book-to-skill

book-to-skill — открытый инструмент, который превращает техническую книгу, документацию или пачку файлов в отдельный навык (agent skill) для GitHub Copilot CLI, Amp и Claude Code. Он не просит пересказать книгу, а разбирает её на структуру — модели, паттерны, глоссарий — и агент подгружает нужный кусок только тогда, когда ты реально задал вопрос по теме. Пригодится тем, кто держит на полке толстые технические книги и хочет спрашивать у ассистента конкретную главу, а не искать её вручную по PDF.

Работает это так: команда /book-to-skill путь-к-файлу.pdf (можно указать папку или маску файлов) запускает пайплайн из двух частей. Сначала детерминированный Python-экстрактор вытаскивает из документа чистый текст и метаданные, а дальше агент по спецификации из SKILL.md собирает из этого текста готовый навык — с ментальными моделями, антипаттернами и разбивкой по главам.

На выходе получается набор файлов в папке скиллов агента (для Claude Code это ~/.claude/skills/):

• SKILL.md — ключевые идеи книги и индекс по главам, порядка 4000 токенов
• файлы по главам — подгружаются только когда нужны, не занимают бюджет заранее
• glossary.md — все термины по алфавиту со ссылками на главы
• patterns.md — техники, алгоритмы и паттерны из книги
• cheatsheet.md — таблицы решений и шпаргалка по правилам

Инструмент подчёркивает разницу с обычным подходом «просто засунуть PDF в контекст»: агент на каждом запросе будет заново пролистывать книгу и накапливать токены, а book-to-skill платит эту цену один раз при конвертации. По замерам авторов на реальных книгах экономия токенов доходит до 24–51 раз на один вопрос.

Формат входа не ограничен книгами — так же можно свернуть в навык папку с внутренней документацией, брендбук, стопку research-статей или набор спецификаций и RFC, которые команда постоянно открывает, но никогда не запоминает. Есть режим обновления и докладывания новых материалов в уже собранный навык, если источники со временем пополняются.

Для PDF инструмент сам спросит, книга технической природы (с кодом и таблицами) или больше текстовая, и подберёт нужный экстрактор — docling для сложной вёрстки или pdftotext для быстрой обработки прозы. Поддерживаются также EPUB, DOCX, HTML, RTF, MOBI/AZW через Calibre и обычные текстовые форматы вроде Markdown. Часть инструментов извлечения нужно доустановить отдельно — команда python3 scripts/extract.py --check покажет, что уже есть и что нужно поставить.

Ставится через git clone в папку скиллов нужного агента, требует Python 3 и работает как открытый проект с исходным кодом на GitHub — платить за использование не нужно.