Now liveThe Skillselion MCP - thousands of ranked skills, loaded into your agent mid-task. No install.Get it →
bear2u avatar

Web To Markdown

bear2u/my-skills

  • 37 installs
  • 902 repo stars
  • Updated June 22, 2026
  • bear2u/my-skills

web-to-markdown is a Claude skill that converts a web page URL into a saved markdown file, optionally in an AI-optimized structure.

About

This skill takes a web page URL and converts it to markdown using WebFetch, then saves it to a local file. It offers a normal mode for readable markdown, an AI-optimized mode that adds YAML frontmatter and structured sections, and a dual mode that produces both files. A developer uses it to archive web documents or prepare pages as context for an AI agent or RAG system.

  • Converts a web page URL to markdown and saves it locally
  • AI-optimized mode adds YAML frontmatter and a structured layout
  • Dual mode outputs both a human-readable and an AI-optimized file

Web To Markdown by the numbers

  • 37 all-time installs (skills.sh)
  • Ranked #1,169 of 2,715 Automation & Workflows skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 4, 2026 (Skillselion catalog sync)
At a glance

web-to-markdown capabilities & compatibility

Capabilities
web archiving · markdown conversion · context prep
Use cases
web scraping · documentation · research
From the docs

What web-to-markdown says it does

웹페이지의 URL을 입력받아 해당 페이지의 내용을 마크다운 형식으로 변환하여 저장하는 스킬입니다.
SKILL.md
듀얼 모드는 원본 마크다운과 AI 최적화 버전을 모두 생성합니다.
SKILL.md
npx skills add https://github.com/bear2u/my-skills --skill web-to-markdown

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

Listed on Skillselion
Installs37
repo stars★ 902
Last updatedJune 22, 2026
Repositorybear2u/my-skills ↗

What it does

Convert a web page URL into a saved markdown file, optionally in an AI-optimized structure for use as context.

Who is it for?

Archiving a web page as markdown or preparing it as AI context

Skip if: Bulk crawling many pages or scraping structured data fields

When should I use this skill?

You want to save a web page as a local markdown file

What you get

A saved markdown file of the page, optionally with AI-optimized frontmatter and structure, or both versions.

  • readable markdown file
  • AI-optimized markdown file
  • dual-mode file pair

By the numbers

  • 3 conversion modes (normal/AI-optimized/dual)
  • 15-minute WebFetch URL cache

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

Web to Markdown Converter

웹페이지의 URL을 입력받아 해당 페이지의 내용을 마크다운 형식으로 변환하여 저장하는 스킬입니다.

When to Use

다음과 같은 요청이 있을 때 이 스킬을 사용하세요:

  • "웹페이지를 마크다운으로 변환해줘"
  • "이 URL을 마크다운으로 저장해줘"
  • "웹사이트 내용을 마크다운 파일로 만들어줘"
  • "웹페이지 아카이빙해줘"
  • "블로그 글을 마크다운으로 저장해줘"
  • "AI가 읽기 좋게 변환해줘" (AI 최적화 모드)
  • "컨텍스트로 사용하기 좋게 변환해줘" (AI 최적화 모드)
  • "원본이랑 AI 최적화 버전 둘 다 만들어줘" (듀얼 모드) ⭐ NEW

Core Workflow

Step 1: URL 입력받기

사용자에게 변환하고자 하는 웹페이지의 URL을 입력받습니다.

Example:

Claude: 변환하실 웹페이지의 URL을 입력해주세요.
User: https://example.com/article

Important:

  • URL은 http:// 또는 https://로 시작해야 합니다
  • HTTP URL은 자동으로 HTTPS로 업그레이드됩니다
  • 유효하지 않은 URL은 에러를 반환합니다

Step 2: 변환 모드 선택

사용자의 요청을 분석하여 적절한 변환 모드를 선택합니다.

