00:00:00Claude Code, возможно, самый мощный агент для исследований
00:00:03на планете, но вам нужно добавить один инструмент,
00:00:07чтобы полностью его раскрыть.
00:00:08Сейчас для большинства исследования в Claude Code
00:00:11сводятся к тому, чтобы просто попросить его поискать в сети
00:00:13и надеяться, что результат окажется достаточно хорошим.
00:00:17Но мы можем добиться большего, ведь что если я скажу,
00:00:19что всего за пять минут настройки
00:00:21мы сможем создать внутри Claude Code рабочие процессы,
00:00:24способные просканировать любой раздел YouTube,
00:00:26извлечь субтитры и отправить эту информацию
00:00:28в бесплатную, мощную и готовую RAG-систему,
00:00:32которая сделает за нас всю основную работу
00:00:35и анализ, а затем на основе этого анализа
00:00:38выдаст готовые продукты, такие как презентации,
00:00:40инфографику, подкасты — что угодно,
00:00:43и всё это практически не тратя наши токены.
00:00:46Если это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой,
00:00:48обычно вы были бы правы, но не в этот раз.
00:00:51Позвольте представить вам самый недооцененный ИИ-инструмент
00:00:55на сегодняшний день — NotebookLM.
00:00:58В сегодняшнем видео я покажу вам,
00:01:00как объединить возможности Claude Code и NotebookLM,
00:01:03чтобы бесплатно заменить исследовательский стек,
00:01:06создание и поддержка которого иначе стоили бы вам
00:01:10сотни долларов в месяц.
00:01:11Мне не терпится показать вам это решение.
00:01:14Так что давайте приступим.
00:01:15Начнем видео с демонстрации,
00:01:16чтобы вы увидели, как использовать Claude Code
00:01:19для управления всеми функциями NotebookLM,
00:01:22даже не выходя из терминала.
00:01:24В этом запросе Claude Code выполнит
00:01:26сразу несколько действий.
00:01:27Сначала мы используем наш навык поиска в YouTube,
00:01:30чтобы найти свежие трендовые видео о навыках Claude Code.
00:01:33Не волнуйтесь, я скоро покажу все эти навыки
00:01:35и объясню, как их получить.
00:01:37После того как мы найдем URL-адреса видео,
00:01:39я хочу, чтобы Claude Code отправил их в NotebookLM,
00:01:43используя соответствующий навык NotebookLM.
00:01:44Затем я хочу, чтобы NotebookLM проанализировал видео,
00:01:49чтобы определить ключевые навыки Claude.
00:01:51И я хочу получить результаты этого анализа.
00:01:53Более того, мне нужен готовый результат.
00:01:54Мне недостаточно просто текстового анализа.
00:01:56Я хочу инфографику в стиле нарисованного от руки чертежа,
00:02:00визуализирующую анализ топовых навыков.
00:02:03Итак, одним промптом мы сканируем YouTube,
00:02:06собираем все необходимые данные,
00:02:08по сути, помещаем их в RAG-систему —
00:02:11ведь именно этим и является NotebookLM.
00:02:13Мы заставляем NotebookLM провести весь анализ
00:02:15и создать отчеты на стороннем ресурсе,
00:02:18а значит, мы не платим за это токенами.
00:02:20И всё это достается нам бесплатно.
00:02:22Давайте посмотрим, как это работает.
00:02:23Итак, вот что у нас получилось.
00:02:24Claude Code загрузил 20 источников из YouTube
00:02:26в NotebookLM для проведения анализа.
00:02:29Затем NotebookLM выдал нам
00:02:30пять основных навыков Claude Code, которые вы видите,
00:02:34а также новые тренды в их использовании.
00:02:37После этого он создал инфографику,
00:02:39которая автоматически появилась в папке нашего проекта.
00:02:42Давайте взглянем на эту инфографику.
00:02:44Опять же, «под капотом» здесь работает Nano Banana Pro.
00:02:47Она вызывается напрямую, и весь текст здесь,
00:02:49как и визуал, во-первых, соответствует заданному стилю —
00:02:52тому самому стилю рукописного чертежа.
00:02:55А во-вторых, и это более важно,
00:02:57весь этот контент основан на видеороликах
00:02:59и результатах их анализа.
