Онбординг
Регламенты, вики, прошлые проекты → новый сотрудник задаёт вопросы и получает ответы с источниками.
Все материалы
Практический разбор • Claude Code + NotebookLM
От документов к результату
Загружаете документы — получаете анализ, подкаст, инфографику и презентацию. Ниже — реальный кейс из видео и полное руководство, чтобы повторить самому.
01
Понять
Что это за инструменты и почему результатам можно доверять
Claude Code
Агент-оркестратор в терминале. Формирует промпты под ваш контекст, управляет NotebookLM, сохраняет результаты в файлы, сам обрабатывает ошибки.
Роль: управляет процессом
NotebookLM
RAG-система от Google. Работает только с вашими документами. Не галлюцинирует — каждый ответ привязан к источнику с цитатой.
Роль: работает с данными
почему это важно
Результатам можно доверять
Claude Code не придумывает. Он управляет промптами и форматирует результаты.
NotebookLM работает только с тем, что вы загрузили — никакого интернета, никаких додумок.
Каждый тезис привязан к источнику — можно раскрыть цитату и проверить откуда она.
Единственный случай, когда результат плохой — если вы загрузили плохие данные.
02
Посмотреть
Реальный кейс из видео — задача, данные и все полученные результаты
исходная задача
Кейс: недвижимость
«Застройщик в городе-миллионнике: заявки есть, а сделок нет»
Провал в середине воронки — непонятно почему клиент уходит после первого контакта. Исходные данные — 6 внутренних документов. Принцип применим к любой теме.
Как выглядит воронка изнутри
Входящий трафик
100 заявок поступило
1 — Первый звонок
Перезванивают через 30–60 мин вместо 5
Ответ за 5 мин = в 100× больше шансов на контакт
2 — После показа / вариантов
Менеджер говорит «если что — звоните»
48% менеджеров сдаются после первого "подумаю"
3 — Финансовый расчёт
Реальная ставка 17–22% — шок после рекламы
Разрыв между обещанием в рекламе и реальным платежом
4 — Одобрение ипотеки
Клиент один на один с банком
69%
провал
69% отказов на этом этапе — самый большой провал
Итог
До сделки доходит...
0,9%
из 100 заявок
Что агент сгенерировал за одну сессию:
01
Отчёт по воронке (28 источников)
02
Подкаст на русском (2 AI-ведущих)
03
Скрипты и BANT-вопросы
04
Инфографика (базовая + PRO)
05
Презентация (PDF + PPTX)
06
Файл CLAUDE.md для проекта
Результат 1 — Отчёт: анализ воронки
6 внутренних файлов + 28 веб-источников
Верхний уровень воронки работает: клики и заявки поступают, CPL в норме. Но итоговая конверсия в сделку — 0,9%. 79–80% лидов теряются в середине и внизу.
Где ломается воронка
Первый звонок
Перезванивают слишком долго. Если не позвонить в первые 5–15 минут — шанс на контакт падает в разы.
После показа / вариантов
Менеджер не назначает следующий шаг. Клиент уходит «думать» и пропадает.
Финансовый расчёт
Шок от реального платежа (ставки 17–22%), который не совпадает с рекламными обещаниями.
Одобрение ипотеки
До 69% отказов — клиенту не одобрили кредит, а менеджер не помог с документами.
Что нужно исправить
1Жёсткий регламент: перезвон по заявке в течение 3–5 минут
2Сценарии под сегменты: семье — безопасность, инвестору — цифры
3Запретить завершать разговор без чёткой договорённости о следующем шаге
4Интегрировать ипотечных брокеров для сложных клиентов
Результат 2 — Скрипты и решения
Прицельный анализ по 29 источникам
01
Скорость реакции
Звонок в первые 5 минут → шанс контакта в 100 раз выше, чем через 30 минут
78% клиентов покупают у того, кто ответил первым — не у того, у кого лучше цена
02
Скрипты возражений
Техника: Согласие → Уточнение → Аргумент
«Дорого / у конкурентов дешевле»
→ «Да, возможно, цена не самая низкая — но мы используем материалы с отличной шумоизоляцией, плюс охраняемая территория и школа рядом. Вы покупаете не стены, а комфорт на годы.»
«Я подумаю»
→ «Конечно, важное решение. Скажите, что именно хотите обдумать? Пока вы думаете — эту планировку могут забрать. Давайте сделаю резерв на 3 дня, цена зафиксируется.»
«Плохое время для ипотеки / высокие ставки»
→ «Ипотека уже сейчас позволяет жить там, где хотите. Если копить — цены тоже вырастут. Квартиру всегда можно выгодно продать.»
