Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 前端设计

doc-to-markdown(DOC TO Markdown 控制)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

doc-to-markdown 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 1,951。

总安装 3,216周安装 134GitHub Stars 956下载 1,072核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:doc-to-markdown(DOC TO Markdown 控制)
来源仓库:https://github.com/daymade/claude-code-skills
仓库路径:skills/doc-to-markdown
安装命令:
npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill doc-to-markdown
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill doc-to-markdown

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

doc-to-markdown 实现 DOCX/PDF 到高质量 Markdown 的智能转换。组合 Pandoc 提取引擎与八步后处理修正,解决表格、图片错位等问题。支持 PDF 直转为 Markdown,保留目录结构与样式语义。提供 Dual Mode 模式平衡速度(快速预览)与质量(精细还原)需求。

转换后建议人工复核数学公式与复杂布局,确保关键信息无损迁移。

来源仓库内路径:skills/doc-to-markdown

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill doc-to-mark…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

doc-to-markdown 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill doc-to-markdown。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

doc-to-markdown 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

doc-to-markdown 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

doc-to-markdown 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

doc-to-markdown 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,216 次,近一周安装 134 次,下载 1,072 次,GitHub 956 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

doc-to-markdown 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
doc-to-markdown

DOC TO Markdown 控制 · 本页

3,216956只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Doc to Markdown

Convert documents to high-quality markdown with intelligent multi-tool orchestration and automatic DOCX post-processing.

Architecture: Pandoc (best-in-class extraction) + 8 post-processing fixes (our value-add).

Quick Start

# DOCX → Markdown (one command, zero manual fixes)
uv run --with pymupdf4llm --with markitdown scripts/convert.py document.docx -o output.md --assets-dir ./media

# PDF → Markdown
uv run --with pymupdf4llm --with markitdown scripts/convert.py document.pdf -o output.md

# Run tests
uv run --with pytest pytest scripts/test_convert.py -v

Dual Mode

ModeSpeedQualityUse Case
Quick (default)FastGoodDrafts, simple documents
HeavySlowerBestFinal documents, complex layouts

Tool Selection

FormatQuick ModeHeavy Mode
PDFpymupdf4llmpymupdf4llm + markitdown
DOCXpandoc + post-processingpandoc + markitdown
PPTXmarkitdownmarkitdown + pandoc
XLSXmarkitdownmarkitdown

DOCX Post-Processing (automatic)

When converting DOCX via pandoc, 8 cleanups are applied automatically:

ProblemFixTest coverage
Grid tables (+:---+)Single-column → blockquote, multi-column → pipe tableTestPostprocessPipeline
Simple tables (---- ----)Multi-column images → pipe table with captionsTestSimpleTable
Image path nesting (media/media/)Flatten to media/, absolute → relativetest_stats_tracking
Pandoc attributes ({width="..."})Removedtest_pandoc_attributes_removed
CJK bold spacing (**粗体**中文)Add space around ** for CJK bold spansTestCjkBoldSpacing (15 cases)
Indented dashed code blocks→ fenced ``` with language detectiontest_code_block_with_language
Escaped brackets (\[...\])→ [...]test_escaped_brackets_fixed
Double-bracket links ([[text]](url))→ [text](url)test_double_bracket_links_fixed

CJK Bold Spacing — why and how

DOCX uses run-level styling (no spaces between bold/normal runs in CJK text). Markdown renderers need whitespace around ** to recognize bold boundaries.

Rule: if a **content** span contains any CJK character, ensure both sides have a space — unless already spaced or at line boundary. This handles CJK punctuation, emoji adjacency, and mixed content.

Before: 打开**飞书**,就可以    → some renderers fail to bold
After:  打开 **飞书** ,就可以  → universally renders correctly

Heavy Mode Workflow

Heavy Mode runs multiple tools in parallel and selects the best segments:

  1. Parallel Execution: Run all applicable tools simultaneously
  2. Segment Analysis: Parse each output into segments (tables, headings, images, paragraphs)
  3. Quality Scoring: Score each segment based on completeness and structure
  4. Intelligent Merge: Select best version of each segment across tools

Merge Criteria

Segment TypeSelection Criteria
TablesMore rows/columns, proper header separator
ImagesAlt text present, local paths preferred
HeadingsProper hierarchy, appropriate length
ListsMore items, nested structure preserved
ParagraphsContent completeness

Image Extraction

# Extract images with metadata
uv run --with pymupdf scripts/extract_pdf_images.py document.pdf -o ./extracted-images

# Generate markdown references file
uv run --with pymupdf scripts/extract_pdf_images.py document.pdf --markdown refs.md

Output:

  • Images: extracted-images/img_page1_1.png, extracted-images/img_page2_1.jpg
  • Metadata: extracted-images/images_metadata.json (page, position, dimensions)

Quality Validation

# Validate conversion quality
uv run --with pymupdf scripts/validate_output.py document.pdf output.md

# Generate HTML report
uv run --with pymupdf scripts/validate_output.py document.pdf output.md --report report.html

Quality Metrics

MetricPassWarnFail
Text Retention>95%85-95%<85%
Table Retention100%90-99%<90%
Image Retention100%80-99%<80%

Merge Outputs Manually

# Merge multiple markdown files
python scripts/merge_outputs.py output1.md output2.md -o merged.md

# Show segment attribution
python scripts/merge_outputs.py output1.md output2.md -o merged.md --verbose

Path Conversion (Windows/WSL)

# Windows to WSL conversion
python scripts/convert_path.py "C:\Users\<windows-user>\Documents\file.pdf"
# Output: /mnt/c/Users/<windows-user>/Documents/file.pdf

Common Issues

"No conversion tools available"

# Install all tools
pip install pymupdf4llm
uv tool install "markitdown[pdf]"
brew install pandoc

FontBBox warnings during PDF conversion

  • Harmless font parsing warnings, output is still correct

Images missing from output

  • Use Heavy Mode for better image preservation
  • Or extract separately with scripts/extract_pdf_images.py

Tables broken in output

  • Use Heavy Mode - it selects the most complete table version
  • Or validate with scripts/validate_output.py

Bundled Scripts

ScriptPurpose
convert.pyMain orchestrator with Quick/Heavy mode + DOCX post-processing
test_convert.py31 tests covering all post-processing functions
merge_outputs.pyMerge multiple markdown outputs
validate_output.pyQuality validation with HTML report
extract_pdf_images.pyPDF image extraction with metadata
convert_path.pyWindows to WSL path converter

References

  • references/benchmark-2026-03-22.md - 5-tool benchmark (Docling/MarkItDown/Pandoc/Mammoth/ours)
  • references/heavy-mode-guide.md - Detailed Heavy Mode documentation
  • references/tool-comparison.md - Tool capabilities comparison
  • references/conversion-examples.md - Batch operation examples

Next Step: Clean Up Converted Content

After converting documents to markdown, suggest cleanup:

Conversion complete: [N] files converted to markdown.

Options:
A) Clean up docs — run /docs-cleaner to consolidate redundant content (Recommended if multiple files)
B) Check facts — run /fact-checker to verify claims in the converted content
C) No thanks — the markdown conversion is sufficient

平台分布

Codex

35.85%
按下载量换算384

Claude

30.77%
按下载量换算330

Cursor

16.64%
按下载量换算178

Gemini CLI

9.96%
按下载量换算107

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills