🎯 Anything → NotebookLM

多源内容智能处理器：任何内容 → 播客 / PPT / 思维导图 / Quiz

快速开始 • 支持格式 • 使用示例 • 付费墙绕过 • 常见问题

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✨ 这是什么？

一个 Claude Code Skill，用自然语言把任何内容变成任何格式。

你说：把这篇微信文章生成播客
AI ：✅ 8 分钟播客已生成 → podcast.mp3

你说：这个付费文章做成思维导图
AI ：✅ 自动绕过付费墙 → 思维导图已生成

你说：这期播客（小宇宙）做成 PPT
AI ：✅ 自动转录音频 → 25 页 PPT 已生成

核心能力：多源内容获取（含付费墙绕过）→ 上传 Google NotebookLM → AI 生成目标格式

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🚀 支持的内容源（15+ 种）

📱 社交与媒体

• 微信公众号（MCP 浏览器模拟）
• X/Twitter（推文 + 长线程）
• YouTube 视频（自动提取字幕）
• 播客（小宇宙 / 喜马拉雅 / B站）

🌐 网页（含付费墙绕过）

• 300+ 付费网站（NYT/WSJ/FT/Economist...）
• 任意公开网页（新闻、博客、文档）
• 搜索关键词（自动汇总结果）

📚 电子书与文档

• PDF（支持扫描件 OCR）
• EPUB 电子书
• Markdown (.md)
• 纯文本 (.txt)

📄 Office 文档

• Word (.docx)
• PowerPoint (.pptx)
• Excel (.xlsx)

🖼️ 其他

• 图片（JPEG/PNG，自动 OCR）
• 音频（WAV/MP3，自动转录）
• ZIP 压缩包（批量处理）

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🛡️ 付费墙绕过

核心特性：自动检测并绕过 300+ 付费新闻网站的付费墙。

绕过策略（6 层级联）

Level 1: 代理服务（r.jina.ai / defuddle.md）
    ↓ 失败
Level 2: 站点专属 Bot UA（Googlebot ~50站 / Bingbot ~4站）
    ↓ 失败
Level 3: 通用绕过（UA伪装 + X-Forwarded-For + Referer伪装 + AMP + EU IP）
    ↓ 失败
Level 4: archive.today 存档（CAPTCHA 自动检测）
    ↓ 失败
Level 5: Google Cache
    ↓ 失败
Level 6: agent-fetch 本地工具

支持的付费网站（部分）

类别	站点
🇺🇸 美国媒体	NYT, WSJ, Bloomberg, Washington Post, The Information, Forbes, WIRED, The New Yorker, The Atlantic, USA Today, Boston Globe, LA Times, Chicago Tribune, Seattle Times, MIT Tech Review, Foreign Affairs
🇬🇧 英国媒体	FT, The Times, The Telegraph, The Economist
🇩🇪 德国媒体	Spiegel, Zeit, Sueddeutsche, FAZ, Handelsblatt
🇫🇷 法国媒体	Le Monde, Le Figaro, Le Parisien
🇦🇺 澳洲媒体	The Australian, SMH, The Age, Brisbane Times
🇨🇳 中文媒体	SCMP, Medium
🌐 其他	Haaretz, NZ Herald, Statista, Quora

绕过技术（学自 Bypass Paywalls Clean）

技术	原理	覆盖率
Googlebot UA + X-Forwarded-For	搜索引擎爬虫白名单，直接获取全文	~50 站
Bingbot UA	同上，部分站点对 Bing 更友好	~4 站
Cookie 清空 + Referer 伪装	清除计量 cookie，伪装来自 Google/Facebook/Twitter	计量付费墙
AMP 页面	AMP 版付费墙实现较弱	~10 站
JSON-LD 提取	从 HTML 内嵌的结构化数据提取 articleBody	通用
archive.today	从网页存档获取已保存的内容	兜底方案

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🎨 可以生成什么？

输出格式	用途	触发词示例
🎙️ 播客	通勤路上听	"生成播客"、"做成音频"
📊 PPT	团队分享	"做成PPT"、"生成幻灯片"
🗺️ 思维导图	理清结构	"画个思维导图"、"生成脑图"
📝 Quiz	自测掌握	"生成Quiz"、"出题"
🎬 视频	可视化	"做个视频"
📄 报告	深度分析	"生成报告"、"写个总结"
📈 信息图	数据可视化	"做个信息图"
📋 闪卡	记忆巩固	"做成闪卡"

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⚡ 快速开始

前置需求

• ✅ Python 3.9+
• ✅ Git（macOS/Linux 自带）

就这两样！ 其他依赖一键自动安装。

安装（3 步）

# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-anything-to-notebooklm

# 2. 一键安装所有依赖
./install.sh

# 3. 按提示配置 MCP，然后重启 Claude Code

首次使用

# NotebookLM 认证（只需一次）
notebooklm login
notebooklm list  # 验证成功

# 环境检查（可选）
./check_env.py

播客转写配置（可选）

如需使用小宇宙/喜马拉雅/B站转写功能，配置 Get笔记 API：

export GETNOTE_API_KEY="your_api_key"
export GETNOTE_CLIENT_ID="your_client_id"

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💡 使用示例

场景 1：付费文章 → 播客