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Agent Skill · 效率

file-to-markdown(file 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。

file-to-markdown 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 2,903。

总安装 21,065周安装 869GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,882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
MIT-0
版本
1.0.0

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:file-to-markdown(file TO Markdown 控制)
来源仓库:https://github.com/alaminrifat/file-to-markdown
安装命令:
openclaw skills install file-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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install file-to-markdown

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

将文档、电子表格、图像和结构化文件转换为干净、结构化的 Markdown,并针对 AI 处理进行了优化,无需身份验证。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install file-to-markdown;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

file-to-markdown 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install file-to-markdown。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

file-to-markdown 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

file-to-markdown 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

file-to-markdown 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

file-to-markdown 用的人多吗?

公开数据是累计安装 21,065 次,近一周安装 869 次,下载 6,882 次。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。

file-to-markdown 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
file-to-markdown

file TO Markdown 控制 · 本页

21,065—接触敏感数据MIT-0有提醒

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

File to Markdown — Skill

Overview

Convert files into clean, structured, AI-ready Markdown using the markdown.new API powered by Cloudflare Workers AI toMarkdown().

Supports 20+ formats including documents, spreadsheets, images, and structured data.

No authentication required (500 requests/day per IP).


When to Use This Skill

Use this skill whenever you need to:

  • Extract text from files for LLM processing
  • Convert PDFs or Office files into Markdown
  • Normalize data into structured text
  • Process uploaded user files
  • Scrape webpage content into Markdown
  • Convert images into AI-generated descriptions + content

Common AI workflows:

  • RAG ingestion pipelines
  • Knowledge base creation
  • Document summarization
  • Dataset extraction
  • Spreadsheet analysis
  • OCR-like extraction from images

Supported Formats

Documents

  • .pdf
  • .docx
  • .odt

Spreadsheets

  • .xlsx
  • .xls
  • .xlsm
  • .xlsb
  • .et
  • .ods
  • .numbers

Images

  • .jpg
  • .jpeg
  • .png
  • .webp
  • .svg

Text & Structured Data

  • .txt
  • .md
  • .csv
  • .json
  • .xml
  • .html
  • .htm

Notes:

  • Image conversion uses AI object detection + summarization.
  • HTML URL conversion uses a web page pipeline.
  • Uploaded HTML uses Workers AI conversion.

API Base URL

https://markdown.new

Endpoints

1️⃣ Convert Remote File (Simple GET)

Returns plain Markdown text.

GET /:file-url

Example:

curl -s "https://markdown.new/https://example.com/report.pdf"

2️⃣ Convert Remote File (JSON Response)

Returns metadata + Markdown.

GET /:file-url?format=json

Example:

curl -s "https://markdown.new/https://example.com/report.pdf?format=json"

3️⃣ Convert Remote File via POST

Use when you want structured JSON response.

POST /
Content-Type: application/json

Body:

{
  "url": "https://example.com/report.pdf"
}

Example:

curl -s https://markdown.new/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com/report.pdf"}'

4️⃣ Upload Local File

Use when file is not publicly accessible.

POST /convert
multipart/form-data

Example:

curl -s https://markdown.new/convert \
  -F "file=@document.pdf"

Response Formats

URL Conversion Response

{
  "success": true,
  "url": "https://example.com/report.pdf",
  "title": "Quarterly Report",
  "content": "# Quarterly Report\
\
...",
  "method": "Workers AI (file)",
  "duration_ms": 1200,
  "tokens": 850
}

Upload Conversion Response

{
  "success": true,
  "data": {
    "title": "Q4 Report",
    "content": "# Q4 Report\
\
...",
    "filename": "report.xlsx",
    "file_type": ".xlsx",
    "tokens": 1250,
    "processing_time_ms": 320
  }
}

Best Practices for AI Agents

Prefer GET for Simple Workflows

Use:

GET /:url

When:

  • You only need Markdown text
  • Speed is important
  • No metadata required

Prefer POST for Structured Pipelines

Use POST when:

  • Metadata is needed
  • Token counts are required
  • Monitoring or logging is implemented
  • Building automation workflows

File Upload Strategy

Use /convert only if:

  • File is local
  • File is private
  • File requires authentication to access

Otherwise always prefer URL conversion.


Error Handling Strategy

Agents should:

  1. Check "success": true
  2. Retry once if network failure
  3. Validate content length > 0
  4. Fallback to alternate extraction if needed

Rate Limits

  • 500 requests/day per IP without API key
  • No signup required

Agents should:

  • Cache results when possible
  • Avoid duplicate conversions

Integration Examples

JavaScript (Node.js)

const res = await fetch("https://markdown.new/", {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    url: "https://example.com/file.pdf"
  })
});

const data = await res.json();
console.log(data.content);

Python

import requests

res = requests.post(
    "https://markdown.new/",
    json={"url": "https://example.com/file.pdf"}
)

data = res.json()
print(data["content"])

Agent Decision Tree

If user provides:

Input TypeAction
Public file URLUse GET or POST
Local fileUse POST /convert
ImageConvert then summarize
SpreadsheetConvert then analyze
WebpageConvert URL HTML

Output Expectations

The Markdown should be:

  • Clean
  • Structured
  • AI-friendly
  • Minimal noise
  • Ready for LLM ingestion

Limitations

  • Complex PDF layouts may lose formatting
  • Large spreadsheets may be truncated
  • Images rely on AI interpretation accuracy
  • Token limits may apply

Summary

This skill provides a universal file-to-Markdown conversion layer for AI systems with:

  • No authentication
  • Simple HTTP interface
  • Multi-format support
  • Structured output
  • Fast processing

Ideal for document ingestion, RAG pipelines, and automation agents.


平台分布

OpenClaw

78.63%
按下载量换算5,411

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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