00:00:00В этом видео я покажу вам, как объединить
00:00:01возможности Claude Code и NotebookLM
00:00:04с помощью инструмента под названием NotebookLM-py.
00:00:07Это библиотека с открытым исходным кодом,
00:00:09которая позволяет интегрировать NotebookLM
00:00:11в CLI-инструмент для использования ИИ-агентами.
00:00:14Вы можете спросить, зачем это нужно.
00:00:16Дело в том, что Claude Code хорош в исполнении задач,
00:00:18а NotebookLM, в свою очередь,
00:00:20превращает разрозненную документацию и исследования
00:00:22в четкое, структурированное понимание,
00:00:26которое мы можем передать в Claude Code для работы.
00:00:28Возьмем для примера мой сценарий использования,
00:00:30который я продемонстрирую далее в видео.
00:00:32Как вы увидите, мне удалось задействовать
00:00:33навыки NotebookLM внутри Claude Code,
00:00:35чтобы провести сравнительный анализ продукта,
00:00:38который я разработал — Book Zero.
00:00:39Здесь видно, что я попросил систему проанализировать
00:00:4235 конкурентов из нашего CSV-файла
00:00:46и составить подробный сравнительный отчет
00:00:48по каждому из них.
00:00:49Более того, это можно использовать как базу знаний,
00:00:51чтобы точно определить векторы развития продукта
00:00:54для любых бизнес-задач.
00:00:56Например, опираясь на исследование конкурентов,
00:00:59проведенное в наших блокнотах,
00:01:01мы можем получить ответы на вопросы вроде:
00:01:02«На чем нам стоит сосредоточиться в следующую очередь?»
00:01:04Система просмотрит все задачи в Jira,
00:01:06которые есть на нашей доске,
00:01:08проанализирует текущее состояние приложения
00:01:10и сопоставит это с базой знаний
00:01:11по исследованию конкурентов.
00:01:13Но это полезно не только
00:01:15для разработки —
00:01:16это также отлично подходит для создания контента.
00:01:18Посмотрите: всё это было сгенерировано
00:01:20с помощью Nano Banana 2, SEO-инструментов
00:01:22и навыков NotebookLM.
00:01:24Мы объединили данные о конкурентах,
00:01:26которые у нас были,
00:01:27для написания постов в блог,
00:01:29способных конкурировать с другими игроками рынка.
00:01:32Как видите, это очень практичные примеры
00:01:34использования NotebookLM в связке с Claude Code.
00:01:37Итак, с учетом вышесказанного,
00:01:38именно об этом мы и поговорим в данном видео.
00:01:40В частности, мы разберем все возможности
00:01:43интерфейса командной строки (CLI),
00:01:44а также процесс установки
00:01:46на ваш локальный компьютер
00:01:47и первичную настройку.
00:01:48Затем я продемонстрирую
00:01:49навыки NotebookLM,
00:01:52которые я интегрирую в наших ИИ-агентов.
00:01:55Всё это я покажу прямо сейчас.
00:01:57Если вам интересно —
00:01:58давайте приступать.
00:01:59Итак, прежде чем мы начнем,
00:02:00коротко представлюсь для новичков.
00:02:02Меня зовут Эрик.
00:02:03Я много лет работал старшим инженером-программистом
00:02:05в таких компаниях, как Amazon, AWS и Microsoft.
00:02:08Я завел этот канал,
00:02:09чтобы делиться накопленным опытом —
00:02:11от программирования ИИ до автоматизации, Web3,
00:02:15карьерного роста и многого другого.
00:02:17Всё это я упаковываю в практические уроки,
00:02:19которые вы сможете применить на деле.
00:02:21Конечно, у нас есть сообщество School,
00:02:23где доступны все ресурсы, шаблоны
00:02:26и поддержка единомышленников.
00:02:27Так что если вы готовы расти,
00:02:29обязательно загляните на мой YouTube-канал
00:02:30и нажмите кнопку подписки.
00:02:32А теперь вернемся к теме видео.
00:02:34Хорошо, для начала
00:02:34первым делом нам нужно
00:02:35перейти к репозиторию notebooklm-py.
00:02:38Я обязательно оставлю
00:02:39ссылку на этот репозиторий
00:02:41в описании под видео.
00:02:42По сути, в этом репозитории собраны
00:02:44все навыки NotebookLM,
00:02:46а также Python API и CLI,
00:02:49с помощью которых Claude Code или ИИ-агенты
00:02:52могут программно обращаться к функциям NotebookLM.
