Claude Code и NotebookLM Это ЧИТЕРСТВО? (Новый Супер Скилл)

11:29

Claude Code и NotebookLM Это ЧИТЕРСТВО? (Новый Супер Скилл)

ИИшенка | AI Automation 10.03.2026 3 310 просмотров 171 лайков

Machine-readable: Markdown · JSON API · Site index

Смотреть на YouTube

Поделиться Telegram VK Бот

Транскрипт Скачать .md

Анализ с AI

Описание видео

🚀 Вступить в Pro-сообщество (там есть мастер-классы, Pro-чат и исходный код со скиллом YouTube): https://t.me/iishenka_pro_bot ⚒️ Узнать больше про сообщество: https://iishenka.pro/group 🧡 Узнать больше про Claude Code Мастер-Класс: https://iishenka.pro/claude-code-masterclass 🤩 Узнать больше про N8N Мастер-Класс: https://iishenka.pro/n8n-masterclass ⭐️ Бесплатные материалы из моих видео тут: https://t.me/+W1SnvvkcV6A3NWMy В этом видео мы разберёмся, как можно значительно усилить возможности Claude Code и превратить его из обычного AI-ассистента в полноценный инструмент для автоматизированных исследований и аналитики. Что особенного в этом видео? Мы не только посмотрим, как связать Claude Code с NotebookLM и внешними источниками данных, но и вместе шаг за шагом построим рабочий сценарий: автоматически заберём аналитику YouTube через API, загрузим её в NotebookLM для исследования и получим готовую инфографику и отчёт прямо в проекте. 🔥 Независимо от того, работаете ли вы с AI-агентами или только начинаете осваивать автоматизации, этот урок поможет вам овладеть процессом настройки ИИ для любых задач. ⏱ Таймкоды 00:00 – Почему Claude Code — мощный инструмент для исследований 00:15 – Ограничения обычного использования AI для ресёрча 00:40 – Идея: интеграция Claude Code с NotebookLM 01:08 – Какие результаты можно генерировать (инфографика, презентации, подкасты) 01:43 – Что понадобится: аккаунт NotebookLM и Python API 02:04 – Установка NotebookLM API и скилла для Claude Code 03:36 – Настройка проекта и структура файлов (skills, env) 04:54 – Авторизация Claude Code в NotebookLM 05:11 – Проверка подключения и доступ к проектам NotebookLM 05:33 – Получение аналитики YouTube через API 06:17 – Создание собственного скилла для YouTube Analytics 07:32 – Автоматическое скачивание аналитики в проект 08:01 – Передача данных в NotebookLM для анализа 08:57 – Загрузка источников и запуск исследования 09:27 – Генерация инфографики в NotebookLM 10:33 – Получение готового отчёта обратно в проект 11:00 – Итог: автоматизация аналитики через Claude Code + NotebookLM 💡 Не забудьте поставить лайк и подписаться, чтобы не пропустить новые уроки AI-агентам. Давайте сделаем AI-автоматизации простыми! 🙌 Я — Илья Бовкунов, основатель и СЕО Sendforsign — это компания, занимающаяся AI-автоматизацией договоров и документооборота. В прошлом был Директором по продукту и продуктовому дизайну в международных AI-стартапах. Позвать в подкаст или предложить другое сотрудничество aiiszdes@gmail.com Не забудьте поставить лайк, подписаться и нажать на колокольчик, чтобы не пропустить новые видео об AI-агентах и автоматизациях!

Оглавление (17 сегментов)

Почему Claude Code — мощный инструмент для исследований

Друзья, Клодко уже, возможно, является самым клёвым исследовательским инструментом на этой планете, но секрет в том, что в него можно добавить ещё кое-какие навыки для того, чтобы он стал просто элементом магии и раскрыл весь свой потенциал. Сейчас большинство людей

Ограничения обычного использования AI для ресёрча

используют клод-код или подобные инструменты довольно тривиально. Они говорят: "Привет, давай сделаем какой-нибудь resarch". и надеются, что такой подход приведёт к каким-нибудь более или менее значимым результатам, что, в принципе, правда, потому что в clдкод или в подобные инструменты встроен вебсarch, который может довольно хорошо срчить по вебу, даже в какие-то социальные сети залезать и делать довольно качественное исследования по заданному вопросу. Но мы с вами можем

Идея: интеграция Claude Code с NotebookLM

сделать лучше. Что если я вам скажу, что CLД код можно научить взаимодействовать с вашим ноутбук LM не просто поверхностно, а так, чтобы он мог его полностью контролировать, загружать туда все источники, которые вы считаете нужными, просить Gy, который живёт внутри ноутбук LM, поработать с этими источниками, сделать всю необходимую аналитику. Как мы понимаем, это всё будет сделано совершенно бесплатно в рамках бесплатного юзаеджа ноутбук LM.

