노트북을 만든 후(속도 제한을 피하기 위해 의도적으로 속도 조절), 각각에 대해 팟캐스트, 퀴즈, 플래시카드를 대량 생성합니다.
• 📰 예약된 오디오 브리핑 — auth refresh --quiet (cron/launchd/systemd)와 generate audio를 결합하여 일정에 따라 새로운 개인화된 브리핑을 팟캐스트 피드에 게시합니다.

이러한 레시피는 일반 라이브러리 기본 요소를 결합합니다. 자세한 내용은 CLI 참조 및 Python API를 참조하세요. 에이전트 측 접착 코드(스킬, 스케줄링, 볼트 레이아웃)는 이 패키지가 아닌 사용자 설정에 있습니다.

실제 사례: "Claude Code + NotebookLM = CHEAT CODE" · "…+ Obsidian = GOD MODE" · Claude Code에 "환각하지 않는 두뇌" 부여 · roadmap.sh에서 학습 노트북 자동 구축 · 터미널에서 완전히 구동되는 브라우저 없는 YouTube→노트북→인용 답변 파이프라인.

사용 방법

기능

완전한 NotebookLM 지원

콘텐츠 생성 (모든 아티팩트 유형)

웹 UI를 넘어서는 기능

이러한 기능은 API/CLI를 통해 사용할 수 있지만 NotebookLM의 웹 인터페이스에서는 노출되지 않습니다:

• 일괄 다운로드 - 한 번에 한 유형의 모든 아티팩트 다운로드
• 퀴즈/플래시카드 내보내기 - 구조화된 JSON, Markdown 또는 HTML 가져오기(웹 UI는 대화형 보기만 제공)
• 마인드 맵 데이터 추출 - 시각화 도구를 위한 계층적 JSON 내보내기
• 데이터 테이블 CSV 내보내기 - 구조화된 테이블을 스프레드시트로 다운로드
• PPTX 형식의 슬라이드 데크 - 편집 가능한 PowerPoint 파일 다운로드(웹 UI는 PDF만 제공)
• 슬라이드 수정 - 자연어 프롬프트로 개별 슬라이드 수정
• 보고서 템플릿 사용자 정의 - 내장 형식 템플릿에 추가 지침 추가
• 채팅을 노트로 저장 - Q&A 답변 또는 대화 기록을 노트북 노트로 저장
• 소스 전체 텍스트 액세스 - 모든 소스의 인덱싱된 텍스트 콘텐츠 검색
• 프로그래매틱 공유 - UI 없이 권한 관리
• 다중 계정 프로필 - 재인증 없이 Google 계정 간 전환
• 브라우저 쿠키 가져오기 - Playwright를 실행하는 대신 기존 브라우저 세션의 쿠키 재사용

설치

전체 설치 가이드(6가지 사용자 유형(에이전트, 최종 사용자, 라이브러리, 헤드리스, 기여자, 고급 사용자), 선택적 확장 매트릭스, 플랫폼 참고 사항)는 docs/installation.md에 있습니다.

가장 빠른 시작 (CLI 사용자 및 AI 에이전트) — uv tool (권장) 또는 pipx로 CLI 설치:

uv tool install "notebooklm-py[browser]"   # 또는: pipx install "notebooklm-py[browser]"
notebooklm login                           # 첫 실행 시 Chromium 자동 다운로드 (~170 MB), 이후 Google 로그인
notebooklm auth check --test --json        # 확인: "status": "ok" 예상

왜 uv tool / pipx인가? 자체 격리된 환경에 CLI를 설치하고 notebooklm을 PATH에 추가합니다. 다른 도구와의 종속성 충돌이 없고, 한 줄 업그레이드(uv tool upgrade notebooklm-py) 또는 제거가 가능하며, 결정적으로 최신 macOS(Homebrew Python) 및 Debian/Ubuntu에서 시스템 전체 pip install이 error: externally-managed-environment (PEP 668)로 차단되는 경우에도 작동합니다. uv가 아직 없나요? curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (또는 brew install uv / winget install astral-sh.uv).

일반 pip를 선호하시나요? 가상 환경 내에서 동일하게 작동합니다(Windows에서는 Python이 외부 관리되지 않으므로 직접 작동):

python3 -m venv.venv && source.venv/bin/activate   # Windows:.venv\Scripts\activate
pip install "notebooklm-py[browser]"

라이브러리로 사용 (앱에 포함 — Playwright, Chromium 불필요):

uv add notebooklm-py                    # 또는 가상 환경 내: pip install notebooklm-py

Linux에서 playwright install chromium이 TypeError: onExit is not a function 오류로 실패하면 Linux 해결 방법을 참조하세요. 기여자: CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

빠른 시작

<p align="center"> <a href="https://asciinema.org/a/767284" target="_blank"><img src="https://asciinema.org/a/767284.svg" width="600" /></a> <br> <em>16분 세션을 30초로 압축</em> </p>

CLI

# 1. 인증 (브라우저 열림)
notebooklm login
# 또는 Microsoft Edge 사용 (SSO에 Edge가 필요한 조직용)
# notebooklm login --browser msedge
# 또는 이미 로그인된 브라우저 세션의 쿠키 재사용
# notebooklm login --browser-cookies chrome
# notebooklm login --browser-cookies 'chrome::Profile 1'  # 하나의 Chromium 프로필
# (--profile과 결합하여 특정 프로필 채우기;
#  여러 Google 계정이 로그인된 경우 auth inspect 후 --account / --all-accounts 사용)

# 2. 노트북 생성 및 소스 추가
notebo

[...생략...]