A felvételben egy mesterséges intelligencia-rajongó részletesen bemutatja, hogyan építette meg saját, fejlettebb változatát a Notebook LM alkalmazásnak Claude Code segítségével. A projekt során célja volt, hogy az eredeti funkciók teljes palettáját replikálja, emellett beépítsen régóta hiányolt extrákat, mint például különböző API kapcsolódási lehetőségeket, MCP szervert és további rejtett funkciókat.
Az előadó kitér arra is, milyen tervezési elveket követett az architektúra megalkotásakor, milyen szolgáltatásokat választott az adatkezeléshez, és hogyan sikerült gyors, jól skálázható rendszert létrehoznia. Részletesen bemutatja az alkalmazás főbb moduljait: tudásmegosztáshoz többféle jegyzetfüzet-kezelés, audió- és videógenerálás podcast vagy magyarázó videó készítéséhez, automatikus forrásfelismerés és jegyzetkészítés, flashcard és kvíz generálás, valamint tanulási útmutatók, gondolattérképek és exportálható prezentációk készítése is elérhetővé váltak.
A videó emellett felveti a testreszabási lehetőségek fontosságát, az AI-vezérelt appok skálázhatóságát, illetve a funkciók API-n keresztüli elérésének előnyeit. Téma továbbá a különböző felhasználói beállítások, rendszerszintű személyiségek (kritikus reviewer, magyarázó stb.) megalkotása, és a gyors iteratív fejlesztés best practice-jai is szóba kerülnek.
Az alkotó kitér a felhasznált technológiák választásának szempontjaira, a gyors prototípus-készítésre, költséghatékonyságra/takarékosságra, valamint arra, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát nemcsak egyszerűen utasítani, hanem kontextusban is kommunikálni vele. A felvetődő kérdések között szerepel: Hogyan lehet egy AI-alapú tudásmenedzsment-rendszert a saját igényekhez igazítani? Miként építhető fel az API-szintű nyitottság, és hogyan kezelhetők a mögöttes adatbázisok, illetve modellek modulárisan?
