14,6k Star: Python ile Google NotebookLM'i yönetin, Claude Code'a bağlayın
- notebooklm ai
- notebooklm tutorial
- notebooklm
- notebooklm resmi
Google NotebookLM web arayüzü günlük kullanım için yeterli, ancak araştırma pipeline’ları, shell betikleri veya AI agent iş akışları gerektiğinde duvara çarparsınız: çoğu işlem arayüzde tıklama ister, toplu işler yorucu hale gelir.
GitHub’daki notebooklm-py (Mayıs 2026 itibarıyla 14,6k+ star) bu boşluğu doldurur — NotebookLM üzerinde Python katmanı; Claude Code ve benzeri agent’lara da bağlanır.
NotebookLM web arayüzü nerede duruyor?
NotebookLM PDF, URL ve YouTube bağlantıları yüklemenize, sohbet etmenize ve podcast, slayt, quiz vb. üretmenize olanak tanır. notebooklm tutorial aradığınızda başlangıç rehberleri bulursunuz — ancak resmi arayüzün net sınırları var:
- Toplu içe/dışa aktarma tek tek tıklama demek
- Quiz ve flashcard yalnızca etkileşimli — JSON/Markdown dışa aktarma yok
- Zihin haritaları ve veri tabloları tarayıcıda yapılandırılmış veri sunmuyor
- Claude Code, Codex veya diğer kodlama agent’ları için yerel entegrasyon yok
Ara sıra not almak için web yeterli. Pipeline, CI işleri veya «20 makale oku ve quiz üret» için programatik API gerekir.
notebooklm-py nedir?
notebooklm-py, topluluk tarafından sürdürülen resmi olmayan bir Python SDK ve CLI’dır (MIT lisansı). Google’ın dahili RPC’sinin tersine mühendisliğiyle NotebookLM’in neredeyse tüm yeteneklerini ve web arayüzünde hiç olmayan ek özellikleri açar.
Uyarı: Google ile bağlantılı değildir. Bozulabilecek belgelenmemiş API’ler kullanır. Kişisel projeler, araştırma ve prototipler için en uygunudur.
Üç kullanım yolu
| Yöntem | En uygun |
|---|---|
| Python API | Uygulama entegrasyonu, async pipeline’lar, özel betikler |
| CLI | Shell betikleri, hızlı görevler, CI/CD |
| Agent entegrasyonu | Claude Code, Codex, OpenClaw, doğal dil otomasyonu |
Web arayüzünün sunmadıkları
| Yetenek | Elde ettikleriniz |
|---|---|
| Toplu indirme | Bir türdeki tüm çıktılar tek seferde (MP3, MP4, PDF, PNG vb.) |
| Quiz / flashcard dışa aktarma | JSON, Markdown, HTML — yalnızca etkileşimli görünüm değil |
| Zihin haritası JSON | D3, ECharts veya diğer araçlar için hiyerarşik veri |
| Veri tablosu CSV | Tabloya hazır dışa aktarmalar |
| Slayt PPTX | Düzenlenebilir PowerPoint, yalnızca PDF değil |
| Tek slayt revizyonu | Doğal dil prompt’u ile bir slaytı değiştirme |
| Sohbeti notlara kaydetme | Soru-cevap veya tüm konuşmaları notebook’ta saklama |
| Kaynak tam metni | İndekslenmiş kaynak metnine programatik erişim |
| Çoklu hesap profilleri | Yeniden giriş yapmadan Google hesabı değiştirme |
| Tarayıcı cookie içe aktarma | Mevcut oturumu yeniden kullanma |
Üretim kapsamı geniş: ses özetleri (4 format, 50+ dil), video (cinematic dahil), infografik, rapor, quiz, flashcard, zihin haritası ve veri tabloları — çoğu zaman siteden daha ince kontrollerle.
Hızlı kurulum
CLI kullanıcıları (agent dahil):
pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium
notebooklm login
notebooklm auth check --test --json
Yalnızca kütüphane (önceden alınmış storage_state.json ile, Chromium olmadan):
pip install notebooklm-py
Ayrıntılar için projenin installation.md dosyasına bakın.
CLI walkthrough: notebook’tan podcast indirmeye
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
Shell uzunluk sınırını aşan uzun prompt’lar için --prompt-file kullanın.
Python API örneği
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())
Async tasarım daha büyük asyncio iş akışlarına iyi oturur.
Claude Code entegrasyonu
Depo bir Agent Skill içerir. İki kurulum yolu:
# Seçenek 1: Claude Code / .agents dizinine CLI kurulumu
notebooklm skill install
# Seçenek 2: skills ekosistemi
npx skills add teng-lin/notebooklm-py
Kurulumdan sonra Claude Code’a şunu söyleyebilirsiniz: «Bu PDF’i NotebookLM’e ekle, zor bir quiz üret ve Markdown dışa aktar» — agent sizi tarayıcıda tıklatmak yerine notebooklm CLI’sını çalıştırır.
notebooklm ai iş akışları kuran ve notebooklm resmi üretim özelliklerinin tamamını isteyen geliştiriciler için bugün en akıcı yol budur.
Yerel ortam kurmak istemiyor musunuz?
Playwright, cookie’ler ve API değişiklikleri herkes için değil. Kurulum yapmadan yükle → sor → üret odaklanmak istiyorsanız çevrimiçi NotebookLM deneyimimizi kullanın:
Özet
notebooklm-py, NotebookLM’i yalnızca tıklanan bir web aracından betiklenebilir, agent’a hazır bir bilgi motoruna dönüştürür. 14,6k star gerçek talebi yansıtır: araştırmacılar toplu quiz dışa aktarımı, içerik üreticileri pipeline’da podcast üretimi, geliştiriciler Claude Code’dan tek cümleyle içe/dışa aktarma.
Hafif günlük kullanım için web arayüzünü koruyun; tarayıcının hiç sunmadığı otomasyon ve dışa aktarma için Python + CLI + agent’lara geçin.