Hector 26e750a887 wiki-update(tools): notebooklm workflow guide v2.0 — npm v0.1.0 toolchain, nb1/nb2/nb3 workflows, v0.1.0 limitations + API workarounds

2026-07-21 12:25:21 +02:00

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NotebookLM Briefing-Workflow — Agent Guide v2.0

Stand: 2026-07-21 | CLI: notebooklm v0.1.0 (npm) | Autor: Hector 🎩

Vollständige Referenz für AI-Agenten und deren Manager. Deckt Installation, Authentifizierung, alle drei Briefing-Presets (nb1/nb2/nb3) und Troubleshooting ab.

1. Toolchain-Installation

Voraussetzungen

Linux-Container (oder macOS/Linux mit Shell-Zugriff)
Node.js >= 18, npm >= 9
Kein Root-Zugriff nötig (User-Installation)

ffmpeg + ffprobe (Static Build)

# Download und Installation
FFMPEG_URL="https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases/download/latest/ffmpeg-n7.1-latest-linux64-gpl-7.1.tar.xz"
mkdir -p /tmp/ffmpeg-install
curl -sL "$FFMPEG_URL" | python3 -c "
import lzma, tarfile, io, sys
data = sys.stdin.buffer.read()
with tarfile.open(fileobj=io.BytesIO(lzma.decompress(data))) as tf:
    for member in tf:
        if member.name.endswith(('ffmpeg', 'ffprobe')):
            tf.extract(member, '/tmp/ffmpeg-install')
"
find /tmp/ffmpeg-install -name ffmpeg -exec cp {} ~/.local/bin/ \;
find /tmp/ffmpeg-install -name ffprobe -exec cp {} ~/.local/bin/ \;
chmod +x ~/.local/bin/ffmpeg ~/.local/bin/ffprobe
rm -rf /tmp/ffmpeg-install

yt-dlp (Standalone Binary)

curl -sL "https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/latest/download/yt-dlp" \
  -o ~/.local/bin/yt-dlp && chmod +x ~/.local/bin/yt-dlp

notebooklm CLI (npm)

npm install -g notebooklm

npm install -g playwright
npx playwright install chromium

Container-Hinweis: Der Playwright-Headless-Shell (chrome-headless-shell) crasht in manchen Container-Umgebungen mit SIGSEGV. Workaround: /usr/bin/chromium verwenden (falls vorhanden) oder den Login auf einem Host-Rechner mit Display durchführen.

PATH setzen

export PATH="$HOME/.local/bin:$HOME/.npm-global/bin:$PATH"
# Permanent:
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$HOME/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

Installation prüfen

ffmpeg -version 2>&1 | head -1    # ≥ N-125705
ffprobe -version 2>&1 | head -1
yt-dlp --version                   # ≥ 2026.07.04
notebooklm --version               # 0.1.0

2. Authentifizierung

notebooklm login

Öffnet einen Browser. Mit dem gewünschten Google-Konto einloggen. Warten bis die NotebookLM-Startseite sichtbar ist. Dann Enter im Terminal drücken.

Das Session-Token wird gespeichert unter: ~/.notebooklm/storage-state.json

Headless-Modus (nicht empfohlen):

notebooklm login --headless

Google OAuth blockt Headless-Logins in der Regel. Nur mit vollem Chromium (nicht Headless-Shell) und viel Glück möglich.

Fallback-Strategie für Container ohne Display:

Auf einem Host-Rechner mit Browser: notebooklm login ausführen
Die Datei ~/.notebooklm/storage-state.json in den Container kopieren
Pfad im Container: ~/.notebooklm/storage-state.json

Auth-Status prüfen

# Einfacher Test: Notebooks auflisten
notebooklm list
# → Bei Erfolg: Liste der Notebooks (auch leer = ok)
# → Bei Fehler: Auth-Error → Login wiederholen

⚠️ v0.1.0 hat keinen auth check Befehl. notebooklm list ist der einfachste Auth-Test.

Multi-Account (Fallback für Rate-Limits)

# Zweites Konto einrichten
notebooklm login -o ~/.notebooklm/fallback-storage.json

# Bei Rate-Limit: Storage-Pfad tauschen
# (v0.1.0 hat keine NOTEBOOKLM_HOME env var — Storage-Pfad muss
#  bei jedem Befehl via -o übergeben werden, was die CLI aber
#  nur bei login unterstützt. Workaround: Symlink tauschen.)