00:02:55Как вы видите, этот репозиторий
00:02:57поддерживает абсолютно все функции,
00:02:59которые есть в NotebookLM.
00:03:00К примеру, можно создавать блокноты,
00:03:02выводить их списком, переименовывать или удалять.
00:03:05Также можно добавлять любые источники,
00:03:07извлекать вопросы или историю диалогов,
00:03:09а также настраивать персону для чатов.
00:03:12Кроме того, можно переключать режим исследования
00:03:14между глубоким и быстрым с автоимпортом.
00:03:17Более того, вы можете скачивать
00:03:19любые материалы, созданные в NotebookLM —
00:03:21аудио, видео, презентации
00:03:23и прочее.
00:03:24Этот инструмент позволяет всё это извлекать.
00:03:28То есть всё, что доступно в веб-интерфейсе,
00:03:31можно делать и через командную строку.
00:03:33Давайте посмотрим,
00:03:35как установить это на локальную машину.
00:03:37Здесь есть раздел установки,
00:03:40мы выполним базовую установку
00:03:42с поддержкой входа через браузер,
00:03:44чтобы авторизоваться в первый раз
00:03:46и сохранить учетные данные.
00:03:47Я просто скопирую вот эту команду.
00:03:50Теперь перейду в окно терминала.
00:03:52У меня уже создана папка
00:03:53erictech-notebook-lm.
00:03:55Первым делом я создам
00:03:57виртуальное окружение.
00:03:59Вот команда для этого.
00:04:01После создания
00:04:03я его активирую.
00:04:04Затем,
00:04:06я вставляю команду для установки.
00:04:09Отлично, теперь подождем,
00:04:11пока всё полностью установится.
00:04:13Вот так выглядит результат
00:04:15после успешного завершения процесса.
00:04:16Теперь мы можем проверить,
00:04:18установлен ли CLI NotebookLM,
00:04:21запросив его версию.
00:04:22Вот версия, которую я использую
00:04:24в данный момент.
00:04:26Следующий шаг —
00:04:28прохождение аутентификации
00:04:29в NotebookLM.
00:04:30Вот краткая видеоинструкция.
00:04:32По сути,
00:04:33вам нужно использовать эту команду,
00:04:35чтобы войти через браузер.
00:04:37Возвращаюсь в терминал,
00:04:39вставляю команду,
00:04:41и она открывает браузер.
00:04:42Просто входим в свой Google-аккаунт,
00:04:44и на этом авторизация в NotebookLM завершена.
00:04:47После входа система сохранит
00:04:49наши учетные данные в корневой каталог.
00:04:51Теперь, когда CLI
00:04:52установлен и подключен,
00:04:54мы можем
00:04:55делать что угодно:
00:04:56создавать блокноты, общаться со своими ресурсами,
00:04:59генерировать контент и скачивать файлы.
00:05:01В общем, полный набор возможностей.
00:05:02Все эти CLI-команды позволяют
00:05:05управлять вашим NotebookLM.
00:05:07Но самое важное сейчас —
00:05:08установить специальные навыки («skills»),
00:05:10чтобы передать знания
00:05:11о работе с этим CLI большой языковой модели
00:05:14или ИИ-агентам.
00:05:15Это позволит связать Claude Code с вашим NotebookLM.
00:05:18Для этого
00:05:19нужно настроить агента.
00:05:20Один из вариантов — установка через CLI,
00:05:23используя команду notebook-lm для загрузки всех навыков.
00:05:26Второй вариант —
00:05:27использование экосистемы open skill через NPX,
00:05:30вот команда для этого.
00:05:31Честно говоря, результат
00:05:33в обоих случаях одинаковый.
00:05:34Поэтому я выберу первый вариант
00:05:36и установлю навык в корневой каталог,
00:05:39чтобы его можно было использовать
00:05:40в любых проектах.
00:05:41Открываю новый терминал
00:05:44и вставляю команду.
00:05:45Видите, навык notebook-lm
00:05:47успешно установлен в корень.
00:05:48Теперь Claude Code
00:05:50распознает навыки NotebookLM,
00:05:53то есть команды NotebookLM.
00:05:54Мы можем обращаться к ним
00:05:55либо через слэш-команды,
00:05:57либо просто на естественном языке,
00:05:59ссылаясь на те навыки NotebookLM,
00:06:01которые мы настроили.
00:06:02Теперь, когда мы разобрались с установкой
00:06:04навыков и CLI,
00:06:06давайте посмотрим на всё это
00:06:08в реальном рабочем процессе.
