Apresentação de um sistema que integra NotebookLM com o agente…

INEMA

📎 O que é o arquivo anexado⌗

O arquivo é um framework de instruções para o AntiGravity.

Basicamente é um documento que ensina o agente a executar todo o processo automaticamente.

Ele contém:

🎯 objetivo do sistema
⚡ gatilhos (triggers)
🔎 passos de pesquisa
🤖 comandos para o NotebookLM
📊 como gerar relatórios
🌐 como montar o dashboard HTML

Ou seja:

é um manual técnico para o agente executar a automação.

copie o conteúdo do arquivo ou
faça download/export do arquivo
depois coloque dentro do AntiGravity

Depois disso:

o AntiGravity lê o arquivo
entende as instruções
executa todo o pipeline automaticamente

Também:

“Esse arquivo tem tudo que precisa: objetivo, fases, passos… tudo passo a passo.”

⚙️ O que acontece quando o arquivo é usado⌗

Quando o agente lê esse arquivo ele passa a saber:

1️⃣ como pesquisar empresas 2️⃣ como usar o NotebookLM 3️⃣ como gerar relatórios 4️⃣ como criar quizzes e flashcards 5️⃣ como montar o dashboard

Tudo automaticamente.

🧠 Resumindo⌗

O arquivo é basicamente:

um “script de inteligência” para um agente executar pesquisas e criar um dashboard de reunião automaticamente.

Ele funciona como um playbook para IA.

Combinando três coisas principais: um script para acessar o NotebookLM, o agente AntiGravity e um workflow automatizado de pesquisa. Vou explicar de forma simples 👇

🧠 Como criou esse sistema⌗

1️⃣ Biblioteca para controlar o NotebookLM⌗

Ele usa a biblioteca Python:

notebooklm-py

Essa biblioteca permite:

fazer login no NotebookLM pelo navegador
criar notebooks automaticamente
adicionar fontes (texto, links, documentos)
rodar pesquisas profundas
gerar artefatos (relatórios, quiz, flashcards, áudio etc.)

Exemplo de instalação:

pip install "notebooklm-py[browser]" playwright install chromium

Depois ele autentica:

notebooklm login

2️⃣ AntiGravity (agente que executa tarefas)⌗

O AntiGravity é um agente que consegue:

clonar repositórios
executar scripts
interpretar arquivos
rodar pipelines automaticamente

Ele colocou um framework inteiro dentro de um arquivo que o AntiGravity lê e executa.

Esse framework define:

objetivo
passos
ferramentas
workflow

Ou seja: o agente recebe instruções completas de como fazer a pesquisa.

3️⃣ Pipeline automatizado⌗

O sistema roda um pipeline em etapas.

Fase 1 — Criar notebook⌗

notebook_create

Cria um notebook no NotebookLM.

Fase 2 — Adicionar fontes⌗

Ele adiciona:

perfil da empresa
links do site
notícias
wikipedia
outras fontes

source_add

Fase 3 — Pesquisa profunda automática⌗

Ele usa a função de pesquisa do NotebookLM:

research_start mode: deep

Isso faz o NotebookLM buscar 40–100 fontes automaticamente.

Fase 4 — Gerar artefatos⌗

Depois ele pede para gerar:

briefing executivo
relatório de pesquisa
inteligência competitiva
infográfico
podcast
quiz
flashcards

Exemplo:

studio_create artifact_type: infographic

Fase 5 — Construir um dashboard⌗

Depois ele pega todos os arquivos gerados e cria um site HTML local.

Esse site mostra:

briefing
pesquisa
quiz
flashcards
áudio
infográficos

Tudo em uma interface tipo dashboard executivo.

4️⃣ Resultado final⌗

Com apenas um comando, o sistema:

pesquisa a empresa
coleta dezenas de fontes
gera documentos
cria materiais de estudo
monta um dashboard interativo

Tudo automaticamente.

💡 O truque real que ele usou⌗

O segredo não é só NotebookLM.

Ele fez um framework de instruções para agentes.

Ou seja:

Ensinou o agente exatamente como fazer o trabalho passo a passo.

Isso permite rodar tudo sem prompts manuais.

✅ Em resumo:

Ele criou um sistema que une:

NotebookLM (pesquisa e geração)
AntiGravity (agente executor)
um framework de automação
um dashboard HTML

🧠 Ideia principal⌗

Um sistema que combina NotebookLM com AntiGravity para gerar relatórios completos de inteligência antes de reuniões, automaticamente.

Com apenas uma mensagem, o sistema pesquisa uma empresa e cria um dashboard completo com:

🎙️ Podcast/áudio briefing
📄 Resumo executivo da empresa
📊 Inteligência competitiva
📈 Infográficos de mercado
📚 Relatório de pesquisa profunda
❓ Quiz de conhecimento
🧠 Flashcards para revisão

Tudo isso para ajudar você a se preparar rapidamente para reuniões.

⚙️ Como funciona⌗

Copiar o código do repositório NotebookLM + AntiGravity.
Colar no AntiGravity para clonar o projeto.
Fazer login no NotebookLM via navegador.
(Opcional) adicionar uma segunda skill com o framework.
O sistema então automatiza toda a pesquisa e geração dos materiais.

🚀 Resultado⌗

Ele gera automaticamente um dashboard interativo completo para preparação de reuniões, sem precisar escrever vários prompts.

Instale e configure o NotebookLM para mim usando a biblioteca notebooklm-py ( github.com/teng-lin/notebooklm-py ↗ ):

Instale o pacote com suporte para navegador: pip install "notebooklm-py[browser]" playwright instalar chromium
Execute o comando de login para autenticar via navegador: login do notebooklm (Uma janela do Chromium será aberta — faça login com sua conta do Google. Certifique-se de encerrar quaisquer sessões conflitantes do Google primeiro.)
Instale a habilidade Antigravidade: notebooklm skill instalar antigravidade
Verifique se tudo está funcionando: lista de notebooks

Certifique-se de: - Use pip se uv não estiver disponível - Saia de todas as sessões existentes do navegador Google antes de autenticar para evitar conflitos. - Me ajude a fazer login no navegador Chromium, caso ele abra. - Execute o comando notebooklm auth check se algo parecer estranho após o login. - Confirme se a skill está instalada e se os notebooks estão sendo listados corretamente no final.

NotebookLM + AntiGravity

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