对话转文档

核心问题

在使用 DeepSeek、ChatGPT、Qwen 或 Claude 等工具时，我们往往会沉淀大量有价值的问答记录。然而，这些平台直接导出的数据通常是结构复杂的 JSON 文件。其中充满了嵌套的 mapping、children 节点，或是包含 phase 状态的字段。这类原始数据不仅无法直接阅读，也难以直接归档到团队的知识库或笔记系统中，人工清洗和拆解这些文件既耗时又极易出错。

解决方案与工作流

@kunlungrowth/conversation-json-to-md 技能提供了一套自动化的流水线，专门用于将非结构化的聊天导出文件转换为清晰的 Markdown 文档集合。

• 自动适配多种数据结构：技能内置了针对 DeepSeek/ChatGPT、Qwen 以及 Claude 网页版等常见导出格式的解析规则。它会尝试匹配 messages、fragments 或 chat_messages 等字段，准确提取出一问一答的文本对。
• 层级映射与格式保留：提取后的文本会按照严格的层级规范写入 Markdown。问题被映射为 ## 标题，回答统一包裹在 ### 回答 标题下。同时，原有的 Markdown 格式（如代码块、列表、加粗）会被完整保留，内部标题会自动降级，避免与外层结构冲突。
• 二次格式化与校验：完成初步导出后，技能会独立执行一轮整理。包括清理文件名中的非法字符（如 \ / : *），处理重复文件名的序号补齐，并复检每个文件的标题结构是否满足规范。

适用边界

该技能专为聊天日志的结构化导出场景设计。它不具备对长篇对话进行语义总结的能力，也不适合处理数据库转储或非对话格式的纯日志文件。使用时请务必提供明确的 JSON 文件路径，若遇到未知的特殊导出格式，技能会主动终止并提示样例片段，而不会盲目生成错误内容。