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  • 把技術書變成 Claude 助教

    把技術書變成 Claude 助教

    📌 本文重點

    • book-to-skill 把技術 PDF 變成 Claude 專屬助教
    • 透過向量搜尋,讓 Claude 有「依據地翻書」
    • 最適合工程師、考證照與公司內規查詢
    • 先選一本常用技術書技能化,再擴展到更多書

    一句話先講白:book-to-skill 能把一本厚厚的技術 PDF,變成你在 Claude 裡隨叫隨到的專屬助教,查手冊、問觀念、看範例都靠它。

    專案連結:https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill


    核心功能:怎麼把「書」變成「技能」?

    book-to-skill 目標很單純:讓 Claude 能像熟讀那本書的助教一樣,回答你問題。背後大致分三步:

    💡 關鍵: book-to-skill 的核心價值是讓 Claude「有書可依」,回答都能對應到原書具體章節,而不是憑空生成


    1. 從 PDF 抽取結構化內容

    行動重點:先準備「可選字」的 PDF(不是純掃描圖片)。

    book-to-skill 會做的事:

    • 解析目錄、章節標題,切成「小段知識塊」(chunks)
    • 保留章節層級(例如:第 3 章 / 3.2 / 3.2.1),讓 Claude 知道上下文
    • 盡量區分:
    • 正文說明
    • 程式碼區塊
    • 小節標註(例如「Tip」「Warning」)

    這一步的效果:你問一個問題時,Claude 能直接定位該書第幾章、第幾節的內容來回答,而不是憑空亂講。


    2. 建立向量資料庫,讓 Claude 精準「翻書」

    行動重點:在執行流程前,要有一組向量資料庫(一般內建用本地或雲端向量引擎)。

    book-to-skill 裡,它會:

    • 把每個「知識塊」丟給嵌入模型(embedding)轉成向量
    • 存進向量資料庫
    • 之後你問問題時,用語義搜尋找出最相關的幾段內容

    簡單理解:你問問題 → 書中相關段落被找出 → Claude 再根據這些段落回答。這樣 Claude 的回答就「有根據」,不再只是通用知識。


    3. 生成 Claude 專用 skill:問答 / 解說 / 摘要

    book-to-skill 的最後一步,是幫你產生一個可在 Claude 中使用的「技能」(skill),裡面已經寫好:

    • 這個 skill 的用途:
    • 針對書內內容回答問題
    • 幫你做重點整理
    • 把書裡的概念轉成實作範例
    • 如何引用書中內容:
    • 優先用向量資料庫找到的段落
    • 如果找不到,就誠實說「這本書沒提」,不要亂掰
    • 回答格式:
    • 可以附上「出自第幾章、第幾節」
    • 可以整理成步驟、表格或程式碼範例

    行動重點:

    • 你完成轉換後,會得到一個可以在 Claude Code / Skills 面板中載入的 skill
    • 之後在任何對話裡打開這個 skill,就像多了一位「專門只看過這本書」的助教

    💡 關鍵: skill 的規則會強制 Claude「找不到就說沒提」,大幅降低亂掰與幻覺風險


    適合誰用:三種典型場景

    book-to-skill 最實用的地方是,把「一本大家都該看的技術書」,變成「團隊共享的 AI 助教」。以下三個最常見的用法:


    1. 工程師寫程式時查框架手冊

    場景

    • 例如 Spring Boot 官方指南、Django 文件、Kubernetes 手冊
    • 你在寫程式,突然忘了某個 annotation 或 config 怎麼寫

    用法

    • 把官方 PDF 或整理好的手冊丟進 book-to-skill
    • 在 Claude 裡問:
      -「依照這本書,@Transactional 在這種情境要注意什麼?」
      -「照書上的做法改寫下面這段程式碼。」

    效果:比直接問 Claude 靠譜,因為它會基於那本書的版本說明,不會混入網路上別的框架版本的寫法。


    2. 考證照:題目解析 + 重點複習

    場景

    • AWS / GCP / Cisco / 資安證照
    • 有一本官方考試指南 PDF

    用法

    • 先把官方指南變成 skill
    • 丟一題題目進 Claude,指示:
      -「用這本書的內容解析這題,並指出相關章節。」
      -「請依照書的架構,整理出本章考點清單。」