00:03:01Это не просто выдумка.
00:03:02И мы также видим здесь, внутри Claude Code,
00:03:04какие видео он взял: название, автора, просмотры,
00:03:06длительность и дату выпуска.
00:03:08Всё это отображается и в самом NotebookLM.
00:03:10Я вижу все загруженные источники.
00:03:12Я вижу весь проведенный анализ.
00:03:14Я вижу руководство-чертеж, которое мы просили.
00:03:18И хотя эта демо-версия может показаться
00:03:19довольно простым применением технологии,
00:03:21я не могу не подчеркнуть огромную ценность
00:03:24объединения этих двух инструментов.
00:03:26Ведь это гораздо больше, чем просто автоматизация
00:03:28процесса подбора источников для NotebookLM.
00:03:30Всё, что мы здесь сделали,
00:03:31можно было сделать в NotebookLM вручную, верно?
00:03:33Я мог бы сам просмотреть YouTube,
00:03:35найти нужные мне видео,
00:03:37скопировать и вставить ссылки,
00:03:38получить анализ и итоговый документ.
00:03:39Тот факт, что это можно автоматизировать — это здорово,
00:03:41но суть в другом.
00:03:43Суть в том, что я могу легко перенести весь анализ
00:03:44в экосистему Claude Code
00:03:47без лишних усилий,
00:03:50и варианты использования такого воркфлоу почти бесконечны.
00:03:55Вторая причина, почему эта комбинация инструментов
00:03:56настолько мощная, напрямую связана
00:03:58с колоссальными возможностями NotebookLM.
00:04:01Если вы попытаетесь воссоздать то, что делает NotebookLM,
00:04:04то есть систему парсинга, переходящую в RAG,
00:04:07затем в систему анализа и в систему выдачи результатов,
00:04:11с инфографикой, слайдами и прочим —
00:04:13это была бы невероятная головная боль.
00:04:15Как человек, который пробовал это сделать,
00:04:16по крайней мере, в части исследований с помощью N8N,
00:04:18скажу, что это совсем не простой процесс.
00:04:20Более того, это стоит денег, а всё это решение бесплатно,
00:04:23что во многом и заставляет меня
00:04:24с радостью делиться им с вами.
00:04:25И еще одна причина для воодушевления —
00:04:27то, насколько просто всё это настраивается,
00:04:30чем мы сейчас и займемся.
00:04:32Говоря о настройке, вы,
00:04:33вероятно, думаете: «Чейз,
00:04:34как нам подключить NotebookLM к Claude Code,
00:04:38учитывая тот факт, что у NotebookLM
00:04:40нет публичного API?»
00:04:41К счастью для нас, есть люди гораздо умнее
00:04:43нас с вами, которые уже решили эту проблему.
00:04:46В данном случае это Тан Лин,
00:04:48и мы воспользуемся его наработками,
00:04:50а именно GitHub-репозиторием notebooklm-py,
00:04:54который, по сути, служит неофициальным Python API
00:04:57для NotebookLM.
00:04:58Но прежде чем настраивать NotebookLM,
00:05:00нам нужно разобраться с первой частью конвейера,
00:05:03с поиском на YouTube
00:05:04и сбором данных, которые мы хотим отдать
00:05:07на анализ в NotebookLM.
00:05:09Для этого у меня есть кастомный навык поиска в YouTube
00:05:12для Claude Code, который делает всё за вас.
00:05:15Он использует Python-скрипт на базе библиотеки yt-dlp,
00:05:20чтобы извлекать метаданные YouTube.
00:05:22Когда я прошу его найти, скажем, «навыки Claude Code»,
00:05:24это всё равно что мы сами зашли бы на YouTube
00:05:27и ввели в поиск этот запрос.
00:05:28Он собирает названия, просмотры, авторов и всё важное.
00:05:32И этот навык, который вы видите внутри Claude Code,
00:05:35обучает Claude Code тому, как лучше использовать этот скрипт.
00:05:38Есть два способа получить этот навык
00:05:41и запустить этот скрипт.
00:05:42Первый довольно прост.