변환 모드: 1. 일반 모드 (기본): 웹페이지를 읽기 좋은 마크다운으로 변환 2. AI 최적화 모드: AI 에이전트가 컨텍스트로 활용하기 최적화된 형태로 변환 3. 듀얼 모드 ⭐ NEW: 원본 + AI 최적화 버전 2개 파일 생성

자동 감지 키워드:

  • "AI가 읽기 좋게", "컨텍스트로 사용", "AI 학습용" → AI 최적화 모드
  • "원본이랑", "둘 다", "2개", "both", "원본도 저장" → 듀얼 모드
  • 기타 → 일반 모드

Example 1 (AI 최적화):

User: https://example.com/article AI가 읽기 좋게 변환해줘
Claude: AI 최적화 모드로 변환하겠습니다. 구조화된 포맷과 메타데이터를 추가합니다.

Example 2 (듀얼 모드):

User: https://example.com/article 원본이랑 AI 최적화 버전 둘 다 만들어줘
Claude: 듀얼 모드로 변환하겠습니다.
- 원본 마크다운 (article.md)
- AI 최적화 버전 (article.context.md)
2개 파일을 생성합니다.

Step 3: 저장 옵션 확인

사용자에게 저장 위치와 파일명을 확인합니다.

Example:

Claude: 마크다운 파일을 어디에 저장할까요?
옵션:
1. 현재 디렉토리 (./)
2. 특정 경로 지정
3. 파일로 저장하지 않고 내용만 보기

파일명은? (기본값: webpage.md)
User: 현재 디렉토리에 article.md로 저장해줘

Step 4: 웹페이지 가져오기 및 변환

WebFetch 도구를 사용하여 웹페이지를 가져오고 마크다운으로 변환합니다.

일반 모드 프롬프트
url = "https://example.com/article"
prompt = "웹페이지의 전체 내용을 마크다운 형식으로 변환해주세요. 제목, 본문, 링크, 이미지 등 모든 요소를 포함하되, 불필요한 네비게이션이나 광고는 제외해주세요."
AI 최적화 모드 프롬프트 (CRITICAL)
url = "https://example.com/article"
prompt = """이 웹페이지를 AI 에이전트가 컨텍스트로 활용하기 최적화된 형태로 변환해주세요:

**필수 구조:**

1. **프론트매터 (YAML 형식)**
---
title: "페이지 제목"
url: "원본 URL"
author: "작성자 (있는 경우)"
date: "발행일 (있는 경우)"
word_count: 대략적인 단어 수
topics: ["주제1", "주제2", "주제3"]
summary: |
  이 글의 핵심을 3-5줄로 요약
  AI가 빠르게 파악할 수 있도록
main_points:
  - 핵심 포인트 1
  - 핵심 포인트 2
  - 핵심 포인트 3
content_type: "tutorial|guide|article|documentation|news|blog"
difficulty: "beginner|intermediate|advanced"
---

2. **본문 구조**
# [원본 제목]

## 핵심 요약
[3-5줄로 이 글이 무엇을 다루는지 명확하게]

## 주요 내용
[명확한 계층 구조로 섹션 구분, H2/H3 사용]

### 섹션 1
[내용]

### 섹션 2
[내용]

## 핵심 인사이트
- 인사이트 1
- 인사이트 2
- 인사이트 3

## 실용적 적용
[이 내용을 어떻게 활용할 수 있는지]

## 관련 리소스
[링크가 있다면 설명과 함께]

## 결론
[마무리 요약]

**변환 규칙:**
- 광고, 네비게이션, 푸터, 사이드바 완전 제거
- 코드 블록은 언어 명시 (```python, ```javascript 등)
- 링크는 [설명](URL) 형식으로 명확하게
- 이미지는 ![설명](URL) 형식으로
- 불필요한 수식어 제거, 간결하게
- 리스트는 명확한 bullet points로
- 중요한 개념은 **굵게** 강조

**최종 목표:**
AI가 이 문서를 읽고 핵심을 3초 안에 파악하고,
사용자의 질문에 정확하게 답변할 수 있도록 최적화
"""

Important:

  • WebFetch는 HTML을 자동으로 마크다운으로 변환합니다
  • 15분 캐시가 적용되어 같은 URL을 반복 요청해도 빠릅니다
  • 리다이렉트가 발생하면 새로운 URL로 다시 요청합니다
  • AI 최적화 모드는 토큰을 30-50% 절감하고 구조를 명확하게 합니다

Step 5: 마크다운 저장

변환된 마크다운을 파일로 저장합니다.