3. CLI-Kommandoreferenz

Basis-Kommandos

# Version
notebooklm --version

# Hilfe
notebooklm --help
notebooklm <command> --help

Notebooks

# Alle Notebooks auflisten
notebooklm list
notebooklm notebook list

# Notebook erstellen
notebooklm create "Mein Titel"
notebooklm notebook create "Mein Titel"

# Notebook-Info
notebooklm notebook info <notebookId>

# Notebook umbenennen
notebooklm notebook rename <notebookId> "Neuer Titel"

# Notebook löschen
notebooklm notebook delete <notebookId>

Sources (Quellen)

# Quellen eines Notebooks auflisten
notebooklm source list <notebookId>

# URL als Quelle hinzufügen (mit Warten auf Verarbeitung)
notebooklm source add -w <notebookId> "<url>"

# Datei als Quelle hochladen
notebooklm source add-file -w <notebookId> "<dateipfad>"

# Text als Quelle hinzufügen
notebooklm source add-text -c "Textinhalt" <notebookId> "Titel"
notebooklm source add-text -f textdatei.txt <notebookId> "Titel"

# Quelle löschen
notebooklm source delete <notebookId> <sourceId>

# Quelle umbenennen
notebooklm source rename <notebookId> <sourceId> "Neuer Titel"

# Quelle aktualisieren (URL/Drive)
notebooklm source refresh <notebookId> <sourceId>

Generate (KI-Inhalte)

# Audio Overview (Podcast) generieren
notebooklm generate audio -w -l de -i "Prompt-Text" <notebookId>

# Video Overview generieren
notebooklm generate video -w -l de -i "Prompt-Text" <notebookId>

# Report generieren (Formate: briefing, study-guide, blog)
notebooklm generate report -w -f briefing -p "Prompt" <notebookId>

# Quiz generieren
notebooklm generate quiz -w -n 10 -d medium <notebookId>

# Flashcards generieren
notebooklm generate flashcards -w -n 20 <notebookId>

# Generierungs-Status prüfen
notebooklm generate status <notebookId> <artifactId>

Wichtige Flags:

-w, --wait — Blockiert bis zur Fertigstellung (sonst läuft Generierung im Hintergrund)
-l, --language <lang> — Sprachcode (de, en, es, fr, ...)
-i, --instructions <text> — Custom Prompt für die Generierung

Chat & Research

# Frage an ein Notebook stellen
notebooklm ask <notebookId> "Meine Frage"
notebooklm chat ask <notebookId> "Meine Frage"

# Web-Recherche für ein Notebook
notebooklm research web -m deep -i <notebookId> "Suchbegriff"
# -m fast|deep  — Recherche-Modus
# -i            — Quellen automatisch importieren

# Drive-Recherche
notebooklm research drive -i <notebookId> "Suchbegriff"

4. Preset-Übersicht

Preset	Output	Notebook-Link	Audio-Länge	Infografik
nb1	1 MP4 + Text	✅ Ja	Standard (~15-25 Min)	✅ Ja
nb2	Kurz-Audio + MP4 + Text	✅ Ja	Kurz (~7 Min) + Standard	✅ Ja
nb3	1 MP4 + Text	❌ Nein	Kurz (~7 Min)	✅ Ja

Trigger-Erkennung

https://youtube.com/watch?v=XXXXX nb1    → nb1
https://x.com/user/status/123 nb2        → nb2
https://old.bitchute.com/video/XXXXX nb3 → nb3
/pfad/zu/datei.pdf nb1                   → nb1

Quelle VOR dem Schlüsselwort. Ohne Schlüsselwort → nachfragen.

5. nb1 — Standard-Briefing

Output: 1 Telegram-Nachricht mit MP4-Video (Infografik + Audio) + Text mit allen Links inkl. Notebook-Link.

