一、四十页的书，翻两页就放下了

上周单位让交读书心得，四十多页原文摞在桌上，我翻到第三页就困了。更要命的是看完记不住谁跟谁什么关系，写心得时只能凭印象编两句场面话。

这几年冒出来一批叫"技能包"的东西，说白了就是给 AI 写好的工作手册，装上以后你只说一句"帮我把这本书读成笔记"，它就按手册里的固定流程干活。听着正合我的需求。

问题是这类技能包现在满天飞，谁都说自己专业。上周末我把八个读书笔记技能包挨个装进同一个 AI 助手，用同一段原文、同一句指令跑了一遍，还特意留了一轮"什么都不装"做对照。装与不装差多少，谁是真能干活的，跑完就清楚了。

二、我拿什么书、怎么比的

样本是我从维基文库下的公版原文，《三国演义》第一回至第十回，连回目一共四万八千多字。选它有三个原因：字够多，能试出谁扛不住长文；情节够密，能看出谁在胡说；而且是公版，谁都能拿同一份文件复盘。

八轮条件完全一样：同一个 AI 助手（Claude Code 2.1.303）、同一个模型、同一台机器，每轮单独一个目录，只装当轮那一个技能包。指令一字不改：

读 santi_10hui.txt（《三国演义》第一回至第十回原文）。请用这个技能帮我做一份读书笔记，写到 output/读书笔记.md。要求：1）400-600字概述这十回的主线；2）列出这十回里出现过的主要人物，每人用一句话说他在这十回里做了什么；3）摘3-5句原文里的名句，注明出自第几回；4）最后写3条对我有用的启发。只写这十回里的内容，不要补充后面的情节。

评分不靠感觉。我先在前十回里挑了八个必现的考点：桃园结义、曹操献刀、温酒斩华雄、三英战吕布、孙坚藏玉玺、王允连环计、董卓之死、曹操杀吕伯奢。命中几个就算几分，满分八分。

另外埋了四个陷阱：三顾茅庐、草船借箭、空城计、赤壁之战。这四件事分别在第37、46、95、48回，前十回一个字都没有。模型很容易凭记忆写进来，出现了就说明它在编，不是在读。

三、第一轮结果：装不装，居然一个样

图：八轮加一轮对照的真实运行回显，每轮都是独立目录、独立技能包

结果先摆出来：八篇笔记里七篇八个考点全中，只有一篇漏了一个（漏的是"杀吕伯奢"）；凭记忆瞎编后面剧情的，零篇。四万八千字的长文，没有一轮出现明显的张冠李戴。

更意外的是那轮什么都不装的对照，八个考点同样全中，用时 92 秒，产出的笔记和装了技能包的那几篇看不出高低。

这就有点尴尬：装八个东西，结果和不装一样？我把八篇通读了一遍，差别确实不在"内容对不对"，而在交付的形态、等待的时间、装进去的体积。

四、一张表看清八家的差别

表里那个"一句话轮"是我后来加的第二轮。原因很简单：第一轮我把要求写得特别细，等于替技能包把活都安排好了，它自然显不出本事。所以第二轮我只说一句"用你最拿手的方式做成成品，文件放 output 里"，看它自己怎么发挥。

图：同一份原文的耗时与体积对比，最快 61 秒，最慢 5 分钟；最轻 11.5KB，最重 704KB

五、八个技能包，谁强在哪

1、long-article-summarizer｜把长文压成分层摘要

只有 11.5KB、三个文件，全场最轻。本来给论文和报告用，拿来读小说也不挑食，八个考点全中，结构是"主线—人物—金句—启发"四段。适合"就要一份能交差的笔记、别整花活"的人。

2、book-deep-read｜把书拆成章节导读

第一轮它老实交了一份 md，我还以为名不副实。第二轮放开手，它交了带对照表的章节总结：明线暗线分开列，每段标了回目，还注明"涉及史实处酌注演义与史实差异"。思路最清楚的一个。

3、book-reading-deck｜读书笔记直接变幻灯片

唯一交出"第二种东西"的。第二轮 194 秒，给三份文件：笔记、网页版幻灯片、三页 PDF。PDF 是米色纸感、大标题"三国演义"、红色竖线引文，页码标着 1/3，开会或交作业能直接用。

4、reading-books｜给每本书建一张档案卡

输出开头带一段固定信息：书名、作者、年代、类型、日期。看着不起眼，攒到十几本以后就是你的书单索引。笔记本身中规中矩，八个考点全中。

5、smart-notes｜按回拆成一堆小笔记

冲着笔记软件去的。第二轮没写大文件，按回目一本一本拆，一本一个 md，文件名就是回目名；我掐掉它时写到第八回。好处是能一条条翻，坏处是十回要等十个文件。

6、distill-book｜全场最快，61 秒

号称能按七种"读书原型"定制，前提是告诉它你是谁、为什么读。我没填，它就按通用路子走，61 秒交稿，全场最快。适合通勤路上快速过一遍，想要深度别指望它。

7、ebook｜先建索引，再回答问题

唯一明显慢下来的：第一轮 300 秒，是别人的三到五倍。它写的是"先给整本书建索引，之后可以反复追问"——卖的不是这份笔记，而是后面几十次提问。只读一次的人，这五分钟白等。

