Cargando la bóveda…
Cargando la bóveda…
El patrón para meter un libro completo (PDF, EPUB, DOCX) dentro de Claude como skill permanente que se carga sola cuando hablás del tema. Sirve para libros técnicos, manuales de empresa, papers grandes. Cuándo conviene y cuándo es overkill.
Tenés un libro técnico de 400 páginas. Querés que Claude lo "conozca" para que cuando le hablás del tema, aplique lo que dice el libro. Las opciones que existían:
Patrón Book-to-Skill: convertir el libro en una skill que vive en ~/.claude/skills/, estructurada en archivos chicos que cargan bajo demanda. Claude la activa sola cuando el tema del chat coincide con el libro.
Es un patrón general — implementaciones específicas hay varias (open source en Python). Vamos a explicar la idea, no una herramienta puntual.
Cuando convertís un libro a skill, no queda como un blob enorme. Queda como 5 archivos estructurados:
~/.claude/skills/<nombre-del-libro>/
├── SKILL.md ← manifest + descripción + cuándo activar
├── chapters/ ← un .md por capítulo
│ ├── 01-intro.md
│ ├── 02-...md
│ └── ...
├── glossary.md ← términos técnicos del libro con definiciones
├── patterns.md ← patrones/heurísticas recurrentes
└── cheatsheet.md ← resumen ejecutable de 1 páginaClaude no carga los 400 páginas cada vez. Lee primero SKILL.md (corto) para saber si la skill aplica. Si aplica, lee cheatsheet.md o patterns.md (también cortos) para tener resumen. Solo lee chapters/*.md específicos si el tema del chat se relaciona con esos capítulos puntuales.
Carga on-demand → presupuesto de tokens bajo incluso para libros gigantes.
La regla: si el libro está organizado por temas (no por trama), va bien como skill.
Una skill conversora típica hace esto en orden:
Saca el texto del archivo. Cada formato necesita su extractor:
La calidad depende del extractor. PDFs con OCR mediocre te van a dar mediocre. PDFs nacidos digitales con Docling te dan resultados excelentes.
Detecta los breaks de capítulo (headings nivel 1 o 2) y los separa en archivos chapters/01-...md, chapters/02-...md, etc.
Cada capítulo se preserva con su estructura: headers, listas, código (en code blocks), tablas.
Acá entra Claude (no solo conversión mecánica). Por cada artefacto:
glossary.md: extrae términos técnicos definidos en el libro con su definición canónicapatterns.md: identifica patrones/heurísticas que aparecen repetidamentecheatsheet.md: condensa los takeaways principales en una páginaEste paso es lo que distingue una buena conversión de una mecánica.
El manifest:
---
name: <libro-slug>
description: Sos un experto en [tema del libro]. Activate cuando el usuario
hable de [conceptos clave], [otro concepto], [otro]. Tu fuente es el libro
"[título]" de [autor]. Citá el capítulo cuando aplique.
---
# [Título del libro] — skill
## Cómo usar esta skill
1. Si el usuario pregunta algo del dominio, leé primero `cheatsheet.md`
para tener resumen.
2. Si necesitás detalle, leé el capítulo relevante en `chapters/`.
3. Para definiciones, consultá `glossary.md`.
4. Citá siempre la fuente: "según [Libro], cap N: ..."
[etc.]Tenés el PDF de 600 páginas de Kleppmann. Lo convertís a skill ddia.
Después, cuando preguntás:
> ¿Cuál es la diferencia entre eventual consistency y strong consistency
en mi contexto de un sistema de pedidos?Claude:
ddia (por description matcheando "consistency")cheatsheet.mdchapters/05-replication.md y chapters/09-consistency.mdRespuesta más precisa que sin la skill, y con referencias.
Tu empresa tiene un manual de procesos de 80 páginas en Notion exportado a PDF. Lo convertís a skill empresa-procesos.
Después, cuando un dev pregunta:
> ¿Cómo se manejan los rollbacks de producción en nuestro proceso?Claude detecta que es info de la skill, va a chapters/12-incidents.md, devuelve el proceso oficial citando la sección del manual. No improvisa.
Tenés todos los cookbooks/prompting guides de Anthropic descargados como markdown. Los convertís a skill anthropic-best-practices.
Cuando vas a escribir un prompt, Claude consulta esa skill antes de proponer una estructura. Resultado: los prompts que escribís siguen las mejores prácticas oficiales, sin que tengas que recordarlas.
Si tu fuente se actualiza cada mes, mantener la skill sincronizada es trabajo. Mejor un RAG con la versión live.
Para responder una pregunta específica una vez, no necesitás meter un libro entero. Buscalo en Google y pasale el chunk relevante a Claude.
Para algo chico, mejor poner el contenido entero en CLAUDE.md o en docs/ del proyecto. La skill agrega overhead que no se justifica.
Las skills se activan por descripción matcheando el chat. Si querés algo aplicado siempre sin importar el chat, va al /memory de usuario, no a una skill.
Mucha gente convierte 10 libros a skills "por las dudas". Después tienen 10 skills compitiendo por activarse y Claude se confunde sobre cuál aplica.
Regla: una skill por dominio claro y bien definido. Si dos libros cubren el mismo tema, mergealos en una skill consolidada en lugar de tener ddia y database-internals por separado.
cheatsheet sin chapters#Si el libro es bueno pero no querés todos los capítulos disponibles (porque la mayoría son irrelevantes para tu uso), una opción es generar solo el cheatsheet + glossary.
La skill queda chica (5-10KB), se carga rápido, y vos sabés que para detalle profundo vas al libro físico.
Para libros estables (que no se actualizan seguido), Book-to-Skill gana. Para fuentes vivas (docs de un producto activo), un RAG es mejor.
Hay implementaciones open source (típicamente en Python, MIT). El flujo de instalación:
# 1. Clonás el repo de la herramienta
git clone <repo>
# 2. Le pasás el archivo
python convert.py mi-libro.pdf
# 3. El output queda en ~/.claude/skills/<nombre>/
# 4. Próxima sesión de Claude, la skill está disponibleSi querés evitar usar una lib externa, el proceso a mano también funciona:
pandoc o similarglossary.md pidiéndole a Claude que extraiga términoscheatsheet.md pidiendo resumenSKILL.md con descripción que active la skillToma 30-60 minutos por libro. Para un libro que vas a consultar 200 veces, vale la pena.