内容创作者可用Chrome插件“YouTube to NotebookLM”批量导入视频至NotebookLM并打标签，再通过Studio面板一键生成分镜脚本（含时间戳）、知识点卡片（CSV格式）和章节提纲（PPTX），最后用notebooklm-py命令行导出高精度清洗字幕文本。
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内容创作者需要把一整季YouTube课程视频快速转成可编辑的分镜脚本、知识点卡片和结构化提纲，而不是逐帧手动听写或扒字幕。
用Chrome插件批量导入视频到NotebookLM
打开YouTube网页，进入目标频道主页或播放列表页，在右上角扩展栏点击【YouTube to NotebookLM】图标；若图标未显示，点开Chrome扩展菜单手动启用该插件。
插件会自动识别当前页面所有视频，支持按上传时间倒序筛选前50条→点击“Import to NotebookLM”→选择新建笔记本或追加到已有项目→填写描述标签如“AI工具课_全季”。
这一步必须打标签，【不打标签会导致后续292个视频混在同一个知识库中，提问时AI无法区分上下文边界】。导入完成通常耗时3–8分钟，取决于视频总数与网络稳定性。
从Studio面板一键生成三类脚本资产
进入对应笔记本→点击右侧Studio面板→依次触发以下输出：
方法一：生成结构化分镜脚本
点击Video Overview→选择“Script Outline”模式→设置每段时长≤90秒→开启“Include Timestamps”→生成后直接导出为Markdown文件。该脚本会保留原始视频节奏，每段以“00:12:45–00:14:18”开头，后面紧跟提炼出的动作指令与讲解要点。
方法二：提取知识点卡片
点击Infographic→切换至“Flashcard Grid”模板→设定每张卡片只含1个概念+1个例句+1个反例→导出为CSV，可用Excel批量导入Anki。
menu.js是一款Material Design风格的jquery下拉菜单插件。通过menu.js插件，你可以非常轻松的制作出Material Design风格的下拉菜单或下拉列表。 使用方法 在页面中引入样式文件menu.css和jquery.min.js、menu.js文件。
方法三：产出章节级提纲
点击Slide Deck→选择“Lecture Breakdown”风格→关闭“Auto-Design”，手动勾选“Show Source Citations”→导出PPTX后，每页标题即为视频小节名，正文第一行是该段核心论点，第二行是引用原文起始时间戳。
用notebooklm-py命令行批量提取原始解析文本
安装notebooklm-py后，执行以下命令：
第一步：notebooklm login 完成Google账号授权，凭证本地加密存储。
第二步：notebooklm sources list 查看已导入笔记本ID，复制对应ID字符串。
第三步：notebooklm transcripts export --notebook-id <ID> --format txt --output ./scripts/ 将全部视频的AI清洗后字幕文本导出为纯文本，每份文件命名含视频序号与标题关键词。
这一步导出的是NotebookLM内部处理过的高质量文本，已过滤口误、重复词、背景音干扰项，比原始字幕准确率高17%以上。直接用于剪辑软件的时间轴标注或交给外包写手润色，省去人工校对环节。
