NotebookLM의 등장으로 AI를 사용한 새로운 학습 방법이 조금씩 확산되고 있습니다.

NotebookLM에서는 PDF, 웹 페이지, 문서 등의 리소스를 바탕으로 AI와 대화하며 학습할 수 있습니다.

단순히 AI에게 질문하는 것뿐만 아니라, 자신이 준비한 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 학습할 수 있다는 점이 큰 특징입니다.

실제로 Massachusetts Institute of Technology (MIT)의 대학원생이 지금까지 공부한 적 없는 분야의 자격시험에 대해 NotebookLM을 활용하여 48시간 만에 합격했다는 사례도 소개되고 있습니다.

한편, NotebookLM을 사용해 본 사람이라면 느꼈을 수도 있겠지만,

학습에 사용할 리소스를 모으는 작업이 꽤 힘듭니다.

• 공식 문서 찾기
• 관련 기사 찾기
• 신뢰할 수 있는 자료 선택하기
• NotebookLM에 추가하기
• 학습하기 쉬운 노트 이름 및 구성 만들기

이러한 과정을 매번 수작업으로 하는 것은 은근히 시간이 걸립니다.

그래서 본 기사에서는 Codex를 사용하여 NotebookLM용 리소스 수집과 노트 작성을 자동화하는 방법을 정리합니다.

이 기사에서는 Codex를 사용하고 있지만, 사고방식 측면에서는 다른 AI 에이전트(AI Agent)에서도 응용할 수 있을 것으로 예상됩니다.

이 기사의 내용을 실천하면 다음과 같은 흐름으로 NotebookLM의 학습용 노트를 작성할 수 있습니다.

먼저, AI 에이전트에게 학습하고 싶은 테마를 입력합니다.

그러면 NotebookLM 상에 리소스가 추가된 상태의 노트가 생성됩니다.

즉, 대략적으로 말하면 다음과 같은 작업을 자동화합니다.

• 학습 테마 수신
• 관련 리소스 수집
• NotebookLM 접속
• 신규 노트 생성
• 리소스 추가

이번에는 Codex의 스킬(Skill)을 사용하여 실현합니다.

따라서 우선 스킬을 도입합니다.

이번에 사용할 스킬은 아래 리포지토리(Repository)에서 공개하고 있습니다.

리포지토리를 클론(Clone)한 후, README.md에 따라 초기 설정(Setup)을 항목 6번까지 진행해 주세요.

git clone https://github.com/shin-takoyaki/learning-notebooklm-workflow

설정 절차의 상세 내용은 README.md에 기재되어 있습니다.

이번 방법에서는 NotebookLM의 공식 API를 사용하는 것이 아니라, Playwright로 브라우저를 조작하는 방식으로 노트를 작성합니다.

따라서 다음 사항에 주의해 주세요.

• Google 계정 로그인이 필요함
• 최초 실행 시 인증이 요구됨
• NotebookLM의 화면 사양이 변경되면 작동하지 않을 가능성이 있음
• 자동 조작이므로 실행 내용을 확인한 후 진행할 것

특히 Google 로그인 관련 부분은 환경에 따라 동작이 달라질 가능성이 있습니다.

README.md에 기재된 주의 사항을 확인한 후 실행해 주세요.

Codex 상에서 스킬 목록을 엽니다.

스킬 목록에 learning-notebooklm-workflow가 표시됩니다.

해당 스킬을 선택하고 그대로 Enter를 누릅니다.

입력을 요구하므로 학습하고 싶은 내용을 입력합니다.

예를 들어, 다음과 같은 테마를 지정할 수 있습니다.

Laravel 13의 AI SDK에 대해 학습하고 싶다

Transformer의 Self-Attention에 대해 학습하고 싶다

커피 로스팅에서의 마이야르 반응(Maillard reaction)에 대해 학습하고 싶다

학습 테마를 입력하면 AI 에이전트가 관련 리소스를 찾아 NotebookLM용 노트 작성을 진행합니다.

이번에는 Playwright를 사용하여 브라우저를 직접 조작합니다.

따라서 도중에 다음과 같은 확인 창이 표시됩니다.

Playwright 스크립트를 실행해도 되겠습니까?

문제가 없다면 Yes를 선택합니다.

GitHub의 README.md에도 기재되어 있는 것처럼, 최초 실행 시에는 Google에 접속하기 위한 인증이 요구됩니다.

