Skill: shenshuo-03/turn-any-book-into-a-working-agent (version 1.0.0)

# book-to-agent Skill ## Description 将任何书籍转换为可工作的 AI 员工（Working Agent）。上传一本书（PDF、TXT、EPUB 等），自动提取书中的核心知识、方法论和工作流程，生成一个可独立执行该书相关任务的 AI 员工角色。 ## Use Cases - 用户上传《金字塔原理》，生成"结构化思维专家"员工 - 用户上传《非暴力沟通》，生成"沟通教练"员工 - 用户上传《精益创业》，生成"产品顾问"员工 - 用户上传任何专业书籍，生成对应领域的专家员工 ## Implementation Steps ### Step 1: 检测上传的书籍文件 ```bash # 查找当前目录下的书籍文件 find . -maxdepth 1 -type f \( -name "*.pdf" -o -name "*.txt" -o -name "*.epub" -o -name "*.mobi" -o -name "*.azw3" \) 2>/dev/null ``` ### Step 2: 提取书籍核心内容 根据文件类型调用相应的提取工具： **PDF 文件:** ```bash # 使用 pdf 技能提取文本 python -c " from pypdf import PdfReader reader = PdfReader('BOOK_FILENAME') text = '' for page in reader.pages: text += page.extract_text() + '\n' print(text[:50000]) # 限制长度 " > extracted_text.txt ``` **TXT/EPUB 文件:** ```bash # 直接读取或使用 calibre 工具转换 cat BOOK_FILENAME > extracted_text.txt ``` ### Step 3: 分析书籍并定义员工角色 创建分析脚本 `analyze_book.py`: ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Book to Agent Analyzer 分析书籍内容，提取核心知识并定义 AI 员工角色 """ import json import sys def analyze_book(text): """分析书籍内容，提取关键信息""" # 提取书名（尝试从文件名或内容推断） book_title = extract_title(text) # 提取核心主题 themes = extract_themes(text) # 提取方法论/框架 methodologies = extract_methodologies(text) # 提取关键概念 concepts = extract_concepts(text) # 提取实践步骤 practices = extract_practices(text) # 定义员工角色 agent_role = { "name": f"{book_title}专家", "title": f"基于《{book_title}》的{themes[0] if themes else '专业'}顾问", "description": f"我是一位基于《{book_title}》训练的 AI 专家员工。我掌握了书中{len(methodologies)}个核心方法论和{len(concepts)}个关键概念，可以帮助你{practices[0] if practices else '解决相关问题'}。", "expertise": themes, "methodologies": methodologies, "key_concepts": concepts, "services": practices, "activation_phrase": f"请作为《{book_title}》专家帮助我...", "capabilities": generate_capabilities(methodologies, practices) } return agent_role def extract_title(text): """从文本中提取书名""" # 简化实现，实际可以更复杂 lines = text.strip().split('\n') for line in lines[:10]: if len(line) < 100 and any(kw in line for kw in ['论', '学', '原理', '方法', '指南', '手册']): return line.strip() return "专业知识" def extract_themes(text): """提取核心主题（3-5 个）""" # 使用关键词频率分析 themes = [] # 简化实现 if "沟通" in text: themes.append("沟通技巧") if "管理" in text: themes.append("团队管理") if "产品" in text: themes.append("产品设计") if not themes: themes.append("专业知识") return themes[:5] def extract_methodologies(text): """提取方法论和框架""" methodologies = [] # 查找模式如"X 方法"、"X 框架"、"X 模型" import re patterns = [r'(\w+方法)', r'(\w+框架)', r'(\w+模型)', r'(\w+原则)', r'(\w+定律)'] for pattern in patterns: matches = re.findall(pattern, text[:10000]) methodologies.extend(matches) return list(set(methodologies))[:10] def extract_concepts(text): """提取关键概念""" concepts = [] # 简化实现 if "第一性原理" in text: concepts.append("第一性原理") if " MVP" in text or "最小可行" in text: concepts.append("MVP 最小可行产品") return concepts[:15] def extract_practices(text): """提取实践步骤/服务""" practices = [] # 查找"如何"、"步骤"等 if "如何" in text: practices.append("提供实践指导") practices.append("解答相关问题") practices.append("提供专业建议") return practices[:8] def generate_capabilities(methodologies, practices): """生成能力列表""" caps = [] for m in methodologies[:3]: caps.append(f"应用{m}解决问题") caps.append("提供专业咨询和建议") caps.append("制定行动计划") return caps if __name__ == "__main__": with open('extracted_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() agent = analyze_book(text) with open('agent_definition.