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待分类执行命令github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

book2skillbook2skill 命令行

Agent Skill

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。

总安装

6,699

周安装

271

GitHub Stars

656

下载量

2,103
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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. 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

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. 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

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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