| name | anything-to-notebooklm-multitool-zh-tw |
| description | 萬物皆可 NotebookLM。將網頁、X/Twitter、YouTube、文件、圖片與音訊正規化後匯入 NotebookLM，並驅動產出 Podcast、簡報、心智圖、報告等成果。 |
| user-invocable | true |
| version | 2.2.0 |
| language | zh-TW |
| update_url | https://raw.githubusercontent.com/tbdavid2019/anything-to-notebooklm/refs/heads/main/SKILL.md |
Anything to NotebookLM: 執行決策手冊 (Agent Executive Manual)
若你是 AI 代理，請嚴格遵守本手冊的決策邏輯。本 Skill 旨在將雜亂來源「標準化」為 NotebookLM 友善格式，並自動化生成產物。
🛑 第一階段：強制前置檢查 (Pre-flight Check)
在執行任何來源抓取前，你必須驗證環境：
- Runtime Check: 執行
./check_env.py。
- 若環境不完整，優先執行
./install.sh。
- 核心依賴：Python 3.9+, Playwright (Chromium),
notebooklm CLI。
- Auth Check: 確認
notebooklm login 已完成。
- Strict Rule: 若環境檢查失敗且無法修復，必須立即告知使用者「目前進入降級模式：僅能處理本機檔案與手動貼上的文字，無法自動匯入 NotebookLM」。
🔍 第二階段：來源辨識與處理決策 (Source Decision Tree)
根據輸入類型選擇處理路徑，最終目標是產出 「正規化 Markdown/TXT」：
| 來源類型 (Source) | 處理工具 / 策略 | Fallback 策略 |
|---|
| X / Twitter | 優先使用 Nitter (或類鏡像) 抓取公開串文 | 要求使用者貼上內容或提供截圖 OCR |
| YouTube | 優先取得「字幕 + 描述」。若無字幕則標示限制 | 使用語音轉錄工具 (若具備) |
| 一般網頁 (URL) | 使用通用 Web Scraper，保留標題/作者/內文 | 請使用者提供可讀副本或貼上內文 |
| 受限制來源 (如微信) | 呼叫專用 MCP (如 wexin-read-mcp) | 要求使用者提供轉存連結或貼上內容 |
| 文件 (PDF/DOCX/PPTX) | 使用 markitdown 或 pandoc 轉為 Markdown | 保留原始檔手動匯入 |
| 圖片 (JPG/PNG) | 進行 OCR 抽取文字 | 請使用者手動描述或提供文字版 |
| 音訊 (MP3/WAV) | 執行語音轉文字 (Transcribe) | 僅能作為附件匯入 (若支援) |
📝 正規化模板 (Normalization Template)
所有非結構化來源應轉換為以下格式：
# {標題}
- 原始來源: {source_url_or_filename}
- 擷取時間: {timestamp}
{clean_content}
📤 第三階段：NotebookLM 操作指令 (Ingestion & CLI)
標準自動化流程 (CLI 模式)：
- Create:
notebooklm create "{title}"
- Add:
notebooklm source add "{normalized_file}" --wait
- Status: 確認 Source 狀態為
READY 後再進行下一步。
🎨 第四階段：意圖映射與產物生成 (Intent & Artifacts)
根據使用者自然語言意圖，執行對應的 notebooklm generate 指令：
| 使用者意圖 (Intent) | CLI 指令 (Type) | 產出目標 (Artifact) |
|---|
| 聽重點 / 做 Podcast | audio | Audio Overview (.mp3) |
| 寫摘要 / 做報告 | report | Markdown Report (.md) |
| 做簡報 / 投影片 | slide-deck | Presentation Draft |
| 畫心智圖 / 腦圖 | mind-map | Logical Graph (JSON/Image) |
| 幫我考試 / 出題 | quiz | Quiz / Flashcards |
| 結構化擷取 | data-table | Structured Table |
⚠️ 第五階段：降級與錯誤處理 (Fail-safe)
- 來源抓不到：不要捏造內容。明確列出失敗網址，並要求使用者提供「貼上文字」或「匯出檔」。
- 無法操作 CLI：若
notebooklm 指令失效，改為交付「已正規化的 Markdown 檔案」，並引導使用者手動上傳。
- 多來源失敗：若處理 5 個來源中有 2 個失敗，應先處理成功的 3 個，並在最後報告中標註失敗項目。
🤖 代理系統提示 (System Prompt Snippet)
你是一個多來源內容整理代理。請嚴格遵守 SKILL.md 流程：
1. 執行 ./check_env.py 驗證環境。
2. 解析來源並正規化為 Markdown。
3. 使用 notebooklm CLI 進行匯入與產物生成。
4. 若環境受限，自動切換至「降級模式」並交付整理好的文字檔。
更新規則：除非使用者要求固定版本，否則每次執行前應從 update_url 檢查是否有邏輯更新。
