Claude Code + NotebookLM : tous les prompts de la vidéo
Tout ce que tu as vu dans la vidéo, prêt à copier-coller : le setup, les 8 prompts, et les limites à connaître avant de te lancer.
Ce que vous obtenez
- PromptPrompt · Installer le MCP NotebookLM
Installe et configure le MCP NotebookLM (https://github.com/alfredang/notebooklm-mcp) dans ma config Claude Code. Guide-moi étape par étape pour l'authentification Google (login une seule fois). Quand c'est fait, vérifie la connexion en listant mes notebooks.
- PromptPrompt · Test de connexion (le check 10 secondes)
Donne-moi le titre de mes 3 derniers notebooks NotebookLM.
- PromptPrompt · Créer ton premier notebook (ta mémoire)
Crée un notebook NotebookLM intitulé "Réunions internes" et ajoute-lui tous les fichiers du dossier <chemin de ton dossier, ex: ./reunions>. Quand c'est fini, confirme-moi le nombre de sources chargées et pose une question de test au notebook pour vérifier qu'il répond avec des citations.
- PromptPrompt · Retrouver une info précise (le RAG)
Interroge mon notebook "Réunions internes" sur NotebookLM : <ta question, ex: qu'est-ce qui a été décidé sur le projet X, et par qui ?>. Rapporte-moi la réponse AVEC les sources exactes (document + passage cité mot pour mot). Si la réponse est incomplète, repose des questions plus précises au notebook jusqu'à avoir l'info complète.
- FrameworkInstruction projet · La mémoire automatique
À ajouter dans ton CLAUDE.md (ou tes instructions de projet) : Dès qu'il te manque une information interne (réunions, décisions, historique, clients), consulte TOUJOURS mon notebook NotebookLM "Réunions internes" avant de me poser la question. Cite la source exacte de chaque information que tu en tires.
- PromptPrompt · Deep research → présentation complète
Lance une deep research NotebookLM sur <ton sujet, ex: analyse concurrentielle de mon entreprise sur le marché français : positionnement, prix, forces et faiblesses de chaque concurrent>. Une fois les sources chargées dans le notebook : 1. Interroge le notebook autant de fois que nécessaire, concurrent par concurrent. 2. Vérifie chaque affirmation contre les sources citées. Aucun chiffre sans source. 3. Construis la présentation complète : une slide de synthèse, une slide par concurrent, une slide de recommandations.
- PromptPrompt · Base de données Notion (une page par concurrent)
À partir de mon notebook NotebookLM <nom du notebook de deep research>, crée une base de données Notion "Veille concurrentielle". Pour CHAQUE concurrent : crée une page détaillée (positionnement, offre, prix, actus récentes, forces, faiblesses), en interrogeant le notebook sur plusieurs questions distinctes par concurrent. Chaque information doit être sourcée. Signale-moi ce que le notebook n'a pas su répondre au lieu d'inventer.
- PromptPrompt · Chaîne YouTube → flashcards
Envoie les vidéos de la chaîne YouTube <nom ou URL de la chaîne> dans un nouveau notebook NotebookLM. Puis interroge le notebook pour en extraire les 30 connaissances les plus importantes et transforme-les en flashcards (question au recto, réponse développée au verso). Une flashcard = une seule idée, avec assez de contexte pour être comprise seule.
- PromptPrompt · Brief de prépa de call (façon Briefify)
J'ai un call avec <entreprise> le <date>. 1. Crée un notebook NotebookLM sur cette entreprise. 2. Lance une deep research : site officiel, articles récents, podcasts et interviews des fondateurs. 3. Interroge le notebook et rédige-moi un brief d'UNE page : - ce que fait l'entreprise et son modèle, - les actus récentes qui comptent, - les 3 pain points probables, chacun prouvé par une citation exacte (source + minute si c'est un podcast), - 5 questions à poser pendant le call. Chaque affirmation doit être sourcée. Pas de source = tu ne l'écris pas.
L’idée en 30 secondes
Claude est brillant pour raisonner et exécuter.. mais il a des trous durs : pas de mémoire entre les sessions, une fenêtre de contexte qui sature, une deep research chère.
