AI NotebookLM Runtime Lab
一個去識別化的教學型 MVP：把 NotebookLM 上傳流程整理成 local-first runtime、ETL、專案管理、指令包 queue 與治理紀錄。
PortalHTML 是操作入口，讓使用者用簡單畫面選專案、選檔案、查看結果。
RuntimePython service 是核心，負責掃描、排隊、執行、紀錄與呼叫 NotebookLM CLI。
Governance每次上傳留下 log、evidence copy、狀態與可匯入匯出的資料。
Concept Map
這張圖用「AI Printer」比喻：使用者丟檔案或任務，AI Worker 先做整理與治理，再送進指定 NotebookLM。
What It Does
- 上傳一般檔案到指定 NotebookLM project。
- 把 Excel / CSV 流程放在進階 ETL tab。
- 管理 NotebookLM projects：搜尋、排序、分頁與選取。
- 用 command package 模擬未來 API、GAS、遠端主機下任務。
- 用 log CMS 與 evidence folder 保留可追蹤紀錄。
Design Rules
- Runtime / ETL 優先，LLM 最後才進場。
- HTML 是 UI，不是核心。
- CSV / JSON 作為 AI-native 中介格式。
- 本機先跑通，再逐步升級成混合雲端流程。
- 公開版文件避免真實帳號、路徑、Notebook ID 與客戶資料。
Public Scope
這個 GitHub 版本保留架構、介面概念與教學說明；不包含真實登入狀態、NotebookLM cookie、私有 notebook id、使用者本機絕對路徑或實際資料檔。