00:00:00Claude Code könnte der mächtigste Forschungs-Agent
00:00:03auf dem Planeten sein, aber du musst dieses eine Tool
00:00:07hinzufügen, um sein volles Potenzial freizuschalten.
00:00:08Die meisten Leute verstehen unter Claude-Code-Recherche
00:00:11einfach nur, ihm zu sagen, er solle die Web-Suche nutzen,
00:00:13und zu hoffen, dass das Ergebnis gut genug ist.
00:00:17Aber wir können das besser, denn was wäre,
00:00:19wenn wir mit nur fünf Minuten Einrichtung
00:00:21Workflows innerhalb von Claude Code erstellen könnten,
00:00:24die jeden Bereich von YouTube scrapen können,
00:00:26die Untertitel extrahieren und diese Informationen
00:00:28in ein kostenloses, robustes, vorgefertigtes RAG-System einspeisen,
00:00:32das die ganze Schwerstarbeit
00:00:35und Analyse für uns erledigt und diese Analyse dann nimmt,
00:00:38um uns Ergebnisse wie Slide-Decks,
00:00:40Infografiken oder Podcasts zu liefern – was auch immer,
00:00:43und das alles bei praktisch null Token-Verbrauch?
00:00:46Wenn das jetzt viel zu gut klingt, um wahr zu sein,
00:00:48hättest du normalerweise recht, aber nicht in diesem Fall.
00:00:51Lass mich dir also das am meisten unterschätzte KI-Tool
00:00:55von heute vorstellen: NotebookLM.
00:00:58In diesem Video zeige ich dir,
00:01:00wie man die Kräfte von Claude Code und NotebookLM kombiniert,
00:01:03um ein Recherche-System kostenlos zu ersetzen,
00:01:06dessen Aufbau und Wartung dich sonst
00:01:10hunderte von Dollar im Monat kosten würde.
00:01:11Ich freue mich riesig, euch das zu zeigen.
00:01:14Also, legen wir los.
00:01:15Beginnen wir das Video mit einer Demo,
00:01:16damit ihr seht, wie wir Claude Code nutzen können,
00:01:19um alle Funktionen von NotebookLM zu bändigen,
00:01:22ohne jemals das Terminal zu verlassen.
00:01:24Dieser Prompt wird Claude Code dazu bringen,
00:01:26eine Reihe von Dingen zu tun.
00:01:27Zuerst nutzen wir unseren eigenen YouTube-Search-Skill,
00:01:30um die neuesten Trend-Videos zu Claude-Code-Skills zu finden.
00:01:33Keine Sorge, ich zeige euch gleich alle diese Skills
00:01:35und wie ihr sie bekommt.
00:01:37Sobald wir die Video-URLs gefunden haben,
00:01:39soll Claude Code diese URLs an NotebookLM senden,
00:01:43und zwar mit dem NotebookLM-Skill.
00:01:44Dann soll NotebookLM diese Videos analysieren,
00:01:49um herauszufinden, was die wichtigsten Claude-Skills sind.
00:01:51Diese Analyse soll uns dann zugeschickt werden.
00:01:53Außerdem möchte ich ein konkretes Ergebnis.
00:01:54Ich will nicht nur die Textanalyse.
00:01:56Ich möchte eine Infografik im handgezeichneten Blaupausen-Stil,
00:02:00die diese Analyse der Top-Skills darstellt.
00:02:03Mit nur einem Prompt werden wir also YouTube scrapen.
00:02:06Wir werden alle unsere Daten beziehen.
00:02:08Wir werden sie im Grunde in ein RAG-System einspeisen,
00:02:11denn genau das ist NotebookLM.
00:02:13Wir lassen NotebookLM die gesamte Analyse
00:02:15und die Erstellung der Ergebnisse extern erledigen,
00:02:18was bedeutet, dass wir dafür keine Token bezahlen.
00:02:20Und wir bekommen das alles kostenlos.
00:02:22Mal sehen, wie es funktioniert.
