Como montar uma base de conhecimento do seu projeto no NotebookLM

Fala aí, beleza? Você abre um projeto parado há oito meses e bate aquela dúvida: por que EU escolhi isso aqui?

O código está lá, rodando, mas o motivo da decisão evaporou

A ideia deste post é simples: pegar o README, o arquivo de decisões técnicas e aquelas anotações soltas que moram no seu Notion (ou no bloco de notas mesmo, sem julgamento haha) e transformar tudo num notebook consultável

Aí, em vez de caçar commit antigo, você pergunta e recebe a resposta com citações incorporadas apontando para a fonte de onde ela saiu

Bora montar isso na prática? 🙂

NotebookLM agora se chama Gemini Notebook: o que isso muda no tutorial

Primeiro o aviso, pra você não achar que abriu a ferramenta errada

Em 16/07/2026 o Google anunciou que o NotebookLM passou a se chamar Gemini Notebook

Não é encerramento e não é absorção pelo app do Gemini: ele segue sendo um produto autônomo de pesquisa

Seus notebooks existentes continuam acessíveis e os links que você já compartilhou seguem funcionando por redirecionamento automático

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O Google Workspace confirmou a troca de nome pros usuários e o rollout do novo nome e do novo logo nas interfaces

A central de ajuda oficial também já vive no caminho novo, em support.google.com/gemininotebook, e as páginas antigas de /notebooklm respondem pro mesmo conteúdo

Na prática: o que muda é o nome no topo da tela

O passo a passo daqui pra baixo usa os nomes novos dos painéis, mas se você aprendeu tudo chamando de NotebookLM, relaxa, é a mesma casa 😀

O que você precisa antes de criar o notebook do projeto

Antes de sair clicando, junta o material

A base de conhecimento no NotebookLM é tão boa quanto as fontes que você joga nela, então vale separar:

• o README.md do repositório
• o arquivo de decisões técnicas (se não existe, a gente cria no passo 3)
• anotações de reunião, threads de decisão, aquele áudio que você gravou explicando a arquitetura
• documentação da API que o projeto consome

Que tipo de arquivo ele aceita?

Os tipos de fonte aceitos são: Documentos Google, Apresentações Google, PDF, arquivos de texto (.txt) e Markdown (.md), URLs da Web, texto copiado e colado, URLs de vídeos públicos do YouTube e arquivos de áudio

Repara no .md ali: isso é ouro pra quem programa, porque metade da documentação de projeto já nasce em Markdown

O limite de tamanho por fonte é o mesmo em qualquer plano: 500 mil palavras por fonte ou até 200 MB para uploads locais, sem limite de páginas

Limites do gratuito x limites do Pro:

Os caminhos oficiais pra subir esses limites são o Google AI Pro e Ultra, o Google Cloud ou um plano do Google Workspace qualificado

Pra um projeto pessoal, 50 fontes num notebook é MUITO espaço: README, decisões, docs e anotações raramente passam disso

Se a sua dúvida ainda é qual ferramenta usar pra esse tipo de acervo, tem um comparativo entre NotebookLM e Claude Projects que ajuda a decidir antes de você investir tempo organizando tudo

Passo a passo: montando o notebook do seu projeto

1. Crie o notebook do projeto

Abra o Gemini Notebook e selecione "Criar novo notebook"

Na janela que abre, você escolhe entre "Fazer upload de uma fonte" ou descobrir novas fontes

Como aqui o material é seu, vai de upload mesmo

O erro comum deste passo: criar um notebook genérico tipo "Trabalho" e jogar três projetos dentro

Um notebook por projeto, sempre: o escopo fechado é justamente o que faz a resposta ser útil

2. Suba o README e os documentos do repositório

Manda o README.md primeiro, depois a documentação de API, os PDFs de especificação e o que mais existir de escrito

O erro comum deste passo: subir a pasta inteira do projeto de uma vez

Código-fonte cru não é documentação, e cada arquivo desses ocupa uma vaga do limite de fontes sem te dar resposta melhor

3. Cole as decisões técnicas como fonte de texto

Esta é a parte que quase ninguém tem pronta

Copiar e colar um texto cria uma fonte nova, e o título dela pode ser adicionado ou editado depois da criação

Se você não tem um arquivo de decisões, escreve um agora, no formato mais burro possível:

# Decisões técnicas

## Fila de jobs (2026-03-12)
Contexto: os relatórios travavam a request quando o volume subia
Decisão: processar em um worker separado, com trava por job
Alternativas descartadas: cron simples, porque não controlava concorrência
Consequência: o deploy passa a subir dois processos

