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Agent Skill · 待分类

book2skill(book2skill 命令行)

book2skill 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

book2skill 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 900。

总安装 6,699周安装 271GitHub Stars 656下载 2,103核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:book2skill(book2skill 命令行)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/cangjie-skill
仓库路径:skills/book2skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

book2skill 将书籍方法论蒸馏为原子化可执行 skills,支持 RIA-TV++ 四阶段流水线。聚焦决策框架与原则体系提取,不处理书摘或角色扮演类需求。输出 INDEX.md 与 test-prompts.json 用于知识链接与压力测试,确保实用性。

需用户提供完整书名或文件,复杂书籍建议分阶段处理以避免信息过载。book2skill 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/book2skill

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

book2skill 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

book2skill 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

book2skill 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

book2skill 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

book2skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,699 次,近一周安装 271 次,下载 2,103 次,GitHub 656 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

book2skill 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
book2skill

book2skill 命令行 · 本页

6,699656执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

book2skill — 把一本书蒸馏成一组可执行 skills 的元 skill

使命

把一本书里沉淀的方法论,拆解成一组原子化、可被 agent 在真实场景下调用的 skills,让读者真正用起来。

边界:

  • ✅ 做: 方法论 / 决策框架 / 清单 / 原则 / 概念体系的蒸馏
  • ❌ 不做: 书摘 / 读后感 / 作者人设角色扮演 (后者请用 nuwa-skill)

核心方法论: RIA-TV++

一个四阶段 + 并行提取 + 三重验证 + darwin 兼容测试的流水线。详见 methodology/00-overview.md。

阶段 0: Adler 整书理解     → BOOK_OVERVIEW.md
阶段 1: 5 个 agent 并行提取 → 候选方法论单元池
阶段 1.5: 三重验证筛选       → 通过的单元
阶段 2: RIA++ 构造 skill     → 每个 skill 的 SKILL.md
阶段 3: Zettelkasten 链接    → INDEX.md
阶段 4: 压力测试 (darwin 兼容) → test-prompts.json + 回炉淘汰

何时调用此 skill

用户说类似:

  • "帮我拆《穷查理宝典》"
  • "把毛选蒸馏成 skill"
  • "distill this book into skills: "
  • "我想把这本书的方法论做成可用的 skill"

输入要求

在开始前必须从用户处确认:

  1. 书的文本来源: PDF / EPUB / TXT 文件路径, 或可访问的纯文本。不要在没有文本的情况下"凭记忆"拆书 — 宁可停下来问用户要。
  2. 书名 + 作者 + 出版年: 用于目录命名和审计。
  3. 是否首次试点: 如果用户是第一次用 book2skill,建议先拆 1 本验证流程再批量。

输出结构

books/<book-slug>/
├── BOOK_OVERVIEW.md           # 阶段 0 产出: 主旨/骨架/术语/批判
├── INDEX.md                   # 阶段 3 产出: skill 总览 + 引用图
├── candidates/                # 阶段 1 产出: 原始候选池 (审计用)
├── rejected/                  # 阶段 1.5 淘汰的单元 + 原因 (审计用)
├── <skill-slug-1>/
│   ├── SKILL.md
│   └── test-prompts.json      # darwin-skill 兼容格式
├── <skill-slug-2>/
│   └── ...

执行流程 (严格按顺序)

阶段 0 — 整书理解

  1. 读取用户提供的书本文本。大文件分块阅读。
  2. 执行 methodology/01-stage0-adler.md 中的 Adler 四步 (结构 / 解释 / 批判 / 应用)。
  3. 按 templates/BOOK_OVERVIEW.md.template 填充,写入 books/<slug>/BOOK_OVERVIEW.md。
  4. 把产出展示给用户确认:"骨架我理解对了吗?有没有你希望重点突出的方向?" 得到确认再进入阶段 1。

