joeseesun（qiaomu）开源了一个 Claude Code Skill：任何内容 → 任何格式。
核心能力
输入：你用自然语言说"把这篇微信文章生成播客"，AI 自动完成后续全流程。
输出：播客 / PPT / 思维导图 / Quiz / 视频 / 报告 / 信息图 / 闪卡
关键组件：多源内容获取（含付费墙绕过）→ 上传 Google NotebookLM → AI 生成目标格式
支持的 15+ 内容源
| 类型 | 来源 |
|---|---|
| 社交媒体 | 微信公众号（MCP 浏览器模拟）、X/Twitter（推文+长线程）、YouTube（自动字幕）、播客（小宇宙/喜马拉雅/B站） |
| 网页 | 300+ 付费网站（NYT/WSJ/FT/Economist 等）、任意公开网页、搜索关键词汇总 |
| 电子书/文档 | PDF（支持扫描件 OCR）、EPUB、Markdown、纯文本、Word、PowerPoint、Excel |
| 其他 | 图片（OCR）、音频（转录）、ZIP 压缩包（批量处理） |
付费墙绕过：6 层级联策略
核心特性。自动检测并绕过 300+ 付费新闻网站的付费墙，按顺序级联尝试：
Level 1: 代理服务（r.jina.ai / defuddle.md）
↓ 失败
Level 2: 站点专属 Bot UA（Googlebot ~50站 / Bingbot ~4站）
↓ 失败
Level 3: 通用绕过（UA伪装 + X-Forwarded-For + Referer伪装 + AMP + EU IP）
↓ 失败
Level 4: archive.today 存档（CAPTCHA 自动检测）
↓ 失败
Level 5: Google Cache
↓ 失败
Level 6: agent-fetch 本地工具
每层失败才到下一层，最终确保内容获取成功率。
技术来源：学自 Chrome 扩展 Bypass Paywalls Clean，累计覆盖：
- Googlebot UA → ~50 站（NYT/WPJ/Bloomberg/Forbes/WIRED 等）
- Bingbot UA → ~4 站
- Cookie 清空 + Referer 伪装 → 计量付费墙
- AMP 页面 → ~10 站
- JSON-LD 提取 → 通用
技术架构
用户自然语言输入
↓
Claude Code Skill（智能识别内容源类型）
↓
┌───────────────────────────────────────┐
│ 微信 MCP │ 付费墙绕过 │ 播客转写 │ markitdown │
└─────────────┴───────────┴─────────┴───────────┘
↓
NotebookLM API（上传 + AI 生成）
↓
.mp3 / .pdf / .json / .pptx 等
使用示例
付费文章 → 播客
你：把这篇 The Information 文章生成播客
AI：检测付费墙 → Googlebot UA 绕过 → 获取全文 → 上传 NotebookLM → 生成播客
结果：/tmp/article_podcast.mp3
电子书 → 深度分析报告
你：深度分析这本书 sapiens.epub
AI：提取全文 → 上传 NotebookLM → 生成 10 个核心问题 → 逐一递归提问 → 输出 JSON
结果：/tmp/sapiens_analysis.json（10 个问答，含金句、核心观点、局限性分析）
微信文章 → 飞书文档
你：深度分析这篇微信文章并写入飞书
AI：MCP 浏览器模拟抓取 → 上传 NotebookLM → 生成问答 → 格式化 Markdown → 自动创建飞书文档
结果：飞书文档已创建
安装
cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm
cd qiaomu-anything-to-notebooklm
# 一键安装所有依赖
./install.sh
# NotebookLM 认证
notebooklm login
notebooklm list # 验证成功
就这两样前置需求：Python 3.9+ 和 Git，其他依赖一键自动安装。
GitHub：joeseesun/qiaomu-anything-to-notebooklm，MIT 协议。