技能 ai-html-generate
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ai-html-generate

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Convertir les pages PDF en HTML sémantique

La conversion manuelle des pages PDF en HTML sémantique est chronophage et sujette aux erreurs. Cette compétence utilise l'IA pour générer automatiquement du HTML5 sémantique à partir de pages PDF avec trois sources de contexte pour une haute précision.

支援: Claude Codex Code(CC)
📊 70 充足
1

下載技能 ZIP

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在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「ai-html-generate」。 Convertir le chapitre 2, page 16 en HTML sémantique

預期結果:

  • Génère 04_page_16.html avec une structure HTML5 sémantique
  • Inclut un wrapper page-container et un élément principal page-content
  • Applique chapter-header avec chapter-number et chapter-title
  • Crée section-navigation avec des éléments nav-item
  • Utilise une hiérarchie de titres appropriée (h1 → h2 → h3 → h4)
  • Enveloppe les listes à puces dans ul.bullet-list avec li.bullet-item
  • Enregistre les métadonnées de génération dans 05_generation_metadata.json

安全審計

安全
v5 • 1/16/2026

This skill consists solely of documentation describing how to use AI for PDF-to-HTML conversion. SKILL.md is a markdown file containing prompts and instructions - not executable code. All 59 static findings are false positives: backticks are markdown code formatting, file paths are documentation examples, and there is no actual cryptographic code, shell execution, or file operations in this skill. The skill contains no network operations, no credential access, and no command execution capabilities.

2
已掃描檔案
713
分析行數
3
發現項
5
審計總數
審計者: claude 查看審計歷史 →

品質評分

38
架構
100
可維護性
83
內容
30
社群
100
安全
87
規範符合性

你能建構什麼

Accessibilité des documents

Convertir les chapitres de manuels en HTML accessible pour les lecteurs d'écran et l'affichage web avec un balisage sémantique approprié.

Migration de contenu PDF

Migrer la documentation PDF vers du HTML prêt pour le web avec des noms de classes cohérents et un formatage structuré.

Publication numérique

Transformer les documents imprimés en formats numériques avec des hiérarchies de titres appropriées et des éléments sémantiques.

試試這些提示

Génération de base
Convertir la page PDF jointe en HTML5 sémantique. Utiliser l'image PNG pour la mise en page, les données JSON pour la précision du texte et l'aperçu ASCII pour la structure.
Avec vérification de couverture
Générer un HTML qui inclut chaque mot du JSON source. Ne pas ajouter de texte de liaison ou de phrases transitionnelles entre les pages.
Structure sémantique
Créer un HTML sémantique avec une hiérarchie de titres appropriée (h1 à h4), des structures de listes et des classes CSS. Utiliser des classes comme page-container, section-heading, paragraph et bullet-list.
Contexte multi-modal
Analyser l'image PNG pour la mise en page visuelle, utiliser le JSON pour le contenu textuel exact et suivre l'aperçu ASCII pour les relations entre éléments. Générer du HTML5 qui reproduit fidèlement la page.

最佳實務

  • Exécuter le script de vérification après chaque génération de page pour détecter précocement l'hallucination de l'IA
  • Utiliser les trois sources d'entrée (PNG, JSON, ASCII) pour un contexte complet
  • Vérifier que le pourcentage de couverture est entre 99-100% avant de passer à la page suivante
  • Ne pas consolider les chapitres avant que toutes les pages individuelles passent le contrôle de qualité

避免

  • Sauter l'étape de vérification du texte et procéder à la consolidation
  • Accepter une couverture supérieure à 100% qui indique que l'IA a ajouté du contenu inventé
  • Consolider des pages avec une couverture inférieure à 95%
  • Permettre à l'IA d'ajouter du texte de liaison entre les limites de page

常見問題

Quels modèles d'IA prennent en charge cette compétence ?
Cette compétence fonctionne avec Claude, Codex et Claude Code. Elle nécessite des capacités de vision pour l'entrée d'image PNG et la génération de texte pour la sortie HTML.
Que se passe-t-il si la couverture textuelle est inférieure à 95% ?
Une couverture inférieure à 95% indique du contenu manquant. Regenerer la page et rerouter la vérification. Ne jamais procéder avec des pages qui échouent au contrôle de qualité.
Cette compétence peut-elle traiter des PDF scannés sans couches de texte ?
Non. Cette compétence nécessite rich_extraction.json d'une compétence d'extraction de texte précédente. Les images scannées nécessitent d'abord un traitement OCR.
Mes données de document sont-elles envoyées à des serveurs externes ?
Les données du document sont uniquement envoyées au point de terminaison de l'API d'IA configurée. Aucune donnée n'est collectée ou stockée par cette compétence elle-même. Voir la politique de confidentialité de votre fournisseur d'IA.
Pourquoi la vérification affiche-t-elle parfois une couverture supérieure à 100% ?
Une couverture supérieure à 100% signifie que l'IA a ajouté des mots non présents dans la source. C'est une hallucination. Regenerer avec des instructions de limites plus strictes.
En quoi cette compétence diffère-t-elle des autres convertisseurs PDF ?
Cette compétence utilise trois sources de contexte (visuel, textuel, structural) au lieu d'une seule entrée. Elle applique des classes CSS sémantiques et inclut des contrôles de validation pour prévenir les erreurs.

開發者詳情

檔案結構

📄 SKILL.md