tomevault-io Book Skill Generator
从书籍中提取核心方法论,为每个方法论生成一个独立的可安装 skill。
工作流程
1. 接收书籍信息
支持两种方式：
方式 1: 书籍名称（网络搜索）
- 书籍完整名称
- 作者（如果有多个同名书籍）
- 是否有特定的方法论需要提取（可选）
方式 2: 上传文件（更准确）
- 支持 PDF、Word、TXT、Markdown 等格式
- 直接从文件内容提取方法论
- 更准确，避免网络信息偏差
- 适合有电子书的用户
推荐： 如果用户有书籍文件，优先使用文件上传方式。
2. 提取书籍方法论
方式 A: 从文件提取（推荐）
如果用户上传了文件：
读取文件内容
- 使用
read工具读取上传的文件 - 支持 PDF、Word、TXT、Markdown 等格式
- 使用
识别核心章节
- 查看目录结构
- 识别包含方法论的章节
- 重点关注：框架、模型、步骤、方法论等关键词
提取方法论
- 方法论名称（中英文）
- 方法论的核心目的和适用场景
- 方法论的关键步骤或框架
- 实际应用案例或示例
- 相关的斜杠命令建议
方式 B: 网络搜索
如果没有文件，使用 websearch 工具搜索书籍的核心方法论、框架或模型。搜索策略：
搜索关键词组合:
- "{书名} 核心方法论"
- "{书名} 主要观点"
- "{书名} 方法论总结"
- "{书名} 实践框架"
- "{书名} 关键概念"
信息来源优先级:
- 官方书籍介绍和目录
- 权威书评和读书笔记
- 作者公开演讲或文章
- 知名平台的书摘（如豆瓣、知乎、微信公众号）
提取要点:
- 方法论名称（中英文）
- 方法论的核心目的和适用场景
- 方法论的关键步骤或框架
- 实际应用案例或示例
- 相关的斜杠命令建议（如 /mvp）
混合方式（最佳实践）： 如果用户既提供了书名又上传了文件：
- 优先从文件提取核心内容
- 使用网络搜索补充背景信息和案例
- 结合两者，生成更完整的 skill
3. 整理方法论列表
将搜索到的信息整理成结构化的方法论列表,包含:
{
"book_name": "书籍名称",
"author": "作者",
"methodologies": [
{
"name_en": "find-community",
"name_cn": "寻找社群",
"trigger_scenario": "想找创业方向、定位目标人群",
"description": "方法论的详细描述",
"steps": ["步骤1", "步骤2", "步骤3"],
"output_format": "预期的输出格式",
"examples": "实际应用示例"
}
]
}
4. 为每个方法论生成 Skill
为每个方法论创建一个独立的 skill 文件夹,结构如下:
{methodology-name}/
├── SKILL.md
SKILL.md 模板:
---
name: {methodology-name}
description: {触发场景描述}。当用户{具体触发条件}时使用此技能。
---
# {方法论中文名称}
{方法论的详细描述,包括来源书籍、核心理念等}
## 适用场景
- {场景1}
- {场景2}
- {场景3}
## 执行步骤
### 步骤 1: {步骤名称}
{详细说明}
### 步骤 2: {步骤名称}
{详细说明}
### 步骤 3: {步骤名称}
{详细说明}
## 输出格式
{描述最终输出的格式和内容}
**示例输出:**
{提供一个具体的输出示例}
## 注意事项
- {注意事项1}
- {注意事项2}
## 来源
本方法论来自《{书籍名称}》{作者},第{章节}章。
5. 打包所有 Skill
使用 skill-creator 的打包脚本将每个方法论 skill 打包成 .skill 文件:
python -m scripts.package_skill {methodology-name}
将所有生成的 .skill 文件放在一个统一的输出目录中。
输出交付
最终向用户提供:
- 方法论清单文档 - 列出所有提取的方法论及其对应的 skill
- 多个 .skill 文件 - 每个方法论一个独立的可安装 skill
- 安装说明 - 如何安装和使用这些 skill
输出示例:
已从《小而美》中提取 10 个核心方法论,生成对应的 skill:
1. find-community.skill - 寻找社群
触发: 想找创业方向、定位目标人群
2. validate-idea.skill - 验证想法
触发: 测试一个商业点子值不值得做
3. mvp.skill - 最小可行产品
触发: 准备做第一款产品,不知道该做哪些功能
...
