book-to-skill：把书/文档蒸馏成可被代理加载的技能

一句话判断

virgiliojr94/book-to-skill 的核心命题是"不要把书整个塞进上下文"——它把任意一本书或一份文档目录蒸馏成一个符合 Agent Skills 标准的技能包：保留框架、决策规则、反模式、按章节文件，让代理按需加载相关章节回答问题，相比"整本塞进上下文"的方式节省 24×–51× tokens。

三步用法

README 把整个流程压成 3 步：

1. Point —— 把目录/文件交给它：/book-to-skill ./my-book.pdf
2. Distill —— 它把书蒸馏成"框架、决策规则、反模式、按章节文件"，是结构，不是摘要
3. Load on demand —— 代理按 /my-book <query> 调用，按章节加载、按需回答

关键不是"摘要书"，而是"重建书的骨架 + 保留可被定位的章节文件"——这和 RAG 的 chunk 切片有本质差异。

关键性能指标

24×–51× fewer tokens than dumping the book into context to answer one question, measured on real books.

仓库提供了完整的 docs/PERFORMANCE.md 和 docs/ARCHITECTURE.md。架构文档解释为什么"分章节 + 决策规则 + 反模式"的结构对代理比对"chunked text"更有用。

Discovery Loop Tax

仓库专文讨论 The Discovery Loop Tax——指把书"塞进上下文"再问问题时，代理需要在整个上下文中做近似检索，每次问答都要付一次"全文重读"的税。skill 化后代理只加载相关章节，相当于把税从"每次都付"变成"按需付"。

支持格式与代理

与同类项目的位置

四个仓库加起来基本覆盖了 Agent Skills 这条赛道的四种技能颗粒度。

适用边界与不适用边界

适用：

• 手上有一本或几本技术参考书（DDD、Designing Data-Intensive Applications、SRE Book 等），希望代理能在工作中按章节调用
• 已经用 Claude Code / Copilot CLI / Amp 之一做开发
• 团队希望把内部 wiki / SOP 文档也用同一套 skill 协议沉淀

不适用：

• 非技术书籍（小说、随笔）—— 蒸馏后只剩骨架反而丢失价值
• 强依赖表格、图示、公式的数学书——章节切分后跨章节引用成本高
• 单人 1–2 本小文档的项目——蒸馏的工程开销大于收益

一次端到端使用流

1. 你拿到《Designing Data-Intensive Applications》PDF
2. 在代理里输入 /book-to-skill ./ddia.pdf
3. 几分钟内得到 ~/.claude/skills/ddia/ 目录，含：
   • SKILL.md（总览 + 决策规则）
   • chapters/01-*.md 到 chapters/12-*.md
   • antipatterns.md
4. 之后在代理里输入 /ddia replication —— 代理只加载相关章节（latency、consensus、partitioning），回答 token 消耗比"整本 PDF 塞入"低一个数量级
5. 回答里出现具体章节引用，可以直接点回原书核对

这条流程决定了 book-to-skill 的真正身份：把"知识资产"和"代理工作流"用同一个标准接起来。