哈喽大家好，我是阿胖~
最近我又挖到了一个很离谱的 Skill，我愿称他为“强盗skill”哈哈。
它的名字叫 book-to-skill，目前有3.2万星，用的人很多，看来我来迟了哈哈
它干的事情简单粗暴，可以理解成AI时代的合法抢劫。
给它一本书，它可以把这本书里面作者汇聚10年、20年的知识、框架、方法和判断逻辑，直接做成一个以后可以反复调用的 Skill。
以前我们的学习方式一般是怎样的？买了一堆书回来当花瓶用，看两章发个圈就不看了，又或者是花了很长时间把几百页的内容看完了，但等真正碰到相关问题的时候，还是不知道怎么解决。
现在完全可以换个玩法。
靠这个skill把这套知识直接变成 WorkBuddy 豆包工作这类agent随时可以调用的一项能力，任何时候都可以呼叫它出来帮我们解决问题
可能会有小伙伴觉得，我直接把书丢给AI让它总结，后面不就可以帮我们解决问题？何必用这个skill呢？
其实我看到这个skill的第一反应也是这么想的，但我仔细琢磨了这背后的逻辑，我才发现，直接把书丢给AI总结与这个skill的解决思路，差得很远。
如果我们直接把书丢给AI，让AI去总结。
一个是没有skill的规则边界约束，AI的回答总结可能会产生幻觉。
另外，即便没有幻觉，AI总结的东西也很难跨对话使用。
比如你让AI总结《穷查理宝典》这本书，在某一个对话，它可能会化身成查理芒格，但换了一个对话，它又变成了那个通用型的AI。
而 book-to-skill 这个skill，我专门翻了一下它背后的逻辑和思路，发现这玩意和直接把一本书丢给AI，还真不是一回事。
它把一本书转换成 Skill 之后，不会简单生成一份几千字的总结。
里面会有一个核心的 "SKILL.md"，同时把不同章节继续拆开，再整理出术语、方法模式、速查规则这些东西。
这相当于提前把整本书重新“建了一遍索引”。
因为一本几百页的书，如果我们直接让AI总结，最后无非就是把几十万字压缩成几千字。
压缩得越狠，丢掉的细节就越多，很多东西单独看可能不重要，但真碰到具体问题的时候，它恰恰可能就是最有用的那一部分。
book-to-skill会把最核心的框架先放在 Skill 里面，但是原来的章节和具体内容依然保留下来。
以后真正调用的时候，它会先看你现在到底遇到了什么问题，再顺着这个“导航”去找对应的章节和方法。
比如你问的是定价问题，它没必要把整本书重新读一遍。
它先判断这件事跟书里的哪部分有关，再把那部分真正有用的内容拿出来。
作者把这个思路叫做按需加载。
这个思路是不是解决了一个很重要的问题，既把大量的内容压缩下来了，细节却也没丢失，需要的时候随时可以精准找到，来帮助我们解决问题
项目作者还专门拿真实书籍测过。
如果回答一个具体问题，和直接把整本书塞进上下文相比，这种方式消耗的 Token 大约可以少 24～51 倍。
当然，光看介绍也没啥意思，咱来直接上实测，看看这玩意到底是在吹牛，还是针不戳！
我刚好在用 Workbuddy，所以这里我就用 Workbuddy 来演示，其实用豆包工作和其他 Agent 逻辑是一样的。
这里的书我选择《影响力》，因为前段时间在琢磨《影响力》，我对影响力也比较了解，也好评判这个skill发挥怎样。
这个书不属于纯知识类型的，里面本身就有大量关于人为什么会做出某种决定，以及如何影响别人判断和行动的方法。
如果这个 Skill 真的有用，那它把《影响力》做成 Skill 以后，当我提出某一个现实问题的时候，他会知道应该调用书里的什么方法把这个问题更好地解决。
你看啊，我直接在workbuddy里把《影响力》这本书的PDF发上去，然后让他调用book-to-skill把这本书转化成skill。
跑了一会儿，他问了我一个问题，我选择第一个默认，再过一会儿，他就跑完了。
你看啊，他没给我整什么读书笔记，或者精华总结。
他给我生成了一个有13个文件的skill。
最上面是一个 SKILL.md，里面放的是整本书最核心的框架、7大影响力原理、一些底层机制，以及后面各个章节应该去哪里调用的索引。
再往下是 9个单独的章节文件。
看看术语表。里面整理了40多个书里的重要概念。
看看 patterns.md，里面专门整理具体的说服模式和防御思路。
还给我生成了一份速查表，把7个核心原理、判断规则和一些重要信息单独拎了出来。
看到这儿，大家应该能感受到他和“让AI总结一本书”真不是一个东西了吧。
book-to-skill 最后虽然常驻的核心内容并不大，但是书里的9个章节还在那里，术语在那里，各种方法和模式也在那里。
平时不用的时候，它不用把这些东西全部塞给AI，真碰到问题了，它再去对应的章节里面拿，这就是前面说的“按需加载”。
OK，接下来咱们检验一下这个 skill 生成的 skill 水平到底怎么样。
我整了一个比较复杂的问题，分别发给了一台没生成skill的workbuddy电脑和一台生成了skill的workbuddy电脑，用的都是智谱glm5.3模型。
我在一个群里卖一个99元的AI资料包。30个人明确说过“有兴趣”，最后只有2个人付款。
现在我只能再在群里发3次消息，不能降价、不能送赠品、不能虚构销量，也不能搞假的限时限量。
你帮我设计这3次消息分别应该在什么时候发、每次解决什么问题、具体说什么，目标是尽可能让真正有需要的人完成付款。 来，看看没生成skill的workbuddy是怎么回答的。
