Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code … — Transcript

Вы думаете, что ноутбук LM - это какая-то читалка для PDF-ок?

Поздравляю, вы используете всю мощь компьютера для того, чтобы колоть орехи. Я думаю, что всем понятно, что на сегодняшний день самые ценные знания - это не Википедия.

Самые ценные знания - это опыт людей, а опыт людей собран сейчас в чатах, в Telegram-чатах. Представьте себе Telegram-чат с сотни тысяч сообщений за несколько лет.

Там собраны все боли клиентов, там собраны все секреты конкурентов, там собрана вся экспертиза от людей, которые там писали. И вы можете на сегодняшний день, задав любой вопрос, получить эту экспертизу за несколько секунд.

Привет, меня зовут Андрей, и здесь мы заставляем искусственный интеллект пахать, а не рисовать котиков. Сегодня мы превратим ноутбук LM в машину для промышленного шпионажа и глубокой аналитики.

Я покажу вам, как работать быстро и эффективно, я покажу вам, как загружать историю чатов Telegram в ноутбук LM, я покажу, как массово удалять источники, а этого до сих пор не сделала Google почему-то.

Я покажу, как массово добавлять источники, как добавлять источники из видео, из статей и так далее. А в конце для самых внимательных и продвинутых я покажу лайфхак, как добавить ноутбук LM в Cloud Code для того, чтобы делать те операции, которые просто в чате с Gemini или просто в ноутбуке LM невозможны. Итак, смотрите внимательно до конца, будет интересно. Поехали.

Если вы до сих пор не в курсе, что такое ноутбук LM. Ноутбук LM - это бесплатный инструмент от Google.

Который позволяет загружать вот сюда вот различные источники, это могут быть PDF-документы, статьи, ссылки на веб-сайты.

Вот давайте посмотрим. Сайты, с диска документы какие-то, просто скопированный текст. Здесь можно провести Deep Research, и он тебе подберёт какие-то ссылки и их добавит как источник.

В бесплатной версии ноутбук позволяет добавить, по-моему, 50 источников. Каждый источник может быть около 500.000 слов можно добавить в один источник.

Ноутбук с платной подпиской можно добавить уже 500 источников, и опять же, каждый источник может быть там 500.000 слов.

В ноутбук LM есть много замечательных инструментов, таких как аудиопересказ, видеопересказ, ментальная карта, отчёты, карточки, тесты, инфографика, презентация, таблица он позволяет делать.

И самое главное, что никаких галлюцинаций, то есть все ответы он выдаёт на основе тех источников, которые мы с вами загрузили.

Но рассказ наш сегодня не про это.

Фишка номер один. У нас есть какой-то чат в Telegram.

Этот чат может быть абсолютно любым.

Тысячи сообщений, сообщества по каким-то хобби, сообщества по владельцам техники, просто какие-то домохозяйки собираются.

Или же, может быть, это какой-то корпоративный чат рабочий.

Как нам выгрузить эти тысячи сообщений для анализа?

Мы открываем любой Telegram-чат, я взял для примера вот реальный чат Geely Tugella эксплуатация.

Это сообщество владельцев Geely Tugella в Беларуси.

Нажимаем три точки и здесь есть вот такая вот штука, как экспорт истории чата.

Нажимаем экспорт истории чата.

Здесь можно выбрать, что экспортировать: фотографии, видеозаписи, голосовые, видеосообщения, стикеры, GIF, файлы.

Ограничение по размеру. Давайте ограничение по размеру ставить не будем.

Формат мы выберем JSON.

Здесь можно выбрать HTML, оба. Нам необходим JSON.

Ну и, соответственно, место сохранения оно у нас уже выбрано.

Итак, я выгрузил эту всю историю заранее.

Вы видите, что у нас куча HTML-файлов, потому что я выгружал оба формата, и один JSON-файл.

Он весит у нас 179 МБ.

Сколько в нём сообщений, сколько в нём слов, сколько этих слов в HTML-файлах, мы не знаем.

