Le défi ne consistait pas simplement à « afficher des données », mais à définir comment les chercheurs interagissent avec une nouvelle forme de test d'intelligence. J'ai pris en charge l'implémentation complète de la couche de visualisation.

Impact produit :

• • Explorateur visuel de tâches : Conception d'un explorateur SVG/Canvas permettant aux utilisateurs de naviguer parmi des centaines de puzzles de raisonnement abstrait.
• • Infrastructure d'évaluation : Construction du « stade » de performance des modèles, avec des matrices de comparaison haute densité organisant les résultats de dizaines de modèles sur l'ensemble du jeu de données.
• • Architecture des métadonnées : Conception du schéma et de la logique frontend pour organiser des métadonnées disparates en une expérience de navigation cohérente.

Les chercheurs utilisant Zotero n'avaient aucun moyen d'exploiter les fonctionnalités IA de NotebookLM sur leurs bibliothèques. En l'absence d'API publique pour NotebookLM grand public, j'ai effectué la rétro-ingénierie du protocole RPC interne Boq/WIZ de Google — cartographiant les points d'accès batchexecute non documentés, l'extraction de jetons de session et le flux d'upload résumable Scotty pour les fichiers binaires.

J'ai ensuite conçu un système passerelle complet — un plugin Zotero, une extension Chrome et un serveur IPC local — pour permettre une synchronisation bidirectionnelle transparente.

Impact produit :

• • Architecture passerelle par polling : Conception d'un système RPC inversé où un serveur HTTP côté Zotero distribue les tâches à un content script Chrome exécuté dans la session NotebookLM authentifiée.
• • Stratégie bimodale : Implémentation de stratégies Consumer (Gratuit/Pro) et Entreprise, avec détection automatique de l'environnement utilisateur et routage des tâches en conséquence.
• • Synchronisation bidirectionnelle : La synchronisation aller envoie PDFs, URLs et métadonnées vers NotebookLM ; la synchronisation retour importe les guides sources et notes générés par l'IA dans Zotero.