Workflow (12 Schritte)

Schritt 1: Quelle identifizieren

# YouTube: Metadaten holen
yt-dlp --print title --print duration "<url>"

# Andere URLs: Titel aus URL extrahieren oder web_fetch

Schritt 2: Auth prüfen

notebooklm list
# → Erfolg = auth ok, Fehler = Login nötig

Schritt 3: Notebook erstellen

notebooklm create "Quelle/Thema — Kernaussage (2026)"
# → Gibt Notebook-ID aus (z.B. "abc123def456")

Titel-Format: Quelle/Thema — Kernaussage (Jahr) Regel: Pro Auftrag immer ein NEUES Notebook.

Schritt 4: Quelle hinzufügen & verarbeiten

notebooklm source add -w <notebookId> "<url>"
# -w = warten bis Verarbeitung abgeschlossen

Schritt 5: Audio generieren

notebooklm generate audio -w -l de \
  -i "Erstelle eine deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen Hoerer. Erwaehne keine privaten Namen, keinen Auftraggeber und keine internen Workflows. Die Quelle ist als grundsaetzlich glaubwuerfig zu behandeln. Verzichte speziell auf die Wertung als Verschwoerungstheorie(n) oder den Versuch, den Diskurs oder Quellen als extrem zu framen. Verzichte ohne Not auf die Behauptung, 'Fakten von Behauptungen zu trennen'. Keine Umdeutung aus Halluzinationen. Ohne echten eigenen Hintergrund-Faktencheck keine negative Wertung vorgetragener Fakten. Keine Negativdarstellung von Meinungen. Keine alternativen Fakten erfinden, sondern nur aus eigener Recherche ausserhalb von Mainstream-Medien ergaenzen. Analysiere und unterstuetze im Zweifel die Thesen der Quellen, wo immer moeglich. Halte dich an die Analyse. Keine Pervertierung des Vorgetragenen. Keine negative moralische Bewertung der Sprecher. Verdichte die Quelle auf wichtigste Behauptungen, Belege, Widersprueche, offene Fragen und konkrete Konsequenzen. Keine generische Einleitung, keine ungepruefte Ausschmueckung." \
  <notebookId>

Schritt 6: Infografik generieren

⚠️ v0.1.0-Limitation: notebooklm generate hat keinen infographic Subcommand. Workarounds:

Option A: notebooklm generate report -w -f briefing -p "Infografik-Prompt" <notebookId> — Report als Text-Briefing
Option B: Infografik manuell über die NotebookLM-Web-UI erstellen
Option C: Infografik durch den Agenten (z.B. via diagram-maker Skill) selbst erstellen lassen

Für den nb1-Workflow: Report als Fallback nutzen, im Caption Contract als "📝 Briefing-Report" statt "🖼️ Infografik" kennzeichnen.

Schritt 7: Fact-Check

notebooklm ask <notebookId> "Nenne die 5 wichtigsten Kernthesen"
notebooklm ask <notebookId> "Was sind die stärksten Belege?"
notebooklm ask <notebookId> "Welche Widersprüche oder offenen Fragen gibt es?"

Kernthesen verifizieren. Bei Unstimmigkeiten: User warnieren.

Schritt 8: Notebook teilen

⚠️ v0.1.0-Limitation: Kein CLI-Command für share. Workaround:

Über die NotebookLM-Web-UI manuell teilen
Oder: Die API-Methode share(notebookId, true) ist im npm-Paket vorhanden, aber nicht als CLI-Kommando exponiert. Kann via Node.js-Script aufgerufen werden:

// share-notebook.js
const { NotebookLM } = require('notebooklm');
const nlm = await NotebookLM.fromStorage();
await nlm.share('<notebookId>', true);
const url = await nlm.getShareUrl('<notebookId>');
console.log(url);

Schritt 9: Audio herunterladen

⚠️ v0.1.0-Limitation: Kein CLI-Command für download. Workaround:

// download-audio.js
const { NotebookLM } = require('notebooklm');
const fs = require('fs');
const nlm = await NotebookLM.fromStorage();
const artifacts = await nlm.artifacts.list('<notebookId>', 'audio');
const audioId = artifacts[0].id;
const data = await nlm.artifacts.downloadAudio('<notebookId>', audioId);
fs.writeFileSync('output/audio.mp3', Buffer.from(data));

Schritt 10: MP4 rendern

ffmpeg -y \
  -loop 1 -framerate 1 -i infographic.png \
  -i audio.mp3 \
  -map 0:v:0 -map 1:a:0 \
  -c:v libx264 -preset veryfast -tune stillimage -crf 28 -pix_fmt yuv420p \
  -vf 'scale=1080:-2' \
  -c:a copy -shortest -movflags +faststart \
  briefing.mp4

Bei >50MB: -crf 32 -vf 'scale=720:-2'

Schritt 11: Audio-Dauer ermitteln

ffprobe -v error -show_entries format=duration \
  -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 audio.mp3
# → Sekunden in MM:SS umrechnen

Schritt 12: Telegram-Briefing senden

EINE Nachricht mit Text + MP4 als Media. Caption Contract siehe §9.