Поэтому просто так на угад добавлять их в ноутбук LM мы не будем.

Специально, чтобы мы не гадали, съест ноутбук LM наши файлы, не съест или поперхнётся, я сделал вот такой вот сервис.

Который берёт наш JSON-файл, который мы выгрузили, разбивает его на чанки.

В данном случае вот у меня стоит в каждом файле будет 300.000 слов. Здесь можно поменять это значение, поставить там 50.000, чтобы ему было вообще легко переваривать.

Или 500.000 слов - это максимальное значение для одного источника в ноутбук LM, как я говорил.

Лучше ставить, конечно, меньше, чем 500, потому что мы не знаем, какие это слова, да, то есть английские, русские.

Как он правильно там их читает, чтобы ничего не пропало.

Мы можем поставить здесь, чтобы в наши файлы выгружалась дата и время, имя автора, реакции, опросы и пересланные сообщения.

Если чего-то нам не нужно выгружать, соответственно, мы просто-напросто галочки снимаем.

Итак, выбираем наш файл.

Вот он.

И нажимаем кнопочку конвертировать.

Всё происходит достаточно быстро, всё происходит на стороне вашего браузера, файл никуда не загружается.

Итак, смотрите, у нас обнаружено 291.336 сообщений в этом чате.

Пропущено 17.586, ну это какие-то системные сообщения, то есть он специально очищает, чтобы не вся информация загружалась.

Создано 105 файлов MD-формата.

И, соответственно, обработано всего 5.247.802 слов.

Сейчас мы возвращаемся в наш ноутбук LM.

Создаём блокнот.

И в качестве источников указываем вот файлы, которые нам создал наш этот сервис.

Выбираем их все.

И смотрите, что происходит, ноутбук LM начинает читать эти файлы, переваривать, смотреть, какая у них информация.

Так, не будем долго ждать, на самом деле я это сделал уже вчера.

Вот у меня этот ноутбук, в который я выгрузил те же самые файлики.

И здесь начинается самое интересное.

Как я уже говорил, весь, вся экспертиза этого чата, да, то есть всё, что там написано, у нас перед глазами.

И мы можем задать абсолютно любой вопрос ноутбуку LM.

И он нам на него ответит, мало того, он нам ответит на него не просто так, а обязательно приложит ссылку на источник, откуда он взял этот ответ.

Вот смотрите, допустим, я ещё на основе этих источников попробовал сделать инфографику жалобы на сервис Geely.

Давайте посмотрим.

Какую инфографику нам рисует ноутбук LM.

Смотрите, топ-10 недовольств дилерами: ценовая политика, отказы в гарантии, низкая квалификация.

Красиво, красиво.

Нарисовал картинки, рисует он здесь эту всю инфографику с помощью нанобанана.

Если вы не знали, то на данный момент в чате Gemini можно выбрать источник ноутбук LM в качестве источника, да, в котором он будет искать информацию.

Вот мы нажимаем на кнопочку.

Выбираем наш блокнот Geely.

Добавить.

Сейчас наш чат Gemini будет пользоваться вот этим источником, будет искать информацию в нём.

Давайте зададим ему вот такой вот вопрос.

Я уже скопировал. На основе данных из чата создай интерактивный калькулятор стоимости владения Tugella на год в белорусских рублях.

Ползунки: годовой пробег от 10 до 50 тысяч км. Покажи разбивку расходов: ТО, типичные ремонты, расходники.

Что за интерактивный ответ мы собираемся получить?

В Gemini есть такой замечательный инструмент, как динамический просмотр.

Мы нажимаем его.

Что хотим получить ответ с динамическим просмотром.

И, соответственно, отправляем Gemini работать.

Итак, вот он вернулся, смотрите, с каким ответом.

Он нам создал такую страничку с калькулятором.

Где показана структура расходов в зависимости от годового пробега.

Здесь ползунки эти можно двигать.

Расчёты носят справочный характер, стоимость ТО основана на ценах дилеров 24-25 года.

