NotebookLM хранит ваши источники бесплатно — 1M токенов контекста, до 300 документов на ноутбук. Claude Code теперь умеет с ним разговаривать программно. Никакого Pinecone, никакого Supabase, никаких лишних API-вызовов.
Google NotebookLM ест PDF, видео, аудио, картинки. Бесплатно. Делает подкасты, инфографику, mind-maps. Но в стандартном виде — это закрытый веб-инструмент. Ваши агенты к нему не имеют доступа.
Нет публичного API. Нет экспорта. Нет cross-notebook поиска. Данные входят, но не выходят. Ни один ваш AI-агент не может задать вопрос вашему ноутбуку.
NotebookLM предсказывает, не считает. Никаких SQL, формул, агрегаций, ratio. «Какой тренд продаж за 5 лет?» — отвечает текстом, не цифрами.
Skill — это ~150KB Python-скриптов, которые управляют NotebookLM через headless-браузер. Cookies-auth раз в полгода. Дальше Claude Code ходит в ваши ноутбуки сам и приносит ответы с цитатами на источники.
NotebookLM от Google — $0. Skill — open-source MIT. Никаких подписок на Pinecone (от $70/мес), Supabase Pro, или платных RAG-сервисов.
Гигантская research-база живёт в NotebookLM, не в контексте Claude. Платите токенами только за финальный ответ, не за загрузку 100 PDF в каждом запросе.
В одном ноутбуке помещается ~300 документов или часов аудио/видео. Это в 5 раз больше, чем максимальный контекст Claude.
Каждый факт — с цитатой на конкретный документ-источник. NotebookLM построен на Gemini, который специально обучен не галлюцинировать поверх ваших данных.
Сам NotebookLM не умеет искать между ноутбуками. Skill+Claude умеют — задаёте один вопрос всем 16 ноутбукам и получаете сравнительный анализ.
YouTube, mp4, podcasts — всё индексируется. Claude получает доступ к мультимедиа-research без отдельного Whisper или транскрибаторов.
Одной командой выкачиваете все транскрипты в файлы. Знание становится вашим — можно бэкапить, отдавать другим LLM, не зависеть от Google.
Установлен — сразу доступен всем вашим Claude-skill'ам. eBay-листинги, code-review, документация — все могут спросить research перед ответом.
git clone в ~/.claude/skills, один Google-логин в браузере, и готово. Никаких Docker, k8s, выделенных серверов.
У зрелого пользователя Claude Code память — не одна папка, а слоёная архитектура. Каждый слой решает свою задачу: одни встроены, другие ставятся как open-source пакеты с моего хаба. NotebookLM — последний слой, который закрывает дыру в research.
Все 6 слоёв работают одновременно. Claude Code на каждый запрос проверяет каждый слой и вытаскивает то, что релевантно. Где хранить — текущие факты, проектное знание, distilled wiki или raw research — определяется природой данных, а не вкусом.
Anthropic-built система. Хранит короткие записи: кто пользователь, что у него за VPS, какие проекты горячие, какие предпочтения. Содержимое автоматически инжектится в системный промпт при каждом запуске Claude.
Записи появляются сами — Claude видит важный факт в разговоре и предлагает запомнить. Хранятся в ~/.claude/projects/<slug>/memory/MEMORY.md. Приоритет в случае конфликта — выше wiki.
Дыра между auto-memory (общая) и vault (документация). Где лежат файлы конкретного проекта, какие команды работают, что уже пробовал. Tree-архитектура с cwd-aware routing: открыл проект — Claude автоматически подгрузил его ветвь, открыл другой — переключился.
Two-tier: active (последние 7 дней) грузится в системный промпт целиком, cold — по явному /tree-recall. Ставится один раз на машину, дальше — /tree-write в каждом проекте.
Полноценная wiki в Obsidian — distillation сырья в связную базу знаний по паттерну Karpathy LLM Wiki. Каждая страница имеет frontmatter, wikilinks, теги. Внутри — карточки людей, инструментов, проектов, услуг, синтез прошлых сессий.
Доступ через 14 wiki-skills: wiki-query (Q&A с цитатами), wiki-ingest (источник → distilled страница), wiki-lint (audit), cross-linker (поиск битых связей). Всё локально, всё под твоим контролем.
Memory compiler пишет короткую запись по каждому дню работы: что делал, какие проекты трогал, что решил. Полезно когда вспоминаешь «что я делал в прошлый вторник?» или «где обсуждали тот вопрос?».
Работает через SessionStart + SessionEnd хуки Claude Code. Сохраняет state перед компактификацией контекста. Индекс в ~/.claude-memory-compiler/knowledge/index.md.
