notebooklm

name	notebooklm
description	Google NotebookLM CLI (nlm) 을 사용하여 소스 기반 Q&A, 노트북 관리, 리서치, 오디오/리포트/퀴즈 생성을 수행합니다. 할루시네이션 없는 문서 기반 답변을 제공합니다.

NotebookLM CLI Skill

nlm CLI를 통해 Google NotebookLM과 상호작용하는 스킬.

When to Use This Skill

트리거 조건:

• 사용자가 "NotebookLM", "노트북", "nlm" 언급
• NotebookLM URL 공유 (https://notebooklm.google.com/...)
• "내 문서에서 찾아봐", "소스 기반으로 답변해줘"
• 리서치, 팟캐스트, 리포트 생성 요청

CLI Binary

~/.local/bin/nlm

설치 방법: uv tool install notebooklm-mcp-cli 업데이트: uv tool upgrade notebooklm-mcp-cli

⚠️ CRITICAL: 인증 (세션 ~20분)

모든 작업 전 인증 상태 확인:

nlm auth status

실패 시:

nlm login
# Chrome 열림 → 사용자에게 "브라우저에서 Google 로그인해주세요" 안내

자동 복구 내장 (CSRF/토큰/Headless) → 대부분 자동 처리됨. "Cookies have expired" 또는 "authentication may have expired" → nlm login 재실행.

Command Style

두 가지 스타일 모두 동일하게 동작:

Noun-First (리소스 중심)	Verb-First (액션 중심)
nlm notebook list	nlm list notebooks
nlm notebook create "제목"	nlm create notebook "제목"
nlm source add <id> --url <url>	nlm add url <id> <url>

어느 스타일이든 사용 가능. 이 문서는 Noun-First 기준.

Core Workflows

1. 노트북 관리

# 목록
nlm notebook list
nlm notebook list --json          # JSON 출력 (파싱용)
nlm notebook list --quiet         # ID만 출력

# 생성
nlm notebook create "프로젝트 이름"

# 상세 / AI 요약
nlm notebook get <id>
nlm notebook describe <id>

# 이름 변경 / 삭제
nlm notebook rename <id> "새 이름"
nlm notebook delete <id> --confirm   # ⚠️ 삭제 전 사용자 확인 필수!

2. 소스 관리

# 소스 추가 (3가지 방식)
nlm source add <notebook_id> --url "https://..."            # URL
nlm source add <notebook_id> --file "/path/to/file.md"      # 로컬 파일
nlm source add <notebook_id> --text "내용" --title "제목"    # 텍스트

# 소스 추가 후 처리 대기 (쿼리 전 권장)
nlm source add <notebook_id> --url "..." --wait

# 소스 목록 / 상세
nlm source list <notebook_id>
nlm source describe <notebook_id> <source_id>

# 소스 원문
nlm source content <notebook_id> <source_id>

# Drive 소스 동기화
nlm source stale <notebook_id>    # 업데이트 필요한 소스 확인
nlm sync sources <notebook_id>     # 동기화 실행

3. Q&A (핵심 기능)

# 기본 쿼리
nlm query notebook <notebook_id> "질문"

# JSON 출력
nlm query notebook <notebook_id> "질문" --json

# 특정 소스만 대상으로 쿼리
nlm query notebook <notebook_id> "질문" --source-ids <id1,id2>

# 대화 이어가기
nlm query notebook <notebook_id> "후속 질문" --conversation-id <cid>

중요: nlm chat start (REPL 모드)는 사용하지 마세요. 에이전트가 제어할 수 없습니다. 항상 nlm query notebook으로 one-shot 쿼리를 사용하세요.