讲真，我觉得本身质量就不错，这三次也安排的非常合理。
OK，我们再看看生成了skill的表现怎么样
还是完全一样的问题，但是我就感觉思路变了。
它没有马上开始给我写三条群消息，他先按照《影响力》里的方法，去分析为什么这30个人明明说了“有兴趣”，最后却只有2个人掏钱。
他的结论很扎心啊：“有兴趣”其实是一个零成本表态，不算真正的承诺。
说一句“有兴趣”太容易了。
所以这30个人，看起来好像已经离付款只差一步，实际上很多人连第一步都还没迈出去。
这时候它调用的就是《影响力》里面承诺与一致的思路。
根据这个情况，它设计的第一条消息，就不是继续介绍这个资料包有多牛，他建议先免费公开一小部分真正有用的内容，然后让那些确实有需求的人主动回复一句：“你现在卡在哪一步？”
这个细节很到位，让原来那批只说了一句“有兴趣”的人，再往前走一步。
从随口表态，变成一个主动、公开、需要付出一点点行动的承诺。
而且它不是白让别人互动，前面先给了一招，这就是一点真正有价值的东西，用到了《影响力》里面的互惠。
然后第二条消息，它解决的是另一个问题：社会认同是空的。
30个人虽然都说了有兴趣，但真正准备付款的时候，每个人其实都在担心这钱到底值不值。
所以这一轮它建议直接展示真实结果。
它还有一个小心眼，哈哈，他建议别光说适合谁，也可以明确说哪些人不适合买。这种不会无脑吹的人，就是我喜欢的销售哈哈。
到了第三条，它又换了一个思路。
明确告诉大家，这是最后一次在群里提这个东西，后面不再刷屏。
同时把这个资料包后续怎么更新、买的人能不能参与反馈这些东西讲清楚。
它甚至还专门强调：不需要的人忽略就好，这其实是在给人保留选择自由，他没有一直追着别人逼成交。
来，劲爆的地方来了，有一点普通版的没考虑到，他考虑到了。
它说真正的转化主战场，其实不是在群里疯狂发三遍广告。
第一条发完以后，可以从那30个说过有兴趣的人里面，挑出5到8个需求最具体、互动最积极的人。
再一对一问一句：“你上次说有兴趣，是想解决XX这个问题吗？我看资料包里刚好有对应的一部分。”
群里负责做公开的证据和社会认同，真正具体的成交，放到一对一里面去完成。
并不是说第一条线它处理得不好，其实也挺实用的，但是我感觉两条线对比下来。
普通AI是在给通用的经验，装了skill的线是拿书里的方法论做判断，更加专业有深度。
而且我发现这个skill给我们带来的帮助远远不止我说的这点
这个项目支持的输入不只是单个 PDF，文档、文件夹、多份资料都可以一起变成统一 Skill。官方举的例子里面甚至包括公司内部文档、品牌规范、研究资料和各种标准文档等等，
比如你最近正在做自媒体，电脑里刚好有一本你特别认可的写作课程。
以前你的玩法可能是看完以后记几个笔记，写文章的时候尽量提醒自己用。
现在可以直接把它做成写作 Skill，以后写完文章，让这个skill按照这个课程里的方法帮你检查。
比如你们公司有几十份 SOP。
以前新人来了就是：“资料在这个文件夹里，你自己看一下。”结果看完跟没看差不多。
咱们也可以用这个skill直接整理成一个公司的执行 Skill？
以后员工问：客户出现这个情况应该怎么处理？”WorkBuddy 直接按照公司自己的 SOP 给方案。
我自己做了6年自媒体，过去写过大量文章，也踩过非常多坑。
很多东西我都沉淀下来成了文档，我也是准备用这个skill把过去沉淀下来的，我做成skill，是不是我就相当于有了一个AI分身？
OK，写到这我还是要给这个skill降降温。
它很好用，但不是啥东西都适合往里面塞哈，比如你只是想临时了解一下一本书讲的啥，以后也不一定会一直用，那就没必要折腾 Skill，直接丢给 Workbuddy 或者豆包工作让他去总结一下。
另外，像《影响力》这种，本身就有很多方法、判断逻辑和应用场景；或者是写作课程、商业方法论、公司的 SOP、产品手册、自己的经验文档。
这种东西炼成 Skill 才划算。
如果你丢进去的是一本小说、一本纯讲故事的传记，或者几十页以后再也不会看的资料，硬做成 Skill 意义就没那么大了。
还有一种情况大家也要小心，就是会过期的知识。
比如政策、法律、产品价格、软件功能、行业规则这些东西，本身就在一直变。
你今天拿一本2024年的资料做成 Skill，两年以后还让 WorkBuddy /豆包工作完全照着它来判断，那就有可能出事。
如果你非要做成skill，也得持续地给它更新。
最后再说说这个skill怎么装？很简单，直接用这条命令。
npx skills add virgiliojr94/book-to-skill如果你用的是国内的 Agent，比如workBuddy、豆包工作这一系列的，可以直接把我这篇文章转发给他们，让他们去装。
装好之后，把你想转换的书或者资料交给它，用最简单的方式和你 Agent 说调用这个 skill，把这本书或者资料转化一下就行。
剩下基本就交给它自己干。
以前我们收藏一本书，是希望有一天自己能看完，现在可能要换个思路了。
有些真正值得反复用的知识，不一定非得每次都从头翻，把它变成 Skill，让它在你需要的时候自己出来干活。
我感觉这才是 AI 时代，知识真正开始“活起来”的地方。
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