用途：把专家内容（如 YouTube 播客）转成个性化、可执行的协议与实验。通过终端命令把视频批量载入 NotebookLM，再结合你的目标进行带引用的问答与访谈，最后在 Obsidian 每日笔记中落地实验。
主要能力：从终端一次导入约 300 集视频；回答带 [N] 引用并可回溯到具体转录行；由 Claude 查询 NotebookLM 生成针对你目标的问题；把协议拆成含假设、方案、成功标准和时间范围的实验；可打包成可复用技能（如 /huberman、/lenny）。
必要用法：先运行 bash ~/.claude/skills/notebooklm/scripts/bootstrap.sh --check 检查环境，缺失时去掉 --check 重新运行。安装命令包括 uv tool install notebooklm-mcp-cli、uv tool install "notebooklm-py[browser]"、uvx --from "notebooklm-py[browser]" playwright install chromium。认证需两步（分别在浏览器中完成）：nlm login 与 notebooklm login。常用命令：nlm notebook list、nlm notebook query <notebook-id> "..." --json、nlm source list <notebook-id> --json。载入流程示例：python3 scripts/load_channel.py scrape --channel "..." --output /tmp/huberman-videos.json；notebooklm create "..."；uv run --with "notebooklm-py[browser]" python3 scripts/load_channel.py load --videos ... --notebook <notebook-id> --count 300 --concurrency 6。脚本以 Path.cwd() 为库根目录，需在库目录运行；Obsidian 需要 Dataview 插件。
适用场景：健康协议（Huberman）、产品策略（Lenny）、新工作入职资料、商业内容审计等。
限制：来源上限取决于账号层级（免费 50，Plus/Pro 300）；--count 300 假设 Plus/Pro，免费账号应改 50。并发过高会导致部分添加失败（红行），建议较低并发，失败后删除红行并以 --concurrency 1 重加。引用解析在测试查询中约 96% 成功率。两个登录是唯一手动步骤，需在浏览器完成，不应从工具调用中执行。许可为 MIT。价格与更多细节资料未提供。