# Write 도구를 사용하여 파일 저장
Write {
  file_path: "/Users/symverse/workspaces-skill-test/my-skills-hub/article.md"
  content: "[변환된 마크다운 내용]"
}

AI 최적화 모드 파일명 권장:

  • 일반: article.md
  • AI 최적화: article-ai-optimized.md 또는 article.context.md

Step 6: 결과 확인

저장된 파일의 경로와 간단한 통계를 사용자에게 보여줍니다.

✅ 웹페이지를 마크다운으로 변환했습니다!

📄 파일: article.md
📍 경로: /Users/symverse/workspaces-skill-test/my-skills-hub/article.md
📊 크기: 약 1,234 글자

[View file](computer:///Users/symverse/workspaces-skill-test/my-skills-hub/article.md)

듀얼 모드 워크플로우 ⭐ NEW

듀얼 모드는 원본 마크다운과 AI 최적화 버전을 모두 생성합니다. 사람이 읽을 자료와 AI가 처리할 자료를 동시에 확보할 수 있습니다.

듀얼 모드 Step 1: URL 및 파일명 확인

User: https://react.dev/reference/react/useState 원본이랑 AI 최적화 버전 둘 다 만들어줘

Claude: 듀얼 모드로 변환하겠습니다.
기본 파일명은? (기본: webpage)

듀얼 모드 Step 2: 원본 마크다운 생성

일반 모드 프롬프트로 WebFetch를 사용하여 원본 마크다운을 생성합니다.

url = "https://react.dev/reference/react/useState"
prompt = "웹페이지의 전체 내용을 마크다운 형식으로 변환해주세요. 제목, 본문, 링크, 이미지 등 모든 요소를 포함하되, 불필요한 네비게이션이나 광고는 제외해주세요."

원본 파일 저장:

Write {
  file_path: "/path/to/useState.md"
  content: "[원본 마크다운 내용]"
}

듀얼 모드 Step 3: AI 최적화 버전 생성

CRITICAL: 같은 URL에 대해 AI 최적화 프롬프트로 다시 WebFetch를 호출합니다.

url = "https://react.dev/reference/react/useState"  # 동일한 URL
prompt = """이 웹페이지를 AI 에이전트가 컨텍스트로 활용하기 최적화된 형태로 변환해주세요:

**필수 구조:**

1. **프론트매터 (YAML 형식)**
---
title: "페이지 제목"
url: "원본 URL"
author: "작성자 (있는 경우)"
date: "발행일 (있는 경우)"
word_count: 대략적인 단어 수
topics: ["주제1", "주제2", "주제3"]
summary: |
  이 글의 핵심을 3-5줄로 요약
  AI가 빠르게 파악할 수 있도록
main_points:
  - 핵심 포인트 1
  - 핵심 포인트 2
  - 핵심 포인트 3
content_type: "tutorial|guide|article|documentation|news|blog"
difficulty: "beginner|intermediate|advanced"
---

2. **본문 구조**
# [원본 제목]

## 핵심 요약
[3-5줄로 이 글이 무엇을 다루는지 명확하게]

## 주요 내용
[명확한 계층 구조로 섹션 구분, H2/H3 사용]

### 섹션 1
[내용]

### 섹션 2
[내용]

## 핵심 인사이트
- 인사이트 1
- 인사이트 2
- 인사이트 3

## 실용적 적용
[이 내용을 어떻게 활용할 수 있는지]

## 관련 리소스
[링크가 있다면 설명과 함께]

## 결론
[마무리 요약]

**변환 규칙:**
- 광고, 네비게이션, 푸터, 사이드바 완전 제거
- 코드 블록은 언어 명시 (```python, ```javascript 등)
- 링크는 [설명](URL) 형식으로 명확하게
- 이미지는 ![설명](URL) 형식으로
- 불필요한 수식어 제거, 간결하게
- 리스트는 명확한 bullet points로
- 중요한 개념은 **굵게** 강조

**최종 목표:**
AI가 이 문서를 읽고 핵심을 3초 안에 파악하고,
사용자의 질문에 정확하게 답변할 수 있도록 최적화
"""

AI 최적화 파일 저장:

Write {
  file_path: "/path/to/useState.context.md"
  content: "[AI 최적화 마크다운 내용]"
}

듀얼 모드 Step 4: 결과 요약

2개 파일 생성 결과를 사용자에게 보여줍니다.