Какие результаты можно генерировать (инфографика, презентации, подкасты)

После сделанной аналитики мы можем попросить сформировать выходные документы. Это может быть инфографика, это может быть презентация, слайды, это может быть подкаст, да, вообще всё подряд, что только может нам выдавать ноутбук LM. И на всю эту красоту мы с вами не будем тратить практически ни одного токена. Как вам такая идея? Знаю, что звучит красиво. Оно так и будет работать. К концу видео мы научимся это делать, но у меня для вас несколько базовых условий. Сначала ставим лайк этому видео, потом подписываемся на мой канал. Вот там внизу оставляем какой-нибудь комментарий для того, чтобы это видео увидело как можно больше людей и узнало больше про искусственный

Что понадобится: аккаунт NotebookLM и Python API

интеллект. Нам с вами понадобятся две базовых вещи. Сначала нам нужно зарегистрироваться в ноутбук LM, создать там аккаунт. Это бесплатно, и там довольно хороший бесплатный usage. Создаём аккаунт, и больше тут нам ничего не потребуется. Также нам с вами понадобится установить ещё один скилл, который называется notу LMPY. То есть, по сути, это специализированный Python API, который может взаимодействовать с

Установка NotebookLM API и скилла для Claude Code

вашим ноутбук LM через Chrome, через ваш браузер. То есть вам понадобится аутентификация. Соответственно, если вы через браузер входите в ваш ноутбук LM, то наш клод-код с помощью этого скила может получить доступ к нашему ноутбук LM и делать с ним вообще всё, что угодно. он сможет создавать ноутбуки, переименовывать их, удалять их, добавлять, удалять источники, начинать чаты, делать resarch, забирать файлы, которые он там генерит, и в принципе куча всего всё, что вы сами можете делать с ноутбук LM. Поэтому я подумал, что если мы сделаем такой красивый workflow, у меня есть мой клод-код. Также у меня есть YouTube канал, вот который мы сейчас вместе с вами смотрим. что если я к лод-коду дам доступ к своему YouTubeканалу, к его аналитике, он будет стучаться туда, забирать всю аналитику, например, за прошедший месяц, складывать это в мой проект-код, превращать это в источники, эти источники загружать в ноутбук LM, и уже там внутри ноутбук LM говорит: "Сделай мне resarch и сгенерируй инфографику". Мне кажется, звучит слишком хорошо. Ну то есть неужели просто управляя голосом, можно получать вот такую качественную инфографику прямо к себе в проект clД код? Итак, я сейчас в своём клодкод. Вы тоже открываете клод-код, либо другую айдишку, которая у вас работает с ней неронками и в которую можно установлять скилы. Кстати, не переживайте, все ресурсы, которые мы сейчас с вами упоминаем в видео, я складываю свою бесплатную Telegram-группу. Заходите туда, переходите на эти ресурсы и сможете идти шаг за шагом по моему видео. Так же, как я это сейчас делаю. Я открываю себе клод-код в проекте. Он совершенно пустой, за исключением парочки вещей. Здесь уже создан катаalog

Настройка проекта и структура файлов (skills, env)

токcд. В этом каталоге будут лежать наши скилы. И здесь уже есть файл do nv. Там будут лежать криншелы. Я сейчас объясню, для чего это нужно. Это не обязательно опционально. Возвращаемся на наш GitHub со скилом Notу LM. Переходим на пункт installation. И тут мы смотрим, каким образом он устанавливается. Сначала нам нужно будет установить сам ноутбук LM в систему, то есть тот самый API. Мы забираем эту команду, возвращаемся в наш клод-код, нажимаем восклицательный знак для того, чтобы перейти в баш mode. Вставляем эту команду, нажимаем Enter, и у нас начнёт устанавливаться наш API. Я только что это делал. Соответственно, сейчас не буду делать это повторно. Вы установите себе, это займёт у вас буквально пару минут. После того, как наш API установлен, нам нужно поставить скилл себе в клодкод, который будет уметь работать с этим API. Я забираю эту команду, возвращаюсь сюда, опять перехожу в режим баш, вставляю и устанавливаю себе skill. Так как, опять же, я это только что делал. Если я раскрою сейчас свой каталог ClлоД, увижу здесь каталог Skills. И здесь увижу уже каталог notebook LM и здесь fileа Skill. Это тот самый ключевой файл, который объясняет, каким образом работать к лод-коду с API ноутбук LM. Здесь, в принципе, расписано всё, что возможно делать через этот API. И используя этот скилл, нашкод научится работать с ноутбук LM. Это круто, кстати. Обязательно первой командой введите