«Боюсь, что застройщик заморозит стройку»
→ «Застройщик на рынке 10 лет, сдал 5 ЖК. Все деньги через эскроу-счета — застройщик не получает их до сдачи дома.»
03
BANT: 3 вопроса при первом звонке
1
«Какой бюджет примерно закладываете? Нужна ипотека?»
2
«Покупаете для себя, для близких или как инвестицию? Какой район рассматриваете?»
3
«Когда планируете переезд или выход на сделку?»
04
Follow-up: система касаний
80% сделок — после 5-го контакта. Цикл выбора: 12–18 месяцев.
48% менеджеров сдаются после первого «я подумаю» — прямые потери.
Фраза, убивающая 70% сделок:
«Если что — звоните» вместо конкретного следующего шага
Замените на: «Перезвоню в четверг. Когда удобнее — до обеда или после?»
Результат 3 — Подкаст
Сгенерировано NotebookLM · 2 ведущих · русский язык
Подкаст
Сгенерировано NotebookLM
«Как не сливать продажи в недвижимости»
Живой диалог двух AI-ведущих по реальным данным из 28 источников
0:00--:--
NotebookLM Audio
Аудио воспроизводится прямо здесь. Файл mp3 доступен по кнопке скачать ниже.
Результат 4 — Инфографика
Простая и подробная версии
Упрощённая версияКлючевые данные по воронке
Изображение загружается по клику (~5 МБ)
Подробная версияПолный разбор всех блоков
Изображение загружается по клику (~5 МБ)
Результат 5 — Презентация (13 слайдов)
«Фундамент без здания» · строительный стиль · PDF + PPTX
PDF загружается по запросу (~14 МБ)
03
Попробовать
Установка всего необходимого и пошаговый процесс работы
Шаг 1 — Установить VS Code
VS Code — редактор кода от Microsoft. Именно здесь вы будете работать с проектом, запускать терминал и использовать Claude Code. Бесплатный, работает на Windows, macOS, Linux.
macOS
brew install --cask visual-studio-codeУстановить через Homebrew
Или скачайте .dmg с сайта и перетащите VS Code в Applications.
Windows
1Скачайте установщик
code.visualstudio.com → Download for Windows → запустите .exe
2При установке отметьте
☑ Add "Open with Code" action to Windows Explorer — удобно для быстрого открытия папок
Linux (Ubuntu / Debian)
sudo snap install --classic codeУстановить через snap
Или скачайте .deb пакет с сайта: sudo dpkg -i code_*.deb
После установки
Откройте папку проекта через File → Open Folder, затем используйте встроенный терминал (Terminal → New Terminal) для всех следующих команд.
Шаг 2 — Установить Node.js
Node.js нужен для установки Claude Code через npm. Нужна версия 18 или выше. Рекомендуется LTS.
macOS
brew install nodeУстановит последнюю LTS версию Node.js
node --versionПроверить: должно вывести v18.x.x или выше
Homebrew нет? Установите с brew.sh — одна команда в терминале.
Windows
1Скачайте установщик LTS
nodejs.org → кнопка «LTS» → Windows Installer (.msi)
2При установке — Add to PATH отмечен автоматически, не снимайте
node --versionПроверить в PowerShell или CMD
Linux (Ubuntu / Debian)
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -Добавить репозиторий NodeSource
sudo apt-get install -y nodejsУстановить Node.js LTS
node --versionПроверить версию
Шаг 3 — Установить Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-codeУстановить Claude Code глобально
claude --versionПроверить установку
claudeЗапустить в папке проекта. Первый запуск попросит авторизоваться через браузер.
Из России
Российские карты не принимаются. Нужен VPN + виртуальная карта иностранного банка (или через продавца — ссылка в описании под видео).
Шаг 4 — Установить Python 3.11
Плагин notebooklm-py требует именно Python 3.11. Версии 3.12+ могут не работать. Устанавливать рядом с другими — нормально.
macOS — через pyenv
brew install pyenvМенеджер версий Python
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc && echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc && echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrcДобавить pyenv в PATH (для zsh)
source ~/.zshrcПрименить изменения
pyenv install 3.11.9Установить Python 3.11.9
pyenv global 3.11.9Сделать версией по умолчанию
python3 --versionПроверить: должно вывести Python 3.11.x
Windows
1Скачайте установщик
python.org/downloads/release/python-3119 → Windows installer (64-bit)
2При установке обязательно отметьте
☑ Add Python 3.11 to PATH — это критично
py -3.11 --versionПроверить в PowerShell или CMD
Linux (Ubuntu / Debian)
sudo apt update && sudo apt install software-properties-commonОбновить и добавить инструменты
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppaДобавить репозиторий с Python 3.11
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3.11-devУстановить Python 3.11
python3.11 --versionПроверить версию
Шаг 5 — Установить notebooklm-py
Проще всего — попросить агента прямо в Claude Code:
Промпт для агента
Установи плагин notebooklm-py из репозитория https://github.com/teng-lin/notebooklm-py.git — найди все нужные команды и выполни установку.