00:05:44Вы просто заходите в Claude Code
00:05:45и объясняете, что хотите создать этот кастомный навык,
00:05:48и что нужно использовать библиотеку yt-dlp
00:05:51для создания YouTube-парсера.
00:05:54Или же, если вам нужен готовый файл настройки
00:05:57этого навыка в формате MD, чтобы просто скачать его
00:05:59и отдать Claude Code — так тоже можно.
00:06:01Его можно найти в моем бесплатном сообществе School,
00:06:03ссылка на которое есть в описании.
00:06:04Кстати, о моих сообществах —
00:06:06внутри Chase AI Plus
00:06:07вы также найдете мой мастер-класс по Claude Code,
00:06:11который я выпустил всего несколько дней назад.
00:06:13Так что если вы в самом начале
00:06:14своего пути в мире ИИ и пытаетесь понять,
00:06:16как лучше всего использовать Claude Code,
00:06:18даже если вы не технический специалист,
00:06:19но очень хотите освоить то, что определенно является
00:06:22самым мощным ИИ-инструментом на сегодня,
00:06:24это место как раз для вас.
00:06:25Если вам это интересно,
00:06:26просто перейдите по ссылке в закрепленном комментарии.
00:06:28Итак, скачав файл настройки навыка поиска YouTube,
00:06:31просто отдайте его Claude Code и скажите «за работу»,
00:06:33либо просто вручную попросите Claude Code
00:06:35создать его для вас.
00:06:36Теперь вернемся сюда
00:06:37и настроим соединение с NotebookLM.
00:06:39Я также оставлю ссылку на это в описании.
00:06:42Процесс установки довольно простой.
00:06:44Чтобы установить это,
00:06:45мы просто копируем эти команды,
00:06:47вставляем их в наш терминал.
00:06:49И имейте в виду: если вы смотрите в окно Claude Code,
00:06:51это не то.
00:06:51Вам нужно открыть второе окно терминала,
00:06:53и вставить команды туда.
00:06:55После выполнения этих начальных команд установки,
00:06:57прокрутите страницу вниз,
00:06:59нам нужно будет запустить еще одну команду в CLI.
00:07:01Это команда `notebooklm login`.
00:07:04Всё так же,
00:07:04идите в другой терминал и вставьте её туда.
00:07:07Это откроет новое окно в Chrome.
00:07:10Вам нужно будет просто авторизоваться.
00:07:11Достаточно сделать это один раз, и всё готово.
00:07:13После авторизации через `notebooklm login`
00:07:16остается сделать еще одну вещь,
00:07:17и нам нужно активировать навык.
00:07:20Чтобы активировать навык в Claude Code,
00:07:22вы можете либо запустить команду в терминале,
00:07:25либо просто попросить об этом Claude Code.
00:07:27Важно понимать, что именно мы сделали.
00:07:29Мы сделали две вещи со стороны NotebookLM.
00:07:30У вас есть навык,
00:07:32а затем у вас есть сам API программы.
00:07:35Помните, навыки — это просто промпты.
00:07:37Это просто текст, объясняющий Claude Code,
00:07:39как выполнять действия определенным образом.
00:07:42Вся эта информация, которую вы здесь видите, о том,
00:07:44«эй, вот как мы генерируем контент»,
00:07:46«вот как мы создаем блокнот».
00:07:47Этот навык обучает Claude Code тому, как это делать.
00:07:50После установки вам просто нужно сказать Claude Code:
00:07:52«Слушай, я хочу, чтобы ты использовал NotebookLM для создания карточек,
00:07:56инфографики или презентации».
00:07:58Это очень просто.
00:07:58Все описывается обычным языком.
00:08:00И если вам интересно, что именно можно делать
00:08:02с этой программой, то все это есть в GitHub.
00:08:04Все, что можно сделать в NotebookLM вручную,
00:08:06можно сделать через API и даже больше.
00:08:09Как вы видите, помимо веб-интерфейса,
00:08:11мы также можем выполнять пакетную загрузку,
00:08:13экспортировать тесты, карточки и так далее.
00:08:16Так что, используя эту программу, мы получаем больше возможностей,
00:08:19чем если бы вы просто открыли NotebookLM сами.
