Claude Code + NotebookLM = जीत का असली मंत्र (CHEAT CODE)

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Transcript

00:00:00Claude code शायद दुनिया का सबसे शक्तिशाली
00:00:03रिसर्च एजेंट हो सकता है, लेकिन इसे अनलॉक करने के लिए
00:00:07आपको इसमें यह एक टूल जोड़ना होगा।
00:00:08अब, ज्यादातर लोगों के लिए Claude code रिसर्च का मतलब
00:00:11बस इसे वेब सर्च टूल का उपयोग करने के लिए कहना है
00:00:13और यह दुआ करना है कि जो भी परिणाम मिले वह काफी हो।
00:00:17लेकिन हम इससे बेहतर कर सकते हैं क्योंकि क्या होगा अगर मैं आपसे कहूँ
00:00:19कि सिर्फ पाँच मिनट के सेटअप के साथ,
00:00:21हम Claude code के अंदर ऐसे वर्कफ़्लो बना सकते हैं
00:00:24जो YouTube के किसी भी हिस्से को स्क्रैप कर सकें,
00:00:26उनके कैप्शन निकाल सकें, और उस जानकारी को
00:00:28एक मुफ्त, मजबूत, पहले से बने RAG सिस्टम में डाल सकें
00:00:32जो हमारे लिए सारा भारी काम
00:00:35और विश्लेषण करने में सक्षम है, और फिर उस विश्लेषण को लेकर
00:00:38हमें स्लाइड डेक, इन्फोग्राफिक्स, पॉडकास्ट
00:00:40जैसे आउटपुट दे सके, और यह सब
00:00:43लगभग शून्य टोकन की लागत पर।
00:00:46अब, अगर यह सुनने में सच होने के लिए बहुत अच्छा लग रहा है,
00:00:48तो आप आमतौर पर सही होते, लेकिन इस मामले में नहीं।
00:00:51तो चलिए मैं आपको आज के दौर के सबसे कम आंके गए AI टूल
00:00:55Notebook LM से मिलवाता हूँ।
00:00:58तो आज के वीडियो में, मैं आपको दिखाऊँगा कि
00:01:00रिसर्च स्टैक को मुफ्त में बदलने के लिए Claude code और Notebook LM
00:01:03की शक्तियों को कैसे जोड़ा जाए,
00:01:06जिसे बनाने और बनाए रखने में आपको अन्यथा
00:01:10हर महीने सैकड़ों डॉलर खर्च करने पड़ते।
00:01:11मैं आप लोगों को यह दिखाने के लिए बहुत उत्साहित हूँ।
00:01:14तो चलिए शुरू करते हैं।
00:01:15तो आइए इस वीडियो की शुरुआत एक डेमो के साथ करते हैं
00:01:16ताकि आप देख सकें कि हम Claude code का उपयोग कैसे कर सकते हैं
00:01:19ताकि बिना टर्मिनल छोड़े
00:01:22Notebook LM की सभी विशेषताओं का लाभ उठाया जा सके।
00:01:24अब यह प्रॉम्प्ट Claude code से
00:01:26कई चीजें करवाएगा।
00:01:27सबसे पहले, हम Claude code स्किल्स पर नवीनतम ट्रेंडिंग वीडियो
00:01:30खोजने के लिए अपने कस्टम YouTube सर्च स्किल का उपयोग करेंगे।
00:01:33और चिंता न करें, मैं आपको ये सभी स्किल्स
00:01:35और उन्हें प्राप्त करने का तरीका थोड़ी देर में दिखाऊँगा।
00:01:37वीडियो URL मिलने के बाद,
00:01:39मैं चाहता हूँ कि Claude code उन URL को
00:01:43Notebook LM स्किल का उपयोग करके Notebook LM को भेज दे।
00:01:44फिर मैं चाहता हूँ कि Notebook LM उन वीडियो का विश्लेषण करे
00:01:49ताकि यह पता लगाया जा सके कि टॉप क्लाउड स्किल्स कौन सी हैं।
00:01:51और मैं चाहता हूँ कि वह विश्लेषण हमें भेजा जाए।
00:01:53इसके अलावा, मुझे एक डिलिवरेबल चाहिए।
00:01:54मुझे सिर्फ टेक्स्ट विश्लेषण नहीं चाहिए।
00:01:56मुझे हस्तलिखित ब्लूप्रिंट स्टाइल में एक इन्फोग्राफिक चाहिए