00:06:09У меня есть продукт bookzero.ai —
00:06:12это сервис на базе ИИ,
00:06:14который ведет бухгалтерию для бизнеса.
00:06:16Я хочу использовать
00:06:18NotebookLM, чтобы проанализировать
00:06:2035 ИИ-конкурентов в сфере финансов из CSV-файла.
00:06:24Мне нужен глубокий конкурентный анализ
00:06:26по каждому из них:
00:06:28суть продукта, преимущества, цены,
00:06:31маркетинговые фишки и страницы сравнения.
00:06:34которые мы создадим.
00:06:35И вот вся архитектура того,
00:06:37как мы будем проводить это исследование.
00:06:39Из всех 35 имеющихся конкурентов
00:06:41мы распределили их по разным уровням.
00:06:44Как видите, здесь у нас
00:06:45прямые конкуренты, смежные конкуренты
00:06:48и конкуренты третьего эшелона.
00:06:50Мы хотим поместить первый
00:06:52и второй уровни в один блокнот,
00:06:54так как в один блокнот можно добавить
00:06:56не более 300 источников.
00:06:58Первый блокнот будет посвящен
00:07:00прямым конкурентам, а второй —
00:07:02рыночным данным в целом.
00:07:04Здесь вы видите наш план:
00:07:06мы проведем глубокое исследование,
00:07:08сделаем детальные запросы по 8 ближайшим конкурентам
00:07:10и 10 быстрых запросов
00:07:13по конкурентам второго уровня.
00:07:15В общей сложности в этот блокнот
00:07:18будет добавлено около 250 источников.
00:07:20А для второго блокнота
00:07:21мы сделаем быстрый анализ всех 17 компаний,
00:07:25и в итоге получим примерно 136 источников,
00:07:27внесенных во второй блокнот.
00:07:29На выходе мы получим отчет,
00:07:31интеллект-карту, а также презентацию
00:07:34на основе вставленного сравнительного анализа.
00:07:36Именно так мы и поступим.
00:07:37А вот здесь вы видите
00:07:38все этапы выполнения,
00:07:40как мы добьемся этого шаг за шагом.
00:07:42Сейчас я просто запущу процесс,
00:07:44и давайте посмотрим на результат.
00:07:46Короткая пауза.
00:07:47Пока я изучал инструменты по этой теме,
00:07:50я протестировал платформу под названием JobRite,
00:07:52и она довольно интересная,
00:07:54если вы сейчас ищете работу.
00:07:55Я заметил, что при поиске вакансий онлайн
00:07:58большая часть времени уходит не на сам поиск.
00:08:01Оно тратится на сопутствующие процессы:
00:08:03переписывание резюме, заполнение анкет
00:08:05и попытки понять, подходит ли вам вообще эта работа.
00:08:08JobRite пытается упростить весь этот рабочий процесс.
00:08:11Когда вы загружаете свое резюме,
00:08:12платформа анализирует его и составляет полный профиль
00:08:15ваших навыков, опыта
00:08:17и типов ролей, которые могут вам подойти.
00:08:19После этого она начинает рекомендовать вакансии
00:08:21через свою систему подбора.
00:08:23И что удобно — она не просто показывает список.
00:08:26Она объясняет, почему роль соответствует вашему опыту.
00:08:29Также там есть Resume AI,
00:08:30который может генерировать адаптированные версии резюме
00:08:32на основе описания вакансии.
00:08:34Так что вместо того, чтобы переписывать резюме каждый раз,
00:08:37система адаптирует его автоматически.
00:08:39Особенно полезной мне показалась
00:08:42их функция автозаполнения в Chrome.
00:08:44Один раз ответив на типичные вопросы анкеты,
00:08:47вы сможете заполнять формы заявок за секунды.
00:08:50У них также есть функция Insider Connections,
00:08:53которая помогает найти потенциальные связи
00:08:54внутри компаний, в которые вы подаетесь.
00:08:56Так ваши отклики не улетают в пустоту.
00:08:59А если нужны советы, есть Orion AI —
00:09:01он работает как карьерный ассистент.
00:09:04Ему можно задавать вопросы о ролях, трендах найма
00:09:07или о том, как повысить шансы на конкретную работу.
00:09:09В целом это ощущается не просто как инструмент,
00:09:12а как полноценная платформа для решения
00:09:14самых муторных задач при поиске работы.
