NotebookLM용 파일을 준비하거나, 문서를 지식 기반으로 구성하거나, NotebookLM 호환성을 위해 형식을 변환하거나, NotebookLM의 50개 소스 제한에 맞게 대규모 문서 컬렉션을 줄일 때 사용하세요. 소스 점수를 매기고 우선순위를 지정하고, 전략적 병합(시계열, 주제 기반, 형식 통합)을 수행하고, 지원되지 않는 형식(PPTX를 PDF로, XLSX를 CSV로)을 변환하고, 설명적인 snake_case 이름을 사용하여 평면 구조를 적용하고, RAG 검색 성능을 최적화합니다.
명령줄에서 notebooklm-knowledge-base-organizer AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: 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.
NotebookLM용 파일을 준비하거나, 문서를 지식 기반으로 구성하거나, NotebookLM 호환성을 위해 형식을 변환하거나, NotebookLM의 50개 소스 제한에 맞게 대규모 문서 컬렉션을 줄일 때 사용하세요. 소스 점수를 매기고 우선순위를 지정하고, 전략적 병합(시계열, 주제 기반, 형식 통합)을 수행하고, 지원되지 않는 형식(PPTX를 PDF로, XLSX를 CSV로)을 변환하고, 설명적인 snake_case 이름을 사용하여 평면 구조를 적용하고, RAG 검색 성능을 최적화합니다. 출처: agmangas/agent-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/agmangas/agent-skills --skill notebooklm-knowledge-base-organizerNotebookLM용 파일을 준비하거나, 문서를 지식 기반으로 구성하거나, NotebookLM 호환성을 위해 형식을 변환하거나, NotebookLM의 50개 소스 제한에 맞게 대규모 문서 컬렉션을 줄일 때 사용하세요. 소스 점수를 매기고 우선순위를 지정하고, 전략적 병합(시계열, 주제 기반, 형식 통합)을 수행하고, 지원되지 않는 형식(PPTX를 PDF로, XLSX를 CSV로)을 변환하고, 설명적인 snake_case 이름을 사용하여 평면 구조를 적용하고, RAG 검색 성능을 최적화합니다. 출처: agmangas/agent-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/agmangas/agent-skills --skill notebooklm-knowledge-base-organizer 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/agmangas/agent-skills