00:02:00जो टॉप स्किल्स के उस विश्लेषण को दर्शाता हो।
00:02:03तो एक प्रॉम्प्ट के साथ, हम YouTube को स्क्रैप करेंगे।
00:02:06हम अपना सारा डेटा सोर्स करेंगे।
00:02:08हम इसे मूल रूप से एक RAG सिस्टम में डालेंगे
00:02:11क्योंकि Notebook LM वही है।
00:02:13हम Notebook LM से सारा विश्लेषण और डिलिवरेबल्स
00:02:15ऑफसाइट करवाएंगे,
00:02:18जिसका मतलब है कि हमें इसके लिए टोकन में भुगतान नहीं करना पड़ेगा।
00:02:20और हमें यह सब मुफ्त में मिलता है।
00:02:22तो देखते हैं कि यह कैसे काम करता है।
00:02:23तो यहाँ हमें यह मिला है।
00:02:24Claude code ने विश्लेषण के लिए Notebook LM में
00:02:2620 YouTube सोर्स अपलोड किए।
00:02:29फिर Notebook LM ने
00:02:30टॉप पाँच Claude code स्किल्स जो आप यहाँ देख रहे हैं,
00:02:34और उनके उपयोग के उभरते ट्रेंड्स के साथ जवाब दिया।
00:02:37फिर इसने हमारे लिए वह इन्फोग्राफिक डिलिवरेबल बनाया,
00:02:39जो हमारे प्रोजेक्ट फ़ोल्डर के अंदर स्वचालित रूप से आ गया।
00:02:42तो यहाँ उस इन्फोग्राफिक पर एक नज़र डालें।
00:02:44दोबारा, इसके पीछे nano banana pro काम कर रहा है।
00:02:47इसे वास्तव में कॉल किया जा रहा है और यहाँ का टेक्स्ट
00:02:49और सभी विजुअल्स, पहली बात तो उस स्टाइल के अनुकूल हैं जो हमने मांगा था,
00:02:52जो कि एक हस्तलिखित ब्लूप्रिंट जैसा स्टाइल था।
00:02:55और दूसरी और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि,
00:02:57यह सारा कंटेंट उन वीडियो
00:02:59और उन वीडियो के विश्लेषण पर आधारित है।
00:03:01यह सिर्फ मनगढ़ंत बातें नहीं बना रहा है।
00:03:02और हम यहाँ Claude code के अंदर भी देख सकते हैं,
00:03:04कि इसने कौन से वीडियो लिए, उनका शीर्षक, क्रिएटर, व्यूज,
00:03:06अवधि और तारीख।
00:03:08और यह सब Notebook LM के अंदर भी दिखाई दे रहा है।
00:03:10मैं उन सभी सोर्स को देख सकता हूँ जिन्हें अपलोड किया गया।
00:03:12मैं सारा विश्लेषण देख सकता हूँ।
00:03:14मैं वह ब्लूप्रिंट गाइड देख सकता हूँ जो हमने मांगी थी।
00:03:18और हालांकि यह डेमो इस चीज़ का
00:03:19एक सरल अनुप्रयोग लग सकता है,
00:03:21मैं इन दोनों टूल्स को मिलाने के
00:03:24वैल्यू ऐड पर पर्याप्त जोर नहीं दे सकता,
00:03:26क्योंकि यह सिर्फ Notebook LM के लिए सोर्स प्रक्रिया को
00:03:28स्वचालित करने से कहीं आगे जाता है।
00:03:30हमने यहाँ जो कुछ भी किया,
00:03:31वह हम Notebook LM के अंदर मैन्युअल रूप से भी कर सकते थे, है ना?
00:03:33मैं मैन्युअल रूप से YouTube पर जा सकता था।
00:03:35मैं अपनी पसंद के सभी वीडियो ढूंढ सकता था।
00:03:37मैं उन्हें कॉपी-पेस्ट कर सकता था।
00:03:38मैं विश्लेषण प्राप्त कर सकता था
00:03:39और मुझे डिलिवरेबल मिल सकता था।
00:03:41तथ्य यह है कि हम इसे स्वचालित कर सकते हैं यह अच्छा है,
00:03:43लेकिन यह उससे कहीं अधिक है।
00:03:44यह तथ्य है कि मैं उस पूरे विश्लेषण को
00:03:47अपने Claude code ईकोसिस्टम में आसानी से ला सकता हूँ
00:03:50और इस वर्कफ़्लो के उपयोग के मामले लगभग अनंत हैं।