✅ 듀얼 모드 변환 완료! 2개 파일이 생성되었습니다.

📄 원본 마크다운:
- 파일: useState.md
- 경로: /path/to/useState.md
- 크기: 약 3,500 글자
- 용도: 사람이 읽기 좋은 원본 보존

[View file](computer:///path/to/useState.md)

📄 AI 최적화 버전:
- 파일: useState.context.md
- 경로: /path/to/useState.context.md
- 크기: 약 2,100 글자 (40% 절감)
- 용도: AI 컨텍스트로 활용

[View file](computer:///path/to/useState.context.md)

💡 팁:
- 원본(.md)은 사람이 읽을 때 사용
- AI 최적화(.context.md)는 RAG 시스템이나 AI 에이전트 컨텍스트로 사용

듀얼 모드 파일명 규칙

패턴 1: 확장자 구분 (권장)

  • 원본: article.md
  • AI 최적화: article.context.md

패턴 2: 접미사 구분

  • 원본: article.md
  • AI 최적화: article-ai-optimized.md

패턴 3: 폴더 구분

/docs
├── original/
│   └── article.md
└── optimized/
    └── article.md

듀얼 모드 장점

1. 원본 보존: 사람이 읽을 자료는 원본 그대로 유지 2. AI 효율성: AI용은 토큰 절감 및 구조화 3. 용도별 분리: 목적에 맞는 파일 사용 4. 백업 효과: 2가지 형태로 동시 백업 5. 비교 가능: 원본과 최적화 버전 비교 분석 가능

듀얼 모드 사용 시나리오

시나리오 1: 기술 문서 아카이빙

User: 이 React 문서들 원본이랑 AI 최적화 버전 둘 다 만들어줘
- https://react.dev/reference/react/useState
- https://react.dev/reference/react/useEffect

Claude: 듀얼 모드로 4개 파일 생성합니다.
- useState.md (원본)
- useState.context.md (AI 최적화)
- useEffect.md (원본)
- useEffect.context.md (AI 최적화)

시나리오 2: 블로그 글 백업

User: 내 블로그 글을 백업하는데 원본도 저장하고 AI가 읽을 수 있는 버전도 만들어줘

Claude: 듀얼 모드로 변환하겠습니다.
- 원본: 사람이 다시 읽을 때
- AI 최적화: 나중에 AI에게 질문할 때

시나리오 3: 학습 자료 구축

User: 이 튜토리얼들을 둘 다 버전으로 저장해줘

Claude:
study-materials/
├── original/          # 사람이 학습용
│   ├── intro.md
│   └── advanced.md
└── ai-optimized/      # AI 질문 답변용
    ├── intro.context.md
    └── advanced.context.md

Advanced Options

여러 URL 일괄 변환

여러 웹페이지를 한 번에 변환할 수 있습니다.

Example:

User: 이 URL들을 전부 마크다운으로 저장해줘
- https://example.com/article1
- https://example.com/article2
- https://example.com/article3

Claude: 3개의 웹페이지를 변환하겠습니다. 파일명은 자동으로 생성할까요, 아니면 각각 지정하시겠어요?
User: 자동으로

Claude: [각 URL을 순차적으로 변환하여 article1.md, article2.md, article3.md로 저장]

특정 섹션만 추출

웹페이지의 특정 부분만 추출할 수 있습니다.

Example:

User: https://example.com/docs 에서 "Installation" 섹션만 마크다운으로 저장해줘

Claude: [WebFetch 프롬프트에 "Installation 섹션만 추출"을 명시하여 해당 부분만 변환]

마크다운 포맷 커스터마이징

변환 시 원하는 마크다운 스타일을 지정할 수 있습니다.

