virgiliojr94/book-to-skill

Turn any technical book PDF into a Claude Code skill — ready to study, reference, and use while you work.

📚 book-to-skill – 将任意技术书籍（或类似文档集合）转换为 AI 助手可按需查询的 Agent Skill。

功能

输入： PDF、EPUB、DOCX、MD、HTML、RTF、MOBI、文件夹或其通配符模式。
输出： 遵循开放 Agent Skills 标准的目录结构（SKILL.md 加各章节 Markdown 文件、术语表、模式、速查表等）。
生成的技能位于宿主的技能目录中（~/.copilot/skills/…、~/.agents/skills/…、~/.claude/skills/…）。
当 LLM 代理（GitHub Copilot CLI、Amp、Claude Code）收到 /my-book replication 之类的命令时，仅加载相关章节文件，因此查询使用的 令牌数比将整本书作为上下文输入少 24–51 倍。

为何重要

读完一本书后忘记细节是常见现象；在 PDF 中搜索仅返回页码，而向 LLM 提问常导致幻觉。
通过将书籍内容提炼为结构化知识（框架、决策规则、反模式、索引章节），该技能使代理能够 精确、按需访问原始内容，而无需每次重新扫描整个文件。
与支持 Agent Skills 规范的任何宿主兼容，使技能可在 Copilot CLI、Amp、Claude Code 等之间轻松移植。

生成内容（示例结构）

文件	作用	大约大小
`SKILL.md`	核心心智模型 + 章节索引	~4 k 令牌
`chapters/ch01-*.md` …	每章一个 Markdown 文件，仅在需要时加载	每个 ~1 k 令牌
`glossary.md`	关键术语的字母顺序列表及章节引用	~1.5 k 令牌
`patterns.md`	收集的技术、算法、设计模式	~2 k 令牌
`cheatsheet.md`	决策表 / 快速参考规则	~1 k 令牌

工作原理（概览）

提取器（Python）： 检测文件类型，选择合适的工具（如 pdftotext、docling、ebooklib、python-docx 等），将每个源文件转换为干净文本 + 最小元数据。
分析器： 将文本拆分为章节，提取标题，识别关键词、模式和决策规则。
生成器： 按规范驱动的模板生成上述 SKILL.md 包。章节文件保持分离，以便代理仅加载所需内容。
可选后处理： 使用 tools/validate_skill.py 对技能进行宿主特定规则验证，并可发布到私有 GitHub 仓库以方便共享。

安装与快速开始

# 作为跨代理技能安装（一行命令）
npx skills add virgiliojr94/book-to-skill

# 或手动克隆到宿主技能目录
git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git ~/.claude/skills/book-to-skill

然后运行命令（工具注册 /book-to-skill 为 CLI 入口）：

/book-to-skill ./my-book.pdf            # 从文件名生成技能名
/book-to-skill ./docs/ --skill docs-kit # 转换整个文件夹

生成的技能可立即使用：

/my-book replication   # 要求代理使用相应章节回答问题

除书籍外的典型用例

内部文档（运行手册、ADR、入职指南）→ 编码时可查询的单一技能。
品牌 / 设计系统 → 将样式指南转换为可搜索技能，供文案人员使用。
研究资料集合 → 合并论文和个人笔记，形成一个可更新的技能。
规范与标准 → 无需打开 PDF 即可查询 RFC 或 API 合同。

隐私与许可

所有提取过程均在 本地运行；文件不会上传。
工具采用 MIT 许可证。生成的技能被视为您的个人笔记，不得分发受版权保护的内容。

TL;DR： book-to-skill 是一个基于 Python 的转换工具，可将任意技术书籍或结构化文档集合转换为紧凑、符合标准的 Agent Skill，使 LLM 驱动的助手能以极低的令牌消耗、无幻觉地从原始材料中回答问题。