00:03:55और दूसरा कारण कि टूल्स का यह कॉम्बिनेशन
00:03:56इतना शक्तिशाली क्यों है, उसका पूरा संबंध
00:03:58Notebook LM की जबरदस्त ताकत से है।
00:04:01यदि आप Notebook LM जो करता है उसे फिर से बनाने की कोशिश करते हैं,
00:04:04जो कि एक स्क्रैपिंग सिस्टम से एक RAG सिस्टम,
00:04:07फिर एक विश्लेषण सिस्टम, फिर एक डिलिवरेबल सिस्टम है, है ना?
00:04:11इन्फोग्राफिक्स, स्लाइड डेक, उन सबके साथ,
00:04:13तो इसे करना बहुत ही सिरदर्द वाला काम होगा।
00:04:15एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जिसने इसे आज़माया है,
00:04:16कम से कम N8N जैसी चीज़ों के साथ रिसर्च साइड पर,
00:04:18यह कोई सरल प्रक्रिया नहीं है।
00:04:20इसके अलावा, इसमें पैसे खर्च होते हैं और यह पूरी चीज़ मुफ्त है,
00:04:23जो कि एक बड़ा कारण है कि मैं इसे आपके साथ
00:04:24साझा करने के लिए इतना उत्साहित हूँ।
00:04:25और आपके उत्साहित होने का एक और कारण
00:04:27यह है कि इस पूरी चीज़ को सेटअप करना कितना आसान है,
00:04:30जिसे हम अब कवर करने जा रहे हैं।
00:04:32तो जब इसे सेटअप करने की बात आती है,
00:04:33तो आप शायद सोच रहे होंगे, हे चेस,
00:04:34हम Notebook LM को Claude code से वास्तव में कैसे जोड़ें
00:04:38इस तथ्य को देखते हुए कि Notebook LM का
00:04:40कोई सार्वजनिक API नहीं है?
00:04:41खैर, हमारे लिए सौभाग्य से, हमसे कहीं अधिक स्मार्ट लोग
00:04:43वहाँ हैं जिन्होंने पहले ही इस समस्या को हल कर दिया है।
00:04:46इस मामले में, यह तांग लिंग हैं
00:04:48और आज हम उनके काम का सहारा लेंगे
00:04:50जब हम Notebook LM-PI GitHub रेपो का उपयोग करेंगे
00:04:54जो अनिवार्य रूप से Notebook LM के लिए
00:04:57एक अनौपचारिक पायथन API के रूप में कार्य करता है।
00:04:58लेकिन Notebook LM सेटअप करने से पहले,
00:05:00हमें अपनी पाइपलाइन के पहले हिस्से को हल करने की ज़रूरत है,
00:05:03जो वास्तव में YouTube सर्च है
00:05:04और उस डेटा की सोर्सिंग है जिसका हम चाहते हैं कि
00:05:07Notebook LM विश्लेषण करे।
00:05:09और उसके लिए, मेरे पास Claude code के लिए
00:05:12एक कस्टम YouTube सर्च स्किल है जो यह सब आपके लिए करती है।
00:05:15यह एक पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करता है जो हमारे लिए
00:05:20YouTube का मेटाडेटा स्क्रैप करने के लिए YT-DLP पर निर्भर है।
00:05:22तो जब मैं इससे पूछता हूँ, हे, Claude code स्किल्स,
00:05:24तो यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे हम YouTube पर जाकर
00:05:27Claude code स्किल्स सर्च कर रहे हों।
00:05:28यह टाइटल, व्यूज, ऑथर, वह सभी महत्वपूर्ण चीज़ें ले लेता है।
00:05:32और Claude code के अंदर आप जो यह स्किल देख रहे हैं
00:05:35वह Claude code को सिखाती है कि इस स्क्रिप्ट का सबसे अच्छा उपयोग कैसे किया जाए।
00:05:38अब इस स्किल और इस स्क्रिप्ट को
00:05:41शुरू करने के दो तरीके हैं।
00:05:42पहला तरीका काफी सरल है।
00:05:44आप बस Claude code के अंदर जाएँ
00:05:45और समझाएं कि आप चाहते हैं कि यह आपके लिए यह कस्टम स्किल बनाए,
