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type: ressource
agent_ready: true
bundle_template: true
please_customize: true
description: "Kuratiertes Register langlebiger NotebookLM-Notebooks als Wissensquelle — geladen von Bundle-Skills, die den paths-Schlüssel register_file in ihrer skill.config.yaml konfiguriert haben."
tags:
  - ressource
  - notebooklm
  - register
  - recherche
created: 2026-05-12
updated: 2026-05-12
---

<!-- BUNDLE-TEMPLATE — BITTE AUSFÜLLEN
     Diese Datei ist ein generisches Template. Trage deine eigenen
     NotebookLM-Notebooks in die Tabelle unten ein. Ohne eigene Einträge
     kann der Skill notebook-research kein passendes Notebook finden.

     Nach dem Ausfüllen diesen Kommentarblock entfernen.
-->

# NotebookLM-Register

Kuratierte Liste langlebiger NotebookLM-Notebooks als Wissensquelle. Einstiegspunkt für KI-Agenten, die per Skill `notebook-research` passende Notebooks für eine Anfrage finden und per Skill `notebooklm` befragen.

## Für KI-Agenten

Wenn eine Recherche-Anfrage mit vorhandenen Notebooks beantwortet werden könnte, aktiviert sich der Skill `notebook-research`. Er liest die Tabelle unten, matcht die Anfrage semantisch gegen Titel, Themen und Beschreibungen, wählt das passende Notebook und reicht die Anfrage an den Skill `notebooklm` weiter. Details zum Ablauf stehen im Skill selbst.

## Kuratierte Notebooks

Nur langlebige Wissens-Notebooks, die als wiederverwendbare Quelle dienen. Projektspezifische, kurzlebige Notebooks (z.B. Recherche während einer Entwicklungsphase) bleiben im jeweiligen Projektsteckbrief und gehören nicht hierher.

| Notebook | ID | Themen | Quellen | Beschreibung | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| Mein erstes Notebook | `xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx` | thema-a, thema-b, schlagwort | Anzahl oder „laufend" | Kurze Beschreibung, worum es geht und wofür es genutzt wird. | aktiv |

<!-- Schema-Erklärung:
     - Notebook: Titel wie er in NotebookLM angezeigt wird
     - ID: NotebookLM-Notebook-ID (aus der URL oder den Einstellungen)
     - Themen: Komma-getrennte Stichworte für semantisches Matching
     - Quellen: Anzahl der hinterlegten Quellen oder „laufend" bei Deep Research
     - Beschreibung: 1–2 Sätze, welche Fragen das Notebook beantworten kann
     - Status: aktiv | veraltet | archiviert
-->

## Recherche-Workflows

Zwei erprobte Wege, mit NotebookLM Wissen aufzubauen. Beide nutzen den Skill `notebooklm`.

### Variante 1: Agent-gesteuert

Der KI-Agent übernimmt alles: Notebook anlegen, Quellen hinzufügen, Deep Research durchführen. Geeignet, wenn das Thema klar umrissen ist und öffentliche Quellen ausreichen.

### Variante 2: Manuell kuratiert und Agent-Abfrage

Du recherchierst selbst, baust das Notebook auf, der Agent zapft anschließend das gesammelte Wissen an. Geeignet für eigene Quellen (YouTube-Videos, PDFs, Artikel), die der Agent nicht selbst finden würde.

## Pflege

**Neues Notebook eintragen:** Nur wenn langlebig und wiederverwendbar. Zeile in die Tabelle einfügen mit Titel, ID, Themen, grober Quellen-Anzahl, 1–2 Sätzen Beschreibung, Status `aktiv`. `updated` im Frontmatter aktualisieren.

**Veraltetes Notebook:** Status auf `veraltet` oder `archiviert` setzen, nicht löschen. Agenten erkennen den Status und überspringen solche Einträge.

**Projektspezifische Notebooks:** Gehören nicht ins Register. Sie werden im jeweiligen Projektsteckbrief mit ID vermerkt.

## Verknüpfungen

- Skill `notebook-research` — liest dieses Register für semantisches Matching
- Skill `notebooklm` — ausführendes Werkzeug für Notebook-Erstellung und -Abfrage
