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qiaomu-anything-to-notebooklm:任意内容一键转播客、PPT、思维导图

qiaomu-anything-to-notebooklm:任意内容一键转播客、PPT、思维导图

在信息爆炸的时代,我们每天要处理来自微信文章、付费新闻、播客、PDF、YouTube 视频等各种来源的内容。但每种内容格式各异,获取成本高,整理耗时——你可能想在通勤时听一篇长文做成播客,把一本书做成 PPT 分享给团队,把付费报道做成思维导图理清逻辑。

qiaomu-anything-to-notebooklm(简称 qiaomu)正是为解决这个痛点而生。这是一个运行在 Claude Code 中的 Skill,只需一句自然语言,就能把任意内容变成任意你想要的格式

Github: joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm · ⭐ 2601 · Python · MIT License


项目概览

项目信息
作者Joe (joeseesun)
开源时间2026 年 1 月
Stars2601
Forks267
语言Python
许可证MIT
定位Claude Code Skill,多源内容处理器

核心工作流非常简洁:

用户自然语言输入(如"把这篇付费文章生成播客")
        ↓
Claude Code Skill 智能识别内容源类型
        ↓
自动抓取内容(含付费墙绕过)
        ↓
上传至 Google NotebookLM
        ↓
NotebookLM AI 生成目标格式(播客/PPT/思维导图/Quiz 等)

核心能力:15+ 种内容源

qiaomu 支持的内容源分为四大类:

社交与媒体

内容源说明
微信公众号通过 MCP 浏览器模拟抓取,绕过反爬虫
X/Twitter支持推文和长线程
YouTube自动提取字幕
播客支持小宇宙、喜马拉雅、B 站

网页(含付费墙绕过)

内容源说明
300+ 付费网站NYT、WSJ、FT、Economist、The Information 等
任意公开网页新闻、博客、文档
搜索关键词自动汇总搜索结果

电子书与文档

内容源说明
PDF支持扫描件 OCR
EPUB电子书全文提取
Markdown.md 文件
纯文本.txt 文件

Office 与其他

内容源说明
Word.docx
PowerPoint.pptx
Excel.xlsx
图片JPEG/PNG,自动 OCR
音频WAV/MP3,自动转录
ZIP 压缩包批量处理

技术架构解析

qiaomu 的整体架构分为四层:

┌─────────────────────────────────┐
│       用户自然语言输入            │
│  "把这篇付费文章生成播客"         │
└───────────────┬─────────────────┘
                ↓
┌─────────────────────────────────┐
│      Claude Code Skill          │
│  · 智能识别内容源类型             │
│  · 自动调用对应工具              │
└──────┬──────────┬───────────────┘
       │          │
       ↓          ↓
┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐
│ 微信 MCP │  │付费墙绕过│  │ 播客转写  │  │markitdown│
│浏览器模拟│  │6层级联策略│  │Get笔记API │  │ 文件转换  │
└────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘
     └─────────────┴─────────────┴─────────────┘
                      ↓
           ┌──────────────────┐
           │   NotebookLM API │
           │  · 上传内容源     │
           │  · AI 生成目标格式│
           └────────┬─────────┘
                    ↓
           ┌──────────────────┐
           │   生成文件        │
           │ .mp3/.pdf/.json   │
           └──────────────────┘

关键模块

1. 微信 MCP 服务器(wexin-read-mcp)

微信公众号有严格的反爬虫机制。qiaomu 通过 Playwright 浏览器模拟真实用户访问来获取内容。核心文件:

  • wexin-read-mcp/src/server.py — MCP 入口
  • wexin-read-mcp/src/scraper.py — Playwright 浏览器模拟
  • wexin-read-mcp/src/parser.py — HTML 解析

2. 付费墙绕过(scripts/fetch_url.sh)

这是 qiaomu 最具技术含量的部分。实现了 6 层级联策略:

Level 1: 代理服务(r.jina.ai / defuddle.md)
Level 2: 站点专属 Bot UA(Googlebot ~50站 / Bingbot ~4站)
Level 3: 通用绕过(UA伪装 + X-Forwarded-For + Referer伪装 + AMP + EU IP)
Level 4: archive.today 存档(CAPTCHA 自动检测)
Level 5: Google Cache
Level 6: agent-fetch 本地工具

绕过策略的技术原理:

技术原理覆盖率
Googlebot UA + X-Forwarded-For搜索引擎爬虫白名单,直接获取全文~50 站
Bingbot UA同上,部分站点对 Bing 更友好~4 站
Cookie 清空 + Referer 伪装清除计量 cookie,伪装来自 Google/Facebook/Twitter计量付费墙
AMP 页面AMP 版付费墙实现较弱~10 站
JSON-LD 提取从 HTML 内嵌的结构化数据提取 articleBody通用
archive.today从网页存档获取已保存的内容兜底方案

3. 播客转写(scripts/get_podcast_transcript.py)

通过 Get 笔记 API 转写小宇宙、喜马拉雅、B 站视频音频,再上传 NotebookLM 生成目标格式。

4. 文件转换(markitdown)

微软开源的 markitdown 负责将 PDF、Word、PPT、Excel 等文件转换为 Markdown 格式,供 NotebookLM 处理。


快速开始

前置需求

  • Python 3.9+
  • Git
  • Claude Code(已安装或可安装)

安装步骤

# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-anything-to-notebooklm

# 2. 一键安装所有依赖
./install.sh

# 3. 按提示配置 MCP,然后重启 Claude Code

验证环境

# NotebookLM 认证(只需一次)
notebooklm login
notebooklm list  # 验证成功

# 环境检查(可选)
./check_env.py

可选:播客转写配置

如需使用小宇宙/喜马拉雅/B 站转写功能,配置 Get 笔记 API:

export GETNOTE_API_KEY="your_api_key"
export GETNOTE_CLIENT_ID="your_client_id"

使用场景与示例

场景 1:付费文章 → 播客

你:把这篇 The Information 文章生成播客 https://www.theinformation.com/articles/...

AI 自动执行:
  ✓ 检测付费墙 → Googlebot UA 绕过
  ✓ 获取完整文章内容
  ✓ 上传到 NotebookLM
  ✓ 生成播客

结果:/tmp/article_podcast.mp3

场景 2:播客(小宇宙)→ PPT

你:这期小宇宙播客做成 PPT https://xiaoyuzhoufm.com/episode/...

AI 自动执行:
  ✓ Get笔记 API 转写音频(2-5 分钟)
  ✓ 上传转写文本到 NotebookLM
  ✓ 生成 PPT

结果:/tmp/podcast_slides.pdf(25 页)

场景 3:电子书 → 深度分析

python main.py /Users/joe/Books/sapiens.epub --deep-analysis

深度分析模式会自动生成 12 个问题,分 3 轮递进:

轮次问题数目的示例
第一轮·概览与框架4建立整体认知概括主题、列出结构、提取核心论点
第二轮·深度挖掘5深入细节拆解论证逻辑、分析矛盾、提炼核心洞察
第三轮·综合与反刍3认知升级最大认知改变、行动指南

NotebookLM 在同一会话中保持上下文,后轮问题自动受益于前轮回答,形成真正的"递进式"深度分析。

场景 4:X/Twitter 线程 → 思维导图

你:这个推文线程做成思维导图 https://x.com/user/status/123...

AI 自动执行:
  ✓ 代理级联获取推文内容(含完整线程)
  ✓ 上传到 NotebookLM
  ✓ 生成思维导图

结果:/tmp/tweet_mindmap.json

场景 5:微信文章 → 飞书文档

python main.py https://mp.weixin.qq.com/s/abc123 --deep-analysis --to-feishu

深度分析模式详解

qiaomu 的深度分析模式通过三轮递进式提问实现有深度的内容理解:

python main.py <内容路径或URL> --deep-analysis
python main.py <内容路径或URL> --deep-analysis --to-feishu  # 输出到飞书

三轮策略:

第一轮·概览与框架(4 个问题)

  • 概括主题
  • 列出结构
  • 提取核心论点
  • 挖掘颠覆性内容

第二轮·深度挖掘(5 个问题)

  • 拆解论证逻辑
  • 分析矛盾
  • 提炼核心洞察
  • 提出尖锐批评
  • 挖掘未被明确说出的假设

第三轮·综合与反刍(3 个问题)

