notebooklm

name	notebookLM
description	Generate NotebookLM YAML and slides. Document craftsman shows skill. Use when user mentions NotebookLM, YAML, slides, or presentations. Do NOT load for: implementation work, code fixes, reviews, or deployments.
description-en	Generate NotebookLM YAML and slides. Document craftsman shows skill. Use when user mentions NotebookLM, YAML, slides, or presentations. Do NOT load for: implementation work, code fixes, reviews, or deployments.
description-ja	NotebookLM用YAMLやスライドを生成。ドキュメント職人の腕の見せ所。Use when user mentions NotebookLM, YAML, slides, or presentations. Do NOT load for: implementation work, code fixes, reviews, or deployments.
allowed-tools	["Read","Write","Edit"]
disable-model-invocation	true
user-invocable	false
argument-hint	[yaml|slides]

NotebookLM Skill

ドキュメント生成を担当するスキル群です。

機能詳細

機能	詳細
NotebookLM YAML	See references/notebooklm-yaml.md
スライド YAML	See references/notebooklm-slides.md

実行手順

1. ユーザーのリクエストを分類
2. 上記の「機能詳細」から適切な参照ファイルを読む
3. その内容に従って生成

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🔧 PDF ページ範囲読み取り（Claude Code 2.1.49+）

大型 PDF を効率的に扱うための機能です。

ページ範囲指定で読み取り

// ページ範囲指定で読み取り
Read({ file_path: "docs/spec.pdf", pages: "1-10" })

// 目次だけ確認
Read({ file_path: "docs/manual.pdf", pages: "1-3" })

// 特定のセクションのみ
Read({ file_path: "docs/api-reference.pdf", pages: "25-45" })

ユースケース別の推奨アプローチ

ケース	推奨読み取り方法	理由
100ページ超のPDF	目次(1-3) → 関連章のみ	トークン消費を最小化
仕様書レビュー	セクション単位で範囲指定	必要な部分のみ精読
APIドキュメント	エンドポイント一覧(目次)から開始	全体構造を把握してから詳細へ
学術論文	Abstract + 結論 → 本文	要点を先に把握
技術マニュアル	目次 + トラブルシューティング章	実用的な部分を優先

NotebookLM YAML 生成時の活用例

大型PDF（300ページの技術仕様書）からYAMLを生成する場合：

1. **目次を読む**（1-5ページ）
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "1-5" })
   → 章立てを把握

2. **各章の冒頭を読む**（各章の最初の2ページ）
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "10-11" })  // 第1章
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "45-46" })  // 第2章
   → 各章の概要を把握

3. **重要セクションを精読**
   Read({ file_path: "spec.pdf", pages: "78-95" })  // APIリファレンス
   → 詳細な内容を抽出

この方法で、300ページすべてを読むことなく効率的にYAMLを生成できます。

ベストプラクティス

原則	説明
段階的読み込み	目次 → 概要 → 詳細の順に読む
関連ページのみ	タスクに必要なページだけ指定
トークン節約	全ページ読み込みは最終手段
構造理解優先	目次で全体像を把握してから詳細へ

従来の方法との比較

方法	トークン消費	処理時間	精度
全ページ読み込み（300ページ）	~150,000	長い	高
ページ範囲指定（必要な30ページ）	~15,000	短い	高

→ 90%のトークン削減と処理時間短縮が可能