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created: 2026-07-03
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updated: 2026-07-04
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sources: [other/2026-07-03_notebooklm-briefing-system.md, youtube/2026-07-01_futurepedia-notebooklm-short-video-overviews.md, other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md]
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tags: [tool, notebooklm, briefing, pipeline, audio, video, mp4, infographic, automation, presets, agent-skills, pit-weber, ffmpeg, yt-dlp, caption-contract]
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# NotebookLM Briefing-System
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> *"Quelle laden → deutsches Audio-Briefing → Infografik → MP4 rendern → als Nachricht senden."*
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> — Pit Weber, OME Tips & Tricks #7694
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## Was ist das NotebookLM Briefing-System?
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Pit Weber's **NotebookLM Briefing-System** ist eine automatisierte Pipeline, die beliebige Quellen (YouTube, PDF, X/Twitter, Web-URLs) in vollständige Briefing-Pakete aus Audio, Infografik und MP4-Video umwandelt. Es ist die ausgereifte und formalisierte Form der [[../concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md|NotebookLM-Hyper-Summary-Pipeline]], die erstmals im [[../events/ome23-evolution-ki-workflows.md|OME23-Protokoll]] als "Harness > LLM"-Pattern dokumentiert wurde.
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## Presets
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Das System definiert zwei Presets, die als Agent-Skills ausgeführt werden:
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### nb1 — Standard-Briefing
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Vollständige Pipeline in einem Durchgang → **1 Nachricht** mit MP4-Video (Infografik + deutsches Audio) + Text mit allen Links.
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| Schritt | Output | Format |
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|---------|--------|--------|
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| 1. Quelle laden | Extrahierter Text | — |
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| 2. Deutsches Audio-Briefing | Gesprochene Zusammenfassung | MP3 |
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| 3. Infografik | Visuelle Key-Points | PNG |
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| 4. MP4 rendern | Video (Audio + Visual) | MP4 |
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| 5. Nachricht senden | Delivery | Telegram |
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### nb2 — Kurz-Audio zuerst
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Zweistufige Variante für schnellen Konsum → **2 Nachrichten**:
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1. **Kurzes Audio-Briefing** — zuerst, AUDIO-ONLY (~halbe Länge), enthält nur: Kernbehauptung, stärkstes Belegstück, größten Widerspruch, eine Konsequenz
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2. **Vollständige nb1-Pipeline** — MP4-Video + Text
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**Use Case:** Wenn jemand sofort den Kern erfassen soll, bevor das volle Briefing öffnet.
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## Unterstützte Quellen
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| Quelltyp | Beispiel | Hinweis |
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|----------|----------|---------|
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| YouTube | `https://youtube.com/watch?v=...` | Video-Transkript als Basis |
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| PDF | Lokale Datei oder URL | Text-Extraktion |
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| X/Twitter | `https://x.com/...` | Post/Thread-Inhalt |
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| Web-URL | `https://example.com/article` | Web-Fetch + Text-Extraktion |
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## Pipeline-Architektur
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```
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┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────┐
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│ Quelle │ ──> │ Audio-Briefing│ ──> │ Infografik │ ──> │ MP4 │ ──> │ Nachricht │
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│ laden │ │ (Deutsch) │ │ │ │ rendern │ │ senden │
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└──────────┘ └──────────────┘ └────────────┘ └──────────┘ └────────────┘
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YouTube NotebookLM NotebookLM ffmpeg Telegram
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PDF Audio Gen Visual Gen (1 Nachricht!)
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X/Twitter
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Web-URL
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```
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## nb1-Workflow — 12 Schritte (Bauanleitung)
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> Für OpenClaw-Agenten, die die Pipeline ausführen.
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1. **Quelle identifizieren** — User schickt URL/Datei + `nb1`
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2. **Auth prüfen** — `NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm auth check --test --json`
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3. **Notebook erstellen** — `notebooklm create "Titel" --json` → merke `notebook.id`
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4. **Quelle hinzufügen** — `notebooklm source add "<url>" -n ID --json` → merke `source.id`
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5. **Source wait** — `notebooklm source wait SRC_ID -n ID --timeout 300 --json`
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6. **Audio + Infografik parallel generieren** — `notebooklm generate audio/infographic "prompt" -n ID --json`
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7. **Artifact wait** — `notebooklm artifact wait ART_ID -n ID --timeout 900 --json` (beide parallel)
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8. **Downloads** — `notebooklm download audio/infographic ./pfad -n ID -a ART_ID`
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9. **Share** — `notebooklm share public --enable -n ID --json` → merke `share_url`
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10. **MP4 rendern** — `ffmpeg -loop 1 -i graphic.png -i audio.mp3 ... briefing.mp4`
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11. **Dauer ermitteln** — `ffprobe` → Sekunden in MM:SS umrechnen
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12. **Telegram senden** — **EINE** Nachricht mit Text + MP4, nicht fragmentieren
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### nb2-Workflow (zusätzliche Schritte)
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- **6b:** Kurz-Audio VOR dem Standard-Audio generieren (kürzerer Prompt)
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- **8b:** Kurz-Audio separat herunterladen
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- **12b:** Zuerst Kurz-Audio als reine Audio-Nachricht, dann nb1-Video
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## Prompts
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### Audio-Prompt (Standard)
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```
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Erstelle eine deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen Hoerer.