阶段 1 — 5 个 sub-agent 并行提取

并行 spawn 5 个 Task sub-agents(使用 Agent 工具,一次调用中发起 5 个):

sub-agent读取的 prompt产出
框架提取器extractors/framework-extractor.md决策框架 / 思维模型
原则提取器extractors/principle-extractor.md原则 / 清单 / 规则
案例提取器extractors/case-extractor.md作者在书中亲自使用过的实例
反例提取器extractors/counter-example-extractor.md书中警告的失败模式
术语提取器extractors/glossary-extractor.md关键概念词典

每个 sub-agent 独立读书、独立提取、独立输出到 books/<slug>/candidates/<type>.md。

阶段 1.5 — 三重验证筛选

读取 methodology/03-stage1.5-triple-verify.md,对每个候选单元执行:

  • V1 跨域: 书中至少 2 个独立段落有佐证?
  • V2 预测力: 能用它回答一个书里没明说的新问题吗?
  • V3 独特性: 不是任何聪明人都会说的常识吗?

通过的进入阶段 2。不通过的写入 books/<slug>/rejected/ 并附原因 — 保留审计轨迹,也允许用户事后捞回。

阶段 2 — RIA++ 构造 skill

对每个通过的单元,按 templates/SKILL.md.template 填充:

  • R (Reading): 原文引用 ≤150 字/段
  • I (Interpretation): 用自己的话重写方法论骨架 (避免照搬译本)
  • A1 (Past Application): 书中作者用过的案例
  • A2 (Future Trigger) ★: 用户在什么情境下会需要这个 → skill 的 description 字段
  • E (Execution): 1-2-3 可执行步骤
  • B (Boundary): 什么时候不适用 / 来自阶段 0 批判阶段的作者盲点

细则见 methodology/04-stage2-ria-plus.md。

阶段 3 — Zettelkasten 链接

按 methodology/05-stage3-zettelkasten.md:

  1. 找出 skill 之间的引用关系 (A 依赖 B / A 对比 B / A 组合 B)
  2. 在每个 SKILL.md 末尾补"相关 skills"段
  3. 按 templates/INDEX.md.template 生成 INDEX.md (含引用图 mermaid)

阶段 4 — 压力测试 (darwin 兼容)

对每个 skill 按 methodology/06-stage4-pressure-test.md:

  1. 设计 5–10 条测试 prompt,按 templates/test-prompts.json.template 写入 test-prompts.json
  2. 至少包括 3 类: 应调用 / 不应调用 (诱饵) / 边界模糊
  3. 本地跑一遍,未过的回炉重做阶段 2 — 不做"表面修补"
  4. 全部通过后通知用户: "已完成,可一键喂给 darwin-skill 自动进化"

质量红线 (违反则阻止输出)

  1. 每个 skill 必须通过全部三重验证
  2. 每个 skill 必须有完整的 R / I / A1 / A2 / E / B 六段
  3. 原文引用 ≤150 字/段
  4. 每个 skill 必须有 test-prompts.json,且包含诱饵测试 (不应调用的场景)
  5. description 字段必须明确 trigger 条件,不能只是"一个关于 X 的 skill"

与 nuwa-skill / darwin-skill 的生态定位

  • nuwa-skill: 蒸馏人 (思维方式 / 表达 DNA)
  • book2skill (本 skill): 蒸馏书 (方法论 / 框架 / 原则)
  • darwin-skill: 进化任意 skill

三者咬合: 本 skill 输出的 test-prompts.json 严格遵循 darwin-skill 格式,以便产出的 skill 可直接接入 darwin 做自动进化。

调用惯例

  • 永远先试点 1 本 — 除非用户明确说"批量"
  • 阶段之间主动汇报进度 — 不要静默跑完再 dump 结果
  • 不凭记忆拆书 — 没文本就停下来问
  • 保留审计轨迹 — candidates/ 和 rejected/ 都要留

平台分布

Codex

34.95%
按下载量换算735

Claude

31.47%
按下载量换算662

Cursor

19.5%
按下载量换算410

Gemini CLI

8.93%
按下载量换算188

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kangarooking/cangjie-skill --skill book2skill 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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