Расход топлива зависит от стиля езды.

Третье, какие-то картинки создал красивые.

Вот, пожалуйста, вам интерактивный калькулятор.

Итак, с историей Telegram мы с вами разобрались.

Я создал ещё один инструмент, который будет облегчать вам работу с ноутбук LM.

А именно это расширение Chrome, которое позволяет добавить текущую страницу в выбранный вами ноутбук.

Добавить массово страницы в выбранный нами ноутбук.

Можно сразу создать новый ноутбук.

Вот давайте попробуем создать новый ноутбук.

Назовём его тестовый.

Создать и добавить.

Итак, у нас тестовый ноутбук, один источник, вот на страничке, на которой мы находились.

Допустим, если вы проводите какое-то исследование, изучаете массу информации, да, можно сделать вот из вкладок.

У вас открывается такое окошко, где перечислены все вкладки, которые у вас на данный момент открыты.

Вы выбираете нужные вам.

И импортируете эти вкладки тоже в выбранный вами ноутбук.

Что позволяет делать ещё это расширение?

Это позволяет расширение делать сразу или добавлять какое-то определённое видео на странице, которую мы находимся в ноутбук.

Или же с помощью этого расширения можно добавить весь канал, смотрите, оно отслеживает, оно видит, что мы находимся на страницах канала.

Как пример, я взял свой канал, вот у меня 1 2 3 4 5 видео.

Если не смотрели, посмотрите. И мы можем добавить, опять же, в выбранный ноутбук уже все видео на странице канала, которого мы находимся.

Допустим, мы изучаем какие-то курсы. Вот я выбрал Claude Code, у нас сейчас актуальная тема.

Нашли плейлист с уроками по Claude Code, плейлист 10 видео.

Чтобы не добавлять по каждому видео отдельно, мы опять же кликаем на иконку расширения.

Оно видит, что мы находимся в плейлисте и предлагает нам добавить все видео из этого плейлиста.

Пожалуйста.

Всё, 10 видео добавлено.

Мы можем открыть ноутбук и посмотреть.

Давайте это сделаем.

Или вот на эту кнопочку можем нажать.

Ноутбук LM позволяет удалять источники, если мы какие-то нерелевантные источники добавили в ноутбук.

Мы можем удалять его только по одному.

Сразу несколько источников выбрать, чтобы удалить, нативный ноутбук LM нам не позволяет.

Поэтому в это же расширение я добавил настройку, которая добавляет нам вот сюда вот кнопочку массового удаления.

Мы выбираем источники.

И у нас появляется вот кнопка удалить все 16 источников.

Ну, допустим, все 16 мы не хотим.

Выберем 1 2 3 4 5 6 нерелевантных нам источника.

Шесть источников удаляем.

Пожалуйста, все шесть источников удалены, осталось 10.

Расширение сильно облегчает работу с ноутбук LM.

Оно для вас будет абсолютно бесплатно.

Пользуйтесь и наслаждайтесь работой.

Как его установить?

Ссылка на GitHub будет у меня в Telegram-канале.

Вам нужно будет просто-напросто скачать ZIP-архив, распаковать его в какую-то папку.

Зайти в настройки расширения Chrome, обязательно включить режим разработчика, он у меня уже здесь включен.

И загрузить распакованное расширение, то есть выбрать вот папку, куда вы его скачали и распаковали.

Оно у вас появится вот такой отдельной карточкой, после этого вы его закрепите у себя на панельке.

И сможете пользоваться.

Итак, друзья, для самых терпеливых, давайте сейчас разберёмся, как Claude Code наш научить дружить с ноутбук LM.

Во-первых, для чего это нам нужно? Claude Code - это самостоятельный агент, который может совершать много итерационные операции.

То есть, если мы в чате ноутбук LM или в Gemini просто ходили и спрашивали, задавали один вопрос и получали на него один ответ, скажем так, да, а потом были вынуждены задавать ещё один вопрос, потом ещё один вопрос и так всё по порядку.

Claude Code может это всё делать вместо нас.

