Conversation Json To Md Cn

SKILL开发
开发 未标注权限 许可证不明确

当用户需要将聊天导出 JSON 拆分为按会话保存的 Markdown,并保留用户与助手问答结构时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

Conversation Json To Md Cn是开发类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类开发 安装方式GitHub 仓库 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 aaaazogh
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

开发
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方nlp-jvuun仓库 aaaazogh · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式GitHub 仓库安装包 nlp-jvuun/aaaazogh
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 2026-08-06
正文体量3.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在开发场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Conversation Json To Md Cn当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

3.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Conversation JSON 转 Markdown(中文)

Overview

将用户提供的聊天导出 JSON 转换为多个结构清晰的 Markdown 文件,并统一为问答结构。流程会按会话拆分文件,只保留用户与助手问答,保留回答中的 Markdown,并在导出后做一次命名和标题结构的二次整理。

何时使用

当用户有以下需求时使用本技能:
- 把一个对话导出 JSON 拆成多个 .md
- 一个会话对应一个 Markdown 文件
- 只保留用户与助手问答内容
- 问题作为标题,回答统一为 回答
- 导出后再做一次命名和标题二次格式化

不要使用

以下场景不应使用本技能:
- 与 JSON 对话导出无关的普通文本改写
- 非会话数据结构处理任务
- 用户要的是语义总结而非结构化导出

使用说明

  1. 必须读取用户明确提供的输入文件路径,不假设默认文件名。
  2. 自动识别 JSON 结构并提取会话。
  3. 每个会话导出为一个 Markdown 文件。
  4. 仅保留用户/助手问答内容。
  5. 问答格式固定为:
    - ## <问题文本>
    - ### 回答
  6. 保留回答正文的 Markdown,并将回答内部标题整体降级 1 级。
  7. 导出完成后执行一轮独立二次格式化检查与修正。

支持的输入结构

脚本可识别以下常见格式:
- DeepSeek/ChatGPT 类 mapping/root/children/fragments
- Qwen 类 data[].chat.messages[] + content_list(优先 phase=answer)
- Claude 网页导出 list[{ name, chat_messages: [...] }]
- 通用消息数组 messages/history/conversations/dialog/turns
- 成对问答字段 question-answer、prompt-response、input-output

如果结构无法识别,停止并让用户提供样例片段,再扩展解析规则。

运行脚本

python3 scripts/convert_conversations.py \
  --input /path/to/<用户提供>.json \
  --output-dir /path/to/conversations_md \
  --clean

输出格式(固定)

# <会话标题>

## <用户问题1>
### 回答
<助手回答 Markdown>

## <用户问题2>
### 回答
<助手回答 Markdown>

二次格式化流程(独立步骤)

导出后,对输出目录执行二次格式化:

  1. 文件名规范化:
    - 保持“仅会话标题”命名
    - 清理非法字符
    - 重名补齐 (2)、(3) 序号

  2. 标题结构规范化:
    - 一级标题仅保留会话标题:# <会话标题>
    - 每个问题必须是二级标题
    - 每个回答必须是 ### 回答

  3. 回答正文规范化:
    - 保留 Markdown
    - 内部标题降级 1 级,避免与外层结构冲突

  4. 结果复检:
    - 发现不符合规则的文件时逐个修正后再交付

验证清单

  • 导出文件数与识别到的会话数一致
  • 文件名无随机后缀
  • 文件中不出现 ## REQUEST / ## RESPONSE
  • 回答块统一为 ### 回答
  • Markdown 预览渲染正常

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Conversation Json To Md Cn怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Conversation Json To Md Cn支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Conversation Json To Md Cn权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Conversation Json To Md Cn收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Conversation Json To Md Cn用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。