Каждый skill — папка с SKILL.md и опциональными скриптами. Описывает Claude: когда триггериться (по фразам пользователя) и что делать (инструкции + код). Auto-discovery — кладёшь в ~/.claude/skills/, рестартишь Claude, готово.
В моей машине 38 skills: дизайн (taste-skill, brutalist), wiki (wiki-query, wiki-ingest), деплой (ship-to-vercel), eBay-автоматизация, видео-туториалы. Полный каталог с README — в bundle.
~/.claude/skills/ · Auto-discovery: да · Цена: $0То, чего не хватало остальным 5 слоям. Сырьё — оригинальные документы, видео-обзоры, исследования. Хранится у Google в твоём NotebookLM (бесплатно, 1M токенов на ноутбук). Skill превращает каждый ноутбук в API для Claude.
Ответы source-grounded — каждый факт идёт с цитатой на конкретный исходный документ. Cross-notebook синтез (которого сам NotebookLM не умеет) делает Claude поверх. Полный экспорт в файлы — на случай если хочется вытащить всё из Google.
Слои 3-5 ставятся вместе через karpathy-wiki-bundle (one-liner installer + 14 skills + memory-compiler hooks). Слой 2 — ramas-karpathy-tree. Слой 6 — notebooklm-skill. Auto-memory уже встроена. Итого: 3 install-шага, остальные 3 слоя — встроены или поставятся вместе с bundle.
Skill превращает каждый ноутбук в API. И открывает классы задач, которые раньше требовали дорогих RAG-стэков.
Прогнать 16 ноутбуков, извлечь ключевое, переработать в wiki-страницы. Знание перестанет жить в Google и станет под вашим контролем.
Сам NotebookLM не умеет искать между ноутбуками. Skill умеет. Сравнить, что пишут разные источники, найти противоречия.
Создать ноутбук и одной командой залить 30 листингов конкурентов + 5 видео + FAQ. Без кликания. 5 минут вместо часа.
Любой ваш skill теперь может сходить в NotebookLM до ответа. Code-review проверяет, что говорят источники. Listing-генератор копирует тон конкурентов.
Выкачать содержимое любого ноутбука в файлы. Можно искать grep'ом, отдавать другим LLM, бэкапить, дистиллировать пакетно.
За 30 секунд получить 3 ключевых факта с цитатами на источники. Идеально для звонка через 2 минуты.
Один git clone, один Google-логин в браузере, рестарт Claude Code. Всё.
Open-source MIT, форк PleasePrompto. Ставится в ~/.claude/skills/
Скрипт сам создаёт venv, ставит patchright и Chromium
Видимый Chrome → войти в свой Google → cookies сохраняются локально
Auto-discovery подхватит skill. Дальше просто говорите «спроси мой ноутбук X»
Подвоха нет. Google NotebookLM бесплатен для всех с Google-аккаунтом — это часть инвестиций Google в Gemini-экосистему. Skill — open-source MIT. Единственная «стоимость» — токены Claude Code на финальные ответы (которые вы и так платите).
Pinecone нужен, когда вы строите публичный сервис: AI-консультант на сайте клиента, чат-бот для сотен пользователей, knowledge-API. Там Pinecone отвечает за shareable серверный RAG. Для личной памяти агента Pinecone — overkill. Используйте его, только если делаете продукт под клиента.
Нет. Skill отправляет в NotebookLM ваш вопрос, NotebookLM сам ищет по своим 1M-токенам контекста (это его токены, не ваши). Вам возвращается только короткий ответ + цитаты. Claude получает на вход ~1-2KB, не 1MB.
Это риск всех RPA-решений. Upstream-репо обычно патчат за 1-3 дня. Есть запасные skill-варианты: teng-lin/notebooklm-py, jacob-bd/notebooklm-cli — переключение в одну команду. И lfnovo/open-notebook — полная self-hosted замена NotebookLM, если хотите контроля.
Skill написан под Claude Code, но это просто Python + markdown-инструкции. Адаптация под другие агенты — переписать SKILL.md под их формат + дёргать те же скрипты. Альтернативно — варианты teng-lin/notebooklm-py и jacob-bd/notebooklm-mcp-cli работают через MCP, который понимают многие агенты.
Cookies лежат в ~/.claude/skills/notebooklm/data/browser_state/state.json и доступны только владельцу учётки на Mac. Не передаются никуда. Skill не отправляет ничего никуда, кроме самого notebooklm.google.com. Код — 9 файлов Python, можно прочитать за 30 минут.
Самый недооценённый upgrade Claude Code в 2026 году. 10 минут установки — и пять лет research-материалов превращаются в живую базу знаний для ваших агентов.
Установить →