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Développement · SKILL.md

markdown-to-report

markdown-to-report

将多个 Markdown 文件智能合并为结构化报告 HTML,突出重点洞察与数据。触发条件:(1) 用户提到"合并报告"、"生成报告"、"报告 HTML"、"访谈合并" (2) 用户指定目录下的多个 MD 文件需要整合 (3) 用户要求将 markdown 转为可汇报的 HTML 格式 (4) 用户提到 taste-skill 或 taste-skill 风格报告

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name: markdown-to-report description: 将多个 Markdown 文件智能合并为结构化报告 HTML,突出重点洞察与数据。触发条件:(1) 用户提到"合并报告"、"生成报告"、"报告 HTML"、"访谈合并" (2) 用户指定目录下的多个 MD 文件需要整合 (3) 用户要求将 markdown 转为可汇报的 HTML 格式 (4) 用户提到 taste-skill 或 taste-skill 风格报告

Markdown to Report Converter

将多个 Markdown 研究文件智能合并为一个可直接汇报的 HTML 报告。

工作流程

Step 1: 分析源文件

读取目录下所有 MD 文件,识别:

  • Frontmatter:title、author、date、tags、sources
  • 内容类型:访谈记录、数据表格、分析报告、大纲
  • 重复内容:跨文件去重,保留最完整版本
  • 关联关系:找出文件间的引用关系

Step 2: 智能合成

将文件内容重组为标准报告结构:

├── 执行摘要(核心结论 + 3-5 大行动洞察)
├── 研究概述(背景、方法、样本信息)
├── 用户画像(如有访谈)
├── 核心发现(评分表、价格区间、关键数据)
├── 关键洞察(编号洞察卡片)
├── 用户访谈精选(代表性用户金句,3-5 人)
├── 可行动洞察(按置信度分层)
└── 方法论反思 / 下次建议(可选)

合成原则:

  • 不做简单拼凑,按逻辑重新组织
  • 去重相同内容,保留最完整的版本
  • 按重要性排序(洞察 > 数据 > 访谈 > 方法论)

Step 3: 内容美化

应用 taste-skill 规则:

  • 禁止 em-dash (——),改用逗号或句号
  • 数据高亮:分数、价格、百分比用加粗或标签
  • 洞察编号:按重要性排序,标注置信度
  • 分层展示:立即行动 vs 验证中 vs 待挖掘

Step 4: 生成 HTML

输出 taste-skill 风格 HTML:

  • 纯 CSS(无外部依赖)
  • 蓝紫色主色调(#6366f1)
  • KPI 卡片 + 洞察卡片 + 数据表格
  • 响应式布局

Step 5: 保存输出

  • MD 报告:[项目名]报告.md
  • HTML 报告:[项目名]报告.html
  • 保存到原始文件所在目录

设计配置

taste-skill 三档配置(用于 CSS 生成):

配置项值说明
VARIANCE5-6报告需稳重,可用适度不对称
MOTION3-4轻度交互,悬停效果即可
DENSITY5-6数据密集型,保持信息密度

HTML 组件

生成的 HTML 包含:

组件用途样式
KPI 卡片顶部关键指标(评分、人数、金额)4 列 grid,高亮第一个
洞察卡片关键发现2 列 grid,左边框颜色
数据表格用户评分、价格区间斑马纹,hover 高亮
用户金句精选访谈片段头像 + 评分徽章
行动清单可执行洞察颜色标签(立即/验证/深挖)

触发方式

完整触发(推荐)

将 xxx 目录的 MD 文件合并为报告 HTML

带选项

将 xxx 目录的 MD 文件合并为报告,要求:
- 突出 [某个主题/指标]
- 包含 [特定用户] 的访谈
- 输出文件命名为 [自定义名称]

关键词

合并报告 | 生成报告 | 报告 HTML | 访谈合并 | markdown 转报告 | taste-skill 报告

示例输入输出

输入:目录 Project/Report/大宝人群访谈分析/ 包含:

  • RoleSim 大宝访谈实验.md(原始访谈)
  • 大宝精华访谈大纲.md(访谈提纲)
  • RoleSim 大宝访谈实验 1st.md(方法论分析)

输出:

  • 大宝精华概念盲测报告.md
  • 大宝精华概念盲测报告.html

注意事项

  1. 图片处理:![[image.png|409]] → 转换为标准 Markdown 图片语法
  2. Frontmatter:优先从 YAML 提取 title、author、description
  3. 价格识别:自动识别 200-600 元等价格区间并高亮
  4. 分数识别:自动识别 3.4 分等评分并分类(高/中/低)
  5. 去重:相同内容出现在多个文件时,保留最完整的版本

参考

Skills enregistrées