00:02:23Hier ist das Ergebnis:
00:02:24Claude Code hat 20 YouTube-Quellen
00:02:26zur Analyse in NotebookLM hochgeladen.
00:02:29NotebookLM lieferte dann
00:02:30die fünf wichtigsten Claude-Code-Skills, die ihr hier seht,
00:02:34sowie aufkommende Trends für deren Anwendung.
00:02:37Es hat dann die Infografik für uns erstellt,
00:02:39die automatisch in unserem Projektordner erschien.
00:02:42Hier ist ein Blick auf diese Infografik.
00:02:44Nochmals, das ist Nano Banana Pro unter der Haube.
00:02:47Es wird direkt aufgerufen, und der Text hier
00:02:49sowie die Optik passen perfekt zu dem Stil, den wir wollten,
00:02:52dieser handgeschriebene Blaupausen-Stil.
00:02:55Und zweitens, was noch wichtiger ist:
00:02:57Der gesamte Inhalt basiert auf den Videos
00:02:59und der Analyse dieser Videos.
00:03:01Es erfindet nicht einfach irgendwas.
00:03:02Wir können hier in Claude Code auch sehen,
00:03:04welche Videos es geholt hat: Titel, Ersteller, Aufrufe,
00:03:06Dauer und Datum.
00:03:08All das spiegelt sich in NotebookLM selbst wider.
00:03:10Ich kann alle hochgeladenen Quellen sehen.
00:03:12Ich kann die gesamte Analyse sehen.
00:03:14Ich kann den Blaupausen-Leitfaden sehen, den wir angefordert haben.
00:03:18Und obwohl diese Demo vielleicht wie eine
00:03:19eher simple Anwendung davon erscheinen mag,
00:03:21kann ich den Mehrwert der Kombination
00:03:24dieser beiden Tools gar nicht genug betonen,
00:03:26denn das geht weit über das bloße Automatisieren
00:03:28des Quellen-Prozesses für NotebookLM hinaus.
00:03:30Alles, was wir hier gemacht haben,
00:03:31hätten wir auch manuell in NotebookLM tun können, richtig?
00:03:33Ich hätte manuell durch YouTube gehen können.
00:03:35Ich hätte alle gewünschten Videos finden können.
00:03:37Ich hätte sie per Copy-Paste einfügen können.
00:03:38Ich hätte die Analyse bekommen können
00:03:39und ein fertiges Ergebnis.
00:03:41Dass wir das automatisieren können, ist schön,
00:03:43aber es ist mehr als das.
00:03:44Es geht darum, dass ich all diese Analysen mühelos
00:03:47in mein Claude-Code-Ökosystem bringen kann,
00:03:50und die Anwendungsfälle für diesen Workflow sind fast unendlich.
00:03:55Der zweite Grund, warum diese Tool-Kombination
00:03:56so mächtig ist, hat direkt mit der
00:03:58reinen Power von NotebookLM zu tun.
00:04:01Wenn man versuchen würde, das nachzubauen, was NotebookLM macht –
00:04:04also ein Scraping-System in ein RAG-System,
00:04:07dann in ein Analyse-System und in ein System für Ergebnisse,
00:04:11mit Infografiken, Slide-Decks und so weiter –
00:04:13wäre das ein riesiger Aufwand.
00:04:15Als jemand, der es versucht hat,
00:04:16zumindest auf der Recherche-Seite mit Tools wie N8N:
00:04:18Es ist kein einfacher Prozess.
00:04:20Außerdem kostet es Geld, und dieses hier ist kostenlos,
00:04:23was ein Hauptgrund ist, warum ich mich so freue,
00:04:24es mit euch zu teilen.
00:04:25Ein weiterer Grund zur Freude ist,
00:04:27wie einfach das Ganze einzurichten ist,
00:04:30was wir jetzt behandeln werden.
00:04:32Wenn es um die Einrichtung geht,
00:04:33denkst du wahrscheinlich: "Hey, Chase,
00:04:34wie verbinden wir NotebookLM eigentlich mit Claude Code,
00:04:38wenn man bedenkt, dass NotebookLM
00:04:40keine öffentliche API hat?"
