Answer me with HTML：Agent HTML 回答技能
让 Agent 先写短 Markdown，再由 CLI 生成可读单页 HTML。
为什么重要
为 Agent 生成可读解释页提供了可复用技能和命令行流程。
阅读原文github.com
AI 解读（根据原文生成）
QingYunA/answer-me-with-html 是一个面向 AI Agent 的技能和 CLI，用于把复杂问题的回答生成一页可读 HTML，而不是长文本。其流程是让模型先写短 Markdown 草稿，再交给随技能附带的 CLI 生成页面。项目给出对比实验称，在相同模型和提示下，相比直接让模型写 HTML，该方式输出 token 更少、等待时间更短，但成本大致相同。仓库可在 GitHub 获取，许可证为 MIT。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- The model writes about 1/7 of the tokens it would need to hand-write the HTML.
- About 50 ms later you have a page.
- 对比实验设置为 3 topics × 3 runs, medians, Claude Sonnet 5.5。
- Ask for HTML directly 的 Output tokens 为 6,873，Answer me with HTML 为 923，7.4× fewer。
- Ask for HTML directly 的 Time 为 46 s，Answer me with HTML 为 13 s，3.6× faster。
- Cost per answer 对比为 $0.22 和 $0.26，about the same。
- You need Node.js 20 or newer.
- vercel-labs/skills supports more than 70 agents.