00:09:16Если хотите попробовать,
00:09:17ссылка на JobRite будет в описании.
00:09:20Сейчас это бесплатно, и вы можете записаться
00:09:22на ранний доступ по ссылке ниже.
00:09:24Что ж, а теперь вернемся к видео.
00:09:26Итак, теперь вы видите результат:
00:09:27пять итоговых файлов успешно загружены
00:09:30в нашу папку с документами.
00:09:31В папку с маркетинговым анализом конкурентов.
00:09:34Это файлы PPT, MD и JSON
00:09:37со всем, что мы сделали в первом
00:09:39и втором блокнотах для исследования.
00:09:40Здесь представлен полный анализ
00:09:42в формате MD для всей ниши,
00:09:45в которой мы сейчас работаем.
00:09:46И если я открою презентацию,
00:09:48вот как именно она выглядит.
00:09:50Как видите, здесь разные слайды.
00:09:52Все они сгенерированы с помощью Banana 2.
00:09:54Более того,
00:09:55я могу открыть свой NotebookLM,
00:09:57чтобы просмотреть созданные блокноты.
00:09:59Например, блокноты по прямым и смежным конкурентам,
00:10:01а также по ландшафту рынка.
00:10:04300 и 171 источник были добавлены
00:10:07в оба этих блокнота.
00:10:08Если я открою один из них, к примеру,
00:10:11то увижу все ресурсы,
00:10:12которые мы внесли.
00:10:13Теперь я могу задать любой вопрос.
00:10:15Например: «Учитывая наш продукт BookZero,
00:10:19в чем наше главное преимущество?
00:10:20В чем его уникальность по сравнению с конкурентами?
00:10:23И на чем нам стоит сфокусировать видение продукта
00:10:25на основе анализа конкурентов?»
00:10:27Я задаю этот вопрос,
00:10:29и система должна просмотреть все источники,
00:10:30которые мы добавили для глубокого исследования,” Target: “и ответить на них.
00:10:32и ответить на них.
00:10:33Как видите, я изменил настройки,
00:10:36выбрав режим обучения и краткие ответы.
00:10:39И вот какой ответ
00:10:40я получаю.
00:10:42«Ваше ключевое преимущество — сверхбыстрое
00:10:44и точное извлечение и сопоставление чеков».
00:10:47Здесь четко обозначено,
00:10:49в чем именно заключается преимущество.
00:10:50Также дается анализ того,
00:10:53что делают другие конкуренты.
00:10:55Уникальность BookZero заключается
00:10:57в предельно простом трехэтапном процессе:
00:11:00загрузка, импорт, сопоставление.
00:11:01Этот рабочий процесс для рынков США и Канады
00:11:04создает «автопилот» для бухгалтерии
00:11:06без необходимости долгого обучения.
00:11:08Судя по трендам конкурентов,
00:11:10рынок агрессивно движется
00:11:11в сторону разговорного ИИ
00:11:13и полной автоматизации банковской сверки.
00:11:16Для развития продукта
00:11:18вам следует перейти от простого сопоставления чеков
00:11:20к непрерывной сверке счетов в реальном времени,
00:11:23предоставляя автоматические финансовые инсайты.
00:11:26Вот такие рекомендации я получил
00:11:28по стратегии продукта — очень кратко и по делу,
00:11:31без необходимости читать длинные трактаты.
00:11:33Я просто выставил это в настройках —
00:11:35краткий режим конфигурации,
00:11:38чтобы получить прямой ответ.
00:11:40Вот и все.
00:11:41Так можно объединить мощь Claude Code
00:11:43и NotebookLM для создания невероятной автоматизации.
00:11:46В этом видео
00:11:47мы разобрали, как настроить это на вашем компьютере
00:11:49и какие есть практические примеры
00:11:51использования для создания приложений.
00:11:53Принятие продуктовых решений
00:11:55или любая разработка с Claude Code и NotebookLM.
00:11:58Конечно, если вы сейчас создаете продукты
00:11:59и хотите улучшить свой маркетинг
00:12:01с помощью Claude Code,
00:12:02то обязательно посмотрите вот это видео,
00:12:04где я рассказываю о 43 созданных мною навыках
00:12:08для улучшения маркетинга продукта.
00:12:09Обязательно ознакомьтесь.
00:12:11На этом у меня все.
00:12:12Если видео было полезным,
00:12:14пожалуйста, поставьте лайк.
00:12:15Подписывайтесь, чтобы не пропустить подобный контент.
00:12:17Увидимся в следующем видео!