00:04:41Nun, zum Glück gibt es Leute, die viel klüger sind
00:04:43als du oder ich und dieses Problem bereits gelöst haben.
00:04:46In diesem Fall ist es Tang Ling,
00:04:48und wir profitieren heute von seiner Arbeit,
00:04:50indem wir das NotebookLM-Py GitHub-Repo nutzen,
00:04:54das im Grunde als inoffizielle Python-API
00:04:57für NotebookLM fungiert.
00:04:58Aber bevor wir NotebookLM einrichten,
00:05:00müssen wir den ersten Teil unserer Pipeline lösen:” Die YouTube-Suche
00:05:03und das Beziehen der Daten, die NotebookLM
00:05:04analysieren soll.
00:05:07Dafür habe ich einen eigenen YouTube-Search-Skill
00:05:09für Claude Code, der das alles für dich erledigt.
00:05:12Er nutzt ein Python-Skript, das auf YT-DLP basiert,
00:05:15um die Metadaten von YouTube für uns zu extrahieren.
00:05:20Wenn ich also nach Claude-Code-Skills frage,
00:05:22ist das so, als würden wir selbst auf YouTube gehen
00:05:24und nach "Claude Code Skills" suchen.
00:05:27Er erfasst Titel, Aufrufe, Autor – all das Wichtige.
00:05:28Und dieser Skill, den ihr hier in Claude Code seht,
00:05:32lehrt Claude Code, wie er dieses Skript am besten nutzt.
00:05:35Es gibt zwei Wege, diesen Skill
00:05:38und dieses Skript zum Laufen zu bringen.
00:05:41Der erste ist recht einfach.
00:05:42Du gehst einfach in Claude Code
00:05:44und erklärst, dass er diesen Skill für dich bauen soll
00:05:45und dabei die YT-DLP-Abhängigkeit nutzen soll,
00:05:48um einen eigenen YouTube-Scraper zu erstellen.
00:05:51Oder, falls du die fertige Setup-MD-Datei
00:05:54für diesen YouTube-Search-Skill willst,
00:05:57damit du sie Claude Code einfach übergeben kannst, geht das auch.
00:05:59Die bekommst du in meiner kostenlosen School-Community,
00:06:01den Link dazu findest du in der Beschreibung.
00:06:03Apropos meine Communities:
00:06:04In Chase AI Plus findest du auch
00:06:06meine Claude-Code-Masterclass,
00:06:07die ich erst vor ein paar Tagen veröffentlicht habe.
00:06:11Wenn du also jemand bist, der gerade erst am Anfang
00:06:13seiner KI-Reise steht und herausfinden will,
00:06:14wie man Claude Code am besten nutzt –
00:06:16selbst wenn man nicht technisch versiert ist,
00:06:18aber das definitiv mächtigste KI-Tool
00:06:19auf dem Markt meistern will –
00:06:22dann ist das der richtige Ort für dich.
00:06:24Falls dich das interessiert,
00:06:25klicke einfach auf den Link im angepinnten Kommentar.
00:06:26Sobald du die YouTube-Search-Skill-Datei hast,
00:06:28gib sie einfach Claude Code und sag ihm, er soll loslegen,
00:06:31oder prompte Claude Code manuell,
00:06:33es für dich zu bauen.
00:06:35Kommen wir nun zurück
00:06:36und richten die NotebookLM-Verbindung ein.
00:06:37Den Link dazu packe ich auch in die Beschreibung.
00:06:39Die Installation ist ziemlich simpel.
00:06:42Um das zu installieren,
00:06:44kopieren wir einfach diese Befehle
00:06:45und fügen sie in unser Terminal ein –
00:06:47was bedeutet: Wenn du gerade Claude Code anschaust,
00:06:49bist du falsch.
00:06:51Du musst ein zweites Terminal öffnen, das so aussieht,
00:06:51und dort die Befehle einfügen.