Авторизация Claude Code в NotebookLM

ноутбук LM логин, идко вам расскажет, что делать дальше. Это инициирует сессию аутентификации через ваш браузер, ваш же ноутбук LM для того, чтобы код получил токен доступа к вашему окружению. И после этого вы сможете задавать вообще любые вопросы вашему cl-коду по ноутбук LM. Допустим, привет. Какие проекты ты

Проверка подключения и доступ к проектам NotebookLM

видишь в notу LM? Задаём вот этот вопрос, нажимаем Enter. Видим, что инициируется команда Notу LM list, потому что CLД код знает, как теперь общаться с нашим ноутбук LM с помощью этого скила. И говорит: "Да вот же все твои проекты, я их всех вижу". Круто. По моей идее нам нужна аналитика моего же YouTube канала для того, чтобы отдавать это в ноутбук LM. Каким образом мы можем

Получение аналитики YouTube через API

достать аналитику моего YouTube канала? Мы можем зайти в личный кабинет, просто посмотреть её там и что-то, например, выписать. Конечно же, это не путь самурая, поэтому можем перейти в консоль управления моим аккаунтом, ввести в поиске YouTube и увидеть, что тут у нас есть YouTube Data API и YouTube Analytics API. Это два API, которые мы можем активировать для того, чтобы удалённо слать запрос в наш YouTube, втягивать оттуда всю нужную аналитику и потом с ней что-то делать. После того нам нужно будет создать нового клиента. Мы получим там секретный ключ, клиентский ключ, и с помощью этих ключей мы уже сможем слать IP запросы в наш YouTube. Поэтому вы обязательно это делаете, либо вручную забираете аналитику YouTube канала. Мы же пошли дальше, так как мы постоянно этим занимаемся. Мы написали свой собственный скил, у которого есть ключевой скрипт

Создание собственного скилла для YouTube Analytics

который называется феч аналитики. Здесь куча всего. В общем и целом, в соответствии с лучшими практиками того, как забирается аналитика Ютуба, этот скилл учит Клодкод забирать всювсю необходимую аналитику для того, чтобы потом генерировать отчёты или медиакиты. Именно для этого скила и содержится здесь папочка DNV, потому что там хранится клиентский ключ, секретный ключ, и когда скрипт начинает выполняться, он забирает оттуда эти ключи, стучится в наш YouTube, забирает всю аналитику. Давайте посмотрим, как это делается. Так как скил уже есть у моего кодад, мне достаточно сказать достань аналитику YouTube. Нажать Enter. Мы видим, как задействуется скил YouTube аналитика. Мы видим, вот она задействуется. И сейчас мы просто увидим магию, когда у нас прямо в этом проекте появится всявся-вся аналитика, все цифры по YouTube каналу. Как вы видим, он сейчас инициирует аутентификацию для того, чтобы постучаться в мой YouTube канал. читает нужный Python scриptналитика для того, чтобы выполнить его. Теперь создаёт новый каталог аналитика. Вот у нас он уже появляется тут слева. И видим, как прямо в прямом эфире появляются все файлы с нашей аналитикой. Блин, выглядит как магия, конечно. Давайте, чтобы всё аналитику прямо не просматривать, мы видим, тут есть daily overview, и здесь

Автоматическое скачивание аналитики в проект

вот за последние 28 дней аналитика по подписчикам, по просмотрам, по лайкам, по комментам, вообще по всему, о чём мы только можем мечтать. Ну, конечно, мы это делали не для того, чтобы глазками это всё просматривать. Тут довольно много файлов, и мы хотим, чтобы за нас ноутбук LM сделал весь хевилифтинг и просто просмотрел их все и сделал сводный отчёт, презентацию, либо какой-то репорт, либо медиакит, который мы можем потом отдать нашим рекламодателям, допустим, если мы размещаем рекламу. Итак, у меня есть аккаунт в моём ноутбук LM. Здесь на данный момент я поудалял вообще все