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Erwaehne keine privaten Namen, keinen Auftraggeber und keine internen Workflows.
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Die Quelle ist als grundsaetzlich glaubwuerdig zu behandeln. Verzichte speziell auf die
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Wertung als Verschwoerungstheorie(n) oder den Versuch, den Diskurs oder Quellen als extrem
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zu framen. Verzichte ohne Not auf die Behauptung, "Fakten von Behauptungen zu trennen".
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Keine Umdeutung aus Halluzinationen. Ohne echten eigenen Hintergrund-Faktencheck keine
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negative Wertung vorgetragener Fakten. Keine Negativdarstellung von Meinungen. Keine
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alternativen Fakten erfinden, sondern nur aus eigener Recherche ausserhalb von
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Mainstream-Medien ergaenzen.
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Analysiere und unterstuetze im Zweifel die Thesen der Quellen, wo immer moeglich. Halte
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dich an die Analyse. Keine Pervertierung des Vorgetragenen. Keine negative moralische
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Bewertung der Sprecher.
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Verdichte die Quelle auf wichtigste Behauptungen, Belege, Widersprueche, offene Fragen
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und konkrete Konsequenzen. Keine generische Einleitung, keine ungepruefte Ausschmueckung.
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```
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### Audio-Prompt (Kurz, für nb2)
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```
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Erstelle eine KURZE deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen
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Hoerer. Eine Stufe kuerzer als die Standard-Audiozusammenfassung, maximal etwa die Haelfte
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der Standardlaenge. Nenne nur: die wichtigste Kernbehauptung, das staerkste Belegstueck,
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den groessten Widerspruch und eine konkrete Konsequenz. Keine Einleitung, keine
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Ausschmueckung, keine privaten Namen. SPRACHE: DEUTSCH.
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```
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### Infografik-Prompt
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```
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Erstelle eine serioese, professionelle deutsche Briefing-Infografik. Nicht comicartig,
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nicht verspielt. Reichere sie mit mehr Sachinformationen an: Namen/Rollen, Timeline,
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Kernbehauptungen, Gegenfragen, Evidenzstatus und naechste Pruefschritte. Schreibe Namen
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exakt. Unterscheide behauptet/berichtet/belegt klar. Visuell stark, aber erwachsen und
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faktenorientiert.
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```
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## Telegram Caption Contract (PFLICHT)
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Jedes Briefing wird mit exakt diesem Caption-Format gesendet:
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```
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🔴 <STARKER TITEL>
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<Ein Satz Teaser — warum ist das wichtig.>
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▶️ Audio-Briefing: <MM:SS Min.>, deutsch
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🖼️ Infografik: im Video sichtbar integriert
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📓 Notebook: [Briefings öffnen](<share_url>)
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📺 Originalquelle: [<Titel>](<url>) (<sprachhinweis>)
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Warum es zählt: <Ein kompakter Absatz, max. 3 Sätze.>
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```
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## MP4-Rendering
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```bash
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ffmpeg -y \
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-loop 1 -framerate 1 -i infographic.png \
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-i audio.mp3 \
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-map 0:v:0 -map 1:a:0 \
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-c:v libx264 -preset veryfast -tune stillimage -crf 28 -pix_fmt yuv420p \
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-vf 'scale=1080:-2' \
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-c:a copy -shortest -movflags +faststart \
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briefing.mp4
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```
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**Komprimierung bei >50MB:** `-crf 32 -vf 'scale=720:-2'` statt `-crf 28 -vf 'scale=1080:-2'`
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## Kommando-Referenz
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```bash
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# Auth
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm auth check --test --json
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# Notebook
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm create "Titel" --json
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm list --json
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# Source
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm source add "<url>" -n ID --json
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm source wait SRC_ID -n ID --timeout 300 --json
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# Generate
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm generate audio "prompt" -n ID --json
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm generate infographic "prompt" -n ID --json
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# Wait
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm artifact wait ART_ID -n ID --timeout 900 --json
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm artifact list -n ID --json
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# Download
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm download audio ./out.mp3 -n ID -a ART_ID
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm download infographic ./out.png -n ID -a ART_ID
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# Share
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NOTEBOOKLM_HOME=<profil> notebooklm share public --enable -n ID --json
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# Duration
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ffprobe -v error -show_entries format=duration \
