--- title: '把研究工作流打包成 Claude Code 超级技能:整合 NotebookLM 与 Obsidian' video_id: kU3qYQ7ACMA url: https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA title_en: "Claude Code + NotebookLM + Obsidian = GOD MODE" channel: Chase AI published: 2026-03-05 duration: "14:35" topics: [Claude Code 定制扩展, RAG 与知识系统, Claude Code 工作流] noted: 2026-07-05 value: A views: '11.2万' --- [![封面](https://i.ytimg.com/vi/kU3qYQ7ACMA/maxresdefault.jpg)](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA) > Chase AI · 14:35 · 发布 2026-03-05 · 11.2万次观看(截至抓取) · [观看原视频](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA) > 🔥 观众最高回放 [05:23](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=323) — 演示用 skill creator 创建自定义 YouTube 搜索技能 ## 主旨 演示如何用 Skill Creator 把「信源检索 → NotebookLM 分析 → 产出交付物 → 回流 Claude Code」这条研究流水线合成一个可复用的超级技能,并用 Obsidian vault 记录工作偏好让 Claude Code 越用越懂你。 ## 核心论点 1. **真正的价值是那个「信源→分析→交付物→回流」的模板,而非博主的具体用例**——把 YouTube 换成 PDF/文章/任何信源,模板照样成立。(→ 详解1、2) 2. **Skill Creator 让你用一段自然语言描述就能生成技能**,不必手写技能定义。([[#3-用-skill-creator-自然语言造技能-0552|→ 详解3]]) 3. **NotebookLM 没有公开 API,但靠社区 CLI 加一个 skill 就能接进 Claude Code**,让它替你做多信源分析并产出播客/信息图等交付物。([[#4-把-notebooklm-接进-claude-code-及其交付物-0639|→ 详解4]]) 4. **多个子技能可以再用 Skill Creator 合成一个超级技能**,一条命令跑完整条流水线,不必逐步点确认。([[#5-把多个子技能合成一个超级技能-0903|→ 详解5]]) 5. **把分析算力卸载给 NotebookLM,等于用 Google 的免费额度省 Claude Code 的 token**。([[#6-把分析算力卸载给-notebooklm-省-token-1039|→ 详解6]]) 6. **Obsidian vault 对人和对 Claude Code 双重可读;CLAUDE.md 记录你的工作偏好,构成越用越懂你的自我改进循环**。([[#7-obsidian-双重可读--claudemd-脑中之脑--自我改进循环-1222|→ 详解7]]) ## 知识点详解 ### 1. 工作流全貌:信源 → NotebookLM → 交付物 → 回流 [01:52](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=112) 整条流水线都在 Claude Code 里跑。第一步用一个检索技能从信源(本例是 YouTube)取数据,再把数据经 Claude Code 送进 [[NotebookLM]] 做分析。 NotebookLM 分析完,可以按需产出交付物——播客、视频、信息图、幻灯片,然后把结果全部回传到 Claude Code。每一步都由 skill 驱动,Claude Code 只当调度中枢。 这套流程被博主称作「research on steroids」:Claude Code 从一个编码助手变成研究引擎,人只负责下指令和挑交付形态。 ### 2. 关注可替换的模板,而非博主的具体用例 [01:10](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=70) 博主反复强调:他的 YouTube 内容调研只是个人用例,学习者不该盯着这个用例的细节,而要想「怎么把 YouTube 检索这一格换成我自己需要的信源」。 信源可以是 PDF、文章、纯文本——甚至可以整块拿掉 NotebookLM 这一环。只要保留「流程 + Obsidian + 用 Skill Creator 持续打磨技能」这个骨架,就有了一套能适配自身需求的强力模板。 这也是本片方法论的核心:价值不在某条具体流水线,而在「插槽可替换」的结构本身。 ### 3. 用 Skill Creator 自然语言造技能 [05:52](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=352) 先装 Skill Creator:`/plugin` 搜索安装,退出 Claude Code 再重启即可。要造技能就用 slash 命令显式调起它(确保真的走了这个 skill),然后用自然语言描述需求。 本例博主的描述是「造一个搜索 YouTube、返回结构化视频结果的技能,用 yt-dlp 按 query 检索」。跑完它会在 `.claude` 目录里自动生成技能,并说明它做了什么;还可选跑 eval 测试(此处跳过)。 