    效果

    • 不只是出答案,而是帶你回到書裡的原文解釋
    • 讀題 → 回書本 → 再回題目,形成一個穩定的複習 loop

    3. 團隊共用標準文件:把 PDF 內規變成「制度客服」

    場景

    • 公司有一本厚厚的「開發標準」「資安政策」「客服流程手冊」 PDF
    • 新人加入時,最常問:「這個情境要照哪條規範?」

    用法

    • 把這份內規 PDF 轉成 skill
    • 在 Claude 裡問:
      -「依照公司內規,如果客戶資料要保留超過 1 年,需要哪些批准?」
      -「這段 SOP 是否符合本書的流程條件?」

    效果

    • 變成一個24 小時不會累的規範客服
    • 即使文件沒人想翻,也能透過 Claude 查到正確條目

    💡 關鍵: 把「沒人願意翻的大部頭 PDF」轉成可問答的制度客服,是提升新手上手速度的低成本方法


    怎麼開始:一步一步把第一本書「技能化」

    這裡以最常見的情境:在本機跑 book-to-skill,然後在 Claude 中使用。流程大致三步:


    步驟 a:準備一份技術 PDF

    行動清單:

    1. 選一本你真的會常查的書,例如:
    2. 框架官方手冊
    3. 證照官方考試指南
    4. 公司內部規範 PDF
    5. 儘量選:
    6. 可選取文字的 PDF(非掃描圖片)
    7. 章節結構清晰,有目錄

    常見坑:

    • 純掃描 PDF:book-to-skill 需要 OCR 才能讀;如果原專案沒有整合 OCR,你要先用別的工具(如 OCR 軟體)轉成可選字的 PDF 再丟進來。
    • PDF 內嵌字型怪:解析時可能出現亂碼,建議先開啟確認文字是否正常。

    步驟 b:在本機或雲端部署 book-to-skill

    行動清單(以本機為例):

    1. 安裝必備環境:
    2. Python 3.x
    3. pip / uv / conda 任選一種套件管理
    4. Clone 專案:
    git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git
    cd book-to-skill
    
    1. 安裝依賴:
    pip install -r requirements.txt
    # 或依照 repo 說明使用對應工具
    
    1. 設定 API Key:

    2. 到 Anthropic 建立 API key

    3. 新增 .env(或依 repo 說明)填入:
    ANTHROPIC_API_KEY=你的_API_key
    

    常見坑:

    • 忘記設定地區 / 帳號權限,導致模型呼叫被拒
    • API key 放進 git repo:請務必把 .env 加入 .gitignore

    步驟 c:跑完一次轉換流程

    大致流程(名稱依實際 repo 為準):

    1. 執行轉換命令:
    python book_to_skill.py \
      --pdf path/to/your_book.pdf \
      --output ./skills/your_book_skill
    
    1. 轉換過程會:
    2. 解析 PDF → 切成章節 chunks
    3. 建立向量資料庫
    4. 生成對應的 Claude skill 定義檔(通常是 JSON / YAML)

    5. 完成後,你會得到:

    6. 一個可在 Claude 中註冊的 skill 定義
    7. 相關的向量資料檔案

    程式碼與公式處理注意:

    • 程式碼區塊:
    • 有些 PDF 把 code 斷在奇怪地方;轉換後可以抽查幾段,看縮排是否錯誤
    • 公式:
    • 以純文字形式存進向量庫,適合解釋概念,但不適合做精確 LaTeX 排版

    步驟 d:在 Claude 中載入並實際操作

    以「Claude Code + Skills」為例,操作大致如下(依當前產品 UI 為準):

    1. 打開 Claude Code → 找到 Skills / Plugins 管理頁面
    2. 選擇「匯入技能 / 自訂 skill」
    3. 指定 book-to-skill 生成的 skill 定義檔
    4. 啟用後,你可以:
    5. 在任何對話中切換到這個 skill
    6. 用自然語言指示:
      -「接下來所有解釋,都請只根據這本書。」
      -「請用書中的說明,幫我把這段程式碼改成推薦寫法。」

