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Claude Code与NotebookLM强强联手，彻底解决文档处理难题，让AI编程更高效精准！
核心内容：
1. 传统RAG方法的局限性分析
2. NotebookLM Skill的创新解决方案
3. 三步安装流程与使用场景说明
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
这个Skills同样之前也有MCP，也被推翻使用Skills生重做了。一个PG数据库分析Skills
用Claude Code 来读取几百个 PDF 和 Markdown目前来说不太现实。
Claude Code的上下文就200K，直接挂载大量的外部数据，不可能。
但使用传统的本地 RAG 又很弱很麻烦，切片，向量化，检索，这一套流程下来，经常因为切片破碎导致 AI 幻觉。
今天这个Skill就完美地解决了这个问题，它结合了目前最强的文档阅读器 Google NotebookLM，将其集成为一个专有的Skill，丝滑接入Claude Code。
这个Skilk充分利用 Gemini 的长上下文能力，一口气吞下 50 多个文档，还能生成带引用的精准回答，它几乎不产生幻觉，只基于你上传的资料回答。
Gemini的文档综述能力可以说是是业界天花板，它比那种基于向量检索的本地 RAG 聪明太多了，它能理解跨文档的关联。
安装使用只需要三步。
进入你的 skills 目录。
下载技能包，skill目录下载地址：https:/slink.bynote.net/note
使用前
自动配置环境，自动安装依赖。
登录完弹出一个 Chrome 窗口让你登录 Google 账号。
有了这个知识库之后，不用每次切出去，复制问题，粘贴，等待回答，复制答案，再切回编辑器，再粘贴给 Claude。
可以说这个Skill彻底打通了 Claude Code 和 NotebookLM 之间的最后一公里。
这个Skill原理也相当简单，在后台启动一个无头浏览器，登录你的 NotebookLM，找到对应的笔记本，你在Claude Code输入问题后，Gemini 在后台疯狂阅读文档，总结答案输出到前台。
如果是写代码，Claude 把这个带引用的精准答案拿回来，直接生成代码。
也就是说再不需要把几百兆的文档喂给 Claude，也不用塞一堆的资料给Claude，Token 消耗直接归零。
Gemini 负责读万卷书，Claude 负责行万里路。
NotebookLM 目前是免费的，AI Pro会员更有超大容量使用。
NotebookLM Skill当然不仅仅只是用于编程的上下文，我觉得它的更大用处就是打通和激活了笔记AI功能，那些收藏吃灰的笔记终于可以重见天日。
所有的工作流都值得用Skills重写一遍！
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