00:06:53Nachdem du diese ersten Installationsbefehle ausgeführt hast,
00:06:55musst du hier nach unten scrollen
00:06:57und noch einen Befehl in der CLI ausführen.
00:06:59Und zwar den Login-Befehl für NotebookLM.
00:07:01Gleiches Spiel wie zuvor:
00:07:04Geh in ein anderes Terminal und füge es dort ein.
00:07:04Das wird ein neues Fenster in Chrome öffnen.
00:07:07Du musst dich nur einloggen.
00:07:10Das musst du nur einmal machen, dann ist alles bereit.
00:07:11Nachdem du dich authentifiziert hast,
00:07:13gibt es noch eine Sache zu tun,
00:07:16und zwar den Skill.
00:07:17Um den Skill in Claude Code zu aktivieren,
00:07:20kannst du entweder diesen Befehl im Terminal ausführen
00:07:22oder es einfach Claude Code sagen.
00:07:25Versteht bitte auch, was wir hier gemacht haben.
00:07:27Wir haben auf der NotebookLM-Seite zwei Dinge getan.
00:07:29Du hast den Skill und dann die eigentliche API.
00:07:30Da ist zum einen der Skill,
00:07:32und dann gibt es die eigentliche API des Programms.
00:07:35Denken Sie daran: Skills sind einfach nur Prompts.
00:07:37Es ist nur Text, der Claude Code erklärt,
00:07:39wie er etwas auf eine bestimmte Art und Weise tun soll.
00:07:42All diese Informationen, die Sie hier sehen, wie:
00:07:44„Hey, so generieren wir Inhalte."
00:07:46„So erstellen wir das Notebook."
00:07:47Dieser Skill bringt Claude Code bei, wie das geht.
00:07:50Sobald er installiert ist, sagen Sie Claude Code einfach:
00:07:52„Hey, nutze NotebookLM, um Flashcards zu erstellen"
00:07:56oder eine Infografik oder ein Slide-Deck.
00:07:58So einfach ist das.
00:07:58Alles erfolgt in ganz normaler Sprache.
00:08:00Und falls Sie sich fragen, was genau Sie
00:08:02mit diesem Programm machen können: Es steht alles hier im GitHub.
00:08:04Alles, was Sie in NotebookLM manuell tun können,
00:08:06können Sie mit der API tun – und noch mehr.
00:08:09Wie Sie hier sehen können, können wir über die Web-UI hinaus
00:08:11auch Batch-Downloads durchführen,
00:08:13das Quiz und die Flashcards exportieren und so weiter.
00:08:16Wir erhalten also tatsächlich mehr Funktionen mit diesem Programm,
00:08:19als wenn Sie NotebookLM einfach selbst laden würden.
00:08:22Gehen wir es also Schritt für Schritt durch,
00:08:24damit Sie verstehen, wie es funktioniert.
00:08:25Als Erstes haben wir diesen YouTube-Such-Skill.
00:08:28Wie jeden Skill können wir ihn als Slash-Befehl nutzen
00:08:30oder einfach in natürlicher Sprache.
00:08:32Wenn ich aber „yt-search" eingebe, sehen Sie „Query"
00:08:36und dann den „Count".
00:08:37Wonach suchen wir also?
00:08:37„Hey, wir suchen nach Claude Code Skills."
00:08:41Obwohl wir in der Demo alles auf einmal gemacht haben,
00:08:43ist es manchmal nützlich, es aufzuteilen,
00:08:45damit man zuerst einen Blick darauf werfen kann,
00:08:48was die Quellen eigentlich sein werden.
00:08:50Hier sind die Ergebnisse.
00:08:51Es kommen Ergebnisse zurück; wir können
00:08:53die YouTube-Links jederzeit auch selbst überprüfen.
00:08:55Das Schöne an diesem Skill ist,
00:08:56dass er Ihnen auch einen Einblick gibt,
00:08:58was genau in den zurückgebrachten Inhalten passiert.