00:08:22Давайте разберем все по шагам,
00:08:24чтобы вы поняли, как это работает.
00:08:25Первое — это навык поиска в YouTube.
00:08:28Как и любой навык, его можно вызвать через слэш-команду
00:08:30или просто написать обычным текстом.
00:08:32Но если я введу «yt-search», вы увидите поле для запроса
00:08:36и количество результатов.
00:08:37Итак, что мы ищем?
00:08:37Нам нужны навыки Claude Code.
00:08:41И хотя в демо мы делали все сразу,
00:08:43я думаю, иногда полезно разбивать процесс на части,
00:08:45чтобы сначала увидеть,
00:08:48какие именно источники будут использоваться.
00:08:50Вот результаты.
00:08:51Они подгружаются, и в любой момент
00:08:53мы можем сами проверить ссылки на YouTube.
00:08:55Что удобно в этом навыке —
00:08:56он также дает краткое описание того,
00:08:58что именно он нашел в результатах.
00:09:01Если источники вас устраивают,
00:09:02теперь мы можем отправить их в NotebookLM.
00:09:04Опять же, можно использовать обычный язык.
00:09:05«Создай новый блокнот в NotebookLM с названием Chase Demo
00:09:08на основе источников, которые мы только что получили».
00:09:10Мы видим, что блокнот создан,
00:09:12и теперь он наполняется источниками.
00:09:14Через пару минут все 20 источников загружены.
00:09:17В NotebookLM установлен лимит в 50 источников.
00:09:19И на этом этапе вы можете просить систему о чем угодно.
00:09:21Например: «На основе этих видео,
00:09:23какой навык Claude Code
00:09:24считается самым важным?»
00:09:26И самое крутое здесь то,
00:09:28что весь этот анализ делегируется.
00:09:31Claude Code не выполняет этот анализ сам.
00:09:33Claude Code не тратит ваши токены.
00:09:35Он тратит лишь крошечное количество токенов,
00:09:36чтобы отправить запрос в NotebookLM и получить ответ.
00:09:39Но вся мыслительная работа выполняется Google,
00:09:42и они за нее платят.
00:09:43Claude Code просто забирает анализ из NotebookLM.
00:09:47И мы можем видеть это
00:09:49в самом интерфейсе NotebookLM.
00:09:50Вы всегда можете зайти туда и проверить,
00:09:52на какие именно субтитры или фрагменты он ссылается.
00:09:55Такая же схема работает и для всех других результатов.
00:09:58Если вам нужен аудио-обзор,
00:09:59интеллект-карта, карточки или инфографика —
00:10:01все, что вы видите здесь справа,
00:10:03просто дайте команду Claude Code, и он все сделает.
00:10:06Это так просто.
00:10:08То, как вы будете использовать этот процесс исследования,
00:10:10зависит только от вас,
00:10:11но я не устану повторять, насколько это крутая штука.
00:10:15На первый взгляд все кажется довольно простым,
00:10:17но поверьте мне,
00:10:18если вы пытались делать что-то подобное самостоятельно,
00:10:20особенно работая с видео на YouTube,
00:10:22и пытались создать некую базу знаний
00:10:25из этих видео так, чтобы Claude Code
00:10:27или другой агент мог с ней взаимодействовать,
00:10:30вы знаете, что это довольно сложно.
00:10:31Это отнимает много времени
00:10:32и часто работает нестабильно.
00:10:34А здесь NotebookLM бесплатно берет все сложности на себя.
00:10:39Так что, я считаю, это потрясающий инструмент.
00:10:42Надеюсь, он будет вам полезен.
00:10:44Как я уже говорил ранее,
00:10:45все ресурсы можно найти в моих сообществах School.
00:10:48Если вам нужен MD-файл с кодом навыка,
00:10:52а именно навыка поиска в YouTube,
00:10:53вы найдете его в бесплатном доступе.
00:10:54И если вы настроены серьезно
00:10:56и думаете:
00:10:57«Я хочу пройти мастер-класс по Claude Code»,
00:10:59чтобы пройти путь от нуля до AI-разработчика,
00:11:01обязательно загляните в Chase AI+.
00:11:03Пишите в комментариях, что вы об этом думаете,
00:11:05и до новых встреч.