Pesquisa Profunda via NotebookLM

Pesquise $ARGUMENTS profundamente usando o servidor NotebookLM MCP e entregue um brief de pesquisa estruturado. Opcionalmente, gere artefatos de estúdio (slides, podcasts de áudio, vídeos, infográficos, relatórios, mapas mentais) a partir da pesquisa.

Pré-requisitos

• Servidor NotebookLM MCP deve estar configurado. Instale via: nlm setup add claude-code
• Se as ferramentas NotebookLM MCP não estiverem disponíveis, informe ao usuário para executar o comando de configuração e reiniciar a sessão.

Fluxo de Trabalho de Pesquisa

Etapa 1: Definir Escopo

Determine o tipo de pesquisa com base na solicitação do usuário:

Tipo	Foco
Pesquisa de Mercado	Tendências do setor, dimensionamento de mercado, oportunidades, TAM/SAM/SOM
Inteligência Competitiva	Análise de concorrentes, lacunas de posicionamento, comparações de funcionalidades
Pesquisa de Cliente/Prospect	Histórico da empresa, pontos de dor, tomadores de decisão, notícias recentes
Análise de Tendências	Tendências tecnológicas, padrões de adoção, previsões, players emergentes
Pesquisa para Proposta	Base para propostas, dados específicos do setor, estudos de caso
Acadêmica/Técnica	Papers, frameworks, metodologias, estado da arte

Diga ao usuário o que você planeja pesquisar e confirme o ângulo:

"Vou pesquisar [tema]. Meu ângulo: [foco específico]. Vou investigar: [2-3 questões específicas]. Está bom assim, ou devo ajustar?"

Aguarde a confirmação antes de prosseguir.

Etapa 2: Criar Notebook NotebookLM

Use notebook_create para criar um notebook chamado: Pesquisa: [Tema] - [YYYY-MM-DD]

Etapa 3: Adicionar Fontes de Contexto

Use source_add para alimentar o notebook com contexto relevante:

• Adicione qualquer URL fornecida pelo usuário (artigos, páginas da empresa, relatórios)
• Adicione documentos ou arquivos que o usuário referencia
• Adicione resumos de texto de contexto relevante se nenhuma URL estiver disponível
• Se pesquisando uma empresa, adicione seu website, LinkedIn, imprensa recente

Etapa 4: Executar Pesquisa

Use research_start com uma consulta bem elaborada com base no tema e contexto.

Seleção de modo:

• Padrão: "fast" (~60 segundos, ~10 fontes) -- bom para a maioria das consultas
• Use "deep" apenas se o usuário pedir explicitamente por pesquisa exaustiva (pode levar 10+ minutos e pode travar em 0 fontes)

Dica: Execute chamadas diretas de WebSearch em paralelo com NotebookLM para coleta de dados inicial mais rápida enquanto o mecanismo de pesquisa funciona.

Sonde research_status até concluir. Use o parâmetro query como fallback de correspondência -- IDs de tarefa podem mudar entre chamadas research_start e research_status.

Etapa 5: Importar Fontes Descobertas

Use research_import para trazer fontes descobertas para o notebook para análise mais profunda.

Etapa 6: Consultar para Insights

Use notebook_query para fazer 3-5 perguntas direcionadas com base no tipo de pesquisa:

1. Visão Geral: "Quais são as principais descobertas sobre [tema]?"
2. Oportunidades: "Que oportunidades ou lacunas existem neste espaço?"
3. Ações: "Quais são os insights mais acionáveis dessa pesquisa?"
4. Riscos: "Quais são os principais riscos, desafios ou contra-argumentos?"
5. Personalizado: Uma pergunta específica do tipo de pesquisa (ex: "Quais são os 5 principais concorrentes e como se diferenciam?" para inteligência competitiva)

Etapa 7: Escrever Brief de Pesquisa

Salve os resultados em um arquivo local usando o template de brief de pesquisa:

Caminho do arquivo: research/[topic-slug]-[YYYY-MM-DD].md

Use o template em research-brief-template.md para estruturar o output. Crie o diretório research/ se não existir.

Etapa 8: Apresentar Conclusões-Chave

Após salvar, apresente ao usuário:

• 3-5 descobertas principais (bullets, diretas, sem fluff)
• 1-2 ações recomendadas conectadas aos objetivos declarados do usuário
• Surpresas ou descobertas contrárias -- tudo que desafie suposições
• O caminho do arquivo onde o brief completo foi salvo
• A URL do notebook NotebookLM para que o usuário possa explorar as fontes diretamente

Etapa 9 (Opcional): Gerar Artefatos de Estúdio

Pergunte ao usuário: "Quer que eu gere algum artefato desta pesquisa? Opções: slides, áudio (podcast), vídeo, infográfico, relatório, mapa mental."

Se sim, use studio_create com o notebook_id da Etapa 2.

Tipos de artefato disponíveis e configurações recomendadas:

Tipo	Parâmetros-chave	Melhor para
slide_deck	slide_format: detailed_deck ou presenter_slides; slide_length: short ou default	Apresentações executivas, pitches com clientes
audio	audio_format: deep_dive, brief, critique ou debate; audio_length: short, default, long	Podcasts estilo deep dive, aprendizado em movimento
video	video_format: explainer, brief, cinematic; visual_style: auto_select, classic, whiteboard, etc.	Explainers visuais, conteúdo para redes sociais
infographic	orientation: landscape, portrait, square; infographic_style: professional, bento_grid, etc.	One-pagers, compartilhamento em redes sociais
report	report_format: Briefing Doc, Study Guide, Blog Post, Create Your Own	Deliverables escritos, resumos
mind_map	title	Mapeamento visual de conhecimento

Parâmetros comuns para todos os tipos de artefato:

• language: Configure para o idioma preferido do usuário (ex: "pt", "en", "es")
• focus_prompt: Uma diretiva clara sobre o que enfatizar no artefato
• confirm: Deve ser true para prosseguir com a geração

Após criar um artefato:

1. Sonde studio_status até completed (áudio/vídeo: 5-15 min; slides/infográficos: 2-5 min)
2. Use download_artifact para salvar localmente se necessário
3. Forneça a URL do notebook para que o usuário acesse artefatos diretamente

Dicas:

• audio com formato deep_dive produz a melhor análise estilo podcast
• slide_deck com formato detailed_deck funciona melhor para leitura independente; presenter_slides é melhor quando acompanhado de notas do apresentador
• Status de áudio pode mostrar "unknown" uma vez concluído -- verifique a presença de audio_url em vez de aguardar status "completed"

Notas

• Fast mode é recomendado como padrão. Deep mode é poderoso mas pode levar 10+ minutos e ocasionalmente trava.
• Sempre confirme o escopo de pesquisa com o usuário antes de iniciar -- uma consulta bem-definida produz resultados dramaticamente melhores.
• O template de brief de pesquisa garante output consistente e acionável em todos os tipos de pesquisa.

Recursos Adicionais

• research-brief-template.md -- Template para estruturar output de brief de pesquisa