00:09:01Wenn Sie mit den Quellen zufrieden sind,
00:09:02können wir sie jetzt in NotebookLM übertragen.
00:09:04Auch hier können Sie einfach Alltagssprache nutzen:
00:09:05„Erstelle ein neues Notebook in NotebookLM mit dem Titel 'Chase Demo'"
00:09:08„mit diesen Quellen, die wir gerade abgerufen haben."
00:09:10Wir sehen, dass das Notebook erstellt wurde,
00:09:12und nun wird es mit den Quellen befüllt.
00:09:14Nach ein paar Minuten sind alle 20 Quellen geladen –
00:09:17in NotebookLM ist man auf 50 Quellen begrenzt.
00:09:19Ab diesem Punkt können Sie das Notebook alles machen lassen.
00:09:21Wir können sagen: „Was glaubt NotebookLM,
00:09:23basierend auf diesen Videos,
00:09:24ist der wichtigste Claude Code Skill?"
00:09:26Das Coole daran ist wieder,
00:09:28dass die gesamte Analyse ausgelagert wird.
00:09:31Nicht Claude Code führt diese Analyse durch.
00:09:33Claude Code verbraucht hierfür keine Tokens.
00:09:35Es verbraucht nur eine geringe Menge an Tokens,
00:09:36um die Anfrage an NotebookLM zu senden und zurückzuerhalten.” Das
00:09:39ganze „Denken" wird von Google erledigt,
00:09:42und sie bezahlen dafür.
00:09:43Claude Code hat sich also die Analyse von NotebookLM geholt.
00:09:47Und wir sehen das hier auch
00:09:49direkt in NotebookLM selbst gespiegelt.
00:09:50Sie können also jederzeit in NotebookLM reinklicken,
00:09:52wenn Sie sehen wollen, auf welche Captions es sich bezieht.
00:09:55Dieser Ablauf gilt auch für alle anderen Ergebnisse.
00:09:58Wenn Sie also das Audio-Overview,
00:09:59die Mindmap, die Flashcards oder Infografiken wollen –
00:10:01alles, was Sie hier drüben rechts sehen –
00:10:03prompten Sie einfach Claude Code und er erledigt es.
00:10:06So einfach ist das.
00:10:08Wie Sie diesen Recherche-Workflow letztendlich nutzen,
00:10:10bleibt Ihnen überlassen,
00:10:11aber ich kann gar nicht genug betonen, wie krass das ist.
00:10:15Oberflächlich betrachtet wirkt es recht simpel,
00:10:17aber ich sage Ihnen:
00:10:18Wenn Sie schon mal versucht haben, so etwas umzusetzen,
00:10:20besonders mit YouTube-Video-Inhalten,
00:10:22um daraus eine Art Wissensdatenbank zu erstellen,
00:10:25mit der Claude Code oder ein anderer
00:10:27agentischer Code interagieren kann,
00:10:30dann wissen Sie, dass das ziemlich schwierig ist.
00:10:31Es ist extrem zeitaufwendig
00:10:32und kann sehr fehleranfällig sein.
00:10:34Doch all das wird durch NotebookLM kostenlos abstrahiert.
00:10:39Ich finde also, dass dies ein fantastisches Tool ist.
00:10:42Ich hoffe, Sie können es gebrauchen.
00:10:44Wie ich schon sagte,
00:10:45finden Sie alle Ressourcen in meinen School-Communities.
00:10:48Wenn Sie die MD-Datei für den Skill benötigen,
00:10:52also für den YouTube-Such-Skill,
00:10:53schauen Sie unbedingt in der kostenlosen Gruppe vorbei.
00:10:54Und wenn Sie die Sache etwas ernster nehmen
00:10:56und sich sagen:
00:10:57„Ich möchte eine Claude Code Masterclass,"
00:10:59„die mich von Null zum KI-Entwickler macht,"
00:11:01dann schauen Sie sich Chase AI+ an.
00:11:03Lassen Sie mich in den Kommentaren wissen, was Sie davon halten,
00:11:05und wie immer: Wir sehen uns!