Он может сходить в наш ноутбук LM самостоятельно, задать там кучу релевантных каких-то вопросов.

Вернуться назад, создать на основании этого какой-то документ, страничку, программку, сервис и так далее и тому подобное.

Поэтому на GitHub-е вот есть такой скилл специальный Notebook LM Claude Code Skill.

Давайте попробуем вместе с вами его установить, ну и посмотрим, как он работает.

Копируем ссылку.

Запускаем Claude Code из чистой папки.

Даём ему эту ссылку.

И говорим.

Пожалуйста, сходи, посмотри инструкцию вот по этой ссылке и давай установим скилл Notebook LM Skill согласно инструкции.

Запускаем.

Пусть наш Claude Code работает.

Итак, вы видите, он хочет сразу сходить, посмотреть, почитать, что там такое.

Разрешаем ему это сделать.

Кто не знает, в принципе, Claude Code можно запускать в режиме, когда ему разрешено делать абсолютно всё.

Запускается он с флагом там dangerously skip permission, и в этом случае нам не нужно ничего подтверждать.

Но делать этого особенного новичкам я не рекомендую.

Лучше мы будем с вами вот читать и разрешать ему это делать.

Для того, чтобы мы могли контролировать процесс и одновременно с этим самостоятельно обучаться.

Пишет нам: отлично, я получил инструкции, давай установим Notebook LM Skill для Claude Code.

Итак.

Готово, Notebook LM Skill успешно установлен.

Хорошо, давай настроим аутентификацию.

Skill ещё не распознаётся.

А, конечно, нам надо было перезагрузить Claude Code для того, чтобы этот скилл распознавался.

Давайте так и сделаем.

Откроем новый терминал.

И скажем ему.

У тебя есть скилл Notebook LM, давай запусти его и давай авторизуемся для начала.

Так, да, вы видите, сейчас он видит этот скилл.

Просит разрешение на его использование.

Да, разрешаем.

Отлично, использую скилл для авторизации.

Давайте сначала проверим текущий статус аутентификации.

Давайте проверим.

Похоже, нужно использовать Python 3.

Да, нужно, в инструкции про это написано.

И вот он про это знает.

Он создаёт виртуальное окружение, устанавливает зависимости все необходимые.

И нас информирует об этом.

Окружение успешно создано, открыл браузер для аутентификации.

Итак, давайте я пока зарегистрируюсь.

Мы прошли аутентификацию, нас опять перекинуло вот окно с Claude Code-ом.

Пожалуйста, он пишет: авторизация прошла успешно.

Теперь ты можешь использовать Notebook LM, показать все ноутбуки, добавить ноутбук в библиотеку, задать вопрос по документам.

Что хочешь сделать дальше?

Давайте спросим его про этот новый блокнот на основе чата Geely Tugella, который мы создавали.

Поищи, пожалуйста, у меня должен быть блокнот, я не помню, как он называется, по-моему, Tugella.

Вот я хочу получать ответы на основании его.

Вот он проверяет нашу библиотеку ноутбука.

Библиотека пока пуста, ноутбук ещё не добавлен в систему.

Чтобы добавить свой блокнот Tugella, мне нужна ссылка на него из Notebook LM.

То есть, да, он так не работает.

И мы должны скопировать ссылку на ноутбук.

И после этого он уже будет знать, куда ему ходить и обращаться.

Давайте мы вернёмся в наш ноутбук.

Копируем ссылку.

Вернёмся в наш терминал.

Вставим эту ссылку.

И скажем.

Вот ссылка на этот блокнот.

Отлично, сначала узнаю, что содержится в этом блокноте, чтобы правильно его добавить.

Итак, что нам он ответил?

Готово, блокнот найден и добавлен в библиотеку.

Итак, что нам он ответил?

Готово, блокнот найден и добавлен в библиотеку.

Я заготовил для примера промт вот такой.

Собери топ-5 вопросов владельцев Geely Tugella, по каждому из этого вопроса по порядку собери всю необходимую информацию для формирования FAQ.

