Conversation json to md cn
Skill YangsonHung/awesome-agent-skills/skills/zh-cn/conversation-json-to-md-cn
A collection of AI Agent Skills that provide professional domain capabilities for intelligent assistants like Claude Code.
npx -y skills add YangsonHung/awesome-agent-skills --skill conversation-json-to-md-cnAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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What its author says it does
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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。
SKILL.md
3.0 KB, as published. Nobody here has run it
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
- 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。
- 自动识别 JSON 结构并提取会话。
- 每个会话导出为一个 Markdown 文件。
- 仅保留用户/助手问答内容。
- 问答格式固定为：
## <问题文本>### 回答
- 保留回答正文的 Markdown，并将回答内部标题整体降级 1 级。
- 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：
- 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
- 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
- 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
- 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