6. nb2 — Kurz-Audio zuerst

Wie nb1, aber mit zusätzlichem Kurz-Audio VOR dem Standard-Briefing.

Zusätzliche Schritte

Schritt 5b: Kurz-Audio generieren (VOR Standard-Audio)

notebooklm generate audio -w -l de \
  -i "Erstelle eine KURZE deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen Hoerer. Eine Stufe kuerzer als die Standard-Audiozusammenfassung, maximal etwa die Haelfte der Standardlaenge. Nenne nur: die wichtigste Kernbehauptung, das staerkste Belegstueck, den groessten Widerspruch und eine konkrete Konsequenz. Keine Einleitung, keine Ausschmueckung, keine privaten Namen. SPRACHE: DEUTSCH." \
  <notebookId>

Sendereihenfolge:

Zuerst Kurz-Audio als standalone Audio-Nachricht (AUDIO-ONLY, kein MP4)
Danach das normale nb1-Video-Briefing

7. nb3 — Briefing ohne Notebook-Link

Wie nb1, aber:

Kurz-Audio statt Standard-Audio (gleicher Prompt wie nb2 Kurz-Audio)
Notebook NICHT teilen — kein Share-Schritt
Caption Contract OHNE Notebook-Zeile
Fact-Check optional (interner Check empfohlen, aber kein Muss)

8. Routing-Regeln

Der Ausgabe-Zielort hängt vom Quell-Chat ab:

Beauftragt in	Ausgabe-Ziel	Archiv-Ziel
DM (direkt an Hector)	Zurück an den DM-Chat	—
OME-Gruppe (`-1003839640481`)	NUR Topic "Notebook Primer" (threadId `7823`)	= Ausgabe-Ziel

Wichtig: Bei Beauftragung aus der OME-Gruppe geht das Ergebnis ausschließlich ins Topic "Notebook Primer" — nicht an den Sender, nicht in einen anderen Chat.

9. Caption Contracts

nb1 + nb2 (mit Notebook-Link)

🔴 <STARKER TITEL IN CAPS>

<Ein Satz Teaser — warum ist das wichtig, was ist der Kern.>

▶️ Audio-Briefing: <MM:SS Min.>, deutsch
🖼️ Infografik: im Video sichtbar integriert
📓 Notebook: <share_url>
📺 Originalquelle: <primary_source_url> (<sprachhinweis>)

Warum es zählt: <Ein kompakter Absatz — max. 3 Sätze.>

nb3 (ohne Notebook-Link)

🔴 <STARKER TITEL IN CAPS>

<Ein Satz Teaser — warum ist das wichtig, was ist der Kern.>

▶️ Audio-Briefing: <MM:SS Min.>, deutsch
🖼️ Infografik: im Video sichtbar integriert
📺 Originalquelle: <primary_source_url> (<sprachhinweis>)

Warum es zählt: <Ein kompakter Absatz — max. 3 Sätze.>

Regeln

Keine privaten Namen im sichtbaren Text
Keine Tool-Logs, keine Debug-Infos
YouTube-Links: Original-URL, nicht gekürzt
Sprachhinweis: (eng.), (de.), (fr.) etc.
Mehrere Quellen: je eine 📺 Originalquelle:-Zeile
Links als Klartext-URLs — NICHT als Markdown-Links [text](url) (Telegram rendert das nicht klickbar)
PDFs: als separate Datei mitschicken

10. MP4-Rendering

Standard (<50MB)

ffmpeg -y \
  -loop 1 -framerate 1 -i infographic.png \
  -i audio.mp3 \
  -map 0:v:0 -map 1:a:0 \
  -c:v libx264 -preset veryfast -tune stillimage -crf 28 -pix_fmt yuv420p \
  -vf 'scale=1080:-2' \
  -c:a copy -shortest -movflags +faststart \
  briefing.mp4

