book-to-skill 技术书转 Agent 技能

book-to-skill 是什么

book-to-skill 是一个把技术书、文档目录或一组资料，转换成统一 Agent Skill 的工具。转换完成后，你可以在 GitHub Copilot CLI、Amp、Claude Code、Hermes Agent、OpenCode、OpenClaw 等支持 Agent Skills 开放标准的宿主中直接调用，边工作边查阅。

它的目标不是生成一份「摘要」，而是把书里的结构抽出来：心智模型、决策规则、反模式、术语表，以及按章节拆分的可检索文件。

解决什么问题

买了好书、读了一遍，三个月后连第 7 章讲过什么都忘了。常见做法都不理想：

• 直接在 PDF 里搜 → 得到一堆页码，不是答案
• 直接问 Agent 这本书 → 要么胡编，要么说没有内容
• 边读边记笔记 → 最后攒出一份再也不会打开的文档

book-to-skill 的思路是：把书变成 Agent 可按需加载的技能。之后只要输入 /你的书名-slug replication，Agent 就会读取对应章节，基于真实内容作答。

生成的内容

运行 /book-to-skill your-book.pdf（也可以是目录、glob 或文件列表）后，会在跨 Agent 的技能目录 ~/.agents/skills/<slug>/ 下生成完整技能，典型文件包括：

章节文件是按需加载的，只有你问到相关主题时才会占用技能预算。

不止于「书」

名字里有 book，但输入可以是任何结构化长文本，例如：

• 内部文档：架构决策记录、Runbook、新人指南，把整个 docs/ 折叠成一个技能
• 品牌与设计系统：语气规范、组件原则，让团队查询而不是翻 60 页 PDF
• 研究资料：一批论文加上自己的笔记，合并为统一技能并持续更新
• 规范与标准：RFC、API 契约、合规文档

只要一份文档你反复打开、希望自己背下来，它就是候选对象。

工作原理概览

整体分两半：

1. 确定性 Python 抽取器：把文档转成干净文本与元数据
2. 规范驱动的生成器：由你的 Agent 按 SKILL.md 规则，把文本组织成结构化技能

按需加载的章节文件让实际载入的技能保持精简。官方给出的对比是：回答同一个问题时，相比把整本书塞进上下文，token 消耗可降低 24×–51×。

使用方式

基本调用形式：

/book-to-skill <path|folder|glob> [skill-name]

除标准转换外，还支持仅分析、从分析结果生成、以及更新/折叠新资料等模式。转换完成后，还可以把技能发布到 GitHub（默认私有），方便其他宿主安装使用。

具体安装步骤与完整参数请以仓库 docs/install.md、docs/usage.md 为准。

适合谁

• 经常读技术书、希望读完能长期复用的开发者
• 需要把团队内部文档变成可查询知识库的工程团队
• 做研究、需要整理论文与笔记的知识工作者