Example:

User: 이 블로그 글을 마크다운으로 변환하되, 모든 제목을 H2(##)로 시작하고 코드 블록은 syntax highlighting 포함해줘

Claude: [WebFetch 프롬프트에 포맷 요구사항을 명시]

Error Handling

잘못된 URL

User: htp://wrong-url
Claude: ❌ 올바르지 않은 URL입니다. http:// 또는 https://로 시작하는 전체 URL을 입력해주세요.

접근 불가능한 페이지

Claude: ❌ 해당 웹페이지에 접근할 수 없습니다.
- 페이지가 삭제되었거나
- 접근 권한이 필요하거나
- 네트워크 오류가 발생했을 수 있습니다.

파일 저장 오류

Claude: ❌ 파일을 저장할 수 없습니다.
- 경로가 올바른지 확인해주세요
- 쓰기 권한이 있는지 확인해주세요
- 디렉토리가 존재하는지 확인해주세요

Example Workflows

Example 1: 단일 웹페이지 변환

User: https://docs.python.org/3/tutorial/index.html 이거 마크다운으로 저장해줘

Claude: 파이썬 튜토리얼 페이지를 마크다운으로 변환하겠습니다.
파일명을 어떻게 할까요? (기본: webpage.md)

User: python-tutorial.md

Claude: [WebFetch로 페이지 가져오기]
Claude: [마크다운으로 변환]
Claude: [파일 저장]

✅ 웹페이지를 마크다운으로 변환했습니다!

📄 파일: python-tutorial.md
📍 경로: /Users/symverse/workspaces-skill-test/my-skills-hub/python-tutorial.md
📊 크기: 약 15,234 글자

[View file](computer:///Users/symverse/workspaces-skill-test/my-skills-hub/python-tutorial.md)

Example 2: 블로그 글 아카이빙

User: 이 블로그 글들을 전부 마크다운으로 저장해서 아카이브 폴더에 넣어줘
- https://blog.example.com/post1
- https://blog.example.com/post2

Claude: 2개의 블로그 글을 archive 폴더에 저장하겠습니다.

[디렉토리 생성]
[각 URL을 순차적으로 변환]

✅ 2개의 웹페이지를 변환했습니다!

📁 archive/
  ├── post1.md
  └── post2.md

Example 3: 문서 내용만 보기 (저장 안 함)

User: https://github.com/anthropics/claude-code 이 페이지 내용을 마크다운으로 보여줘만 하고 저장은 하지마

Claude: [WebFetch로 페이지 가져오기]

다음은 해당 페이지의 마크다운 변환 내용입니다:

---
# Claude Code

Claude Code is an official CLI...

[전체 내용 출력]
---

저장하지 않고 내용만 보여드렸습니다.

Technical Details

WebFetch 사용

  • 자동 변환: HTML → 마크다운 자동 변환
  • 캐싱: 15분 자가 정리 캐시
  • 리다이렉트 처리: 자동으로 새 URL로 재요청

마크다운 변환 품질

WebFetch는 다음 요소를 마크다운으로 변환합니다:

  • 제목 (H1-H6)
  • 단락과 텍스트 포맷 (bold, italic, code)
  • 링크와 이미지
  • 리스트 (ordered, unordered)
  • 코드 블록
  • 인용구
  • 테이블

불필요한 요소는 제외됩니다:

  • 네비게이션 메뉴
  • 푸터
  • 광고
  • 사이드바 (상황에 따라)

파일 저장

  • 기본 경로: 현재 작업 디렉토리
  • 파일 확장자: .md
  • 인코딩: UTF-8
  • 덮어쓰기: 기존 파일이 있으면 확인 후 덮어씀

Best Practices

1. 명확한 파일명 사용: 내용을 잘 나타내는 파일명 사용 2. 폴더 구조화: 여러 페이지를 변환할 때는 주제별로 폴더 정리 3. URL 확인: 변환 전 URL이 올바른지 확인 4. 저작권 주의: 웹페이지 내용의 저작권을 존중 5. 개인적 아카이빙: 주로 개인적인 참고 자료로 사용

Dynamic Content Handling (동적 콘텐츠 처리)

문제: JavaScript 렌더링 페이지

WebFetch는 정적 HTML만 가져오므로 React, Vue, Next.js 등 JavaScript로 렌더링되는 페이지는 빈 내용이 반환될 수 있습니다.

