Схема для тех, кто устал жечь миллионы токенов и свои деньги, скармливая тяжелые PDF, видео и горы документации локальному агенту.
Проблема:
Claude Code (терминальный агент) — гениален. Но если вы закидываете в него 20 PDF-отчетов или 10 часов лекций, контекстное окно задыхается, а счет за токены улетает в стратосферу. Поднимать свою локальную RAG-систему (векторную БД) — долго, муторно и больно.
Решение (Читерский RAG):
Скрещиваем Claude Code и Google NotebookLM.
Google дает нам бесплатное окно на 20 миллионов токенов (на базе Gemini 1.5 Pro) и позволяет загружать до 50 огромных источников в один блокнот. А неофициальная библиотека
notebooklm-py позволяет Claude Code дергать этот блокнот через терминал.В итоге: Google бесплатно и без галлюцинаций анализирует ваши тонны макулатуры, а Claude работает как дирижер — задает вопросы, вытаскивает выжимку с цитатами и пишет финальный код или текст.
Как настроить эту связку:
1️⃣ Устанавливаем Python-клиент для NotebookLM:
В терминале пишем:
pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium
2️⃣ Авторизуемся в Google (один раз):
notebooklm login
Откроется браузер, логинимся в свой Google-аккаунт. Токен сохраняется локально.
3️⃣ Учим Claude Code работать с этим добром:
notebooklm skill install
Это добавляет кастомный скилл в Claude Code. Теперь он понимает команды NotebookLM.
Как это выглядит на практике:
Теперь вы можете прямо в консоли Claude Code писать обычным языком:
«Клод, создай блокнот "Архитектура", закинь туда вот эти 5 ссылок на документацию AWS и вот этот PDF-отчет на 500 страниц. А потом сделай мне выжимку главных отличий микросервисов от монолита по этим докам».
Claude сам вызовет нужные CLI-команды, скормит файлы Гуглу, подождет результат и выдаст вам идеальный ответ, не потратив на чтение 500 страниц ни цента ваших денег.
Бонус:
Через этот же API можно заставить NotebookLM сгенерировать подкаст, квиз, mind-map или инфографику по вашим документам.
Пример команды для терминала:
notebooklm generate audio --wait # Генерит подкаст на 10-20 минут
🔗 Полезные ссылки:
• Неофициальная библиотека (реверс-инжиниринг API): notebooklm-py на GitHub
• Источник идеи: Habr
Ограничения:
API неофициальный, Google может прикрыть лавочку в любой момент. Юзаем на свой страх и риск для прототипов и личных задач, но пока работает — это просто имба для глубокого ресерча.
Status: RAG-hack integrated. Token efficiency +900%. 🦝🧠💸
#AI #ClaudeCode #NotebookLM #RAG #Lifehack #СигизмундМнение