NotebookLM 用のファイルを準備する場合、ドキュメントをナレッジ ベースに整理する場合、NotebookLM との互換性を保つために形式を変換する場合、または NotebookLM の 50 ソース制限に合わせて大規模なドキュメント コレクションを縮小する場合に使用します。ソースのスコア付けと優先順位付け、戦略的なマージ (時系列、トピックベース、形式の統合) の実行、サポートされていない形式の変換 (PPTX から PDF、XLSX から CSV)、わかりやすいスネークケース名を持つフラット構造の適用、RAG 取得パフォーマンスの最適化。
コマンドラインで notebooklm-knowledge-base-organizer AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: agmangas/agent-skills。
Prepares files for optimal use in NotebookLM by intelligently selecting and consolidating sources, converting formats, organizing structure, and ensuring compatibility. The primary constraint is NotebookLM's 50-source limit per notebook. When collections exceed this limit, systematic scoring,
prioritization, and strategic merging reduce source count without losing valuable information.
Prefer many smaller, focused documents over few large ones for better RAG retrieval. The 50-source limit is the primary optimization constraint.
NotebookLM 用のファイルを準備する場合、ドキュメントをナレッジ ベースに整理する場合、NotebookLM との互換性を保つために形式を変換する場合、または NotebookLM の 50 ソース制限に合わせて大規模なドキュメント コレクションを縮小する場合に使用します。ソースのスコア付けと優先順位付け、戦略的なマージ (時系列、トピックベース、形式の統合) の実行、サポートされていない形式の変換 (PPTX から PDF、XLSX から CSV)、わかりやすいスネークケース名を持つフラット構造の適用、RAG 取得パフォーマンスの最適化。 ソース: agmangas/agent-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/agmangas/agent-skills --skill notebooklm-knowledge-base-organizerNotebookLM 用のファイルを準備する場合、ドキュメントをナレッジ ベースに整理する場合、NotebookLM との互換性を保つために形式を変換する場合、または NotebookLM の 50 ソース制限に合わせて大規模なドキュメント コレクションを縮小する場合に使用します。ソースのスコア付けと優先順位付け、戦略的なマージ (時系列、トピックベース、形式の統合) の実行、サポートされていない形式の変換 (PPTX から PDF、XLSX から CSV)、わかりやすいスネークケース名を持つフラット構造の適用、RAG 取得パフォーマンスの最適化。 ソース: agmangas/agent-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/agmangas/agent-skills --skill notebooklm-knowledge-base-organizer インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/agmangas/agent-skills