    常見使用習慣建議:


    book-to-skill 與一般 Claude 插件的差異

    如果你已經在看 Claude 插件市場,可能會有這個疑惑:「這算 plugin?skill?connector?」

    根據 Towards AI 的實測文章(The Only 11 Claude Plugins You Need in 2026),生態圈的命名確實有點亂。

    用一張表整理 book-to-skill 在這個世界觀裡的位置:

    名稱 核心功能 免費方案 適合誰
    book-to-skill 把 PDF 技術書轉成 Claude skill + 向量搜尋 開源,自架需 API 想把特定技術書變成助教的工程師 / 團隊
    一般 Claude 插件(plugin) 擴充 Claude 能力,如連結 Git、DB、工具 多數有免費層級 想接外部服務、做自動化工作流的使用者
    CLAUDE.md(設定檔) 定義專案規則、上下文、風格 內建免費 希望 Claude 像熟悉專案的隊友的開發者

    你可以這樣理解:

    • plugin / connector:讓 Claude 接到更多外部系統
    • book-to-skill:讓 Claude 多一個「專門熟讀某本書」的大腦
    • CLAUDE.md:告訴這個大腦「你在這個專案裡要怎麼說話、怎麼做事」

    收尾:先把「一本你最常翻的書」技能化

    最後給一個最簡單的行動建議:

    1. 一本你這一年一定會反覆查的技術書(而不是你覺得「應該讀」但其實不會打開的那種)。
    2. 用上面的步驟跑完一次 book-to-skill 流程。
    3. 在接下來一週寫程式或讀書時,逼自己所有相關問題先問 Claude 助教,看它給不給力;遇到錯誤答案,順手標記對應章節修正 prompt。

    等你把第一本書「技能化」成功,第二本、第三本就只是在重複同一套流程。真正的差別是:

    你不再只是「收藏 PDF」,而是把它們變成每天會主動被你用到的活教材。


    🚀 你現在可以做的事

    • 先在 GitHub 打開 book-to-skill 專案,確認環境需求與使用說明
    • 從你的電腦挑出一份「這一年一定會常查」的技術 PDF,檢查是否可選字且章節清晰
    • 在本機依照文中步驟跑完一次轉換,並在 Claude 中匯入 skill,開始用這本「技能化」的書來解決實際問題
  • NotebookLM 大升級:把 Gemini 變成你的研究員

    NotebookLM 大升級:把 Gemini 變成你的研究員

    📌 本文重點

    • NotebookLM 把閱讀、整理、寫程式整合在同一工作空間
    • 內建雲端 sandbox,可直接跑 Python 做資料分析
    • 透過 Agent 自動查網路資料,像一位會 Google 的研究員

    用一句話說 NotebookLM:把你的文件、網頁跟程式碼交給一個會自己查資料、寫筆記、跑程式的 AI 研究員,幫你把「看資料 + 做筆記 + 寫程式」整合在同一個工作空間。

    官方介紹與註冊入口:https://notebooklm.google.com
    相關報導:The Decoder(連結)、The Verge(連結


    核心功能:現在的 NotebookLM 到底多了什麼?

    1. Gemini 3.5:回覆更準、少亂講

    這次 NotebookLM 底層模型換成 Gemini 3.5 Flash,重點不是名字,而是實際效果:

    • 引用來源更清楚:問問題時,NotebookLM 會標記是從哪一份 PDF、哪一頁、哪一段抓出來的。
    • 和你自己的資料對齊:它只會優先根據你匯入的檔案回答,而不是憑空編故事。
    • 支援多文件綜合:你可以丟 10 篇論文、3 份簡報,直接問「幫我整理共同結論」。

    💡 關鍵: NotebookLM 會優先根據你匯入的資料回答問題,大幅降低「亂講」和憑空編造內容的風險。

    你可以怎麼用:

    • 把課程講義、公司簡報、研究論文丟進一個 Notebook,直接問:
    • 「請用 300 字整理這些文件的重點,分成三個小節。」
    • 「列出文件裡提到的所有關鍵術語,做成小抄。」

    2. 內建雲端 sandbox:直接在 Notebook 裡跑程式

    根據 The Decoder 報導,NotebookLM 現在有自己的 雲端電腦環境,可以:

    • 執行 Python / 程式碼片段,不用本機安裝任何東西。
    • 讓 AI 自己寫程式、執行、看結果,再調整程式碼。
    • 做資料分析:匯入 CSV、跑統計、畫圖,全在瀏覽器裡完成。

    💡 關鍵: 內建雲端 sandbox 讓你不用開 Jupyter 或設定環境,就能在瀏覽器裡完成程式與資料分析工作。

    你可以怎麼用:

    • 上傳一份 CSV 報表,在對話框輸入:
    • 「幫我用 Python 讀取這個檔案,算出每個產品線的月營收,並畫出折線圖。」
    • 有一段不熟悉的程式碼,直接貼進 Notebook:
    • 「解釋這段程式在做什麼,幫我加上註解,並用更易懂的寫法重構。」

    NotebookLM 會在它的雲端 sandbox 裡跑程式,再把結果和程式碼一起貼給你。

    3. Agent 式自動查資料:會自己 Google 的研究員

    新版 NotebookLM 加入了 Agent 式研究能力

    • 可以直接叫它「去幫我找資料」,它會透過 Google 搜尋 找來源。
    • 不用一開始就匯入檔案,也能從「空白」開始一個研究計畫。
    • 它會把找到的網頁、PDF 當成新的資料來源,整理成摘要或報告。

    The Verge 指出,現在你可以直接在 NotebookLM 裡啟動研究,而不是先手動找資料再貼進來。

    你可以怎麼用:

    • 問:
    • 「請幫我找三篇 2023 年後關於 LLM 應用在教育的研究,整理出研究問題、方法、結論。」
    • 要求:
    • 「所有引用請附上原始連結,最後用一段話提醒我這些研究的限制。」

    適合誰用:三個具體場景

    1. 學生:整理課堂講義與論文

    常見痛點:

    • 上課講義 + 教科書 + 老師 PDF + 論文,多到爆炸,很難整理成考前筆記。
    • 讀英文論文速度慢,抓不到重點。

    NotebookLM 的用法:

    1. 建立一個 Notebook,例如「機器學習期末」。
    2. 匯入:課程講義 PDF、指定閱讀論文、老師提供的投影片。
    3. 問:
    4. 「請用中文整理這份 Notebook 的期末考重點,照章節分類。」
    5. 「幫我做一份 10 題選擇題,題目來自這些文件,並給出解析。」
    6. 「這篇論文的實驗設計和 limitation 是什麼?用口語說明。」

    可立即採取的行動:

    • 把這學期最頭痛的一門課資料丟進 NotebookLM,直接讓它幫你做考前總整理。

    2. 產品經理:整理競品資料與市場研究

    常見痛點:

    • 競品官網、新聞稿、使用條款、App 介紹分散各處。
    • 每次開會都在重做一樣的「功能比較表」。

    NotebookLM 的用法:

    1. 新建 Notebook:「2024 Q3 競品研究」。
    2. 匯入:競品官網截圖 PDF、功能說明文件、先前做過的簡報。
    3. 啟用 Agent 查資料:
    4. 「幫我搜尋 3 家同類型 SaaS 產品的定價頁面,整理成表格。」
    5. 再問:
    6. 「針對我們現有產品,列出 5 個值得抄的功能點,並附上來源連結。」

    可立即採取的行動:

    • 建立你的「競品知識庫 Notebook」,每天丟一兩個新連結進去,讓 NotebookLM 幫你維護最新的競品視圖。

    3. 工程師:技術備忘錄 + 資料分析助手

    常見痛點:

    • 專案文件分散在 Confluence、Google Docs、GitHub Wiki。
    • 每次查舊專案架構或業務規則,都要重看一堆文件。
    • 做小型資料分析還得開 Jupyter、整理環境。

