teng-lin/notebooklm-py

Kết luận: partial · Công nghệ: python-sdk · cli-tooling · google-notebooklm · ai-agents · knowledge-automation

notebooklm-py là thư viện/CLI không chính thức để truy cập Google NotebookLM bằng Python và cho tác nhân AI, nhắm tới tự động hóa tạo notebook, truy vấn, và các khả năng ngoài web UI. Với ~18k stars, đây là công cụ đã có sức hút mạnh để tích hợp NotebookLM vào workflow nghiên cứu, tổng hợp tri thức và trợ lý phát triển, nhưng vẫn mang rủi ro phụ thuộc vào API không chính thức.

📖 Giới thiệu chi tiết

🧩 Nó là gì?

teng-lin/notebooklm-py là một thư viện Python và công cụ dòng lệnh không chính thức để điều khiển Google NotebookLM, hiện được Google đổi tên thành Gemini Notebook. Nói đơn giản: thay vì bấm thủ công trên web, bạn có thể dùng Python, CLI hoặc AI agents như Claude Code, Codex, OpenClaw để tạo notebook, thêm tài liệu, hỏi đáp, tạo audio, video, quiz, flashcards và tải kết quả về.

🎯 Giải quyết vấn đề gì? Dành cho ai?

Google NotebookLM rất mạnh khi bạn đưa tài liệu vào rồi yêu cầu nó tóm tắt, trả lời có trích dẫn, tạo podcast, slide, quiz hoặc tài liệu học tập. Nhưng nếu làm nhiều lần bằng giao diện web thì dễ mất thời gian, khó tự động hóa và khó lấy dữ liệu ra hàng loạt.

notebooklm-py giải quyết chuyện đó bằng cách cho bạn “lập trình hóa” NotebookLM.

Dự án này phù hợp với:

• Người nghiên cứu muốn nhập nhiều nguồn như URL, PDF, YouTube, Google Drive rồi hỏi đáp và tổng hợp tự động.
• Lập trình viên muốn tích hợp NotebookLM vào script Python, CLI, CI/CD hoặc workflow riêng.
• Người dùng AI agents như Claude Code, Codex, OpenClaw muốn agent đọc tài liệu, hỏi NotebookLM và lấy kết quả có trích dẫn.
• Giáo viên, học sinh, người làm nội dung muốn tạo study guide, quiz, flashcards, audio overview, video overview từ tài liệu có sẵn.
• Team kỹ thuật muốn biến tài liệu nội bộ, RFC, ticket, runbook thành một “bộ nhớ có căn cứ” để tra cứu.

⚙️ Hoạt động ra sao?

• Bạn đăng nhập để notebooklm-py có thể gọi vào dịch vụ NotebookLM bằng tài khoản Google của bạn.
• Bạn tạo hoặc chọn một notebook, giống như khi dùng NotebookLM trên web.
• Bạn thêm nguồn vào notebook: URL, PDF, text, Markdown, Word, EPUB, YouTube, Google Drive, audio, video, image hoặc pasted text.
• Bạn gọi lệnh để hỏi notebook, ví dụ ask, và nhận câu trả lời dựa trên nguồn đã đưa vào, thường kèm trích dẫn.
• Bạn có thể tạo nội dung từ nguồn: generate audio, generate video, generate slide-deck, generate report, generate quiz, generate flashcards.
• Bạn có thể tải kết quả về máy bằng các lệnh download, ví dụ MP3, MP4, PDF, PNG, CSV, JSON hoặc Markdown.
• Bạn có thể dùng qua nhiều cách: Python API, CLI, MCP Server, REST Server hoặc tích hợp với AI agents.
• Một số tính năng còn vượt giao diện web, như batch downloads, xuất quiz/flashcards nhiều định dạng, lấy mind map dạng JSON.