00:05:48कि आप एक कस्टम YouTube स्क्रैपर बनाने के लिए
00:05:51YT-DLP डिपेंडेंसी का उपयोग करना चाहते हैं।
00:05:54या यदि आप यह पूरी YouTube सर्च स्किल
00:05:57सेटअप MD फ़ाइल चाहते हैं, जिसे आप बस डाउनलोड करके
00:05:59Claude code को दे सकें, तो आप वह भी कर सकते हैं।
00:06:01और आप इसे मेरी फ्री स्कूल कम्युनिटी में जाकर पा सकते हैं,
00:06:03जिसका लिंक आपको विवरण में मिल जाएगा।
00:06:04अब, Chase AI Plus के अंदर
00:06:06मेरी स्कूल कम्युनिटीज़ की बात करें तो,
00:06:07वहाँ आपको मेरा Claude code मास्टरक्लास भी मिल सकता है,
00:06:11जिसे मैंने कुछ ही दिन पहले रिलीज़ किया है।
00:06:13तो यदि आप कोई ऐसे व्यक्ति हैं जो अपनी AI यात्रा की शुरुआत में हैं
00:06:14और यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं
00:06:16कि मैं Claude code का सबसे अच्छा लाभ कैसे उठा सकता हूँ,
00:06:18भले ही मैं तकनीकी रूप से कुशल न हूँ,
00:06:19लेकिन मैं वास्तव में इस पर महारत हासिल करना चाहता हूँ जो निश्चित रूप से
00:06:22इस क्षेत्र का सबसे शक्तिशाली AI टूल है।
00:06:24तो वह आपके लिए सही जगह है।
00:06:25और यदि आप उसमें रुचि रखते हैं,
00:06:26तो बस पिन किए गए कमेंट में दिए गए लिंक को देखें।
00:06:28तो एक बार जब आप YouTube सर्च स्किल सेटअप फ़ाइल डाउनलोड कर लें,
00:06:31तो बस इसे Claude code को दें और काम शुरू करने को कहें,
00:06:33या आप Claude code को इसे बनाने के लिए
00:06:35मैन्युअल रूप से प्रॉम्प्ट भी दे सकते हैं।
00:06:36अब, चलिए वापस चलते हैं
00:06:37और Notebook LM कनेक्शन सेटअप करते हैं।
00:06:39तो मैं इसका लिंक भी नीचे विवरण में डाल दूँगा।
00:06:42और इंस्टॉलेशन काफी सरल है।
00:06:44तो इसे इंस्टॉल करने के लिए,
00:06:45हम बस इन कमांड्स को कॉपी करेंगे,
00:06:47इसे अपने टर्मिनल के अंदर पेस्ट करेंगे,
00:06:49जिसका मतलब है कि, हे, अगर आप Claude code को देख रहे हैं,
00:06:51तो आप गलत हैं।
00:06:51आपको एक दूसरा टर्मिनल खोलना होगा जो ऐसा दिखता हो
00:06:53और उन कमांड्स को पेस्ट करना होगा।
00:06:55इन शुरुआती इंस्टॉलेशन कमांड्स को चलाने के बाद,
00:06:57आपको यहाँ नीचे स्क्रॉल करना है
00:06:59और हमें CLI में एक और कमांड चलाना होगा।
00:07:01और वह है notebook LM लॉगिन कमांड।
00:07:04पहले की तरह ही चीज़,
00:07:04दूसरे टर्मिनल में जाएँ, इसे वहां पेस्ट करें।
00:07:07यह Chrome में एक नई विंडो खोलेगा।
00:07:10आपको बस लॉगिन करना है।
00:07:11आपको यह केवल एक बार करना है और आपका काम हो गया।
00:07:13अब, notebook LM लॉगिन के साथ प्रमाणित करने के बाद,
00:07:16एक और चीज़ है जो आपको करनी है
00:07:17और हमें स्किल की ज़रूरत है।
00:07:20तो Claude code के अंदर स्किल बनाने के लिए, है ना?
00:07:22आप या तो टर्मिनल में यह कमांड चला सकते हैं
00:07:25या बस Claude code से इसे करने के लिए कह सकते हैं।
00:07:27तो यह भी समझें कि हमने क्या किया है।
00:07:29हमने notebook LM की तरफ दो चीज़ें की हैं।
00:07:30आपके पास स्किल है