Или вручную:
pip3.11 install notebooklm-pyУстановить пакет через pip Python 3.11
playwright install chromiumУстановить браузер для автоматизации
notebooklm loginАвторизоваться — откроется браузер, логинитесь в Google
Если браузер не открылся через Playwright
Откройте обычный терминал и введите notebooklm login вручную. После авторизации браузер больше не нужен.
Рабочий процесс — 9 шагов
1
Авторизация в NotebookLM
Команда notebooklm login открывает браузер через Playwright. Если вылезли ошибки — открываем обычный терминал и логинимся вручную. Потом браузер больше не нужен.
Важно: Для России: главное, чтобы страница хоть как-то открылась.
2
Загрузка документов
Создаём новый ноутбук и загружаем 6 внутренних файлов: бриф, контекст продукта, сегменты аудитории, анализ воронки, конкуренты, фрагменты звонков.
Важно: На базовом тарифе — до 50 файлов, на Pro — до 300. PDF, DOCX, Excel, текст — всё принимает.
3
Первичный анализ
Агент формирует промпт под ваш контекст и спрашивает NotebookLM. Каждый тезис — со ссылкой на конкретный документ-источник.
Важно: NotebookLM не придумывает. Можно раскрыть любую цитату и проверить источник.
4
Расширение базы источников
Агент запускает параллельный поиск, импортирует пачками по 10 штук без дублей. Было 6 → стало 28 источников.
Важно: Добавляются: profitbase, rechka.ai, domclick, salesap, ylopo.com, PDF по нейромаркетингу.
5
Прицельный анализ
Пишем одну фразу — агент сам читает отчёт, формирует 4 прицельных вопроса и отправляет их в NotebookLM. Скорость реакции, скрипты возражений, BANT, follow-up.
Важно: Вы пишете одну фразу — агент сам думает, что именно спросить.
6
Подкаст с двумя ведущими
NotebookLM генерирует подкаст с двумя ведущими в живом диалоге на русском. Генерация ~15–20 минут.
Важно: Критично: установите язык в NotebookLM на русский глобально ДО генерации.
7
Веб-плеер для аудио
За ~30 секунд Claude Code делает HTML-страницу с анимированным waveform, кнопками скорости и ключевыми данными.
Важно: Открывается без сервера прямо в браузере — можно сразу отправить.
8
Инфографика
Одним запросом. Если rate limit — Claude Code видит ошибку и сам перезапускает. Меньше данных на инфографику = лучше качество.
Важно: Слишком много деталей → качество страдает. Давайте по одной теме.
9
Презентация для команды
13 слайдов в строительном стиле — чертёжная сетка, техиллюстрации, сине-зелёная палитра. PDF + PPTX.
Важно: PPTX сейчас нередактируемый (картинки). Для планёрки — уже готов.
совет
Скилл /notebooklm
После установки пакета скажите агенту активировать скилл — он сделает сам. В новом чате пишете /notebooklm — и сразу активируется контекст: текущий ноутбук, список источников, статус подключения.
04
Применить
Адаптируй под свои задачи — ответы на частые вопросы и материалы
Где применить прямо сейчас
Разбор звонков
Транскрипты продажных звонков → анализ возражений → скрипты для обучения менеджеров.
Еженедельная аналитика
Отчёты за неделю → агент выделит тренды, конфликты в данных и пункты для внимания.
Контент-маркетинг
Источники + исследования → статья со ссылками. Всё проверяемо, ноль галлюцинаций.
Обучение команды
Большой документ → подкаст для прослушивания + презентация для обсуждения.
Конкурентный анализ
Материалы конкурентов, отзывы, кейсы → структурированная сводка по сильным и слабым сторонам.
Частые вопросы
Файл для агента
CLAUDE.md — правила для агента
Готовый файл с правилами работы в NotebookLM: что нельзя вызывать повторно, как проверять дубли источников. Положите в корень проекта — агент подхватит автоматически.
## NotebookLM
- После source add-research не вызывать --import-all повторно
- Перед добавлением источников проверять source list