  • 最大认知改变
  • 行动指南
  • 推荐理由

由于 NotebookLM 保持上下文,后轮问题自动受益于前轮回答,形成递进式深度分析,而非孤立的问答堆砌。


适用场景与优势

适合使用 qiaomu 的场景

  • 知识工作者:需要处理大量多源内容(新闻、论文、报告)
  • Claude Code 用户:已在使用 Claude Code,希望扩展内容处理能力
  • 内容创作者:需要将不同来源的内容转化为不同格式(播客、PPT、思维导图)
  • 研究者:需要对长文/书籍进行深度分析,生成结构化笔记
  • 学习者:想把微信文章、付费报道等做成 Quiz 自测掌握程度

qiaomu 的优势

  1. 全自动化:从内容获取到格式生成,一气呵成,无需手动操作
  2. 付费墙绕过:6 层级联策略,覆盖 300+ 付费新闻网站
  3. 多格式输出:播客、PPT、思维导图、Quiz、报告、信息图、闪卡
  4. 智能识别:自动判断输入类型,无需手动指定
  5. 深度分析:三轮递进式提问,实现真正的内容理解

使用边界与限制

  • NotebookLM 限制:内容长度推荐 1000-10000 字,最短约 500 字,最长约 50 万字
  • 付费墙:部分硬付费墙(如 The Information)需要 archive.today 存档,可能需要人工验证 CAPTCHA
  • 微信抓取:依赖 Playwright 浏览器模拟,需要配置 MCP
  • 播客转写:需要 Get 笔记 API Key(非免费)
  • 用途:仅限个人学习研究,建议支持优质新闻媒体,购买订阅

项目结构

qiaomu-anything-to-notebooklm/
├── SKILL.md                          # Skill 定义文件
├── README.md                         # 项目说明
├── main.py                           # 主入口:CLI 智能处理器
├── install.sh                        # 一键安装脚本
├── check_env.py                      # 13 项环境检查
├── package.sh                        # 打包分享脚本
├── requirements.txt                  # Python 依赖
├── LICENSE                           # MIT
├── scripts/
│   ├── fetch_url.sh                  # URL 抓取 + 付费墙绕过(6 层级联)
│   └── get_podcast_transcript.py     # 播客/视频转写(Get笔记 API)
├── wexin-read-mcp/                   # 微信公众号 MCP 服务器
│   └── src/
│       ├── server.py                 # MCP 入口
│       ├── scraper.py                # Playwright 浏览器模拟
│       └── parser.py                 # HTML 解析
└── feishu-read-mcp/                  # 飞书文档 MCP 服务器
    └── src/
        ├── server.py                 # MCP 入口
        ├── scraper.py                # 飞书文档抓取
        ├── parser.py                 # HTML → Markdown
        └── image_handler.py          # 图片处理

故障排查

MCP 工具未找到

# 手动启动 MCP 服务器
python ~/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp/src/server.py

# 重新安装依赖
cd ~/.claude/skills/qiaomu-anything-to-notebooklm/wexin-read-mcp
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

NotebookLM 认证失败

notebooklm login     # 重新登录
notebooklm list      # 验证

付费墙绕过失败

部分硬付费墙网站(如 The Information)服务器端不发送内容,需要 archive.today 存档。脚本会自动检测并提示:

⚠️  archive.ph needs human verification.
   已自动打开浏览器,请完成验证后重试

总结

qiaomu-anything-to-notebooklm 是一个将多源内容处理与 NotebookLM AI 生成能力衔接的工具。它的价值在于:

  1. 极大降低了内容格式转换的成本——你不需要在各种工具之间切换,只需一句自然语言
  2. 付费墙绕过让它真正成为"全网内容处理器",不只是能处理公开内容
  3. 深度分析模式提供了一种结构化的内容理解方法,而非简单的摘要

如果你已经在使用 Claude Code,qiaomu 是一个值得加入技能库的工具;如果你是知识工作者或内容创作者,它能显著提升你处理多源内容效率。


参考链接

  • GitHub 仓库:https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
  • Google NotebookLM:https://notebooklm.google.com/
  • Claude Code 文档:https://docs.anthropic.com/claude-code
  • 项目作者 Joe:https://github.com/joeseesun
  • Twitter:@vista8