产品定位
Answer me with HTML（简称 AMWH）是一款由独立开发者 QingYunA 开源的 AI Agent 技能，采用 MIT 协议，2026 年 10 月上线，目前 GitHub 已获得 5000 多星。它要解决的不是模型会不会答，而是答出来好不好看、好不好读。传统 AI 回答往往甩出一大段密集文字，读者需要自己在脑中还原结构；AMWH 直接把答案变成一页排版规整的 HTML 网页，让复杂信息以图形和版式呈现，从而把 AI 的输出从聊天记录升级为可直接分享的文档。

核心功能
生成的结果是单个 HTML 文件，不依赖任何网络资源，双击即可离线打开，也可以直接发给同事或归档留存。页面内支持 flow 流程图、er 实体关系图、sequence 时序图、tree 目录树、timeline 时间线、chart 图表，以及 annot 标注、kv 键值表、callout 提示块、ask 追问块等多种组件，按内容需要自动组合。如果只想调整某一处，还能用 am patch 对指定面板做局部修改，不必整页重来。此外内置 ASD-STE100 简化技术英语规范的措辞检查，句子过长或出现空洞黑话时会被标出，帮助输出更清晰的技术表达。

技术特点
AMWH 的核心思路是把重复劳动从模型手里拿走。模型只需写一份几百字的 Markdown 草稿，然后调用技能自带的 am 命令行工具，由工具负责模板套用、CSS 排版与 SVG 流程图坐标计算，约 50 毫秒即可渲染出成品。这样模型不必逐行手写网页代码，实测同一个问题所需生成的 token 从手写网页的 4893 降到 612，约为原来的八分之一，等待时间也从 31 秒缩短到 12 秒，既省钱又更快，同时避免了模型在坐标和样式细节上频繁出错。

适用场景
它特别适合需要讲清结构与关系的场合，例如技术方案讲解、系统架构评审、数据库表设计沟通、业务流程梳理、项目复盘时间线、数据分析汇报，以及把零散笔记整理成一页式知识卡片。使用方式也很轻量，可装入 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Pi、DeepSeek Harness 等 agent 环境中，运行只需要 Node.js 20 以上版本，无需 npm install 安装依赖，配置成本很低，适合个人开发者与团队日常高频使用。