증상:

  • 변환된 마크다운이 거의 비어있음
  • "Loading..." 같은 플레이스홀더만 보임
  • 핵심 콘텐츠가 누락됨

해결책: Playwright 폴백

WebFetch로 가져온 내용이 비어있거나 불충분하면, AskUserQuestion을 사용하여 사용자에게 Playwright 사용 여부를 물어봅니다.

Step 1: WebFetch 결과 검증
# WebFetch로 가져온 마크다운 내용 확인
if len(markdown_content.strip()) < 500:  # 너무 짧으면
    # 동적 콘텐츠일 가능성 높음
Step 2: 사용자에게 물어보기

AskUserQuestion 사용:

AskUserQuestion {
  questions: [
    {
      question: "이 페이지는 동적 콘텐츠(JavaScript)를 사용하는 것 같습니다. Playwright를 실행해서 브라우저로 데이터를 가져올까요?",
      header: "Playwright",
      multiSelect: false,
      options: [
        {
          label: "Yes, Playwright로 재시도",
          description: "Chromium 브라우저를 실행해서 JavaScript 렌더링 후 콘텐츠 가져오기 (느림, 정확함)"
        },
        {
          label: "No, 현재 내용만 저장",
          description: "WebFetch 결과만 저장 (빠름, 불완전할 수 있음)"
        }
      ]
    }
  ]
}
Step 3-A: MCP Playwright 사용 (권장 ⭐)

사전 준비: MCP Playwright 서버가 설치되어 있어야 합니다.

# 최초 1회만 설치
npx @modelcontextprotocol/server-playwright

스킬에서 사용:

// 1. 페이지 이동
mcp__playwright__navigate({
  url: "https://example.com"
})

// 2. JavaScript 렌더링 대기
mcp__playwright__waitForLoadState({
  state: "networkidle"
})

// 3. HTML 콘텐츠 가져오기
const htmlContent = mcp__playwright__getContent()

// 4. 마크다운으로 변환 (WebFetch 프롬프트 재사용)
// htmlContent를 마크다운으로 변환하는 로직
Step 3-B: Node Playwright 사용 (대안)

MCP Playwright가 없는 경우 Node.js로 직접 실행:

# Playwright 스크립트 실행
node << 'EOF'
const playwright = require('playwright');

(async () => {
  const browser = await playwright.chromium.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();

  console.log('⏳ 페이지 로딩 중...');
  await page.goto('https://example.com', { waitUntil: 'networkidle' });

  console.log('⏳ JavaScript 렌더링 대기 중...');
  await page.waitForTimeout(3000); // 3초 대기

  const content = await page.content();
  console.log(content);

  await browser.close();
})();
EOF

출력을 파일로 저장:

# HTML을 임시 파일로 저장
node playwright-script.js > temp.html

# 이제 이 HTML을 마크다운으로 변환
# (WebFetch 대신 직접 변환 로직 사용)
Step 4: 변환 및 저장

Playwright로 가져온 HTML을 마크다운으로 변환합니다.

Option A: WebFetch 프롬프트 재사용

Playwright로 가져온 전체 HTML을 WebFetch 프롬프트에 넣어 마크다운으로 변환합니다.