00:07:32और फिर आपके पास प्रोग्राम का वास्तविक API है।
00:07:35याद रखें कि स्किल्स सिर्फ प्रॉम्प्ट्स हैं।
00:07:37यह सिर्फ टेक्स्ट है जो Claude code को बताता है
00:07:39कि किसी काम को एक विशिष्ट तरीके से कैसे करना है।
00:07:42तो यह सारी जानकारी जो आप यहाँ देख रहे हैं,
00:07:44कि, 'हे, हम कंटेंट कैसे जेनरेट करते हैं।
00:07:46हम नोटबुक कैसे बनाते हैं।'
00:07:47यह स्किल Claude code को वही करना सिखा रही है।
00:07:50तो एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आपको बस Claude code को बताना है,
00:07:52कि, 'हे, मैं चाहता हूँ कि तुम फ़्लैशकार्ड बनाने के लिए NotebookLM का उपयोग करो
00:07:56या कोई इन्फोग्राफिक या स्लाइड डेक बनाओ।'
00:07:58यह इतना आसान है।
00:07:58सब कुछ बस सरल भाषा में है।
00:08:00और अगर आप सोच रहे हैं कि आप इस प्रोग्राम के साथ
00:08:02सटीक रूप से क्या कर सकते हैं, तो यह सब यहाँ GitHub के अंदर है।
00:08:04NotebookLM में आप मैन्युअल रूप से जो कुछ भी कर सकते हैं,
00:08:06वह आप API और उससे भी अधिक के साथ कर सकते हैं।
00:08:09जैसा कि आप यहाँ देख सकते हैं, वेब UI के अलावा,
00:08:11हम बैच डाउनलोड भी कर सकते हैं,
00:08:13क्विज़ और फ़्लैशकार्ड एक्सपोर्ट कर सकते हैं, इत्यादि।
00:08:16तो हमें इस प्रोग्राम का उपयोग करके वास्तव में अधिक कार्यक्षमता मिलती है
00:08:19बजाय इसके कि आप खुद NotebookLM लोड करें।
00:08:22तो चलिए इसे एक-एक करके समझते हैं
00:08:24ताकि आप समझ सकें कि यह कैसे काम कर रहा है।
00:08:25तो पहली चीज़ वह YouTube सर्च स्किल है।
00:08:28किसी भी स्किल की तरह, हम इसे या तो स्लैश कमांड के रूप में उपयोग कर सकते हैं
00:08:30या आप बस सरल भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
00:08:32लेकिन अगर मैं 'YT-search' करता हूँ, तो आप देखते हैं कि हमारे पास 'query'
00:08:36और फिर 'count' है।
00:08:37तो हम क्या ढूँढ रहे हैं?
00:08:37हे, हम Claude code स्किल्स ढूँढ रहे हैं।
00:08:41और जबकि डेमो में हमने सब कुछ एक साथ किया था,
00:08:43मुझे लगता है कि इसे कभी-कभी अलग करना उपयोगी होता है
00:08:45ताकि आप पहले यह देख सकें कि आपके स्रोत (sources)
00:08:48वास्तव में क्या होने वाले हैं।
00:08:50तो ये रहे परिणाम।
00:08:51यह वापस आता है, सही है, किसी भी समय,
00:08:53हम खुद भी YouTube लिंक चेक कर सकते हैं।
00:08:55और इस स्किल की अच्छी बात यह है
00:08:56कि यह आपको कुछ जानकारी भी देगा
00:08:58कि जो यह वापस लाया है उसके साथ वास्तव में क्या चल रहा है।
00:09:01तो अगर आप स्रोतों से खुश हैं,
00:09:02तो अब हम इसे NotebookLM में डाल सकते हैं।
00:09:04तो फिर से, आप बस सरल भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
00:09:05NotebookLM में 'chase demo' शीर्षक वाली एक नई नोटबुक बनाएँ
00:09:08इन स्रोतों के साथ जो हमने अभी निकाले हैं।
00:09:10और हम देख सकते हैं कि इसने नोटबुक बना दी है
00:09:12और अब यह इसे अपने स्रोतों से भर रहा है।
00:09:14तो कुछ मिनटों के बाद, सभी 20 स्रोत लोड हो गए हैं