所有 skill 文件已生成在: /path/to/output/
质量标准
方法论提取质量:
- 准确反映书籍原意,不曲解作者观点
- 方法论之间有清晰边界,不重复
- 每个方法论都有明确的适用场景
- 提供可执行的步骤,而非抽象概念
Skill 生成质量:
- description 清晰准确,便于触发
- 适用场景具体,用户容易理解何时使用
- 执行步骤可操作,有明确的输入输出
- 包含示例,帮助用户理解预期结果
特殊情况处理
文件上传相关：
- 如果文件格式不支持，提示用户支持的格式（PDF、Word、TXT、Markdown）
- 如果文件过大或内容过多，优先提取目录和核心章节
- 如果文件内容不清晰，建议用户提供书名进行网络搜索补充
- 如果文件是扫描版PDF，提示用户可能识别不准确，建议结合书名搜索
书籍信息不足：
- 如果搜索结果不足以提取完整方法论，明确告知用户
- 提供已找到的部分信息，询问用户是否继续
- 建议用户上传书籍文件或提供更多上下文
方法论过多:
- 如果书籍包含大量方法论(>15个),优先提取最核心的 8-12 个
- 询问用户是否有特定关注的方法论类型
- 提供方法论清单供用户选择
方法论名称冲突:
- 如果方法论名称已被占用,添加书籍前缀(如 "lean-startup-find-community")
- 确保每个 skill 名称唯一且有意义
示例对话
示例 1: 使用书籍名称（网络搜索）
用户: 帮我从《精益创业》这本书提取方法论，生成 skill
助手: 好的，我来帮你从《精益创业》中提取核心方法论并生成对应的 skill。
[搜索《精益创业》核心方法论...]
我找到了《精益创业》的 10 个核心方法论：
- MVP（最小可行产品） - 用最低成本验证核心假设
- Build-Measure-Learn（构建-测量-学习循环） - 建立快速迭代反馈循环
- Pivot（转型） - 数据证明假设错误时调整方向 ...
现在我为你生成独立的 skill 文件...
[生成 skill 文件...]
完成！已生成 10 个 skill 文件，每个方法论对应一个可安装的 skill。
示例 2: 上传文件（更准确）
用户: [上传《原子习惯.pdf》] 帮我从这个文件提取方法论，生成 skill
助手: 收到文件！我来从《原子习惯》PDF 中提取核心方法论。
[读取 PDF 文件...]
我从文件中识别到了以下核心章节：
- 第1章：习惯的回路
- 第2章：行为改变四定律
- 第3章：提示 ...
提取到 4 个核心方法论：
- 习惯回路（habit-loop） - 理解习惯的形成机制
- 行为改变四定律（four-laws） - 养成好习惯的系统方法
- 习惯堆叠（habit-stacking） - 将新习惯与旧习惯绑定
- 环境设计（environment-design） - 通过环境改变行为
现在我为你生成独立的 skill 文件...
[生成 skill 文件...]
完成！已生成 4 个 skill 文件。
示例 3: 混合方式（最佳实践）
用户: [上传《思考快与慢.pdf》] 这是我上传的《思考快与慢》，帮我提取方法论
助手: 好的！我会从你上传的文件中提取核心内容，同时搜索补充信息。
[读取 PDF 文件 + 网络搜索...]
从文件中提取到：
- 系统一与系统二
- 锚定效应
- 可得性启发 ...
从网络搜索补充：
- 经典案例和实验
- 实际应用场景
- 相关书籍推荐
整合后提取到 6 个核心方法论：
- 双系统思维（dual-systems） - 理解快思考与慢思考
- 锚定效应（anchoring） - 识别和避免决策偏差
- 可得性启发（availability-heuristic） - 理解记忆对判断的影响 ...
完成！已生成 6 个 skill 文件，结合了文件内容和网络信息。
Source: CymChad/book-skill-generator — distributed by TomeVault.