4. 콘텐츠 생성

# 오디오 팟캐스트
nlm audio create <notebook_id> --confirm

# 비디오 오버뷰
nlm video create <notebook_id> --confirm

# 리포트
nlm report create <notebook_id> --confirm

# 퀴즈 / 플래시카드
nlm quiz create <notebook_id> --confirm
nlm flashcards create <notebook_id> --confirm

# 마인드맵 / 슬라이드 / 인포그래픽
nlm mindmap create <notebook_id> --confirm
nlm slides create <notebook_id> --confirm
nlm infographic create <notebook_id> --confirm

# 생성 상태 확인 (오디오/비디오: 1~5분 소요)
nlm studio status <notebook_id>
nlm studio status <notebook_id> --full

# 다운로드
nlm download audio <notebook_id> <artifact_id> -o output.mp3
nlm download video <notebook_id> <artifact_id> -o output.mp4
nlm download report <notebook_id> <artifact_id> -o report.txt

5. 리서치

# 딥 리서치 시작
nlm research start <notebook_id> "연구 주제" --mode deep

# 상태 확인 (완료까지 대기)
nlm research status <notebook_id> --max-wait 300

# 결과 소스로 임포트
nlm research import <notebook_id> <task_id>

6. 별칭 (UUID 단축)

nlm alias list                      # 전체 별칭
nlm alias set myproject <uuid>      # 별칭 설정 (이후 모든 명령에서 사용 가능)
nlm alias get myproject             # UUID 확인
nlm alias delete myproject          # 별칭 삭제

# 별칭 사용 예:
nlm notebook get myproject
nlm query notebook myproject "질문"
nlm audio create myproject --confirm

7. 공유 / 내보내기

# 공유 상태
nlm share status <notebook_id>

# 공개 설정
nlm share public <notebook_id>
nlm share private <notebook_id>

# 초대
nlm share invite <notebook_id> --email [e-mail] --role reader

# Google Docs/Sheets로 내보내기
nlm export to-docs <notebook_id> <artifact_id>
nlm export to-sheets <notebook_id> <artifact_id>

Output Formats

플래그	설명	사용처
(없음)	사람용 테이블	기본값
--json	JSON 출력 (파싱용)	스크립트
--quiet	ID만 출력	파이프
--full	전체 컬럼	상세 확인

자동 감지: stdout이 TTY가 아니면 (파이프 시) 자동 JSON 출력.

Decision Flow

사용자가 NotebookLM 관련 요청
    ↓
nlm auth status → 실패 시 nlm login (사용자에게 브라우저 로그인 안내)
    ↓
nlm alias list → 별칭 확인 (자주 쓰는 노트북)
    ↓
목적에 따라 분기:
├── Q&A → nlm query notebook <id> "질문"
├── 소스 추가 → nlm source add <id> --url/--file/--text
├── 생성 → nlm audio/report/quiz create <id> --confirm
├── 리서치 → nlm research start <id> "주제" --mode deep
└── 관리 → nlm notebook list/create/delete
    ↓
결과 정리 → 사용자에게 응답

Troubleshooting

문제	해결
nlm: command not found	export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
"Cookies have expired"	nlm login
Rate limit	자동 재시도 3회 (1s/2s/4s 백오프)
노트북 못 찾음	nlm notebook list로 ID 확인
리서치 이미 진행 중	--force 사용 또는 기존 결과 import 먼저
생성 시간 오래 걸림	오디오/비디오 1~5분 정상, nlm studio status로 확인

Best Practices

1. 인증 먼저 — 모든 작업 전 nlm auth status
2. 별칭 활용 — UUID 대신 기억하기 쉬운 이름
3. --confirm 필수 — 생성/삭제 명령에 항상 추가 (프롬프트 방지)
4. --wait 활용 — 소스 추가 후 바로 쿼리하려면 --wait
5. REPL 금지 — nlm chat start 사용 금지, nlm query notebook 사용
6. 삭제 전 확인 — 삭제는 복구 불가, 사용자에게 반드시 확인
7. 별칭 중복 확인 — 새 별칭 설정 전 nlm alias list로 기존 확인