00:09:17और NotebookLM के साथ आप 50 स्रोतों तक सीमित हैं।
00:09:19और इस बिंदु पर आप नोटबुक से जो चाहें करवा सकते हैं।
00:09:21तो हम कह सकते हैं, उन वीडियो के आधार पर,
00:09:23NotebookLM के अनुसार
00:09:24नंबर एक Claude code स्किल क्या है?
00:09:26अब, फिर से, इसके साथ अच्छी बात यह है
00:09:28कि यह सारा विश्लेषण ऑफलोड कर दिया गया है।
00:09:31Claude code यह विश्लेषण नहीं कर रहा है।
00:09:33Claude code टोकन खर्च नहीं कर रहा है।
00:09:35यह केवल टोकन की एक छोटी राशि खर्च कर रहा है
00:09:36उस अनुरोध को NotebookLM को भेजने और उसे वापस लाने के लिए।
00:09:39लेकिन सारी सोच Google द्वारा की गई है
00:09:42और वे इसके लिए भुगतान कर रहे हैं।
00:09:43तो Claude code ने NotebookLM का विश्लेषण ले लिया।
00:09:47और हम उसे यहाँ देख सकते हैं
00:09:49खुद NotebookLM के अंदर।
00:09:50तो आप हमेशा दोबारा जांच सकते हैं और NotebookLM के अंदर क्लिक कर सकते हैं
00:09:52अगर आप देखना चाहते हैं कि यह किन कैप्शन्स का संदर्भ दे रहा है।
00:09:55और यह तरीका सभी डिलिवरेबल्स (deliverables) के लिए भी लागू होता है।
00:09:58तो ठीक है, अगर आपको ऑडियो ओवरव्यू चाहिए,
00:09:59माइंड मैप, फ़्लैशकार्ड, इन्फोग्राफिक्स,
00:10:01दाईं ओर आपको जो कुछ भी दिख रहा है,
00:10:03बस Claude code को प्रॉम्प्ट दें और वह आपके लिए कर देगा।
00:10:06यह इतना आसान है।
00:10:08तो आप अंततः इस रिसर्च वर्कफ़्लो का लाभ कैसे उठाते हैं,
00:10:10यह पूरी तरह आप पर निर्भर है,
00:10:11लेकिन मैं इस बात पर पर्याप्त जोर नहीं दे सकता कि यह कितना अद्भुत है।
00:10:15सतह पर यह काफी सरल लगता है,
00:10:17लेकिन मैं आपको बता रहा हूँ,
00:10:18अगर आपने कभी इस तरह की किसी चीज़ से निपटने की कोशिश की है,
00:10:20खासकर YouTube वीडियो वाली चीज़ों के साथ
00:10:22और वास्तव में इन वीडियो से ज्ञान का कोई भंडार बनाने की कोशिश की है
00:10:25इस तरह से कि Claude code
00:10:27या कोई अन्य एजेंटिक कोड इसके साथ इंटरैक्ट कर सके,
00:10:30तो यह काफी कठिन है, है ना?
00:10:31और इसमें बहुत समय लगता है
00:10:32और यह काफी नाजुक (brittle) हो सकता है।
00:10:34फिर भी यह सब NotebookLM के साथ मुफ्त में उपलब्ध है।
00:10:39तो मुझे लगता है कि यह एक शानदार टूल है।
00:10:42मुझे उम्मीद है कि आप इसका कुछ उपयोग कर पाएंगे।
00:10:44हमेशा की तरह, जैसा कि मैंने पहले कहा,
00:10:45सभी संसाधन मेरे स्कूल समुदायों में पाए जा सकते हैं।
00:10:48अगर आपको स्किल के लिए MD फ़ाइल चाहिए,
00:10:52YouTube सर्च स्किल के लिए,
00:10:53तो सुनिश्चित करें कि आप इसे मुफ्त वाले में देखें।
00:10:54और फिर से, अगर आप इन चीज़ों के बारे में थोड़ा और गंभीर हैं
00:10:56और आप सोच रहे हैं कि,
00:10:57'मैं वास्तव में Claude code मास्टरक्लास लेना चाहता हूँ
00:10:59जो मुझे शून्य से AI डेवलपर तक ले जाए,'
00:11:01तो Chase AI+ को ज़रूर देखें।
00:11:03तो मुझे कमेंट्स में बताएं कि आपको यह कैसा लगा
00:11:05और हमेशा की तरह, मैं आपसे मिलता रहूँगा।

