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Agent Skill · 前端设计

markdown-tools(Markdown tools 文档)

用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑的开发与维护。它适合让 Agent 生成或审查 React、Next.js、Vue、Tailwind、CSS 等相关代码,整理组件结构,或定位布局和性能问题。使用时需要结合项目现有设计系统、路由和构建方式,避免只生成孤立片段;涉及页面改动时,应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。

markdown-tools 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;许可证为 MIT,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 1,738。

总安装 4,097周安装 169GitHub Stars 956下载 1,338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

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:markdown-tools(Markdown tools 文档)
来源仓库:https://github.com/daymade/claude-code-skills
仓库路径:skills/markdown-tools
安装命令:
npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill markdown-tools
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

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

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。

集成多种 Markdown 实用工具链,提升写作效率。包含拼写检查、字数统计与导出选项等基础功能集合。所有操作均在本地执行,无需上传敏感内容至第三方服务器。工具组合使用时应注意参数冲突,建议分步执行复杂任务。markdown-tools 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/markdown-tools

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 markdown-to…;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

markdown-tools 怎么安装?

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

markdown-tools 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。

markdown-tools 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。

markdown-tools 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

markdown-tools 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,097 次,近一周安装 169 次,下载 1,338 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。

markdown-tools 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
markdown-tools

Markdown tools 文档 · 本页

4,097956只读MIT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

Markdown Tools

Convert documents to high-quality markdown with intelligent multi-tool orchestration.

Dual Mode Architecture

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

Quick Start

Installation

# Required: PDF/DOCX/PPTX support
uv tool install "markitdown[pdf]"
pip install pymupdf4llm
brew install pandoc

Basic Conversion

# Quick Mode (default) - fast, single best tool
uv run --with pymupdf4llm --with markitdown scripts/convert.py document.pdf -o output.md

# Heavy Mode - multi-tool parallel execution with merge
uv run --with pymupdf4llm --with markitdown scripts/convert.py document.pdf -o output.md --heavy

# Check available tools
uv run scripts/convert.py --list-tools

Tool Selection Matrix

FormatQuick Mode ToolHeavy Mode Tools
PDFpymupdf4llmpymupdf4llm + markitdown
DOCXpandocpandoc + markitdown
PPTXmarkitdownmarkitdown + pandoc
XLSXmarkitdownmarkitdown

Tool Characteristics

  • pymupdf4llm: LLM-optimized PDF conversion with native table detection and image extraction
  • markitdown: Microsoft's universal converter, good for Office formats
  • pandoc: Excellent structure preservation for DOCX/PPTX

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 ./assets

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

Output:

  • Images: assets/img_page1_1.png, assets/img_page2_1.jpg
  • Metadata: assets/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 → WSL conversion
python scripts/convert_path.py "C:\Users\name\Documents\file.pdf"
# Output: /mnt/c/Users/name/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
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/heavy-mode-guide.md - Detailed Heavy Mode documentation
  • references/tool-comparison.md - Tool capabilities comparison
  • references/conversion-examples.md - Batch operation examples

平台分布

Claude Code

30.27%
按下载量换算405

OpenCode

23.6%
按下载量换算316

Antigravity

16.87%
按下载量换算226

Codex

12.92%
按下载量换算173

Gemini CLI

7.39%
按下载量换算99

Cursor

3.55%
按下载量换算47

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。

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