## Banco de dados (2026-04-02)
Contexto: precisávamos de consulta relacional e JSON no mesmo lugar
Decisão: Postgres
Consequência: uma migration por mudança de schema, sem exceção

Contexto, decisão, alternativa descartada e consequência

É o quarteto que responde o "por que diabos" do futuro 😀

O erro comum deste passo: colar o texto e sair correndo, sem dar título pra fonte

Daqui a alguns meses você abre o painel e vê um monte de fonte sem título, sem ideia de qual é qual

Como o título pode ser editado depois da criação, leva dois segundos: faz na hora mesmo

4. Adicione novas fontes conforme o projeto anda

Com o notebook já criado, é no painel "Fontes" e no botão "+ Adicionar"

Documento novo? Entra ali

O erro comum deste passo: criar um notebook novo a cada documento novo

Você fragmenta o conhecimento e ainda come as suas 100 vagas de notebook à toa

5. Crie notas manuais no Estúdio

No painel "Estúdio", seção "Notas", você seleciona "Adicionar nota" e escreve ou cola o texto

Uso isso pra registrar conclusão de conversa: aquela explicação boa que apareceu no chat e que eu não quero reconstruir depois

O erro comum deste passo: confiar na memória

Se a resposta te fez entender algo, ela vira nota na hora, não amanhã

6. Gere o mapa mental da base

No chat, selecione o ícone "Mapa mental"

O resultado aparece como uma nova nota no painel "Estúdio", com ramificações que expandem e recolhem

É a forma mais rápida de ver a cara do que você acabou de organizar

O erro comum deste passo: gerar o mapa com duas fontes dentro e achar o resultado fraco

Mapa mental é reflexo das fontes: sobe o material principal primeiro, gera depois

7. Pergunte com escopo, marcando e desmarcando fontes

Dá pra conversar só com um subconjunto de fontes, selecionando cada uma no painel "Fontes"

As respostas usam o conjunto inteiro ou o subconjunto que você marcou

Quer saber só o que o arquivo de decisões diz? Deixa ele marcado e desmarca o resto

O erro comum deste passo: desmarcar achando que apagou

Desmarcar tira a fonte da conversa, só isso: ela continua lá, ocupando vaga

Quando a fonte não entra: 3 problemas comuns e como resolver

1. O link do artigo não importa

Sintoma: você cola a URL daquele artigo técnico e ele não vira fonte

Causa: páginas da Web com paywall não são compatíveis

Solução: abra o artigo, copie o texto e cole como fonte nova, editando o título pra você saber depois de onde veio

2. O vídeo do YouTube não entra

Sintoma: a URL do vídeo é recusada

Causa: do YouTube, só entram vídeos públicos com legendas, enviadas pelo usuário ou geradas automaticamente

Solução: confira se o vídeo é público mesmo (não listado não vale) e se ele tem legenda

Se não tiver, o jeito é anotar o que importa e colar como texto

3. O notebook diz que está cheio e você jura que não está

Sintoma: você desmarcou meia dúzia de fontes e mesmo assim não consegue adicionar mais

Causa: fontes inativas continuam contando para o limite de fontes, ainda que não sejam referenciadas no notebook

Solução: se a fonte não serve mais, remova de verdade em vez de só desmarcar

Como prevenir os três: faz uma faxina a cada entrega grande

Fonte que virou obsoleta sai, decisão nova entra como nota

A base de conhecimento no NotebookLM não é arquivo morto, é lugar de coisa viva

Como eu uso isso na prática: planejamento no notebook, código no Claude Code

Aqui eu falo por experiência própria, porque foi exatamente isso que gravei

No vídeo eu monto um projeto do zero usando o notebook como especialista do produto ANTES de escrever qualquer linha de código

O raciocínio é esse: se você pede o projeto direto pra IA, o que sai é parecido com o que sai pra todo mundo, aquele AI slop de sempre

Passar pelo notebook antes é o que dá diferencial real ao resultado

O exemplo que usei ao vivo foi um gerador de currículos com IA

Criei um notebook novo e renomeei com um nome próximo do projeto que eu queria construir, e na minha experiência isso já melhora as respostas do assistente

Depois abasteci com fontes de vários lugares: arquivos meus, documentos, sites, PDFs, vídeo do YouTube e a pesquisa que eu mesmo tinha salvo como arquivo de texto

Em vez de só colar link, usei a descoberta de fontes dentro do próprio notebook, com um prompt de pesquisa pedindo frentes específicas do mercado

E aqui vai o aviso: a busca devolve fonte boa e fonte ruim misturada

O trabalho manual é abrir cada uma e conferir antes de importar, porque fonte ruim piora a resposta, sem exceção

Com o material dentro, passei a fazer perguntas de guia: pedi que ele pensasse como product manager e dissesse o que não pode faltar na versão 1, focando na dor principal e no que diferencia dos concorrentes

Segui a conversa até sentir que ele tinha entendido o produto que eu queria criar

A resposta que me convenceu eu guardei como nota nas observações, pra não perder

No vídeo acima você me vê fazendo isso do começo ao fim: alimentar o notebook, filtrar as fontes na mão, conversar até o plano ficar de pé e só então abrir o Claude Code

O que atrapalhou (e como contornei)

Primeiro pedi um prompt pronto pro Claude Code, descrevendo o que ele deveria conter: contexto de mercado, funcionalidades do MVP, a stack escolhida, cada tela seguindo a jornada do usuário, esquema do banco, a lógica da IA, templates e instruções de exportação

O primeiro prompt saiu pouco detalhado na minha opinião, então pedi de novo

Aí mudei de abordagem no meio do caminho: em vez de um prompt gigante, pedi um PRD

O motivo é prático: prompt muito grande faz o Claude Code perder detalhe pelo caminho, enquanto o PRD vira arquivo e pode ser referenciado quantas vezes eu quiser

Copiei o PRD gerado, salvei como prd.md dentro da pasta do projeto e apaguei a primeira linha de introdução da resposta antes de usar

Com o arquivo no lugar, abri o Claude Code na pasta vazia e pedi a construção do MVP com base no prd.md, mais um prompt complementar

E o ciclo não termina no MVP: com ele no ar, eu volto pro notebook, faço novas perguntas, saio com novos prompts e evoluo o produto

Já tinha feito um vídeo com esse mesmo fluxo usando outra ferramenta, e esse aí é a versão renovada do workflow

Onde a citação salva a pele

Essa é a parte que casa com o tema do post

Como as respostas vêm com citações incorporadas apontando pras fontes, dá pra rastrear de onde veio cada afirmação que virou decisão do projeto

Quando bater a dúvida daqui a seis meses, não é o chat que te responde de memória: é a fonte que você mesmo escolheu, com o caminho de volta 🙂

4 usos reais dessa base para quem programa

1. Retomar um projeto parado

A pergunta ao chat: "por que escolhemos essa arquitetura em vez das alternativas, e o que foi descartado no caminho?"

Com o arquivo de decisões dentro do notebook, a resposta vem citando o trecho exato

Se a escolha foi de infraestrutura, aquele comparativo entre Hostinger e Hetzner que embasou a contratação do servidor também merece entrar como fonte, porque é ele que explica o porquê

2. Onboarding de alguém novo no repositório

A pergunta ao chat: "o que uma pessoa que nunca abriu este projeto precisa entender nos três primeiros dias?"

Melhor que mandar o link do repo e desejar sorte, né? haha

3. Virar briefing ou guia de estudo

As fontes podem ser transformadas em formatos como guias de estudo, briefings, resumos em áudio e mapas mentais

A pergunta ao chat: "gere um guia de estudo das fontes deste notebook, focando no fluxo de dados"

O resumo em áudio, em particular, é ótimo pra revisar o projeto no deslocamento

4. Mapa mental da arquitetura

A pergunta ao chat: gera o mapa mental e olha as ramificações

Como elas expandem e recolhem, dá pra abrir só o galho que te interessa e enxergar as dependências sem ler doc nenhuma

Muito massa pra achar aquele acoplamento que você tinha esquecido que existia

Comece pelo README e cresça a partir dele

A base não vale pela ferramenta, vale pelo hábito

Se você registra a decisão junto com o código, qualquer lugar organizado funciona

O ponto do notebook é te dar a consulta em linguagem natural em cima desse registro, com citação apontando pra origem

Próximo passo concreto, hoje mesmo: cria o notebook do seu projeto principal, sobe o README.md e o arquivo de decisões técnicas

Depois disso, uma regra só: a cada escolha técnica da semana, uma nota nova no Estúdio

Em um mês você tem um notebook que responde o "por que eu fiz assim" melhor do que a sua memória

E aí, vai montar o seu? Bora testar!

até o próximo post! 😀