Key Takeaway

Claude Code को NotebookLM-PI API और YT-DLP स्किल्स के साथ एकीकृत करके, उपयोगकर्ता बिना किसी अतिरिक्त टोकन लागत के असीमित YouTube डेटा को स्वचालित रूप से रिसर्च, विश्लेषण और विज़ुअल इन्फोग्राफिक्स में बदल सकते हैं।

Highlights

Claude Code और NotebookLM को जोड़कर एक ऐसा मुफ़्त RAG (Retrieval-Augmented Generation) सिस्टम बनाया जा सकता है जो बिना टोकन खर्च किए भारी डेटा विश्लेषण करता है।

NotebookLM-PI GitHub रिपॉजिटरी एक अनौपचारिक पायथन API के रूप में कार्य करती है, जो बिना सार्वजनिक API के भी Notebook LM को Claude Code से जोड़ना संभव बनाती है।

YT-DLP आधारित पायथन स्क्रिप्ट के माध्यम से Claude Code सीधे YouTube से मेटाडेटा और कैप्शन्स स्क्रैप करके उन्हें विश्लेषण के लिए भेज सकता है।

यह वर्कफ़्लो एक साथ 50 YouTube सोर्सेज को प्रोसेस करने, उनका विश्लेषण करने और स्वचालित रूप से इन्फोग्राफिक्स या स्लाइड डेक जैसे डिलिवरेबल्स बनाने में सक्षम है।

सारा भारी विश्लेषण Google के सर्वर पर ऑफलोड होने के कारण Claude Code के टोकन की खपत लगभग शून्य रहती है।

Timeline

शक्तिशाली रिसर्च एजेंट का निर्माण

  • Claude Code की वेब सर्च क्षमता को एक मुफ़्त और मज़बूत RAG सिस्टम के साथ जोड़कर उसकी शक्ति बढ़ाई जा सकती है।
  • मात्र पाँच मिनट के सेटअप से YouTube कैप्शन्स को स्क्रैप करने और विश्लेषण करने वाला वर्कफ़्लो तैयार होता है।
  • यह सिस्टम बिना किसी मासिक सदस्यता शुल्क के सैकड़ों डॉलर मूल्य का डेटा विश्लेषण मुफ़्त में प्रदान करता है।

ज़्यादातर उपयोगकर्ता केवल बुनियादी वेब खोज पर निर्भर रहते हैं, लेकिन यह पद्धति Notebook LM की विश्लेषण क्षमता का लाभ उठाती है। यह भारी डेटा प्रोसेसिंग को Claude से हटाकर बाहरी सिस्टम पर डाल देता है। इससे स्लाइड डेक और इन्फोग्राफिक्स जैसे आउटपुट शून्य टोकन लागत पर प्राप्त होते हैं।

