← กลับไปที่บล็อก

14.6k Star: ควบคุม Google NotebookLM ด้วย Python เชื่อม Claude Code

  • notebooklm ai
  • notebooklm tutorial
  • notebooklm
  • notebooklm ทางการ

เว็บ Google NotebookLM ใช้ได้สำหรับงานทั่วไป แต่พอต้องการ pipeline วิจัย สคริปต์ shell หรือ workflow AI agent จะชนขอบจำกัด: งานส่วนใหญ่ต้องคลิกใน UI และงาน batch ทำให้เหนื่อย

notebooklm-py บน GitHub ( 14.6k+ star ณ พฤษภาคม 2026) เติมช่องว่างนี้ — ชั้น Python บน NotebookLM ที่เชื่อม Claude Code และ agent คล้ายกันได้

ควบคุม NotebookLM ด้วย Python

เว็บ NotebookLM หยุดตรงไหน

NotebookLM อัปโหลด PDF, URL และลิงก์ YouTube แล้วแชทและสร้าง podcast, สไลด์, quiz ฯลฯ ค้นหา notebooklm tutorial จะเจอคู่มือเริ่มต้น — แต่ UI ทางการมีขีดจำกัดชัด:

  • นำเข้า/ดาวน์โหลด batch คือคลิกทีละรายการ
  • Quiz และ flashcard เป็นแบบ interactive เท่านั้น — ไม่มี export JSON/Markdown
  • Mind map และตารางข้อมูลไม่เปิดข้อมูล structured ในเบราว์เซอร์
  • ไม่มีการเชื่อม native กับ Claude Code, Codex หรือ coding agent อื่น

จดโน้ตเป็นครั้งคราว เว็บพอใช้ สำหรับ pipeline, job CI หรือ «อ่าน 20 บทความแล้วสร้าง quiz» ต้องมี API แบบ programmatic

notebooklm-py คืออะไร

notebooklm-py เป็น SDK และ CLI Python ไม่เป็นทางการที่ชุมชนดูแล (MIT) ผ่าน reverse engineering RPC ภายในของ Google เปิดเกือบทุกความสามารถของ NotebookLM รวมฟีเจอร์ที่เว็บไม่เคยมี

ข้อควรทราบ: ไม่เกี่ยวข้องกับ Google ใช้ API ที่ไม่ได้เอกสารและอาจพัง เหมาะกับโปรเจกต์ส่วนตัว งานวิจัย และ prototype

สามวิธีใช้งาน

วิธีเหมาะที่สุดสำหรับ
Python APIผสานแอป, pipeline async, สคริปต์กำหนดเอง
CLIสคริปต์ shell, งานเร็ว, CI/CD
การเชื่อม agentClaude Code, Codex, OpenClaw, การทำงานอัตโนมัติด้วยภาษาธรรมชาติ

สิ่งที่เว็บ UI ไม่มี

ความสามารถสิ่งที่ได้
ดาวน์โหลด batchartifact ทั้งประเภทครั้งเดียว (MP3, MP4, PDF, PNG ฯลฯ)
Export quiz / flashcardJSON, Markdown, HTML — ไม่ใช่แค่มุมมอง interactive
JSON mind mapข้อมูลลำดับชั้นสำหรับ D3, ECharts หรือเครื่องมืออื่น
CSV ตารางข้อมูลexport พร้อมใช้ในสเปรดชีต
PPTX สไลด์PowerPoint แก้ไขได้ ไม่ใช่แค่ PDF
แก้สไลด์เดียวเปลี่ยนสไลด์ด้วย prompt ภาษาธรรมชาติ
บันทึกแชทเป็นโน้ตเก็บ Q&A หรือบทสนทนาทั้งหมดใน notebook
Fulltext แหล่งที่มาเข้าถึงข้อความแหล่งที่ index แล้วแบบ programmatic
โปรไฟล์หลายบัญชีสลับบัญชี Google โดยไม่ login ใหม่
นำเข้า cookie เบราว์เซอร์ใช้ session ที่ login แล้วซ้ำ