🆚 Khi nào nên dùng / không nên

Nên dùng notebooklm-py khi:

• Bạn muốn tự động hóa NotebookLM thay vì thao tác tay trên web.
• Bạn cần xử lý nhiều notebook, nhiều nguồn hoặc nhiều lần lặp lại.
• Bạn muốn dùng NotebookLM trong script, workflow nghiên cứu, pipeline nội dung hoặc AI agent.
• Bạn cần tải kết quả hàng loạt hoặc xuất ra định dạng dễ xử lý như JSON, CSV, Markdown.
• Bạn đang làm prototype, nghiên cứu cá nhân hoặc công cụ nội bộ.

Không nên dùng khi:

• Bạn chỉ thỉnh thoảng dùng NotebookLM và giao diện web đã đủ.
• Bạn cần một giải pháp chính thức, ổn định tuyệt đối, có cam kết từ Google.
• Bạn không muốn phụ thuộc vào API không được Google công bố.
• Bạn có nhu cầu chạy quy mô lớn mà chưa tính đến rate limits, tức giới hạn tần suất sử dụng.
• Bạn đang xây sản phẩm thương mại quan trọng mà việc API thay đổi đột ngột có thể gây rủi ro lớn.

So với dùng NotebookLM web UI, notebooklm-py linh hoạt và tự động hóa tốt hơn. Đổi lại, nó phức tạp hơn một chút và có rủi ro vì là thư viện không chính thức.

🚀 Bắt đầu nhanh

Cài đặt bằng pip:

pip install notebooklm-py

Đăng nhập:

notebooklm auth login

Tạo notebook mới:

notebooklm notebook create "My Research Notebook"

Thêm một nguồn từ URL:

notebooklm source add-url "My Research Notebook" "https://example.com/article"

Hỏi NotebookLM về nguồn vừa thêm:

notebooklm ask "My Research Notebook" "Tóm tắt nội dung chính của tài liệu này bằng tiếng Việt"

Ví dụ tối thiểu bằng Python:

import asyncio
from notebooklm import NotebookLM

async def main():
    client = NotebookLM()

    notebook = await client.create_notebook("My Research Notebook")
    await client.add_source_url(
        notebook_id=notebook.id,
        url="https://example.com/article"
    )

    answer = await client.ask(
        notebook_id=notebook.id,
        question="Tóm tắt nội dung chính của tài liệu này bằng tiếng Việt"
    )

    print(answer)

asyncio.run(main())

Tạo audio overview và tải về:

notebooklm generate audio "My Research Notebook" --wait
notebooklm download audio "My Research Notebook"

✅ Điểm mạnh & ⚠️ Hạn chế

Điểm mạnh:

• Truy cập NotebookLM bằng Python, CLI, MCP Server, REST Server và AI agents.
• Tự động hóa tốt các việc lặp lại như tạo notebook, thêm nguồn, hỏi đáp, tạo báo cáo và tải kết quả.
• Hỗ trợ nhiều loại nguồn: URL, PDF, YouTube, Google Drive, văn bản, tài liệu, audio, video, image.
• Tạo được nhiều loại nội dung: audio overview, video overview, slide deck, report, quiz, flashcards, mind map, data table.
• Có thể xuất dữ liệu ra nhiều định dạng như MP3, MP4, PDF, PNG, CSV, JSON, Markdown.
• Hữu ích cho nghiên cứu, học tập, tổng hợp tri thức, xây “bộ nhớ” cho agent và tự động hóa nội dung.

Hạn chế:

• Đây là thư viện không chính thức, không liên kết với Google.
• Dùng các API không được Google công bố, nên có thể hỏng nếu Google thay đổi hệ thống.
• Có rate limits; dùng quá nhiều hoặc quá nhanh có thể bị giới hạn.
• Cần tài khoản Google và phụ thuộc vào dịch vụ NotebookLM/Gemini Notebook.
• Không phải lựa chọn lý tưởng cho hệ thống sản xuất cần độ ổn định cao.
• Người mới có thể cần làm quen với CLI, Python async và cách NotebookLM tổ chức notebook/source.