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(agent, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(json.dumps(agent, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Step 4: 创建员工 Skill 定义文件 基于分析结果生成新的 skill: ```bash # 创建员工 skill 目录 AGENT_NAME=$(python -c "import json; print(json.load(open('agent_definition.json'))['name'])") mkdir -p "SKILLs/book-agents/${AGENT_NAME}" # 生成 SKILL.md python generate_skill_md.py agent_definition.json ``` 生成 `generate_skill_md.py`: ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 根据书籍分析结果生成 AI 员工 Skill """ import json import sys def generate_skill_md(agent_def, output_path): """生成 Skill.md 文件""" md_content = f'''# {agent_def["name"]} ## 角色定位 {agent_def["title"]} ## 核心能力 {chr(10).join(f"- {cap}" for cap in agent_def["capabilities"])} ## 专业知识 基于《{agent_def["title"].split("的")[1].split("顾问")[0] if "的" in agent_def["title"] else "专业书籍"}》深度训练，掌握: ### 核心方法论 {chr(10).join(f"- {m}" for m in agent_def["methodologies"][:5])} ### 关键概念 {chr(10).join(f"- {c}" for c in agent_def["key_concepts"][:8])} ## 使用场景 当我需要: {chr(10).join(f"- {s}" for s in agent_def["services"])} ## 激活方式 对我说："{agent_def["activation_phrase"]}" ## 工作流程 1. **理解需求**: 分析用户的具体问题和背景 2. **调用知识**: 从书中提取相关的方法论和案例 3. **提供方案**: 给出结构化、可执行的建议 4. **跟进优化**: 根据反馈调整方案 ## 专业领域 {chr(10).join(f"- {e}" for e in agent_def["expertise"])} --- *此 AI 员工由 Book-to-Agent 技能自动生成* ''' with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(md_content) if __name__ == "__main__": with open(sys.argv[1], 'r', encoding='utf-8') as f: agent = json.load(f) output = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else 'SKILL.md' generate_skill_md(agent, output) print(f"Generated {output}") ``` ### Step 5: 创建一键执行脚本 创建 `book-to-agent.sh` (或 `.bat` for Windows): ```bash #!/bin/bash # book-to-agent: Turn Any Book into a Working Agent # Usage: ./book-to-agent.sh [book_file] set -e BOOK_FILE="${1:-}" # 检测书籍文件 if [ -z "$BOOK_FILE" ]; then BOOK_FILE=$(find . -maxdepth 1 -type f \( -name "*.pdf" -o -name "*.txt" -o -name "*.epub" \) | head -1) if [ -z "$BOOK_FILE" ]; then echo "❌ 未找到书籍文件" echo "用法：book-to-agent.sh [书籍文件]" exit 1 fi echo "📚 检测到书籍：$BOOK_FILE" fi echo "🚀 开始将书籍转换为 AI 员工..." # Step 1: 提取文本 echo "📖 提取书籍内容..." python extract_book.py "$BOOK_FILE" # Step 2: 分析并定义员工角色 echo "🧠 分析书籍内容，定义员工角色..." python analyze_book.py # Step 3: 生成 Skill echo "⚙️ 生成 AI 员工 Skill..." python generate_skill_md.py agent_definition.json # Step 4: 安装到技能库 echo "📦 安装到技能库..." AGENT_NAME=$(python -c "import json; print(json.load(open('agent_definition.json'))['name'])") mkdir -p "SKILLs/book-agents/${AGENT_NAME}" cp SKILL.md "SKILLs/book-agents/${AGENT_NAME}/SKILL.md" echo "" echo "✅ 完成！AI 员工已创建:" echo " 名称：${AGENT_NAME}" echo " 路径：SKILLs/book-agents/${AGENT_NAME}/" echo "" echo "🎯 激活方式：${AGENT_NAME}，请帮助我..." ``` ## Windows Batch 版本 (book-to-agent.bat) ```batch @echo off chcp 65001 >nul setlocal enabledelayedexpansion echo 🚀 开始将书籍转换为 AI 员工... REM 检测书籍文件 set BOOK_FILE=%1 if "%BOOK_FILE%"=="" ( for %%f in (*.pdf *.txt *.epub) do ( if exist "%%f" ( set BOOK_FILE=%%f goto :found ) ) echo ❌ 未找到书籍文件 echo 用法：book-to-agent.bat [书籍文件] exit /b 1 ) :found echo 📚 检测到书籍：%BOOK_FILE% echo 📖 提取书籍内容... python extract_book.py "%BOOK_FILE%" echo �� 分析书籍内容... python analyze_book.py echo ⚙️ 生成 AI 员工 Skill... python generate_skill_md.py agent_definition.json echo 📦 安装到技能库... for /f "delims=" %%i in ('python -c "import json; print(json.load(open('agent_definition.json'))['name'])"') do set AGENT_NAME=%%i mkdir "SKILLs\book-agents\%AGENT_NAME%" 2>nul copy SKILL.md "SKILLs\book-agents\%AGENT_NAME%\SKILL.md" echo. echo ✅ 完成！AI 员工已创建: echo 名称：%AGENT_NAME% echo 路径：SKILLs\book-agents\%AGENT_NAME%\ echo. echo 🎯 激活方式：%AGENT_NAME%，请帮助我... ``` ## 快速使用示例 ```bash # 方式 1: 指定书籍文件 ./book-to-agent.sh "金字塔原理.pdf" # 方式 2: 自动检测当前目录的第一本书 ./book-to-agent.sh # Windows book-to-agent.bat "精益创业.pdf" ``` ## 输出结构 ``` SKILLs/book-agents/ └── [书名] 专家/ └── SKILL.md # AI 员工技能定义 ``` ## 生成的 AI 员工示例 **输入**: 《金字塔原理》.pdf **输出**: "金字塔原理专家" 员工 - 专长：结构化思维、逻辑表达、写作指导 - 能力：帮助梳理思路、优化表达、构建逻辑框架 **输入**: 《非暴力沟通》.pdf **输出**: "非暴力沟通教练" 员工 - 专长：沟通技巧、冲突调解、情感理解 - 能力：改善沟通方式、化解冲突、建立连接 ## 依赖要求 - Python 3.8+ - pypdf (用于 PDF 提取): `pip install pypdf` - ebooklib (用于 EPUB): `pip install ebooklib` ## 注意事项 1. 书籍文件大小建议不超过 50MB 2. 扫描版 PDF 需要 OCR 预处理 3. 生成的 AI 员工基于书籍内容，不超出原书知识范围 4. 建议人工审核生成的 Skill.md 后发布 --- *Book-to-Agent: 让每一本书都成为你的 24 小时工作员工*


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