ครอบคลุมการสร้างกว้าง: audio overview (4 รูปแบบ, 50+ ภาษา), วิดีโอ (รวม cinematic), infographic, รายงาน, quiz, flashcard, mind map และตาราง — มักควบคุมละเอียดกว่าเว็บ

ติดตั้งเร็ว

ผู้ใช้ CLI (รวม agent):

pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium
notebooklm login
notebooklm auth check --test --json

เฉพาะไลบรารี (มี storage_state.json ล่วงหน้า ไม่ต้อง Chromium):

pip install notebooklm-py

ดู installation.md ของโปรเจกต์สำหรับรายละเอียด

Walkthrough CLI: จาก notebook ถึงดาวน์โหลด podcast

notebooklm create "AI Research"
notebooklm use <notebook_id>
notebooklm source add "https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence"
notebooklm source add "./paper.pdf"
notebooklm ask "What are the key themes?"
notebooklm generate audio "make it engaging" --wait
notebooklm download audio ./podcast.mp3
notebooklm generate quiz --difficulty hard
notebooklm download quiz --format markdown ./quiz.md

ใช้ --prompt-file สำหรับ prompt ยาวที่เกินขีดจำกัด shell

ตัวอย่าง Python API

import asyncio
from notebooklm import NotebookLMClient

async def main():
    async with await NotebookLMClient.from_storage() as client:
        nb = await client.notebooks.create("Research")
        await client.sources.add_url(nb.id, "https://example.com", wait=True)
        result = await client.chat.ask(nb.id, "Summarize this")
        print(result.answer)
        status = await client.artifacts.generate_quiz(nb.id)
        await client.artifacts.wait_for_completion(nb.id, status.task_id)
        await client.artifacts.download_quiz(nb.id, "quiz.json", output_format="json")

asyncio.run(main())

ดีไซน์ async เข้ากับ workflow asyncio ที่ใหญ่ขึ้นได้ดี

การเชื่อม Claude Code

repo มี Agent Skill สองทางติดตั้ง:

# ทางเลือก 1: ติดตั้ง CLI ไป Claude Code / โฟลเดอร์ .agents
notebooklm skill install

# ทางเลือก 2: ecosystem skills
npx skills add teng-lin/notebooklm-py

หลังตั้งค่า บอก Claude Code ได้ว่า: «เพิ่ม PDF นี้ใน NotebookLM สร้าง quiz ระดับ hard และ export Markdown» — agent รัน CLI notebooklm แทนให้คุณคลิกเบราว์เซอร์

สำหรับ developer ที่สร้าง workflow notebooklm ai และต้องการความสามารถสร้าง notebooklm ทางการ ครบ นี่คือทางที่ลื่นที่สุดในวันนี้

ไม่อยากตั้งค่า environment ในเครื่อง?

Playwright, cookie และ API ที่เปลี่ยนบ่อยไม่ใช่ของทุกคน หากอยากโฟกัสอัปโหลด → ถาม → สร้าง โดยไม่ติดตั้งอะไร ใช้ประสบการณ์ NotebookLM ออนไลน์ของเรา:

เริ่มใช้งาน NotebookLM


สรุป

notebooklm-py เปลี่ยน NotebookLM จากเครื่องมือเว็บที่คลิกอย่างเดียว เป็น knowledge engine ที่ script ได้และพร้อม agent 14.6k star สะท้อนความต้องการจริง: นักวิจัย export quiz แบบ batch ครีเอเตอร์ใส่การสร้าง podcast ใน pipeline developer ควบคุม import/ดาวน์โหลดจาก Claude Code ด้วยประโยคเดียว

ใช้เว็บสำหรับงานเบาๆ ประจำวัน ใช้ Python + CLI + agent เมื่อต้องการ automation และ export ที่เบราว์เซอร์ไม่เคยมี

โปรเจกต์: github.com/teng-lin/notebooklm-py