book-to-skill: 책 전체 컨텍스트 대신 24~51배 적은 토큰으로 환각 없는 답변

PDF, EPUB, Markdown 등 다양한 형식의 기술 문서를 입력하면 프레임워크, 의사결정 규칙, 반패턴, 챕터별 파일로 구성된 스킬을 생성한다. 단순 요약이 아닌 구조화된 지식 체계를 만들어 에이전트가 필요할 때만 해당 챕터를 불러오게 설계했다. 이를 통해 책 전체를 컨텍스트에 넣지 않아도 정확한 답변을 얻을 수 있다.

기존 방식인 PDF 검색이나 에이전트에게 책 내용을 직접 묻는 방식은 페이지 목록만 반환하거나 환각(hallucination)을 일으키는 문제가 있었다. 이 도구는 변환 시점에 구조화 비용을 한 번만 지불하도록 하여, 실제 책 내용을 기반으로 답변하므로 환각 없이 정확한 정보를 제공한다. 측정 결과에 따르면 책 전체를 컨텍스트에 덤프하는 방식보다 토큰 사용량이 24~51배 적게 든다.

GitHub Copilot CLI, Amp, Claude Code 등 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 호스트에서 동일하게 동작한다. SKILL.md 형식을 기반으로 하므로 특정 플랫폼에 종속되지 않는다. 내부 문서, 브랜드 가이드라인, 연구 논문 집합 등 반복적으로 참조하는 구조화된 텍스트라면 모두 변환 대상이 될 수 있다.

한 번 읽은 후 내용을 잊어버리기 쉬운 기술 서적이나, 코딩 중 자주 참조해야 하는 아키텍처 결정 기록, 런북, API 스펙 등을 관리할 때 유용하다. 로컬에서 추출 및 분석이 이루어져 파일이 외부로 업로드되지 않으며, MIT 라이선스로 공개되어 있다. Python 기반 추출기와 스펙 기반 생성기로 구성되어 있어 확장성이 높다.