    NotebookLM 的用法:

    1. 建立 Notebook:「後端服務 A 技術文件」。
    2. 匯入:設計文件 PDF、API spec、README、部分程式碼片段。
    3. 提問:
    4. 「這個服務的主要資料表有哪些?幫我畫一個簡化的 ER 圖描述文字。」
    5. 「從這份 API 文件裡,整理一份給新同事看的 onboarding 指南。」
    6. 把日常 log / CSV 丟進去:
    7. 「用 Python 幫我分析這份 log,找出錯誤頻率最高的三個 endpoint,畫 bar chart。」

    可立即採取的行動:

    • 先選一個你最常被問的專案,把所有設計文件丟進 NotebookLM,之後把新同事導向 NotebookLM 問問題。

    怎麼開始:10 分鐘完成第一個 Notebook 專案

    步驟 1:開啟 NotebookLM

    1. 用 Chrome 或任一瀏覽器開啟:https://notebooklm.google.com
    2. 用你的 Google 帳號登入。
    3. 若地區未開放,可以先用 VPN 嘗試(注意公司政策)。

    步驟 2:建立第一本 Notebook

    1. 點選「New notebook」。
    2. 幫它取一個明確的名字,例如:
    3. 「行銷簡報整理」
    4. 「碩士論文文獻庫」
    5. 按「Add sources」,開始匯入資料。

    步驟 3:匯入 PDF / Docs / 網頁

    NotebookLM 支援:

    • 上傳 PDF、TXT、部分 Office 檔。
    • 直接選 Google Docs、Slides、Sheets。
    • 貼上網址,讓它自己抓取網頁內容(官網、部落格、新聞稿)。

    建議:先匯入 3–5 份你最近真的會用到的文件,不要一次丟 50 份,方便你先熟悉操作。

    💡 關鍵: 一開始只匯入 3–5 份核心文件,比一次丟 50 份更容易看出 NotebookLM 的效果並建立使用習慣。

    步驟 4:試用這 3 個 Prompt 模板

    以下是你可以直接複製貼上的實戰模板:

    模板 1:快速總整理

    你是一位擅長教學的筆記整理員。請根據這本 Notebook 內所有來源資料,整理一份 800 字以內的重點摘要,
    1. 先列出 5 個最重要的概念
    2. 每個概念用不超過 3 句話說明
    3. 最後用一段話提醒我考試或簡報時最容易忽略的地方

    模板 2:給不同對象的說明稿

    根據 Notebook 內的資料,分別寫兩版說明:
    1. 給完全沒有背景的新手,限制 300 字,盡量口語化
    2. 給同領域專業人士,限制 300 字,可以使用專業術語
    每一版都請標註引用的來源文件與頁碼(若有)。

    模板 3:資料 + 程式分析

    我上傳了一份 CSV 檔案,請你:
    1. 先用 Python 讀取資料並描述欄位
    2. 幫我算出各類別的平均值與標準差
    3. 畫出一張適合的圖表(你自己決定類型),並解釋為什麼這樣比較好讀
    請貼出完整的 Python 程式碼與分析結論。


    結語:把 NotebookLM 當成「專案專屬研究員」

    使用 NotebookLM 最重要的觀念是:為每個專案建一本 Notebook,讓它跟著專案一起長大

    • 學生:每門課一冊,所有講義與筆記都放進去。
    • 產品經理:每個產品線或競品一冊,讓它幫你維護最新情資。
    • 工程師:每個系統或專案一冊,變成活的技術備忘錄 + 分析環境。

    你只需要準備好資料,NotebookLM 會幫你查、幫你寫、幫你跑程式,真正變成「專案專屬的 Gemini 研究員」。

    🚀 你現在可以做的事

    • 登入 NotebookLM,為你目前最重要的專案建立第一本 Notebook
    • 先匯入 3–5 份你最近真的會用到的文件,實測上文提供的 3 個 Prompt 模板
    • 挑一個課程 / 產品線 / 專案,每次產出新文件就丟進 NotebookLM,開始養成「一專案一 Notebook」的習慣