# Claude Code + NotebookLM – суперагент из двух инструментов

Claude Code – сильнейший AI-кодер. NotebookLM – сильнейший AI-исследователь. По отдельности каждый хорош в своём. Вместе – закрывают цикл от «узнал» до «сделал и проверил результат».

## Проблема: знания без действий

90% людей слушают экспертов и ничего не меняют. Схема одна и та же: открыл 20 вкладок, посмотрел пару видео, закрыл всё и забыл. Контекст разбросан, план действий отсутствует.

NotebookLM решает первую часть – собирает знания в одном месте. Загрузил 300 выпусков подкаста, задал вопрос – получил ответ с цитатами до конкретного эпизода.

Но дальше – стена. Нет шагов. Нет календаря. Нет отслеживания. Узнал, что нужно больше спать – и что? Как это попадёт в твой распорядок?

Claude Code закрывает этот разрыв.

## Что получится в итоге

Связка из двух инструментов, где каждый делает своё:

- **NotebookLM** – база экспертных знаний. Загружаешь источники (YouTube, PDF, статьи), задаёшь вопросы, получаешь цитированные ответы
- **Claude Code** – действие. Анализирует ответы, формирует план экспериментов, ставит задачи в календарь, отслеживает прогресс

Результат: не «я посмотрел видео про продуктивность», а «я 2 недели встаю в 6:30, энергия выросла с 6.1 до 6.8 – эксперимент работает».

## Шаг 1: Настройка NotebookLM

NotebookLM – бесплатный инструмент от Google. Работает как исследователь: загружаешь источники и задаёшь вопросы.

1. Открой notebooklm.google.com
2. Создай новый ноутбук – например, «Здоровье и продуктивность»
3. Добавь источники: YouTube-видео, PDF, статьи, веб-страницы

:::prompt Автоматическая загрузка источников
Не обязательно добавлять всё вручную. Claude Code автоматизирует загрузку через NotebookLM API.

Установи скилл:
github.com/teng-lin/notebooklm-py (8K+ stars)

После установки Claude Code сам найдёт нужные видео, отфильтрует по теме и загрузит в ноутбук.
:::

Проблема ручной загрузки – масштаб. 400 видео на канале, 200 из них про здоровье. Руками – часы работы. Claude Code делает это за минуты.

## Шаг 2: Подключение Claude Code к NotebookLM

Claude Code подключается к ноутбуку через Python API. После подключения он может запрашивать ноутбук по вашей цели, получать цитированные ответы и формировать вопросы по нескольким направлениям.

:::prompt Подключение и первый запрос
Подключись к моему NotebookLM ноутбуку «Здоровье и продуктивность».

Моя цель: [улучшить фокус / больше энергии / лучше спать / ходить в зал].

Задачи:
1. Запроси ноутбук по моей цели – найди рекомендации экспертов
2. Для каждой рекомендации сохрани цитату и источник
3. Сформируй 5 вопросов для интервью со мной:
   – текущий режим сна
   – физическая активность
   – питание и добавки
   – утренняя рутина
   – уровень стресса
4. Сохрани ответы в файл health-profile.md
:::

Claude Code запускает несколько запросов параллельно. Каждый ответ – с цитатой до конкретного эпизода. Точность цитат – 85–90%.

## Шаг 3: Профиль и эксперименты

После интервью Claude Code строит профиль: текущее состояние, целевое, оценка разрыва по каждому направлению. На основе разрыва предлагает эксперименты – конкретные изменения, которые можно попробовать за 2–3 недели.

:::prompt Создание профиля и экспериментов
На основе моих ответов и данных из NotebookLM:

1. Построй профиль здоровья в формате:
   – Направление | Текущее | Целевое | Разрыв (высокий/средний/низкий)

2. Предложи топ-3 эксперимента с самым большим рычагом:
   – Название эксперимента
   – Что конкретно делать (время, частота, длительность)
   – На основе какого источника (цитата из NotebookLM)
   – Как отслеживать результат
   – Срок: 2 недели

3. Сохрани каждый эксперимент как отдельный файл в experiments/
   Формат: название, статус (active), частота, метрики для отслеживания

4. Добавь эксперименты в утреннюю рутину
:::

Типичные эксперименты:
- Регулярность сна – ложиться и вставать в одно время
- Утренний свет – 10 минут на улице после пробуждения
- Зона 2 кардио – 30 минут ходьбы в умеренном темпе

## Шаг 4: Ежедневное отслеживание

Эксперименты без отслеживания – просто намерения. Claude Code встраивается в утреннюю рутину и спрашивает по каждому эксперименту: как прошло? Какие наблюдения?

:::prompt Утренний чекин по экспериментам
Прочитай все активные эксперименты из experiments/.

Для каждого спроси меня:
1. Выполнил вчера? (да/нет)
2. Наблюдения (энергия, настроение, сон – по шкале 1–10)
3. Заметки (что-то необычное?)

После моих ответов:
1. Обнови файл эксперимента – добавь запись за сегодня
2. Покажи мини-дашборд: среднее за неделю по каждой метрике
3. Если эксперимент идёт 2 недели – подведи итог: работает или нет
:::

Результат через 2 недели – данные, а не ощущения:
- День отдыха: энергия 6.1, настроение 6.4, сон 5.8
- День зала: энергия 6.8, настроение 7.1, сон 6.5

Видно: зал работает. Не «мне кажется, стало лучше», а конкретные цифры.

## Шаг 5: Дашборд результатов

Все данные собираются в одном месте. Цели, эксперименты, метрики, действия – на одном экране.

:::prompt Создание дашборда
Создай дашборд health-dashboard.md со следующими секциями:

1. Цели – список целей и прогресс
2. Активные эксперименты – название, дней в работе, средние метрики
3. Завершённые эксперименты – результат (работает/не работает), данные
4. Действия на сегодня – что делать по каждому эксперименту
5. Исследования – последние находки из NotebookLM

Обновляй дашборд после каждого чекина.
:::

## Не только здоровье

Связка работает для любой области:

- **Продакт-менеджмент** – загрузи Lenny's Podcast (200 выпусков), задай вопросы про метрики, retention, онбординг
- **Маркетинг** – загрузи кейсы и разборы, получи стратегию на основе данных
- **Инвестиции** – загрузи аналитику, построй модели на основе экспертных прогнозов
- **Обучение** – любой курс или книга превращается в план действий с отслеживанием

Принцип один: NotebookLM = верифицированные знания, Claude Code = действия и контроль.

## Ссылки

- NotebookLM – notebooklm.google.com (бесплатно)
- notebooklm-py – github.com/teng-lin/notebooklm-py (8K+ stars)
- Claude Code – github.com/anthropics/claude-code (83K+ stars)

## Следующий шаг

Хочешь собрать свою связку Claude Code + NotebookLM и получить готовые скиллы? В сообществе EdgeLab мы разбираем это на практике – воркшопы, шаблоны, поддержка.

:::cta
Вступить в Edge Lab
https://edgelab.su
:::