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解決する課題

多くの技術書や長文ドキュメントは、AIエージェントで効率的に検索することが難しいです。本全体をLLMのコンテキストウィンドウに単純に投入すると、トークン消費が大きく、幻覚やナビゲーションエラーを引き起こすことがよくあります。このツールは、これらのドキュメントを、AIエージェントがオンデマンドで読み込める構造化された「スキル」に変換し、PDFを手動で検索することなく、正確で低トークンのクエリを可能にします。

仕組み

このプロジェクトは2つの部分からなるプロセスを使用します。さまざまなファイル形式（PDF、EPUB、DOCXなど）をクリーンなテキストとメタデータに変換するPythonベースの抽出器と、このコンテンツを構造化されたスキル形式に整理する仕様駆動のジェネレータです。単一の大きなファイルではなく、コアとなるSKILL.md（メンタルモデルとインデックス）、オンデマンド読み込み用の個別の章ファイル、用語集、チートシートを含むファイルシステムを作成します。これにより、エージェントは必要なときに関連する本のセクションだけを読むことができます。

対象読者

技術書、社内ドキュメント、アーキテクチャ決定記録、研究論文を頻繁に参照し、その知識をAIコーディングアシスタント（GitHub Copilot CLI、Claude Code、OpenCodeなど）に直接統合したい開発者や研究者。

主な特長

• マルチフォーマット対応: PDF、EPUB、DOCX、HTML、RTF、MOBIからテキストを抽出します。
• トークン効率: 全コンテキスト投入と比較して、トークン使用量を24倍から51倍削減します。
• クロスエージェント互換性: Agent Skillsオープン標準に準拠しており、複数のAIエージェントホストと互換性があります。
• ローカル処理: すべての抽出と分析はローカルで行われ、プライバシーを維持します。
• 技術PDF対応: doclingなどの専用ツールを使用して、技術文書内のMarkdownテーブルとコードブロックを保持します。