值得注意的一处「自我引用」特性:你甚至可以把 NotebookLM 那个 GitHub repo 的链接丢给 Claude Code,让它用 Skill Creator 为「如何调用这个 repo」造一个技能——Claude Code 能造用于改进它自己使用方式的技能。 ### 4. 把 NotebookLM 接进 Claude Code 及其交付物 [06:39](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=399) NotebookLM 没有公开 API,所以接入靠一个社区 GitHub repo(NotebookLM API):在终端(不在 Claude Code 里)跑安装命令,再 `notebooklm login` 弹浏览器授权即可用。 装好后仍要教 Claude Code 怎么用它——这就是再造一个 skill 的意义。接上后,凡是你在 NotebookLM 网页里能做的,都能从 Claude Code 终端做:建 notebook、加信源(最多 50 个,来自 Drive/文本/文件/YouTube 等)。 交付物侧([08:36](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=516))NotebookLM 能给音频综述、思维导图、闪卡、信息图等。纯文本分析很快返回;成套幻灯片这类重交付物可能要十几分钟,因为要逐张生成图像。 ### 5. 把多个子技能合成一个超级技能 [09:03](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=543) 现在手里有 YouTube 检索技能和 NotebookLM 技能两块。博主不想每次逐个点「跑这个技能→确认→再跑那个→确认」,而想一条命令跑完——于是把整条工作流再合成一个 Super Skill。 做法还是 Skill Creator:一段「意识流」描述——「我要一个 YouTube pipeline 技能,先检索、再送 NotebookLM、若我要交付物就产出并带回」——跑完就得到这个合成技能。 执行时既可用自然语言,也可用 slash 命令;博主的建议是用 slash 命令,因为「显式调用时你知道它 100% 会走这个技能」。 ### 6. 把分析算力卸载给 NotebookLM 省 token [10:39](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=639) 流水线跑起来时,所有由 AI 完成的分析处理其实是 NotebookLM(即 Google 侧)在做。这意味着这部分是「你不用付的 token、Claude Code 也不用消耗」的算力。 换句话说,重活外包给 Google 的免费额度,Claude Code 只做调度和结果整合。本例一次 MCP 主题分析约 6 分钟返回,信息图另需几分钟。 这是把 NotebookLM 塞进流水线的一个实际经济动机,不只是功能叠加——它改变了成本结构。 ### 7. Obsidian 双重可读 + CLAUDE.md 脑中之脑 + 自我改进循环 [12:22](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=742) 整条流水线跑在 第二大脑(Obsidian vault)里,好处是双向的:对人,你能点开文件、看双链和关系图;对 Claude Code,vault 里的 markdown 全都透明可读,它更容易找到需要的东西。 更关键的是 CLAUDE.md 被称作「脑中之脑」——vault 是你的第二大脑,而 CLAUDE.md 告诉 Claude 这一切意味着什么:该怎么跟你说话、怎么给交付物、你偏好怎么做事。 于是形成 自我改进循环([04:01](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=241)):你越多跑流程、越多对话,分析越贴合你的口味,数据越积越多。维护方式极简——只要说一句「根据最近的对话更新 claude.md,让它更贴合我的工作风格和输出偏好」。跑一周效果有限,跑一年、上百份文档后效果巨大。 ## 可执行步骤 - [ ] 装 Skill Creator:`/plugin` 搜索安装,退出并重启 Claude Code。 - [ ] 在你的 vault 目录里启动 Claude Code(不在 vault 里 Obsidian 抓不到产物)。 - [ ] 用 Skill Creator + 自然语言,为你自己的信源(PDF/文章/API…)造一个检索技能。 - [ ] 若要 NotebookLM:按社区 repo 在终端装 CLI 并 login,再用 Skill Creator 造一个调用它的技能。 - [ ] 把上述子技能用 Skill Creator 合成一个「检索→分析→交付物→回流」的超级技能。 - [ ] 每隔一段时间让 Claude Code「根据最近对话更新 CLAUDE.md」,沉淀你的工作偏好。 ## 关联 - 印证:Skill Creator——[[2026-03-08-Claude Code 六个层级|Claude Code 六个层级]] 把它列为进阶层能力;本片给出更具体的用法(用它把整条工作流合成一个超级技能)。 - 印证:CLAUDE.md——[[2026-03-08-Claude Code 六个层级|Claude Code 六个层级]] 提到研究显示滥用 CLAUDE.md 收益微弱、还推高推理成本;本片则把它当「脑中之脑」核心资产力推。两者对 CLAUDE.md 的价值判断存在张力,采纳时需自行权衡(本片是博主个人经验,非对照研究)。 - 复现:[[2025-08-13-30 分钟上手 NotebookLM 从研究到 AI 编程落地的全流程|30 分钟上手 NotebookLM]] 同以 [[NotebookLM]] 为中心,但走“NotebookLM × Deep Research × Claude × Manus”的横向拼接;本片走“打包成 Claude Code Super Skill”的纵向自动化,两篇覆盖同一工具的“流水线 vs 自动化”两半。 - 印证:[[2026-07-08-5个开源仓库解决Claude％Code％95％的痛点|5个开源仓库解决Claude%Code%95%的痛点]] —— 通过 notebooklm-py skill 把 [[NotebookLM]] 接入 Claude Code 作为补“研究”弱项的工具,展示“在 Claude Code 里调 NotebookLM 跑综合研究 + 产出播客/思维导图/信息图”的具体路径,与本片“打包成 Super Skill”是同一机制的不同入口 ## 术语 - NotebookLM(Google 的 AI 研究/笔记工具,可对多信源做分析并产出播客、思维导图等交付物) - Skill Creator(Anthropic 官方元技能,用自然语言描述即可生成/评测 skill) - Super Skill / 超级技能(把多个子技能合并成的单一工作流技能) - Deliverable / 交付物(NotebookLM 产出的成品:音频综述、思维导图、闪卡、信息图、幻灯片等) - Vault(Obsidian 的知识库根目录,本片流水线的运行容器) ## 金句 > This workflow turns Claude Code into an absolute research monster. → 一句话把定位讲透:重点不是某个工具,而是让 Claude Code 变成调度整条研究流水线的引擎。 > the Claude MD file becomes that brain within a brain → vault 是第二大脑,CLAUDE.md 是「脑中之脑」——负责把这堆知识翻译成 Claude 该如何为你工作的规则。 ## 立场与利益 博主全程在软推自家付费产品:片中明确「a word from our sponsor, yours truly」,反复导流 Chase AI Plus 付费 Claude Code Masterclass,以及免费的 Chase AI community。关键一点——**本片演示用到的 prompt 全部锁在他的 community 里**,视频只给方法框架不给可复制物料,免费社区实质是付费课的 lead magnet。 技术主张层面:Skill Creator、CLAUDE.md 是 Claude Code 官方能力,属通用共识;NotebookLM 接入依赖第三方社区 repo,稳定性/维护性未验证,不是官方方案。「越用越懂你」的自我改进循环是博主个人经验断言,片中无对照证据。 ## 价值定位 - 适合谁:已在用 Claude Code、手头有重复性调研/研究流程(内容选题、竞品分析、资料综述)、想把它系统化成一键工作流的人。 - 解决什么:给出一个「信源可替换」的流水线骨架,和「用 Skill Creator 把多技能合成超级技能」这个具体手法;想搭自己的研究自动化,这里给了可照搬的结构。 - 认知 vs 实操:偏认知/架构层。三个组件(Skill Creator、NotebookLM 接入、Obsidian)各自的落地细节都被推到博主此前的分集和付费社区,本片只讲怎么把它们缝在一起。 - 与 [[2026-03-08-Claude Code 六个层级|Claude Code 六个层级]] 重叠(都讲 Skill Creator/CLAUDE.md),但本片独有「用 NotebookLM 卸载 token + 把整条工作流合成一个超级技能」的组合思路。 ## 自检问题 1. 博主说学习者该关注这套工作流的什么,而不是他的具体用例? **答案**:关注「怎么把 YouTube 检索这一格换成自己需要的任何信源(PDF/文章等)」,即可替换的模板结构本身。见详解2。[01:10](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=70) 2. NotebookLM 没有公开 API,片中怎么把它接进 Claude Code? **答案**:靠一个社区 GitHub repo(NotebookLM API):终端装 CLI 并 login 授权,再用 Skill Creator 造一个教 Claude Code 调用它的 skill。见详解4。[06:39](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=399) 3. 把分析交给 NotebookLM 而非 Claude Code 直接做,带来的经济上的好处是什么? **答案**:分析算力由 NotebookLM(Google 侧)承担,是你不用付、Claude Code 也不消耗的 token,等于把重活外包给 Google 的免费额度。见详解6。[10:39](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=639) 4. 「脑中之脑」指什么,它如何形成自我改进循环? **答案**:vault 是第二大脑,CLAUDE.md 是脑中之脑——记录你的沟通/交付/做事偏好;越多跑流程和对话、越常用「根据最近对话更新 claude.md」,Claude 就越贴合你的口味,时间越长效果越大。见详解7。[12:22](https://youtu.be/kU3qYQ7ACMA?t=742) 5. 本片对可复制物料(prompt)的处理,暴露了博主怎样的利益关系? **答案**:演示用的所有 prompt 都锁在他的免费 community 里,视频只给框架不给物料;免费社区实为付费课 Chase AI Plus 的 lead magnet。见「立场与利益」。 > [!quote] 💬 热门评论 top-19 主 + 1 回(抓取 2026-07-07) > > [3] **@homesentialspaza1903**:先生，看完这个视频后，我在自己行业里针对一个话题做的研究结果简直离谱，这些信息居然免费，我震惊得睡不着觉了🤯。 👍 13 > [5] **@foobertwo**:这简直好得吓人。超级有用，而且我非常感谢你专注于模式，这样可以在别处复用。 👍 1 > [6] **@0810signor**:好视频？我看到了 notebookllm 的强大，你能再详细讲讲 Obsidian 扮演的角色吗？多谢。 👍 1 > [8] **@draven9677**:既然我也是视觉学习者，我能不能也指示 Claude Code 用 nano banana 2 生成图片，并在 mark down 文件中觉得图片能更好解释某个主题或场景的地方放上它们？ 👍 2 > [12] **@vitalis**:你现在能叠加一个本地语义数据库，比如新的 Gemini Embeddings 2 吗？ 👍 2 > [13] **@MarshmallowGaming782**:Chase 我有个问题，你是怎么把 Claude Code 弄进 Obsidian 仓库的？还有当你执行工作流时，是把 Claude 给你的所有文件都拿过来放进 Obsidian 吗？ 👍 1 > [14] **@57ub**:你能做个关于 Gemini MCP + Claude Code 的视频吗？现在 AI 也能从整个视频中视觉学习了，不只是文字稿和截图。（每一帧，不只是几帧） 👍 1 > [15] **@SimpsonsRuleForever**:谢谢你的点子。Claude 很厉害但... 那些 NotebookLM 插图真是惊艳。看起来就像几分钟内做出来的 D&K 出版百科全书！Claude 正在拯救 Obsidian——我的仓库失控了，Claude 帮我整理。但正如你和其他人提到的，Obsidian 可以是人类的一面：我开始把它当作我的 md "阅读器"——当然也写作——需要回归这一点——同时也作为 Claude 的控制和知识库。玩得很开心，对可能性感到兴奋。只是别告诉我老婆我每个月花了多少钱🙂 👍 14 >   ↪ **@Chase-H-AI(UP)**:就跟她说都是抵税的（意思就是免费嘛） 👍 1 > [17] **@infernofarms**:Obsidian 太棒了，这是个很棒的视频。你真的把我的 AI 编程提升到了更高层次，而我完全不懂编程。问题：你能做个视频或解释一下如何将 Claude Code 和 Obsidian 与 Warp 集成吗？ > [18] **@andrea_ciliberti**:超酷的 Chaise，谢谢分享！一个问题：除了 skill，我能不能创建一个 agent 来执行同样的工作流，并在需要时使用一个定义的 skill？ > [19] **@beautifulfoo**:非常感谢！！作为一名博士生，我需要追踪不同期刊的最新论文。你的视频真的启发我构建了一个 skill，它封装了自动下载和总结顶级期刊论文的工作流，基本上取代了我过去几年手动做的事情！！这真是太省时间了！！ 👍 2 > ——其他 7 条:感谢/夸赞([2]@MysterCannabis、[4]@ShaileshMagar-f7m、[7]@AlphaTaylorBeta、[9]@AmrHassan_GooglePlus、[10]@dimasalang、[11]@Pedro-uh2bn、[16]@ChillStuffTV);1 条 spam 已略 >
英文原文[1] @Chase-H-AI(UP):Get the Claude Code Masterclass 👉 https://www.skool.com/chase-ai 👍 2
[2] @MysterCannabis:„BUT you’re not a content creator you probably have a REAL job” without flinching :D Made me laugh 👍 8
[3] @homesentialspaza1903:Sir, the results I just got from the research I did on a topic in my industry after watching this video are insane for this information to be free, I’m so mind blown I cannot go to sleep🤯. 👍 13
[4] @ShaileshMagar-f7m:I was just thinking about doing this glad you saved me time figuring everything out 👍 4
[5] @foobertwo:This is just scary good. Incredibly useful, and I really appreciate your focus on the pattern so that it could be reused elsewhere. 👍 1
[6] @0810signor:Great video? I see the power of notebookllm can you elaborate more a about the role obsidian playing? Thax a lot. 👍 1
[7] @AlphaTaylorBeta:thank you 👍 1
[8] @draven9677:Since I’m also a visual learner could I also instruct Claude code to generate images with nano banana 2 and place them where needed in the mark down file when it feels like an image would be better to explain a certain topic or scenario? 👍 2