8、DeepPaperNote｜1220 星，但它是给论文准备的

星最多，体积也最大：704KB、42 个文件，是别人的二十到六十倍。它自带术语表、精读流程、引用核对那一套，用在小说上照样出稿、八个考点全中，但为论文设计的功能一个都没用上。杀鸡用牛刀，牛刀还挺沉。

六、差别到底在哪：一句话才见真章

图：book-reading-deck 自己生成的三页 PDF 幻灯片首页，从笔记到成品一步到位

两张表放在一起看，结论就出来了。

指令写得越细，技能包越没用。第一轮我把"要概述、要人物、要金句、要启发"全写死了，八个技能包和裸模型交出来的东西自然差不多——因为规格是我定的，它们只是照着填。

指令越含糊，技能包越值钱。第二轮我只丢一句"用你拿手的方式做成成品"，差距立刻拉开：有的交三页 PDF，有的按回拆文件，有的一大篇章节总结带表格。这些规格不是我说的，是技能包里写好的。

所以定位得摆正：它不会让 AI 变聪明，只是把某个固定规格的活固化成一句话。你要的成品刚好是那款，它省你半小时；不是那款，装了白装。

图：同一份原文、同一条指令，两个技能包交出来的开头（原文照录，未改一字）

七、谁值得留、谁该删

留两个。book-reading-deck 留下，它是唯一能把笔记变成能拿出去讲的成品的，17.7KB 不占地方。book-deep-read 留下，拆章节、列表格的思路最接近"真读懂了"。

删四个。DeepPaperNote 删，704KB 的体积和论文向的功能，我读小说用不上；ebook 删，为了读一次等五分钟不划算；distill-book 和 long-article-summarizer 也删，它们交的东西和裸跑没差别，留着只是多一份心理安慰。

剩下两个看人。常用笔记软件的留 smart-notes，它的按回拆分确实好用；爱攒书单的留 reading-books，那段档案头信息越攒越值钱。

八、踩到的坑

第一个坑是"装了不生效"。技能包不是软件，装完不会多一个图标，只是让 AI 多一份说明书。判断生效只有一个办法：看这一轮到底调用了哪个技能。我每轮都翻了会话记录，八轮全命中自己那一个；但这得你自己查，不看等于没装。

第二个坑是目录。技能包要放进 AI 助手的技能目录里才算数，放错一层就静默失效，不报错、不提示，你还以为装好了。装法其实就三步，命令能直接复制：

git clone --depth 1 https://github.com/EricD1012/reading-books-skill.gitmkdir -p ~/.claude/skillscp -a reading-books-skill ~/.claude/skills/reading-booksclaude -p "帮我读一下这本书，做成一份读书笔记" --permission-mode bypassPermissions

第三个坑是长文。四万八千字已经是这类工具比较舒服的上限，再长就得靠技能包自己的分块本事。八家里只有 ebook 明确写了分块建索引，所以它慢；其余几家都是硬着头皮一次读完。

九、同类里我为什么不选别的

有人会问：直接开个 AI 对话框，把书粘进去不就行了？行，而且效果不差——第一轮那个对照组就是干这个的，八个考点全中。技能包多出来的价值只有一条：固定的交付规格。你要是每次都愿意自己写一遍"要概述、要人物、要金句"，那确实不用装。

微信读书的划线笔记呢？那是你自己读的时候顺手划的，解决不了"没时间读但得交差"这件事，两码事。

十、门槛和花费

账得算清楚：技能包全部免费开源，钱花在模型调用上。九轮下来账户实扣 3.83 元，平均一轮四毛多，读一本四万八千字的书就这个价。不用买显卡，能上网的普通电脑就行。

十一、结论

八个跑完，值钱的不是"读得准"，大家都读得准；值钱的是"交什么"。要拿去讲，装 book-reading-deck；要写心得、拆结构，装 book-deep-read；只是偶尔交个差，一个都别装，直接开对话框。

版本和免费额度以官方为准，安装前先看清它依赖哪个模型；书里有敏感内容，优先用本地或可信的接口处理。

问：你最近一次读书笔记，是手写的还是直接让 AI 代劳的？评论区说一句。

藏：这八个技能包的地址和安装命令我都整理好了，建议先收藏，下次要交读书心得时照着抄。

关：我每天实测一个免费工具，好用的留、没用的删，关注一下不会错过下一期。

辑：这是《AI 实验室｜本地部署与工具实测》里的一篇，同类的实测都在合集里，点合集能连着看。