读本书就能给Claude Code生成一套Skill？这款开源工具把文档变废为宝

你有没有遇到过这种情况——读了一本超厚的技术文档，想把里面的精华变成 Claude Code 能直接用的 Skill，结果要手写 SKILL.md、设 trigger、写 description……累死个人？

今天挖到一个开源工具叫 pdf2skills，干的事情就一件：把 PDF 或者 Markdown 文档丢进去，自动生成一整套可直接给 AI Agent 用的 Skill Pack。

它是怎么工作的？

整体 pipeline 是这样的：

PDF / Markdown → 语义分块 → 密度分析 → 知识单元提取 → 相似度分桶 → Skill 生成 → skill-creator 优化

每一步都有 AI 模型参与，特别是最后一步会调用 skill-creator 评估 description 和 trigger 边界，确保生成的 Skill 质量过关。

支持 8 种 LLM Provider，包括 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、DeepSeek、智谱 GLM、通义千问、SiliconFlow，还有自定义 OpenAI-compatible 端点。你要是本地有 Claude Code 环境，直接用内置的文档读取能力就行，零配置。

适合什么场景？

团队知识资产复用：比如你们有一套内部技术文档，丢进去就能生成一批 Skill，新项目 onboarding 或者代码审查时 Claude Code 直接能调用。

个人效率：读了一本英文技术书，想提取可操作的工作流塞进 Claude Code，不用再一条条手写。

文档即知识库：PDF 文档放进 pdf/ 目录，输出到 _output/ 下的 Skills 子目录，直接部署到 ~/.claude/skills/ 就能用。

怎么上手？

git clone https://github.com/pxb988/pdf2skills.git
cd pdf2skills
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
python -m spacy download en_core_web_sm
cp .env.example ~/.pdf2skills/.env
# 配置一个 LLM Provider（也可以用 claude 自动选择最优解析器）

然后把 PDF 放进 pdf/ 目录，跑完 pipeline，输出就在 _output/ 里。

一句话总结

pdf2skills 把「读文档」和「用 Skill」之间的体力活全干了——特别适合想让 Claude Code 快速学会某个垂直领域知识的开发者。

GitHub 链接收好：https://github.com/pxb988/pdf2skills

GitHub: https://github.com/pxb988/pdf2skills