Automated TLDR tech podcast generator using NotebookLM
Project description
🎙️ TLDR Tech Podcast Generator (NotebookLM Edition)
Ce projet automatise la création d'un podcast technologique quotidien de type "Deep Dive" en utilisant l'IA de Google, NotebookLM.
Le script récupère les 8 newsletters quotidiennes de TLDR.tech, en extrait les articles de fond (en filtrant les sponsors et les liens internes), puis génère une synthèse éditoriale et un podcast audio complet en anglais.
✨ Fonctionnalités
- Extraction Intelligente : Analyse les 8 newsletters TLDR (AI, Dev, Tech, etc.) pour en extraire les articles sources originaux.
- Filtrage Avancé : Exclut automatiquement les contenus sponsorisés et les liens de réseaux sociaux.
- Workflow Deep Dive : Génère un briefing éditorial structuré avant de lancer la création du podcast pour une meilleure profondeur d'analyse.
- Gestion de la Fraîcheur : Recherche automatiquement l'édition complète la plus récente (jusqu'à 3 jours en arrière) si celle d'aujourd'hui n'est pas encore disponible.
- Packagé avec UV : Utilise le gestionnaire de paquets Python le plus rapide et moderne pour une isolation parfaite.
🚀 Installation
1. Prérequis
- Python 3.12 ou supérieur.
- uv installé sur votre système.
- Un compte Google avec accès à NotebookLM.
2. Authentification
Le script utilise NotebookLMClient.from_storage(). Pour que cela fonctionne, vous devez avoir vos cookies d'authentification enregistrés localement.
Si ce n'est pas encore fait, installez la CLI notebooklm et connectez-vous :
uv pip install notebooklm-py
notebooklm login
3. Installation Globale (Recommandé)
Pour installer l'outil globalement sur votre système et pouvoir l'utiliser n'importe où :
uv tool install nlm-podcast
4. Préparation du projet (Développement)
Si vous souhaitez contribuer ou modifier le code, clonez ce dépôt et installez les dépendances :
uv sync
🛠️ Utilisation
Si vous avez installé l'outil globalement :
generate-podcast
Si vous travaillez dans le répertoire du projet :
uv run generate-podcast
Le script effectuera les étapes suivantes :
- Vérification de la disponibilité des newsletters TLDR.
- Création d'un nouveau notebook dans votre compte NotebookLM.
- Extraction et ajout de jusqu'à 49 articles de fond.
- Génération d'un briefing éditorial détaillé (en anglais).
- Création du podcast audio "Deep Dive" au format Long.
📝 Configuration Éditoriale
Le système utilise un Persona d'Expert et un Prompt de Production détaillés pour garantir un contenu de haute volée.
Le podcast final est généré en anglais avec un ton professionnel et engageant, idéal pour rester à la pointe de l'actualité technologique pendant vos trajets ou vos séances de sport.
📂 Structure du projet
generate_tldr_podcast.py: Le script principal d'automatisation.pyproject.toml: Configuration du projet et des dépendancesuv.uv.lock: Verrouillage déterministe des dépendances.
Projet généré par Gemini CLI.
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Download files
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Source Distribution
Built Distribution
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File details
Details for the file nlm_podcast-0.1.0.tar.gz.
File metadata
- Download URL: nlm_podcast-0.1.0.tar.gz
- Upload date:
- Size: 10.7 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: uv/0.9.20 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.20","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Linux Mint","version":"22.3","id":"zena","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
a9b97d7b0de1d2a3f01e679a1814782b2027c025a83fca96986fbbba06aa961b
|
|
| MD5 |
c39c50bc6a499c296a772516cb991337
|
|
| BLAKE2b-256 |
34a1c3afaa85b823c65c10954f2515490fbf884508774583ff195e988eb16c1a
|
File details
Details for the file nlm_podcast-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: nlm_podcast-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 7.7 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: uv/0.9.20 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.20","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Linux Mint","version":"22.3","id":"zena","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
6b1e4e4325d2125585c6c0f5e2578aa7b3dbfcdfaa942f6a89d9d9f6b93ff947
|
|
| MD5 |
085d009e509d9e9b8e9edad56b2d56eb
|
|
| BLAKE2b-256 |
a9b6e1807e37f8b5a29a02e805384a64bf0667439bfa1673e6a41725a02f8a18
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