NotebookLM Agent API

API e Webhook Interface per Google NotebookLM Automation

Questo progetto fornisce un'interfaccia API REST completa per Google NotebookLM, con supporto webhook per integrazione con altri agenti AI. Sviluppato seguendo le metodologie Spec-Driven Development (SDD) e Test Driven Development (TDD).

Caratteristiche

• API REST Completa: Gestione notebook, fonti, chat, generazione contenuti
• Webhook System: Notifiche event-driven per integrazione multi-agent
• AI Skill: Interfaccia nativa per OpenCode e altri agenti AI
• Qualità del Codice: ≥90% test coverage, type hints, linting
• Metodologie: SDD + TDD + Conventional Commits

Requisiti

• Python 3.10+
• uv per dependency management
• Account Google con accesso a NotebookLM

Installazione

# Clona il repository
git clone https://github.com/example/notebooklm-agent.git
cd notebooklm-agent

# Crea virtual environment
uv venv --python 3.10
source .venv/bin/activate

# Installa dipendenze
uv sync --extra dev --extra browser

# Installa pre-commit hooks
uv run pre-commit install

# Configura ambiente
cp .env.example .env
# Modifica .env con le tue configurazioni

Configurazione

Crea un file .env:

# API Configuration
NOTEBOOKLM_AGENT_API_KEY=your-api-key
NOTEBOOKLM_AGENT_WEBHOOK_SECRET=your-webhook-secret
NOTEBOOKLM_AGENT_PORT=8000
NOTEBOOKLM_AGENT_HOST=0.0.0.0

# NotebookLM Configuration
NOTEBOOKLM_HOME=~/.notebooklm
NOTEBOOKLM_PROFILE=default

# Logging
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FORMAT=json

Autenticazione NotebookLM

# Login a NotebookLM (prima volta)
notebooklm login

# Verifica autenticazione
notebooklm auth check

Avvio

# Development server
uv run fastapi dev src/notebooklm_agent/api/main.py

# Production server
uv run gunicorn notebooklm_agent.api.main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker

L'API sarà disponibile su http://localhost:8000

• API docs: http://localhost:8000/docs
• OpenAPI schema: http://localhost:8000/openapi.json

Uso Rapido

# Creare notebook
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "Ricerca AI"}'

# Aggiungere fonte
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks/{id}/sources \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"type": "url", "url": "https://example.com"}'

# Generare podcast
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks/{id}/generate/audio \
  -H "X-API-Key: your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"instructions": "Make it engaging"}'

Testing

# Esegui tutti i test
uv run pytest

# Con coverage
uv run pytest --cov=src/notebooklm_agent --cov-report=term-missing

# Solo unit test
uv run pytest tests/unit/ -m unit

# Solo integration test
uv run pytest tests/integration/ -m integration

Sviluppo

Workflow

1. Spec-Driven: Definisci requisiti in prd.md
2. TDD: Scrivi test → Implementa → Refactor
3. Conventional Commits: Segui lo standard per i commit
4. Pre-commit: I controlli automatici garantiscono qualità

Struttura Progetto

notebooklm-agent/
├── src/notebooklm_agent/    # Codice sorgente
├── tests/                   # Test suite
├── docs/                    # Documentazione
├── prd.md                   # Product Requirements
├── AGENTS.md                # Linee guida OpenCode
├── SKILL.md                 # Definizione skill AI
└── CONTRIBUTING.md          # Guida contribuzione

Documentazione

• PRD - Product Requirements Document
• AGENTS.md - Linee guida per OpenCode
• SKILL.md - Skill per agenti AI
• CONTRIBUTING.md - Come contribuire

Stato del Progetto

⚠️ Versione Iniziale: Questo progetto è in fase di setup iniziale. Le funzionalità API sono pianificate per le prossime release.

Vedi CHANGELOG.md per lo stato attuale e la roadmap.

Licenza

MIT License - vedi LICENSE per dettagli.

Contributing

Vedi CONTRIBUTING.md per le linee guida su come contribuire al progetto.

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Nota: Questo è un progetto non ufficiale e non è affiliato con Google. Usa le API interne di NotebookLM che possono cambiare senza preavviso.