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Agent Skill · 研究检索

markitdown-skill(MarkItDown 技能)

markitdown-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

markitdown-skill 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 30,876。

总安装 2,799周安装 119GitHub Stars 61下载 981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:markitdown-skill(MarkItDown 技能)
来源仓库:https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills
仓库路径:skills/markitdown-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill markitdown-skill
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/julianobarbosa/claude-code-skills --skill markitdown-skill

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。markitdown-skill 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写。

注意该技能当前归类为研究检索,功能聚焦信息筛选。

来源仓库内路径:skills/markitdown-skill

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/julianobarbosa/claude-code-skills --skill 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

    它需要执行命令,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

markitdown-skill 怎么安装?

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

markitdown-skill 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。

markitdown-skill 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill markitdown-skill;npx skills add julianobarbosa/claude-code-skills --skill "markitdown-skill" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

markitdown-skill 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。

markitdown-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,799 次,近一周安装 119 次,下载 981 次,GitHub 61 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。

markitdown-skill 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

  • 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。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
markitdown-skill

MarkItDown 技能 · 本页

2,79961执行命令MIT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

MarkItDown Skill

Microsoft's Python utility for converting various file formats to Markdown for LLM and text analysis pipelines.

Overview

MarkItDown converts documents while preserving structure (headings, lists, tables, links). It's optimized for LLM consumption rather than human-readable output.

Supported Formats

CategoryFormats
DocumentsPDF, Word (DOCX), PowerPoint (PPTX), Excel (XLSX, XLS)
MediaImages (EXIF + OCR), Audio (WAV, MP3 transcription)
WebHTML, YouTube URLs, Wikipedia, RSS/Atom feeds
DataCSV, JSON, XML, Jupyter notebooks (.ipynb)
ArchivesZIP (iterates contents), EPub
EmailOutlook MSG files

Quick Start

Installation

# Full installation (recommended)
pip install 'markitdown[all]'

# Minimal with specific formats
pip install 'markitdown[pdf,docx,pptx]'

# Using uv
uv pip install 'markitdown[all]'
Optional Dependencies
ExtraDescription
[all]All optional dependencies
[pdf]PDF file support
[docx]Word documents
[pptx]PowerPoint presentations
[xlsx]Excel spreadsheets
[xls]Legacy Excel files
[outlook]Outlook MSG files
[az-doc-intel]Azure Document Intelligence
[audio-transcription]WAV/MP3 transcription
[youtube-transcription]YouTube video transcripts

Command-Line Usage

# Basic conversion
markitdown document.pdf > output.md

# Specify output file
markitdown document.pdf -o output.md

# Pipe input
cat document.pdf | markitdown > output.md

# With Azure Document Intelligence
markitdown document.pdf -o output.md -d -e "<endpoint>"

Python API

from markitdown import MarkItDown

# Basic conversion
md = MarkItDown()
result = md.convert("document.xlsx")
print(result.text_content)

# With LLM for image descriptions
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
md = MarkItDown(
    llm_client=client,
    llm_model="gpt-4o",
    llm_prompt="Describe this image in detail"
)
result = md.convert("image.jpg")
print(result.text_content)

# With Azure Document Intelligence
md = MarkItDown(docintel_endpoint="<your-endpoint>")
result = md.convert("complex-document.pdf")
print(result.text_content)

Common Use Cases

Batch Convert Directory

from markitdown import MarkItDown
from pathlib import Path

md = MarkItDown()
input_dir = Path("./documents")
output_dir = Path("./markdown")
output_dir.mkdir(exist_ok=True)

for file in input_dir.glob("*"):
    if file.is_file():
        try:
            result = md.convert(str(file))
            output_file = output_dir / f"{file.stem}.md"
            output_file.write_text(result.text_content)
            print(f"Converted: {file.name}")
        except Exception as e:
            print(f"Failed: {file.name} - {e}")

Process for LLM Context

from markitdown import MarkItDown

def prepare_for_llm(file_path: str) -> str:
    """Convert document to LLM-ready markdown."""
    md = MarkItDown()
    result = md.convert(file_path)

    # Add source reference
    content = f"# Source: {file_path}\n\n{result.text_content}"
    return content

# Use with your LLM
context = prepare_for_llm("report.pdf")

Extract YouTube Transcript

# CLI
markitdown "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" > transcript.md
# Python
from markitdown import MarkItDown

md = MarkItDown()
result = md.convert("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")
print(result.text_content)

Image OCR with AI Description

from markitdown import MarkItDown
from openai import OpenAI

# Initialize with LLM support
client = OpenAI()
md = MarkItDown(
    llm_client=client,
    llm_model="gpt-4o"
)

# Convert image with AI description
result = md.convert("screenshot.png")
print(result.text_content)

Convert Jupyter Notebook

from markitdown import MarkItDown

md = MarkItDown()
result = md.convert("analysis.ipynb")
print(result.text_content)  # Code cells, outputs, markdown

Extract Wikipedia Content

from markitdown import MarkItDown

md = MarkItDown()
result = md.convert("https://en.wikipedia.org/wiki/Python")
print(result.text_content)  # Main article content only

Parse RSS Feed

from markitdown import MarkItDown

md = MarkItDown()
result = md.convert("https://example.com/feed.xml")
print(result.text_content)  # Feed entries as markdown

Plugin System

MarkItDown supports third-party plugins for extended functionality.

# List installed plugins
markitdown --list-plugins

# Enable plugins during conversion
markitdown --use-plugins document.pdf
# Enable plugins in Python
md = MarkItDown(enable_plugins=True)
result = md.convert("document.pdf")
Search GitHub for #markitdown-plugin to find available plugins.

MCP Server Integration

MarkItDown offers an MCP (Model Context Protocol) server for integration with LLM applications like Claude Desktop.

# Install MCP server
pip install markitdown-mcp

# Or from source
git clone https://github.com/microsoft/markitdown.git
cd markitdown/packages/markitdown-mcp
pip install -e .

See markitdown-mcp for configuration details.

Docker Usage

# Build image
docker build -t markitdown:latest .

# Convert file
docker run --rm -i markitdown:latest < document.pdf > output.md

Troubleshooting

IssueSolution
Missing dependenciesInstall with pip install 'markitdown[all]'
PDF extraction failsTry Azure Document Intelligence for complex PDFs
Image text not extractedEnsure OCR dependencies installed or use LLM mode
Large file timeoutProcess in chunks or use streaming
Plugin not foundRun markitdown --list-plugins to verify installation

Common Errors

# ModuleNotFoundError for specific format
pip install 'markitdown[pdf]'  # Install missing dependency

# Azure authentication
export AZURE_DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT="<endpoint>"
export AZURE_DOCUMENT_INTELLIGENCE_KEY="<key>"

Requirements

  • Python >= 3.10
  • Virtual environment recommended
# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate     # Windows

# Install
pip install 'markitdown[all]'

References

平台分布

Claude Code

25.6%
按下载量换算251

OpenCode

22.72%
按下载量换算223

Gemini CLI

19.44%
按下载量换算191

Cursor

12.04%
按下载量换算118

Antigravity

7.27%
按下载量换算71

trae

3.52%
按下载量换算35

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/julianobarbosa/claude-code-skills --skill markitdown-skill;npx skills add julianobarbosa/claude-code-skills --skill "markitdown-skill" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。

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