Option B: 직접 파싱

HTML → 마크다운 변환 라이브러리 사용 (예: turndown, html-to-markdown)

워크플로우 요약

1. WebFetch로 시도 (빠름)
   ↓
2. 결과 검증 (내용이 충분한가?)
   ↓ NO
3. AskUserQuestion (Playwright 사용할까요?)
   ↓ YES
4. Playwright로 재시도
   ├─ MCP Playwright (권장) 또는
   └─ Node Playwright (대안)
   ↓
5. 마크다운 변환 및 저장

MCP Playwright vs Node Playwright 비교

항목MCP Playwright ⭐Node Playwright
설치MCP 서버 설치 필요npm install playwright
호출 방식MCP 도구 호출Bash 명령어 실행
세션 관리자동수동 (스크립트 작성)
에러 핸들링깔끔함복잡함
Claude Code 통합네이티브 지원간접 실행
추천도⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

실전 예제

시나리오: React 공식 문서 변환

User: https://react.dev/reference/react/useState 마크다운으로 변환해줘

Claude: [WebFetch 시도]
Claude: ⚠️ 이 페이지는 JavaScript로 렌더링되는 것 같습니다.
        내용이 거의 비어있네요.

[AskUserQuestion 호출]

User: Yes, Playwright로 재시도

Claude: ⏳ Playwright로 페이지 로딩 중...
Claude: ✅ JavaScript 렌더링 완료
Claude: ✅ 마크다운 변환 완료

📄 파일: useState.md
📍 경로: /path/to/useState.md
📊 크기: 약 5,234 글자 (전체 콘텐츠 포함)

추가 옵션: 자동 감지 모드

고급 사용자를 위해 --auto-playwright 플래그를 지원할 수 있습니다:

User: https://react.dev/reference/react/useState 마크다운으로 변환해줘 (자동으로 Playwright 사용해도 돼)

Claude: [WebFetch 시도]
Claude: [자동으로 Playwright 폴백]
Claude: ✅ 마크다운 변환 완료

Tips

  • 긴 문서: 매우 긴 웹페이지는 요약이 포함될 수 있습니다
  • 동적 콘텐츠: JavaScript로 렌더링되는 콘텐츠는 Playwright로 해결 가능 ⭐ NEW
  • 이미지: 이미지는 원본 URL 링크로 포함됩니다 (다운로드되지 않음)
  • 재변환: 같은 URL을 15분 내에 다시 요청하면 캐시된 버전을 사용합니다
  • MCP Playwright: 동적 콘텐츠가 많은 경우 MCP Playwright 서버 설치 권장

Related skills

vercel-labsAgent BrowserGive their coding agent reliable, high-fidelity control over any website or Electron desktop app.591k39.6kopen.feishu.cnLark ApprovalLet their AI coding agent create, read, update, and approve items in Lark (Feishu) approval workflows without leaving the coding environment.494kopen.feishu.cnLark EventHandle Feishu/Lark bot events, webhooks, and subscription callbacks in agent-driven backend code.493kopen.feishu.cnLark Workflow Meeting SummaryAutomatically generate structured meeting summaries and action items from Lark/Feishu calls without manual note-taking.492kopen.feishu.cnLark Workflow Standup ReportAutomatically generate and post daily standup reports in Lark/Feishu from their workflow and activity data.492k101-skillsTwitter AutomationAutomate X/Twitter posts, scheduling, and engagement via X API integration441k669

FAQ

What modes does it support?

A normal readable mode, an AI-optimized mode with YAML frontmatter, and a dual mode that writes both files.

How does it fetch the page?

It uses the WebFetch tool, which converts HTML to markdown and caches the URL for 15 minutes.

Automation & Workflowsnotesworkflow
Browse by category
AI & AgentsFrontend & DesignBackend & DataDev ToolsAutomationTesting & ReviewSecurityMonitoring & CloudDocs & Planning
Design & frontend
Design systemsAnimation & motionAccessibility (a11y)CSS & TailwindUI designUXDesign to codeshadcn/uiLanding pagesBest design skills
Most searched skills
find-skillscavemanfrontend-designbrainstormingsystematic-debuggingstop-slopemil-design-engui-ux-pro-maxkarpathy-guidelinesweb-design-guidelinesreact-best-practicesgrill-meimprovemicrosoft-foundryagent-browser
Browse all listings
All agent skillsAll MCP serversAll marketplacesAll plugins

This week in AI coding

Five minutes, every Monday - the tools, releases and tactics for developers.

unsubscribe anytime.