名称： notebooklm
描述： 使用此技能，通过 Google NotebookLM 的 AI 分析您的本地文件。上传商业文档、报告和战略文件，以获得基于来源的洞察、风险分析和可操作建议。非常适合商业智能、文档分析和决策支持。
许可证： 完整条款见 LICENSE.txt
允许工具：
- Bash
- Read
- Write
- Edit
- Glob
- Grep

NotebookLM 本地文件分析器

使用 Google NotebookLM 的 AI 分析您的本地文档，获取基于来源的洞察、风险评估和可操作建议。一次性上传文件，即可针对不同视角进行多次查询。

何时使用此技能

当用户具有以下需求时，请使用此技能：
- 拥有本地商业文档（战略计划、财务报告、提案）
- 希望对特定文档进行基于来源的 AI 分析
- 需要风险评估、竞争分析或商业洞察
- 希望分析多个相关文档
- 需要从商业文档中提取可操作的见解

快速开始

步骤 1：一次性设置

python scripts/setup_notebooklm.py

步骤 2：分析您的文件

批量分析（推荐）：

python scripts/batch_analyzer.py "您的/文件夹" --pattern "*.md"

单文件分析：

python scripts/local_analyzer.py "文件.md" --upload

查询已上传文档：

python scripts/quick_query.py "这份商业计划中的关键风险是什么？" --notebook-url "notebook-url"

核心工作流

工作流 1：商业文档分析

上传商业文档并获取战略洞察：

# 分析商业战略文件
python scripts/batch_analyzer.py "Business/Strategy" --pattern "*.md"

# 将高优先级文件上传至 NotebookLM
python scripts/local_analyzer.py "strategy_plan.md" --upload

# 获取战略洞察
python scripts/quick_query.py "识别 3 个竞争优势和实施挑战" --notebook-url "url"

工作流 2：财务分析

分析财务文档以识别风险和机会：

# 查找财务文档
python scripts/batch_analyzer.py "Finance" --pattern "*.md"

# 查询财务洞察
python scripts/quick_query.py "关键财务风险和投资回报率预测是什么？" --notebook-url "url"

工作流 3：风险与合规分析

获取风险评估和合规洞察：

python scripts/quick_query.py "应解决哪些合规或监管问题？" --notebook-url "url"
python scripts/quick_query.py "识别前 5 大风险及缓解策略" --notebook-url "url"

辅助脚本（黑盒用法）

scripts/batch_analyzer.py

分析整个目录并识别高价值文件：

python scripts/batch_analyzer.py "目录" --pattern "*.md" --output "analysis_report.md"

功能：
- 文件分类：商业战略、财务、技术、法律、营销
- 优先级识别：高亮显示待上传的高价值文件
- 工作流指导：提供分步分析建议
- 报告生成：创建结构化分析报告

scripts/local_analyzer.py

上传并分析单个文件：

python scripts/local_analyzer.py "文件.md" --upload
python scripts/local_analyzer.py "文件.md" --notebook-url "url" --question "自定义问题"

功能：
- 上传指导：分步 NotebookLM 上传说明
- 文件分析：提供元数据和大小信息
- 自定义查询：支持针对性分析问题

scripts/quick_query.py

查询已上传文档：

python scripts/quick_query.py "问题" --notebook-url "url"

功能：
- 直接查询：针对已上传文档提出具体问题
- 来源追溯：获取基于您文件的引证答案
- Unicode 处理：跨不同操作系统工作

强大用例

商业战略分析

# 上传战略文档
python scripts/local_analyzer.py "strategy_document.md" --upload

# 获取战略洞察
python scripts/quick_query.py "此战略建立了哪些竞争优势？" --notebook-url "url"
python scripts/quick_query.py "识别 3-5 个可操作的见解和实施时间表" --notebook-url "url"