स्वचालित YouTube रिसर्च और विज़ुअल आउटपुट

  • एक ही प्रॉम्प्ट से सिस्टम YouTube सर्च करता है, 20 सोर्सेज अपलोड करता है और टॉप ट्रेंड्स का विश्लेषण करता है।
  • Nano Banana Pro मॉडल का उपयोग करके विश्लेषण के आधार पर हस्तलिखित ब्लूप्रिंट स्टाइल में इन्फोग्राफिक्स स्वचालित रूप से बनते हैं।
  • Claude Code के भीतर ही वीडियो का शीर्षक, व्यूज, अवधि और क्रिएटर जैसे मेटाडेटा को व्यवस्थित किया जाता है।

सिस्टम मैन्युअल कॉपी-पेस्ट की आवश्यकता को पूरी तरह समाप्त कर देता है। डेमो में दिखाया गया है कि कैसे Notebook LM उन वीडियो के वास्तविक कैप्शन्स का संदर्भ लेकर सटीक जानकारी निकालता है। यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न कंटेंट मनगढ़ंत न होकर वास्तविक डेटा पर आधारित हो।

Notebook LM और Claude Code का तकनीकी एकीकरण

  • NotebookLM-PI रिपॉजिटरी का उपयोग पायथन के माध्यम से Notebook LM के साथ इंटरैक्ट करने के लिए किया जाता है।
  • YouTube डेटा प्राप्त करने के लिए YT-DLP पर आधारित एक कस्टम Claude Code स्किल का निर्माण आवश्यक है।
  • स्किल्स अनिवार्य रूप से विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स और स्क्रिप्ट्स हैं जो Claude Code को टूल उपयोग करने का तरीका सिखाती हैं।

चूँकि Notebook LM का कोई आधिकारिक सार्वजनिक API नहीं है, इसलिए तांग लिंग द्वारा विकसित ओपन-सोर्स समाधान का उपयोग किया जाता है। YT-DLP स्क्रिप्ट वीडियो का मेटाडेटा निकालती है जिससे Claude को पता चलता है कि किन लिंक को विश्लेषण के लिए भेजना है। सेटअप के लिए 'Claude Code Masterclass' जैसे संसाधन उपलब्ध हैं।

सेटअप प्रक्रिया और API लॉगिन

  • सिस्टम को क्रियान्वित करने के लिए टर्मिनल में 'notebook LM login' कमांड चलाकर एक बार प्रमाणीकरण करना पड़ता है।
  • API और स्किल्स के माध्यम से वेब UI की तुलना में बैच डाउनलोड और क्विज़ एक्सपोर्ट जैसी अधिक कार्यक्षमता मिलती है।
  • Claude Code को 'स्किल' के रूप में निर्देश दिए जाते हैं कि नोटबुक कैसे बनानी है और कंटेंट कैसे जेनरेट करना है।

इंस्टॉलेशन के लिए GitHub से कमांड्स को कॉपी करके एक अलग टर्मिनल विंडो में पेस्ट करना होता है। लॉगिन करने के बाद Chrome में एक विंडो खुलती है जो Google खाते से जुड़ती है। एक बार सेटअप होने पर सारा काम सरल भाषा (Natural Language) में निर्देशों के माध्यम से किया जा सकता है।

डेटा सोर्सिंग और विश्लेषण का प्रभावी निष्पादन

  • YT-search स्लैश कमांड का उपयोग करके सर्च क्वेरी और परिणामों की संख्या (जैसे 20 वीडियो) को नियंत्रित किया जा सकता है।
  • Notebook LM में 50 सोर्सेज तक की सीमा है, जो गहन शोध के लिए पर्याप्त डेटा प्रदान करती है।
  • विश्लेषण का सारा 'कंप्यूटेशनल भार' Google उठाता है, जिससे Claude के संसाधनों की बचत होती है।

उपयोगकर्ता पहले 'YT-search' के माध्यम से स्रोतों की शुद्धता की जाँच कर सकते हैं। संतुष्ट होने पर 'notebooklm create' कमांड से डेटा को सीधे विश्लेषण के लिए भेजा जाता है। यह पद्धति माइंड मैप, फ़्लैशकार्ड और ऑडियो ओवरव्यू जैसे जटिल कार्य आसानी से करती है।

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