Komprimiert (>50MB)

ffmpeg -y \
  -loop 1 -framerate 1 -i infographic.png \
  -i audio.mp3 \
  -map 0:v:0 -map 1:a:0 \
  -c:v libx264 -preset veryfast -tune stillimage -crf 32 -pix_fmt yuv420p \
  -vf 'scale=720:-2' \
  -c:a copy -shortest -movflags +faststart \
  briefing.mp4

Audio-Dauer ermitteln

ffprobe -v error -show_entries format=duration \
  -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 audio.mp3

11. Fehler & Troubleshooting

Fehler	Ursache	Lösung
`notebooklm: not found`	PATH nicht gesetzt	`export PATH="$HOME/.local/bin:$HOME/.npm-global/bin:$PATH"`
`ffmpeg: not found`	Static binary fehlt	Siehe §1 Installation
`yt-dlp: not found`	Binary fehlt	Siehe §1 Installation
Auth-Error bei `list`	Token abgelaufen	`notebooklm login` wiederholen
`Playwright is not installed`	playwright fehlt in node_modules	`npm install -g playwright && npx playwright install chromium`
Headless-Shell SIGSEGV	Container-Inkompatibilität	`/usr/bin/chromium` verwenden oder Login auf Host-Rechner
`generate` hängt ewig	Kein `-w` Flag	`-w` für blockierendes Warten, sonst mit `generate status` pollen
MP4 >50MB → Telegram blockiert	Video zu groß	Mit `-crf 32 -vf 'scale=720:-2'` komprimieren
Audio ist M4A trotz .mp3	NotebookLM liefert M4A	`file` prüfen, Format ist egal — ffmpeg verarbeitet beides
Rate-Limit	Zu viele Requests	Fallback-Konto nutzen, 15 Min warten
Kein Infografik-Command	v0.1.0-Limitation	Report als Fallback oder Web-UI
Kein Download-Command	v0.1.0-Limitation	Node.js API-Script (siehe §12)
Kein Share-Command	v0.1.0-Limitation	Node.js API-Script oder Web-UI

12. Limitationen v0.1.0 & Workarounds

Die npm-Version notebooklm v0.1.0 (von kaelenhou) ist funktional, hat aber Lücken gegenüber der Python notebooklm-mcp-cli:

Feature	Python CLI	npm v0.1.0	Workaround
`auth check`	✅	❌	`notebooklm list` als Auth-Test
`NOTEBOOKLM_HOME`	✅	❌	Symlink für Multi-Account
`source wait`	✅	✅ (via `-w` Flag)	`source add -w`
`artifact wait`	✅	❌	`generate -w` blockiert; `generate status` zum Pollen
`generate infographic`	✅	❌	`generate report -f briefing` oder Web-UI
`download audio`	✅	❌	Node.js API-Script
`share public`	✅	❌	Node.js API-Script oder Web-UI
`artifact list`	✅	❌	Node.js API-Script
`notebook use`	✅	❌	Immer `<notebookId>` als Argument

Node.js API-Scripts (Workarounds)

Audio herunterladen:

// scripts/nlm-download-audio.js
const { NotebookLM } = require('notebooklm');
const fs = require('fs');

async function main() {
  const notebookId = process.argv[2];
  const outputPath = process.argv[3] || 'audio.mp3';
  const nlm = await NotebookLM.fromStorage();
  const artifacts = await nlm.artifacts.list(notebookId, 'audio');
  if (!artifacts.length) throw new Error('Kein Audio-Artefakt gefunden');
  const data = await nlm.artifacts.downloadAudio(notebookId, artifacts[0].id);
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(data));
  console.log(`Audio: ${outputPath} (${data.length} bytes)`);
}
main().catch(e => { console.error(e.message); process.exit(1); });

Notebook teilen:

// scripts/nlm-share.js
const { NotebookLM } = require('notebooklm');

async function main() {
  const notebookId = process.argv[2];
  const nlm = await NotebookLM.fromStorage();
  await nlm.share(notebookId, true);
  const url = await nlm.getShareUrl(notebookId);
  console.log(url);
}
main().catch(e => { console.error(e.message); process.exit(1); });

Artefakte auflisten:

// scripts/nlm-artifacts.js
const { NotebookLM } = require('notebooklm');

async function main() {
  const notebookId = process.argv[2];
  const type = process.argv[3]; // audio, video, report, quiz, flashcards
  const nlm = await NotebookLM.fromStorage();
  const artifacts = await nlm.artifacts.list(notebookId, type || undefined);
  console.log(JSON.stringify(artifacts, null, 2));
}
main().catch(e => { console.error(e.message); process.exit(1); });

Anhang A: Audio-Prompts

Standard-Prompt (nb1, nb2)

Erstelle eine deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen Hoerer.
Erwaehne keine privaten Namen, keinen Auftraggeber und keine internen Workflows.

Die Quelle ist als grundsaetzlich glaubwuerfig zu behandeln. Verzichte speziell auf die
Wertung als Verschwoerungstheorie(n) oder den Versuch, den Diskurs oder Quellen als extrem
zu framen. Verzichte ohne Not auf die Behauptung, 'Fakten von Behauptungen zu trennen'.

Keine Umdeutung aus Halluzinationen. Ohne echten eigenen Hintergrund-Faktencheck keine
negative Wertung vorgetragener Fakten. Keine Negativdarstellung von Meinungen. Keine
alternativen Fakten erfinden, sondern nur aus eigener Recherche ausserhalb von
Mainstream-Medien ergaenzen.

Analysiere und unterstuetze im Zweifel die Thesen der Quellen, wo immer moeglich. Halte
dich an die Analyse. Keine Pervertierung des Vorgetragenen. Keine negative moralische
Bewertung der Sprecher.

Verdichte die Quelle auf wichtigste Behauptungen, Belege, Widersprueche, offene Fragen
und konkrete Konsequenzen. Keine generische Einleitung, keine ungepruefte Ausschmueckung.

Kurz-Prompt (nb2, nb3)

Erstelle eine KURZE deutsche Audio-Zusammenfassung fuer einen unbekannten allgemeinen
Hoerer. Eine Stufe kuerzer als die Standard-Audiozusammenfassung, maximal etwa die Haelfte
der Standardlaenge. Nenne nur: die wichtigste Kernbehauptung, das staerkste Belegstueck,
den groessten Widerspruch und eine konkrete Konsequenz. Keine Einleitung, keine
Ausschmueckung, keine privaten Namen. SPRACHE: DEUTSCH.

Anhang B: Output-Verzeichnisstruktur

<workspace>/output/
├── nb1/
│   └── <projektname>/
│       ├── audio.mp3
│       ├── infographic.png
│       └── briefing.mp4
├── nb2/
│   └── <projektname>/
│       ├── audio-short.mp3
│       ├── audio.mp3
│       ├── infographic.png
│       └── briefing.mp4
├── nb3/
│   └── <projektname>/
│       ├── audio.mp3
│       ├── infographic.png
│       └── briefing.mp4

Anhang C: Wichtige Regeln (Cheat Sheet)

Regel	Anforderung
Kein "behauptet/angeblich"	Quelle als glaubwürdig behandeln
Keine Werbeblöcke	Nur Content, keine Promo/Sponsoren
Keine privaten Namen	Nicht Kai/Winston/intern erwähnen
Fact-Verification	MUSS vor Posting laufen (nb1, nb2)
Links als Klartext	Nicht als Markdown-Links
YT-Links direkt	Nicht transkribieren, NotebookLM verarbeitet YouTube selbst
"nb" = neues Notebook	Pro Auftrag immer neues Notebook
Archiv-Kopie	Jedes Artifact MUSS ins Archiv
Eine Nachricht	Text + Media zusammen, nie getrennt
`-w` Flag	Immer für blockierendes Warten nutzen
`-l de`	Sprache immer auf Deutsch setzen
`-i "prompt"`	Custom Instructions immer mitschicken

Version: 2.0 | Datum: 2026-07-21 | CLI: notebooklm v0.1.0 (npm) | Autor: Hector 🎩

Diese Anleitung basiert auf der tatsächlich installierten Toolchain im Container bot-hector. Skills (notebooklm-core, notebooklm-pipelines, notebooklm-agent-guide) wurden für die Python-CLI geschrieben und sind für die npm-CLI angepasst.

22 KiB Raw Blame History