财务风险评估

# 上传财务文档
python scripts/local_analyzer.py "financial_report.md" --upload

# 获取财务分析
python scripts/quick_query.py "总结财务影响和投资回报率预测" --notebook-url "url"
python scripts/quick_query.py "前几大财务风险及缓解策略是什么？" --notebook-url "url"

提案与合同分析

# 上传法律/商业文档
python scripts/local_analyzer.py "proposal_document.md" --upload

# 获取合规洞察
python scripts/quick_query.py "应解决哪些合规或监管问题？" --notebook-url "url"
python scripts/quick_query.py "识别潜在法律风险和建议的保障措施" --notebook-url "url"

标准操作流程 (SOP)

阶段 1：文档发现

1. 运行批量分析 您的文档目录：
   bash python scripts/batch_analyzer.py "您的/文档/文件夹" --pattern "*.md"
2. 审查分类结果 - 按类别识别高价值文件
3. 选择优先文档 - 重点关注战略、财务和法律文档

阶段 2：文档上传

1. 访问 NotebookLM (https://notebooklm.google.com)
2. 创建新笔记本 并命名（例如："Q4 商业分析"）
3. 上传阶段 1 识别的优先文档
4. 分组相关文档（战略 + 财务 + 法律）以获得更好的上下文
5. 复制笔记本 URL 用于查询

阶段 3：情报提取

根据文档类型提出针对性问题：

战略文档：
- "关键竞争优势和市场机会是什么？"
- "识别实施挑战和建议的解决方案"
- "成功指标和里程碑是什么？"

财务文档：
- "总结关键财务指标和预测"
- "主要财务风险及缓解策略是什么？"
- "识别了哪些投资回报率和增长机会？"

法律/合规文档：
- "必须满足哪些合规要求和截止日期？"
- "识别潜在法律风险和建议的保障措施"
- "哪些监管问题需要立即关注？"

提案/合同：
- "关键义务和交付成果是什么？"
- "识别潜在风险和谈判点"
- "定义了哪些成功标准和绩效指标？"

阶段 4：行动计划制定

1. 综合洞察 跨相关文档
2. 创建行动项列表 从识别的建议中
3. 制定缓解策略 针对识别的风险
4. 建立监控机制 针对关键指标和里程碑

常见陷阱

❌ 不要用于简单文档阅读 - 直接使用 Read 工具即可
❌ 不要上传敏感个人数据 - NotebookLM 是 Google 服务
❌ 不要期望实时数据 - 分析基于已上传文档
❌ 不要忽略文件大小限制 - 检查 NotebookLM 上传限制
❌ 不要忘记组织文档 - 分组相关文件以获得更好的分析

✅ 始终一起上传相关文档 - 为分析提供更好的上下文
✅ 使用具体、针对性的问题 - 比通用查询效果更好
✅ 先进行批量分析 - 上传前识别高价值文件
✅ 创建独立的笔记本 - 按项目或文档类型组织
✅ 跟进具体问题 - 深入挖掘洞察

最佳实践

1. 先批量分析 - 识别哪些文档值得进行 AI 分析
2. 分组相关文档 - 一起上传战略 + 财务 + 法律文档
3. 提出具体问题 - 使用"风险是什么？"而非"分析这个"
4. 创建专注的笔记本 - 每个项目或业务领域一个
5. 使用跟进问题 - 每个查询可以基于先前上下文
6. 提取可操作的见解 - 专注于您可以采取行动的内容
7. 记录发现 - 保存关键洞察供将来参考

文件类型支持

推荐格式：
- Markdown (.md) - 最适合结构化文档
- PDF - 报告、合同、正式文档
- Word (.docx) - 商业文档和提案
- 纯文本 (.txt) - 笔记和文档

最适合分析的内容：
- 商业计划和战略文档
- 财务报告和预算
- 法律协议和合同
- 项目提案和规范
- 市场研究和分析

故障排除

集成说明

• Claude Code：用于分析本地文档库
• Claude API：自动化文档分析工作流
• Claude.ai：手动文档上传和分析界面
• 企业版：与文档管理系统集成以实现自动化分析