Передача данных в NotebookLM для анализа

проекты, поэтому я возвращаюсь к себе в клод-код и говорю такое. У меня в каталоге аналитика лежит вся аналитика и цифры по моему YouTubeканалу. Соответственно, я хочу, чтобы ты забрал все эти данные, все эти файлы и сделал их источниками source в новом ноутбук LM проекте. То есть ты должен будешь создать новый проект, загрузить все текстовые файлы туда и после этого инициировать новый resarch, новое исследование по этим данным для того, чтобы сформировать инфографику. и отдать мне её обратно в этот проект. Нажимаем Enter и видим, как, да, ноутбук LM начинается. Он говорит, он проверяет статус моего ноутбук LM. Вот, кстати, пока нет ни одного проекта. Он говорит: "А хочешь, я тебе создам проект Ишинг? Давай, погнали, создавай". Идём, обновляемся. Видим, проект уже создан. Зайдём сюда. Давайте посмотрим, будут ли

Загрузка источников и запуск исследования

тут появляться источники. видим, как просто ручки, вот они начинают магическим образом появляться все источники из нашей папочки аналитика, да, вот про девайс и всё, вот про географию, да, статус сабскрайберов, подписчиков и полный самари, то есть всё, что у нас лежит в нашем каталоге аналитика, идёт прямо сюда. Класс. Сейчас он заканчивается этим процессом, и мне кажется, что он должен инициировать создание инфографики. Находимся у нас на и видим, как прямо в

Генерация инфографики в NotebookLM

прямом эфире начинается создание инфографики. В каком мире мы живём, конечно же, это всё прикольно, да, именно так мы, наверное, представляем себе автоматизацию рутинных задач, согласитесь. Более того, когда эта инфографика создастся, он её стянет обратно к нам в проект. Кстати, друзья, если вы только начинаете осваивать клод-код, обязательно чекните мастер-класс в нашей прогруппе. И вообще, залетайте сюда, если вы осваиваете искусственный интеллект. Тут постоянно обновляющийся материалы и крутой чат, где постоянно люди обсуждают всякие нововведения и новые тренды в искусственном интеллекте. Здесь есть где разгуляться и посмотреть новое. Кстати, туда же я положу исходный код вот этого проекта. Если, например, вы захотите использовать такой же скилл для YouTube, то вы, конечно же, сможете скачать весь исходный код, найти папочку токлод, забрать отсюда скил, закинуть уже в свой проект и там инициировать его вызов. И у вас вот такая красивая аналитика будет сохраняться. Но тем временем он говорит: "Я жду до сих пор артефакта". И мы видим, что артефакт completт. И он говорит: "Давай-ка я его скачаю прямо из твоего ноутбука". Ну давай, скачивай, конечно, дружище. И видим, как появляется инфографика прямо у нас в нашем рабочем проекте. За последние 28

Получение готового отчёта обратно в проект

дней у нас почти 300. 000 просмотров. Спасибо вам большое за то, что смотрите. Да, 97% мужчин. Привет, мужчины. И 3% девушек. Привет, девушки. Ладно, всё остальное оставим для будущих рекламодателей. И теперь мы видим, как мы, буквально, общаясь с голосом или просто отдавая команды клод-код, вообще зациклили весь процесс и сделали полноценного помощника для аналитики. Но это ли не прекрасно? Теперь каждый раз, когда нам нужно собрать аналитику, мы

Итог: автоматизация аналитики через Claude Code + NotebookLM

можем просто сказать: "Сделай аналитику". Аналитика: "Падай к нам в проект". Потом скажем: "А теперь в ноутбук LM и сделай инфографику". Всё это улетает туда. Инфографика появляется у нас здесь. Мы отсылаем, куда её нужно или изучаем сами. Друзья, на этом всё. Подписывайтесь обязательно на канал, ставьте лайк. Все источники, которые мы обсуждали, в бесплатной Telegram-группе, клод-код мастер-класс в платной Telegram-группе. Там же будет исходник и инструкция о том, каким образом пользоваться YouTube аналитикой. Заскакивайте туда тоже обязательно. Ну а на этом всё. Пока.

Другие видео автора — ИИшенка | AI Automation

Ctrl+V

Экстракт Знаний в Telegram

Экстракты и дистилляты из лучших YouTube-каналов — сразу после публикации.

Подписаться

Лучшие методички за неделю — каждый понедельник