이 부분은 주의 사항이 있으므로 README.md를 확인한 후 진행해 주세요.

환경에 따라 Playwright를 통해 NotebookLM에 접속했을 때, Google 로그인 인증에서 차단되는 경우가 있습니다.

그 경우에는 Playwright에서 사용 중인 Chrome 프로필을 지정하여 일반 Chrome을 한 번 실행합니다. (다음 명령 실행)

/usr/bin/google-chrome \
--user-data-dir=/home/<user>/projects/create-notebooklm/.notebooklm-playwright-profile \
--no-first-run \
...

Chrome가 실행되면, 다음과 같은 흐름으로 대응합니다.

• 위의 명령어로 연 일반 Chrome에서 Google 로그인하기
• NotebookLM 메인 화면에 진입할 수 있는지 확인하기
• Chrome을 완전히 종료하기
• 그 후, 업로드 자동화를 재실행하기

node /home/<user>/.codex/skills/learning-notebooklm-workflow/scripts/notebooklm_web_upload.mjs \
--output-dir learning-output \
--notebook-title Cloudflare \
...

포인트는 --user-data-dir에 지정한 프로필입니다.

여기서 로그인 상태를 만들어 두면, 재실행 시 Playwright 측에서도 동일한 Chrome 프로필을 사용할 수 있게 됩니다.

단, Google의 인증 관련 부분은 계정이나 환경에 따라 동작이 달라지므로, 반드시 이 방법으로 모든 문제가 해결되는 것은 아닙니다.

스크립트를 실행하면 자동으로 브라우저가 실행됩니다.

그 후, NotebookLM 상에서 새로운 노트가 생성되고, 수집한 리소스가 추가됩니다.

실행 후, NotebookLM 상에서 새로운 노트가 생성되었는지 확인할 수 있습니다.

노트가 생성되었다면, 이후에는 NotebookLM을 사용하여 학습을 진행합니다.

저의 경우에는 다음과 같은 흐름으로 사용하고 있습니다.

• 우선 영상 해설을 생성하여 전체적인 구조를 파악한다
• 퀴즈를 생성하여 제대로 이해했는지 확인한다
• 모르는 점이 있다면 그 자리에서 NotebookLM에 질문한다

NotebookLM은 추가한 리소스를 바탕으로 답변해 주기 때문에, 일반적인 채팅 AI보다 학습 내용을 컨트롤하기가 더 쉽습니다.

특히 공식 문서나 1차 정보 (Primary Information)를 리소스로 추가해 두면 학습의 토대가 안정적입니다.

이번 스킬에서는 기본적으로 1차 정보나 공식 정보를 우선적으로 수집하도록 설정했습니다.

따라서 일반적인 블로그 기사만 모으는 것보다 학습에 사용하기 쉬운 노트를 만들기 용이합니다.

하지만 완전히 자동으로 수집하고 있는 만큼, 모든 리소스가 항상 정확하다고 할 수는 없습니다.

특히 다음과 같은 정보는 직접 확인하는 것을 권장합니다.

• 버전에 따라 달라지는 사양
• 법률·제도·규약에 관한 정보
• 의료·금융 등 전문성이 높은 정보
• 오래된 기사와 새로운 기사의 내용이 다른 정보

AI에게 리소스 수집을 맡기는 경우라도, 최종적으로는 인간이 확인한다는 전제하에 사용하는 것이 안전합니다.

본 기사에서는 Codex를 사용하여 NotebookLM의 리소스 수집과 노트 작성을 자동화하는 방법을 소개했습니다.

NotebookLM은 학습 도구로서 매우 편리하지만, 매번 리소스를 모으는 작업에는 시간이 걸립니다.

그래서 AI 에이전트 (AI Agent)를 사용하여 다음과 같은 작업을 자동화했습니다.

• 학습 테마 수신
• 관련 리소스 수집
• NotebookLM에 노트 작성
• 리소스 추가

이를 통해 학습을 시작하기까지의 준비 시간을 상당히 단축할 수 있습니다.

개인적으로는 NotebookLM 단독으로 사용하는 것보다,

AI 에이전트로 리소스를 수집한다 → NotebookLM으로 학습한다

라는 흐름이 훨씬 실용적이라고 느끼고 있습니다.