NotebookLM技能开发实战：从零构建你的第一个智能助手

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NotebookLM 是一个强大的语言模型工具，它允许开发者构建定制化的智能助手，用于处理各种任务，比如文本生成、代码补全、数据分析等。技能开发的价值在于，你可以根据特定需求打造专属的 AI 助手，大大提升工作效率和用户体验。

NotebookLM 技能主要由以下几个部分组成：

输入处理器：负责接收和解析用户的输入。
模型调用器：与 NotebookLM 核心模型交互，获取生成结果。
输出格式化：将模型返回的结果处理成用户友好的格式。
上下文管理：维护对话状态，实现多轮交互。

工作原理是：用户输入经过处理后传递给 NotebookLM 模型，模型生成响应后，再经过格式化返回给用户。

确保已安装 Python 3.8 或更高版本

创建并激活虚拟环境

python -m venv notebooklm-env
source notebooklm-env/bin/activate  # Linux/Mac
notebooklm-env\Scripts\activate  # Windows

安装必要的依赖包

pip install notebooklm openai python-dotenv

获取并配置 API 密钥

下面是一个简单的天气查询技能实现：

import notebooklm
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 初始化 NotebookLM 客户端
client = notebooklm.Client(api_key=os.getenv('NOTEBOOKLM_API_KEY'))

def get_weather(city):
    """
    查询指定城市的天气
    :param city: 城市名称
    :return: 天气信息
    """prompt = f" 告诉我 {city} 今天的天气情况，包括温度、湿度和天气状况 "

    try:
        response = client.generate(
            prompt=prompt,
            max_tokens=200,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].text
    except Exception as e:
        return f"查询天气时出错: {str(e)}"

# 使用示例
print(get_weather("北京"))