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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。
将原始 HTML 清洗转换为简洁 Markdown，便于大模型处理与后续编辑。
基于检索自动修复并润色提示词，帮助你快速生成更清晰高效的 AI 输入。
将任意网页链接转换为适合大模型处理的干净 Markdown、文本或 HTML。
清理修复 AI 生成的 Markdown，并转换导出为多种可分享文档格式。
将粗糙提示词重写为结构化高质量版本，提升大模型输出并节省调用成本
将网页链接转成适合大模型处理的精简纯文本，并展示节省的 token 与成本。