[9] @AmrHassan_GooglePlus:Chase, really enjoying the increasingly succinct, clear and immediately applicable vibe of your videos. Enlightening and enjoyable. Thank you for sharing !
[10] @dimasalang:Hi! I hate the clickbait titles. But your content are so good that they actually deserve the titles. Keep it up, brother.
[11] @Pedro-uh2bn:Thank you!
[12] @vitalis:Can you now stack a local semantic database such as the new Gemini Embeddings 2? 👍 2
[13] @MarshmallowGaming782:Chase I have a question how did you get Claude code in the obsidian vault and also when you executed the workflow, did you take all the files that Claude gave you and put them into obsidian? 👍 1
[14] @57ub:could you make a video on Gemini MCP + Claude Code? ai can visually learn from whole videos too now, not just transcripts and screenshots of the videos. (every frame, not just a few frames) 👍 1
[15] @SimpsonsRuleForever:Thanks for the idea. Claude rules but... man those NotebookLM illustrations are just amazing. Looks like those D&K publishing encyclopedia books in minutes! Claude is saving Obsidian for me -- vaults just got out of control and Claude is helping me organize. But as you and others are mentioning Obsidian can be the human side of this: I started out thinking as my md "reader" -- and write of course -- need to get back to that -- but also as Control and Knowledge base for Claude. Having a blast and excited about the possibilities. Just don't tell my wife how much I've been spending each month 🙂 👍 14
  ↪ @Chase-H-AI(UP):just tell her its all a write off (that mean its free right) 👍 1
[16] @ChillStuffTV:Brother, i just wanted to say thank u. i have the pro plan and i just hit mmy current session limit in like 30 min. obsidian and cc together is like magic and i am so glad im so much more organized.
[17] @infernofarms:Obsidian is pretty awesome, this is great video. You've really taken my AI coding to the upper tier, and I know nothing abou coding. Question: Could you do a video about or explain how to integrate Claude Code and Obsidian with Warp
[18] @andrea_ciliberti:Super cool Chaise, thx for sharing! One question: instead of skill, can I create an agent that execute the same workflow, and in case use a defined skill?
[19] @beautifulfoo:Thank you so much!! As a phd student I need to track latest papers from different journals. Your video really inspired me to build a skill that wraps the workflow to automatically download and summarize the papers from top journals, essentially replacing what I've been manually doing for the past few years!! It's amazingly time-saving!! 👍 2