NotebookLM (l’outil gratuit de Google) est excellent exactement là : il stocke des millions de mots, retrouve n’importe quelle info avec la citation exacte, et lance des recherches profondes adossées à tout l’accès data de Google.
Branchés ensemble via un simple connecteur MCP, ils communiquent : Claude pose des questions, NotebookLM répond avec les sources, Claude analyse, re-questionne et produit. Chacun comble les trous de l’autre.
Qui fait quoi
| Claude | NotebookLM | |
|---|---|---|
| Raisonner, exécuter, produire | ✅ | ❌ |
| Stocker des millions de mots | ❌ (contexte limité) | ✅ (50 sources par notebook) |
| Retrouver une info avec la citation exacte | ❌ (risque d’hallucination) | ✅ (source grounding) |
| Deep research massive | 💸 chère, limitée | ✅ gratuite, accès Google |
| Mémoire entre les sessions | ❌ | ✅ (le notebook persiste) |
Le setup (5 minutes)
- Prérequis : un compte Google (NotebookLM est gratuit) + Claude Code installé.
- Installer le connecteur : copie le prompt “Installer le MCP NotebookLM” ci-dessus dans Claude Code, il fait tout.
- S’authentifier : un login Google, une seule fois.
- Tester : le prompt “Test de connexion”. Si Claude te liste tes notebooks, c’est branché.
À partir de là, tout passe en langage naturel : “crée un notebook”, “pose cette question à mon notebook réunions”, “lance une deep research”.
Les 4 cas d’usage de la vidéo
- La mémoire (RAG). Toutes tes réunions, contrats ou docs dans un notebook. Claude y pêche n’importe quelle info pour une fraction des tokens (dans la vidéo : ~10K tokens au lieu de ~500K). Prompts : “Créer ton premier notebook” + “Retrouver une info précise” + l’instruction projet “Mémoire automatique”.
- Deep research → livrable. NotebookLM aspire des centaines de sources, Claude interroge, vérifie et produit la présentation ou la base Notion. Prompts : “Deep research → présentation” + “Base de données Notion”.
- Apprendre. Une chaîne YouTube entière digérée en notebook, transformée en flashcards que tu révises sur ton téléphone. Prompt : “Chaîne YouTube → flashcards”.
- L’agent. Le workflow Briefify : un call arrive au calendrier → notebook auto sur l’entreprise → deep research → brief sourcé prêt avant le call. Prompt : “Brief de prépa de call”.
Les limites à connaître (avant de te lancer)
- 50 sources max par notebook. Et en pratique, la qualité baisse quand tu empiles des sources hétérogènes. La parade : la règle des notebooks spécialisés (framework ci-dessus).
- Le connecteur est non officiel. NotebookLM n’a pas d’API publique. Si Google change quelque chose, ça peut casser : tu te ré-authentifies et ça repart. Rien de grave, mais sache-le.
- NotebookLM évolue vite. Les features (flashcards, formats de sortie) changent régulièrement. Si un écran ne ressemble pas à la vidéo, le principe reste identique.
Cette page accompagne la vidéo “Claude Code + NotebookLM = Super Intelligence”. Pour la mise en pratique complète avec des cas concrets chaque semaine, rejoins la communauté Skool (lien en description de la vidéo).
Liens et sources
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Les ressources ci-dessus sont déjà gratuites, sans inscription. Le Skool, on le rejoint pour échanger, poser ses questions et co-construire avec ceux qui appliquent ces méthodes au quotidien.
Rejoindre la communauté SkoolFAQ
Il faut savoir coder ?
Non. L'install se fait en donnant un prompt à Claude Code, et ensuite tout passe en langage naturel.
C'est vraiment gratuit ?
NotebookLM est gratuit (une version payante ~20€/mois lève les limites). Le connecteur est open source. Il te faut juste un abonnement Claude.
Ça marche avec Claude (l'app), pas seulement Claude Code ?
Le connecteur montré dans la vidéo est un MCP pour Claude Code. Le principe (Claude interroge NotebookLM) s'étend à d'autres surfaces, mais le setup de cette page est celui de Claude Code.
Pourquoi ne pas tout mettre dans Claude directement ?
Limite de fichiers, contexte qui sature, coût en tokens, et amnésie entre les sessions. C'est exactement le trou que NotebookLM comble.
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