md2wechat は何をしますか？
MarkdownをWeChat公式アカウントのHTMLに変換します。ユーザーがWeChatの記事フォーマット、記事プレビュー、WeChat下書きアップロード、記事向け画像生成、カバーやインフォグラフィック生成、画像投稿作成、ライタースタイルの下書き、AI痕跡除去、またはサポートされているプロバイダー、テーマ、プロンプト、レイアウトモジュールの現在の情報を要求する場合に、このスキルを使用してください。
MarkdownをWeChat公式アカウントのHTMLに変換します。WeChatの記事フォーマット、プレビュー、下書きアップロード、画像生成、カバーやインフォグラフィック作成、画像投稿、ライタースタイルの下書き、AI痕跡削除が求められた場合に使用します。
このスキルはMarkdown形式のコンテンツをWeChat公式アカウント（Official Account）向けのHTMLに変換するためのツールです。WeChatの記事フォーマット、プレビュー、下書きアップロード、画像生成（カバーやインフォグラフィックを含む）、画像投稿、ライタースタイルの下書き作成、AI痕跡の削除など、WeChat記事作成に関連するさまざまなタスクに対応します。主にAIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）向けに提供されており、ユーザーが自然言語でリクエストすると自動的に適切な変換や生成を行います。このスキルは、WeChat上での記事公開を効率化したい開発者やコンテンツクリエイターに特に有用です。変換には設定可能なプロバイダー、テーマ、プロンプト、レイアウトモジュールが利用でき、ユーザーの好みに応じてカスタマイズが可能です。
npx skills add https://github.com/geekjourneyx/md2wechat-skill/tree/main/skills/md2wechatInstalled? Explore more 画像 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
MarkdownをWeChat公式アカウントのHTMLに変換します。ユーザーがWeChatの記事フォーマット、記事プレビュー、WeChat下書きアップロード、記事向け画像生成、カバーやインフォグラフィック生成、画像投稿作成、ライタースタイルの下書き、AI痕跡除去、またはサポートされているプロバイダー、テーマ、プロンプト、レイアウトモジュールの現在の情報を要求する場合に、このスキルを使用してください。
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.