一句话把任何内容变成播客或 PPT：这个 Claude Skill 绕过 300+ 付费墙还能深度分析电子书

你说“把这篇 NYT 做成播客”，它就给你一个 MP3

qiaomu-anything-to-notebooklm（GitHub）是一个 Claude Code Skill，干的事情很简单：你给它任何内容，告诉它你要什么格式，它帮你搞定。

你：把这篇 The Information 文章生成播客 https://www.theinformation.com/articles/...
AI：✅ 检测付费墙 → Googlebot UA 绕过 → 获取全文 → 上传 NotebookLM → 生成播客
    📁 /tmp/article_podcast.mp3（8 分钟）

你：这期小宇宙播客做成 PPT https://xiaoyuzhoufm.com/episode/...
AI：✅ Get笔记 API 转写音频 → 上传 → 生成 PPT
    📁 /tmp/podcast_slides.pdf（25 页）

你：深度分析这本电子书 /Users/joe/Books/sapiens.epub
AI：✅ 提取 EPUB 全文 → 上传 → 三轮递进提问（12个问题）
    📁 /tmp/sapiens_analysis.json

背后靠的是 Google NotebookLM 的内容生成能力，这个 Skill 做的是把“找到内容 → 绕过限制 → 上传 → 生成 → 下载”这条链路完全自动化。

15 种内容源进，8 种格式出

输入和输出是两个维度。你可以从 15+ 种来源拿内容，再选 8 种格式之一生成。

支持的输入源：

可以生成的格式：

可以混合多种来源——“把这篇文章、这个视频和这个 PDF 一起做成 PPT”，Skill 会创建一个 Notebook，把三个 Source 都加进去，基于全部内容生成。

300+ 付费网站自动绕过

这是最有争议也最实用的功能。fetch_url.sh 实现了 6 层级联降级策略：

Level 1: 代理服务（r.jina.ai / defuddle.md）
    ↓ 失败
Level 2: Googlebot UA + X-Forwarded-For（~50 站，SEO 白名单）
    ↓ 失败
Level 3: 通用绕过（UA 伪装 + Referer 伪装 + AMP 页面）
    ↓ 失败
Level 4: archive.today 存档
    ↓ 失败
Level 5: Google Cache
    ↓ 失败
Level 6: agent-fetch 本地浏览器引擎

核心原理是搜索引擎爬虫白名单——大多数新闻网站为了让 Google 索引全文，会给爬虫（Googlebot/Bingbot）返回完整内容，只是对普通浏览器显示付费墙。fetch_url.sh 利用这一点，伪装请求头获取全文。

覆盖范围包括 NYT、WSJ、Bloomberg、Washington Post、FT、The Economist、WIRED、The New Yorker、The Atlantic、Medium、MIT Tech Review、SCMP 等 300+ 站点。

每个层级都有内容有效性检查：行数 > 8、字符数 > 500、过滤“Access Denied” / “404” / 登录墙等常见错误页面。还会检测付费墙特征词（“subscribe to continue”、“remaining free articles”等），如果检测到就自动降级到下一层策略。

项目声明技术参考自 Bypass Paywalls Clean，仅限个人学习研究使用。

深度分析模式：让 NotebookLM 替你读完全书

普通模式是“上传内容 → 生成格式”，深度分析模式是另一种玩法：上传内容后，自动生成 12 个递进式问题，逐一向 NotebookLM 提问，收集答案输出结构化 JSON。

三轮递进策略设计：

关键设计点：NotebookLM 在同一会话中保持上下文，所以第二轮提问时 NotebookLM 已经“读过”第一轮的问答，第三轮时又叠加了第二轮的理解。这不是 12 个独立问题，而是三层递进的认知升级。

问题设计根据内容类型自适应——书籍侧重论证逻辑与文本细读，视频侧重论据拆解与立场分析，文章侧重叙事结构与作者视角。所有问题都加了“完全基于已上传的文档内容回答”的前缀，防止 NotebookLM 触发网络搜索。

输出可以直接写入飞书文档（--to-feishu 参数），格式化为飞书 Markdown 并通过 lark-cli 自动创建。

# 深度分析一本电子书
python main.py ./book.epub --deep-analysis

# 深度分析 + 自动创建飞书文档
python main.py ./book.epub --deep-analysis --to-feishu

技术架构：为什么能做到这些

整个项目的技术栈很轻：

用户自然语言输入
        ↓
  Claude Code Skill（SKILL.md 定义）
        ↓
  main.py — 内容类型检测 + 路由
        ↓
  ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
  │ 微信 MCP  │ fetch_url │ 播客转写  │ markitdown│
  │ Playwright│ 6层级联   │ Get笔记API│ 文件转换  │
  └────┬─────┴────┬─────┴────┬─────┴────┬─────┘
       └──────────┴──────────┴──────────┘
                    ↓
         notebooklm-py（CLI 封装）
                    ↓
         Google NotebookLM
                    ↓
         生成文件（MP3/PDF/JSON...）

几个有意思的工程选择：

• YouTube 视频不下载字幕，直接把 URL 丢给 NotebookLM——NotebookLM 原生支持 YouTube 链接，自动提取字幕和元数据，省掉中间步骤
• EPUB 用 Python ebooklib + BeautifulSoup 提取文本，不用 Calibre——避免 Calibre 的架构依赖问题
• 付费墙绕过用 Shell 脚本而不是 Python——curl 更轻量，方便在命令行直接调试每一层策略
• 播客转写用 Get 笔记 API 而不是 Whisper——30 秒轮询转写状态，2-5 分钟完成，不需要本地 GPU
• 微信抓取通过 MCP 服务器（Playwright 浏览器模拟）——单独的 MCP 进程，不污染主流程

3 步安装，5 分钟上手

# 1. 克隆到 Claude skills 目录
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-anything-to-notebooklm

# 2. 一键安装所有依赖
./install.sh

# 3. 认证 NotebookLM（只需一次）
notebooklm login
notebooklm list  # 验证成功

可选配置：播客转写（小宇宙/喜马拉雅/B 站）

通过 Get 笔记 API 实现音频转文字，需要配置 API Key：

export GETNOTE_API_KEY="your_api_key"
export GETNOTE_CLIENT_ID="your_client_id"

API Key 获取地址：Get 笔记开放平台

安装完成后运行 ./check_env.py 可以做 13 项环境检查，确保所有组件就绪。

前置条件只要两样：Python 3.9+ 和 Git。其他依赖 install.sh 一键搞定。

值得注意的几个边界

• 依赖非官方 API：notebooklm-py 是对 NotebookLM 网页版的 CLI 封装，不是 Google 官方 API，如果 Google 改版可能会失效
• 频率限制：微信抓取每次请求间隔 > 2 秒，NotebookLM 最多 3 个并发生成任务
• 内容长度：最短约 500 字，最长约 50 万字，1000-10000 字效果最佳
• 生成时间：播客 2-5 分钟，PPT 1-3 分钟，视频 3-8 分钟
• 付费墙绕过的法律边界：技术原理基于搜索引擎白名单，不破解任何加密。项目明确声明仅限个人学习研究

项目地址：github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm