今天講一個 16K 星的項目, Book to Skill。你買了一本很厚的技術書,看完以後覺得很有用。
過幾個月真遇到問題,又想不起那套方法藏在哪一章。直接把整本PDF丟給AI,也能問。
不過每次聊天都帶著幾百頁內容,佔據上下文,找一個具體問題也容易繞很久。
Book to Skill可以把書整理成一套能安裝的Agent Skill。
以後你在Cloud Code,Github Copilot, CLI或AMP里工作,直接叫這套Skill。
再說你想查什麼,AI會先看總入口,再按問題打開對應章節。
它生成的內容不只是一份讀書摘要。
最外層有一個 Skill.md, 裡面放這本書的主要方法和章節索引。
Chapters 文件夾會把每一章單獨保存。旁邊還有術語表,方法清單和素材表。
你問到數據複製怎麼選,它不用重新讀完整本書。
只要打開相關章節,再根據整理過的內容回答。
這套文件也可以繼續更新。
後來又找到一篇論文,或者公司文檔多了一半。
你可以把新材料合進原來的Skill,不用全部重做。
它能處理 PDF, EPUB, Markdown, HTML, RTF, 和常見電子書格式。
輸入也不一定是一本書。你可以把一個項目的DOCS文件夾,幾篇論文加自己的筆記,或者一整套團隊規範放在一起處理。
實際使用時,先把Book2Skill裝到正在使用的Agent工具裡。
安裝命令我放在畫面上了。
接著把書籍文件或者資料文件夾交給它。
它會先問這份資料偏技術,還是以文字為主。
普通文字書可以走速度更快的提取方式。
代碼,表格和公式的技術書,可以用 Docling 保留結構。
不過處理時間會更長。
文字提取完成以後,它會先告訴你資料有多大,大概要消耗多少上下文。
還會列出準備生成哪些文件。
你確認以後,Agent才開始分析章節提取方法,再寫成完整的Skill。
這裡有一個安裝細節,容易弄混。
把倉庫放進 AgentSkill 文件夾,才會得到完整的斜杠命令和傳輸流程。
單獨用PIP安裝只會得到文檔提取工具。
不會自動把Book2Skill註冊成AgentSkill。
項目作者拿幾本真實書做過測試。
如果每次都把整本書塞進上下文,回答一個問題,可能要帶上十幾萬到二十多萬TOKENS。
想換成Skill以後,通常只加載總入口和一個相關章節,大約5000TOKENS。
按倉庫給出的測試結果。
對比整本書,直接進上下文,使用量少了24到51倍。
這個數字要按作者的測試條件來看,它和一次臨時檢索相比,差距會縮小到2.4到15.6倍。
你只準備問一次,直接讓AI讀PDF更省事。
你會反覆查同一本書,提前整理成Skill才更划算。
生成結果也不能當成原書的100%復刻。
這些章節文件是AI整理出來的學習筆記。
重要定義,數字和代碼還要回原文核對。
自動分章也依賴書裡的標題格式。
遇到只有章節名、羅馬數字或者特殊排版的書。
章節可能識別不準,需要你手動檢查。
隱私方面,文檔提取在本集完成。
但是,後面用雲端模型分析內容時,
交給模型的文字仍然會發送給對應服務商。
公司內部文檔和沒有公開授權的書,
先確認數據規則和使用權限。
你自己買的書可以拿來做私人學習筆記。
不要把生成後的整套Skill隨便公開分享。
項目最新穩定版是V1.3.0。
它目前官方明確支持Cloud Code,
Github Copilot, CLI和AMP。
如果你想在其他Agent里使用,
需要自己確認它能不能識別這套目錄和SkillMD格式。
項目地址我放在屏幕上。
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