Tutorial sobre integração entre Claude (Code e Co-work) e Google…

INEMA

Ele Atuliza tudo no notebooklm

Aqui está o passo a passo do que o vídeo ensina:

1. Baixar a skill de integração com NotebookLM O autor fornece uma skill pronta para conectar o Claude ao NotebookLM. A ideia é instalar essa skill primeiro no Claude Code.

2. Enviar a skill para o Claude e executar No Claude, você arrasta o arquivo da skill e pede algo como “execute esta skill”. Isso inicia o processo de instalação.

3. Fazer login no NotebookLM Durante a instalação, abre-se o navegador para você entrar na sua conta do NotebookLM. A skill captura a autenticação necessária para que o Claude consiga interagir com seus notebooks.

4. Testar se a conexão funcionou Depois da autenticação, você pode pedir ao Claude algo como: listar seus últimos notebooks ou baixar um ativo gerado no NotebookLM. Se ele conseguir fazer isso, a integração está funcionando.

5. Gerar uma versão da skill para o Claude Co-work Como Claude Code e Co-work são ambientes diferentes, o vídeo mostra pedir ao Claude Code para criar um arquivo de skill compatível com o Co-work.

6. Subir essa skill no Claude Co-work No Co-work, você vai em Skills > Manage Skills > Upload a Skill e envia o arquivo gerado. Depois disso, o Co-work também passa a acessar o NotebookLM.

7. Usar o NotebookLM para enriquecer projetos Em uma conversa ou projeto, você pede ao Claude para criar um novo notebook com base na conversa, no contexto do projeto e em outros materiais disponíveis. Depois, pede que ele devolva insights resumidos e ações práticas.

8. Abrir o notebook criado e verificar as fontes O vídeo recomenda conferir se o NotebookLM realmente importou os materiais e pesquisas. Se algo falhar ou der timeout, basta pedir ao Claude para garantir a importação antes de continuar.

9. Usar o NotebookLM para gerar ativos Além de resumir e pesquisar, você pode pedir ao Claude para usar o NotebookLM para criar coisas como infográficos, apresentações, materiais de apoio e outros ativos visuais.

10. Instalar a segunda skill, chamada “wrap-up” Essa skill serve para salvar conversas longas no NotebookLM como memória de longo prazo. A lógica é: terminou uma sessão importante, ativa o wrap-up.

11. Criar um notebook central, tipo “seu cérebro” O vídeo sugere manter um notebook principal, onde os resumos das sessões vão sendo armazenados. Assim, decisões, contexto, estratégia e conhecimento acumulado ficam centralizados.

12. Consultar esse notebook nas próximas sessões Depois, em novos projetos ou conversas, você orienta o Claude a sempre consultar esse notebook central quando for responder sobre estratégia, decisões ou contexto anterior. Isso evita reconstruir tudo do zero.

13. Resultado esperado Com isso, o Claude passa a usar o NotebookLM como memória persistente e mecanismo de busca semântica. Segundo o vídeo, isso reduz custo com tokens, melhora continuidade entre sessões e amplia as capacidades de pesquisa e produção.

Dublado

youtube.com/watch ↗

Como combinar o Claude com o Google NotebookLM para criar uma espécie de “memória infinita” de baixo custo. A ideia central é usar o NotebookLM como camada de memória e pesquisa persistente, resolvendo o problema de o Claude “esquecer” contexto entre sessões e consumir muitos tokens ao reler arquivos.O

Aqui Dois usos principais. O primeiro é conectar Claude Code ou Claude Co-work ao NotebookLM por meio de uma skill, permitindo acessar cadernos, buscar informações, baixar ativos e reaproveitar contexto de forma mais eficiente. O segundo é usar essa integração para enriquecer análises e gerar ativos como infográficos, resumos estratégicos, pesquisas profundas e materiais de apoio, sem depender tanto do contexto interno do Claude.

Também é apresentado um “wrap-up skill”, que salva o conteúdo de conversas longas no NotebookLM como memória de longo prazo. Assim, sessões anteriores podem ser recuperadas depois por busca semântica, sem inflar a janela de contexto. A proposta é transformar o NotebookLM em um “segundo cérebro” para projetos, decisões, CRM pessoal, reuniões, onboarding e conhecimento institucional.

Em essência, a mensagem é que essa integração melhora memória, reduz custos com tokens, amplia capacidades práticas do Claude e permite criar um sistema mais duradouro para trabalho, pesquisa e produção de conteúdo.

github.com/teng-lin/notebooklm-py ↗

NotebookLM com o Claude Code

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