Оформи это всё в файл PDF, назови его FAQ.

Мы вставим ему эту команду, этот промт.

Итак, собери топ-5 вопросов.

Поехали.

Вот он нам отвечает: отличная задача, начну собирать информацию из Notebook LM.

Смотрите, Claude Code делает за нас всю работу.

Он за несколько итераций соберёт информацию, соберёт топ-5 вопросов, по каждому вопросу пройдётся, получит на него релевантные ответы.

Потом, соответственно, на основании этого создаст документ PDF, это я его попросил.

Он может вам создать какой-то лендинг, страничку, сервис.

Прошу, друзья, обратить внимание, что мы с Claude Code-ом не работаем как программисты.

То есть, мы не пишем какие-то программы, мы ему задаём абсолютно какие-то рабочие или, может быть, житейские вопросы.

И он нам на эти вопросы, соответственно, собирает информацию, отвечает, проводит за нас нашу работу.

Я напомню, что Claude Code-ом можно пользоваться, в принципе, из десктопного приложения.

Anthropic-и сейчас выпустили ещё Claude Co-work, так называемый, это тот же самый Claude Code, но только чуть-чуть в другой оболочке.

Я вас призываю, то есть пользоваться всё-таки нормальным инструментом.

Который был придуман Anthropic-ами и разработан изначально.

Он уже отшлифован, и это как раз-таки работа с Claude Code-ом в CLI-интерфейсе.

Ну, или если вы так желаете, можно в любой какой-то IDE-шке.

Не нужен вам Co-work, не нужен вам этот десктопный режим, это абсолютно лишнее.

Смотрите, что он делает. Вот видите, отлично, получил топ-5.

Теперь собираю детальную информацию по каждому вопросу.

И он идёт, опять же, в наш ноутбук и задаёт ему вопрос.

Смотрите, расскажи подробно про проблему климат-контроля в Geely Tugella.

То бишь, мы в это время можем идти пить кофе, я не знаю, делать что-то ещё полезным каким-то делом заниматься.

Впахивают роботы, а не человек.

Для того, чтобы человеку сделать вот эту работу, прикиньте, сколько надо было бы потратить вот на это всё время.

Хотя уже есть такой инструмент удобный, как Notebook LM.

Который может анализировать такие огромнейшие объёмы информации, но в любом случае нам надо было садиться и ручками писать вопросы, получать ответы.

Как-то их куда-то саморезироваться, накапливать.

За нас это сейчас делает наш автономный агент.

18 минут он на всё потратил.

На все эти исследования.

Сколько времени потратил на это бы человек, мне даже тяжело ответить сейчас, но я думаю, что в разы больше.

Для создания документа, вы видите, он написал скрипт.

Просит разрешить его выполнить.

Давайте разрешим.

Он выполняет скрипт на Python-е для того, чтобы создать PDF-документ.

Это у него, кстати, всё прописано в скилле.

В навыке, который позволяет ему грамотно делать PDF-документы. Готово, PDF-файл создан. Содержимое. Пожалуйста, документ на пяти страницах, на пяти страницах документ содержит подробную информацию по каждому вопросу на основе реального опыта владельцев из архива чата Tugella 2020-2025. Ну, с ума сойти. Давайте посмотрим, что он нам там наваял. Пятистраничный документ. Топ-5 вопросов владельца. Сколько для такого понадобилось бы времени человеку? Непонятно. Он же это сделал меньше, чем за 20 минут. Пользуйтесь, ребята, на здоровье.

Пользуйтесь, ребята, на здоровье.

Если вы нашли в этом видео пользу для себя, поделитесь этой пользой с другими.

Это сделать достаточно просто, подпишитесь, прокомментируйте, поставьте лайк.

Все ссылки на используемые в сегодняшнем видео сервисы, а также MCP-сервер я выложу в своём Telegram-канале.

Ссылка на Telegram-канал будет в описании.

Спасибо, что смотрели, увидимся, пока.