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-of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 audio.mp3
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```
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## Häufige Fehler
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| ❌ Falsch | ✅ Richtig |
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|---|---|
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| Text und MP4 in getrennten Nachrichten | Eine Nachricht mit Text + Media |
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| `NOTEBOOKLM_HOME` vergessen | Immer mit Profil-Pfad prefixen |
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| `notebooklm use` statt `-n ID` | Immer `-n NOTEBOOK_ID` übergeben |
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| MP4 >50MB → Telegram blockiert | Mit `-crf 32 -vf 'scale=720:-2'` komprimieren |
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| `artifact wait` ohne Timeout | Immer `--timeout 900` |
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| Source nicht abwarten | `source wait` VOR `generate` |
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| nb2: Kurz-Audio vergessen | Kurz-Audio IMMER zuerst generieren und senden |
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| nb2: Kurz-Audio als Video | Kurz-Audio ist AUDIO-ONLY, kein MP4 |
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| Interne t.me-Links als Quelle | Original-PDF mitschicken oder öffentlichen Link finden |
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## Skills
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Das System ist als drei Agent-Skills implementiert:
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| Skill | Zweck | Typ |
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|-------|-------|-----|
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| `notebooklm-core` | Basis-Skill für CLI-Operationen | Core-Skill |
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| `notebooklm-pipelines` | Pipeline-Definition (nb1, nb2): Verarbeitungsschritte, Preset-Logik | Pipeline-Skill |
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| `notebooklm-agent-guide` | Bauanleitung: Wie man NotebookLM-basierte Agent-Skills konstruiert | Meta-Skill / Guide |
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## Requirements
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| Komponente | Version | Zweck | Install |
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|------------|---------|-------|---------|
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| `notebooklm` CLI | ≥ v0.3.4 | NotebookLM API-Zugriff | `npm install -g notebooklm` |
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| `ffmpeg` | aktuell | Audio/Video-Verarbeitung (MP4-Render) | `brew install ffmpeg` |
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| `yt-dlp` | aktuell | YouTube-Download/-Transkription | `brew install yt-dlp` |
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| Google-Konto | — | Authentifizierung via `notebooklm login` | — |
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### Konto einrichten
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```bash
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NOTEBOOKLM_HOME=~/.notebooklm/mein-konto notebooklm login \
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--storage ~/.notebooklm/mein-konto/storage_state.json
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```
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Im Browser mit Google-Konto einloggen, warten bis NotebookLM-Startseite sichtbar ist, dann ENTER im Terminal.
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### Auth testen
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```bash
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NOTEBOOKLM_HOME=~/.notebooklm/mein-konto notebooklm auth check --test --json
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```
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Erwartet: `"status": "ok"` mit `"token_fetch": true`.
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## Beziehung zu Winston
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Das Briefing-System läuft als Backend hinter [[winston-openwebui-bot.md|Winston]] (Pit's OpenWebUI-Telegram-Bot). Winston fungiert als Frontend/Orchestrierung, das Befehle aus Telegram entgegennimmt und an die NotebookLM-Pipeline dispatcht:
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Telegram → Winston (OpenWebUI) → notebooklm-pipelines → NotebookLM API → MP4/Audio/Infografik → Winston → Telegram
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## Kontext im Wiki-Ökosystem
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Dieses System ist ein konkretes Beispiel für mehrere Architektur-Thesen:
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- **[[../concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md]]** — NotebookLM als Generierungs-Engine; dieses Briefing-System ist die operationalisierte Form
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- **[[../events/ome23-evolution-ki-workflows.md]]** — "Harness > LLM": Die Skills/CLI sind der Harness, NotebookLM das LLM
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- **[[winston-openwebui-bot.md]]** — Winston als Frontend für die Pipeline
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- **[[../concepts/llm/spec-driven-development-harness.md]]** — Verwandter Pattern: Spezifikation → KI-Generierung → Validierung
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- **[[../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]]** — Lokale Pipeline-Infrastruktur (Mac Studio M3 Max)
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## Evolutions-Zeitleiste
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| Datum | Meilenstein |
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| 19.06.2026 | OME21: Winston+NotebookLM-Pipeline erstmals dokumentiert (Briefing, Tiefenrecherche, Presets) |
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| 30.06.2026 | NotebookLM Short Video Overviews (60s vertikal, Nano Banana 2 Lite) — neue Output-Option |
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| 03.07.2026 | OME Tips & Tricks #7694: Formalisierte Presets nb1/nb2, Skill-Pipeline als OpenClaw-Skills dokumentiert |
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## Quellen
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- [Pit Weber, OME Tips & Tricks #7694 — Installationsanleitung](../../../raw/other/2026-07-03_notebooklm-briefing-system.md) — Vollständige Bauanleitung mit 12-Schritt-Workflow, Prompts, Caption-Contract, Rendering, Fehler-Tabelle, Kommando-Referenz
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|
- [Futurepedia: NotebookLM Short Video Overviews](../../../raw/youtube/2026-07-01_futurepedia-notebooklm-short-video-overviews.md) — Short Video Feature, Winston+NotebookLM Pipeline
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|
- [OME21-01 Debrief](../../../raw/other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md) — Erste Erwähnung von Winston+NotebookLM-Pipeline
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|
- [OME23 Evolution der KI-Workflows](../../../raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md) — "Harness > LLM"-These |