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将原始 HTML 清洗为适合大模型处理的文本，减少无效 token 消耗。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "Refinery MCP" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-cameronlares-refinery-mcp' -- npx -y @larelabs/refinery-mcp
请将以下原始 HTML 清洗为适合大模型处理的纯文本，去除脚本、样式、导航和广告，保留标题、正文和列表结构：{{html}}输出结构清晰的纯文本内容，可直接交给大模型做摘要或问答。
从这段 HTML 中提取主要文章内容，清除模板噪音，并按段落输出，便于后续向量化入库：{{html}}得到去噪后的正文文本，适合切分、嵌入和检索增强生成使用。
把抓取到的网页 HTML 预处理成简洁文本，保留链接文本与标题层级，删除无关标签与重复内容：{{html}}返回更干净、更短的文本结果，便于后续分析、分类或信息抽取。
搜索热门库官方文档并提取适合大模型使用的整洁文本内容
清理修复 AI 生成的 Markdown，并转换导出为多种可分享文档格式。
将网页HTML高效转换为干净Markdown，便于抓取、归档与后续AI处理
通过自然语言调用多种 MCP 服务，完成浏览器自动化与文本处理工作流。
帮助智能体高效抓取网页正文并发起完整 HTTP 请求，便于检索与自动化处理。
抓取静态网页HTML内容并提取结构化信息，供AI分析与后续处理。