Um Dokumentation zu Markdown zu migrieren, geben Sie einem KI‑Agenten den Archivordner und lassen ihn convert_to_markdown einmal pro Datei in überprüften Stapeln ausführen. Mit GroupDocs.Markdown.Mcp geschieht dies lokal in Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder einem anderen MCP‑Client, sodass ein Archiv interner Verfahren niemals zu einem Konvertierungsservice hochgeladen wird:

Konvertieren Sie alles im Archivordner zu Markdown mit Front Matter und Bildern als Dateien. Berichten Sie das Quellformat, die Seitenzahl und die Ausgabengröße für jede Datei.

Die Schritt‑für‑Schritt‑Version mit Konfiguration und Fehlersuche finden Sie in der Dokumentation: Wie man Legacy‑Dokumentation mit KI zu Markdown migriert.

Warum ist eine Migration von Legacy‑Dokumenten ein Job für einen Agenten?

Die Konvertierung ist mechanisch und die begleitenden Arbeiten sind repetitiv: Dateien auflisten, jede konvertieren, das Ergebnis messen, Fehler finden, wiederholen. Eine Person, die das für Hunderte von Dateien erledigt, trifft dieselbe Entscheidung Hunderte‑mal. Ein Agent erledigt dies konsistent und berichtet jedes Ergebnis, während die Engine, nicht das Modell, das Markdown erzeugt. Das gespeicherte Markdown ist keine Paraphrase Ihrer Verfahren.

Dies ist ein Runbook. Jeder Schritt hat einen Prompt, und die Tabelle danach trennt, was der Agent entscheidet, von dem, was die Engine tut.

Runbook: Wie migriere ich ein Word‑Archiv zu Markdown?

  1. Überprüfen Sie die Lizenz, bevor Sie etwas anderes tun.

    Bevor Sie irgendetwas konvertieren: Wie ist der Lizenzstatus des Markdown‑Servers?

    get_license_status gibt mode, licensed, consumption und die Server‑ und Engine‑Versionen zurück. Der Evaluationsmodus verarbeitet 3 Seiten pro Dokument, sodass ein nicht lizenziertes Durchlauf plausible Stub‑Dateien erzeugt.

  2. Inventarisieren Sie das Archiv.

    Listen Sie jede Datei im Archivordner mit ihrem Format, der Seitenzahl und ob sie verschlüsselt ist, auf.

    Der Markdown‑Server hat kein Werkzeug zum Auflisten von Ordnern, daher listet der Agent den Ordner mit dem eigenen Dateizugriff seines Clients auf oder arbeitet mit den Dateinamen, die Sie ihm geben.

    Dann gibt get_document_info fileFormat, pageCount, title, author und isEncrypted für jede Datei zurück, ohne sie zu konvertieren. Verschlüsselte Dateien benötigen den Parameter password.

  3. Führen Sie einen Piloten mit etwa zwanzig Dateien durch.

    Konvertieren Sie die ersten zwanzig Dokumente zu Markdown mit Front Matter und Bildern als Dateien. Berichten Sie das Format, die Seitenzahl und die Ausgabengröße für jede.

  4. Finden Sie, was nicht konvertiert wurde.

    Listen Sie die PDFs auf, deren Konvertierung weniger als 2 KB Markdown für mehr als 5 Seiten erzeugt hat.

    Das sind fast immer Scans. Es gibt keinen OCR‑Schritt in diesem Server, daher benötigen sie ein anderes Werkzeug oder bleiben als PDFs, die über Metadaten indiziert werden.

  5. Beheben Sie das Muster und führen Sie den Rest in Stapeln aus. Zwanzig Dateien pro Runde, mit einem Bericht jedes Mal, halten den Durchlauf überprüfbar und die nutzungsabhängige Abrechnung vorhersehbar.

  6. Überprüfen Sie die Ausgabe, wie Sie einen Pull‑Request prüfen würden. Die nächsten Abschnitte listen auf, worauf Sie achten sollten.

Entscheidung Agent Engine
Welche Dateien konvertiert werden, in welcher Reihenfolge und Stapelgröße Ja Nein
Welche Optionen übergeben werden (images, frontMatter, flavor) Ja, aus Ihrem Prompt Nein
Übersetzen von Überschriften, Listen und Tabellen in Markdown Nein Ja
Speichern der .md‑ und Bilddateien Nein Ja
Erkennen einer 300‑Seiten‑Datei, die zu 4 KB wurde Ja, aus dem Bericht Nein
Umbenennen, Ordnerstruktur, zusätzliche Front‑Matter‑Schlüssel Ja Nein

Welche Formate migrieren gut?

  • DOCX, DOC, RTF, ODT. Die Struktur ist im Quellformat explizit, sodass Überschriften und Tabellen sauber übernommen werden.
  • EPUB und MOBI. Die Kapitelstruktur lässt sich auf Markdown‑Überschriften abbilden.
  • CHM. Alte Hilfedateien, oft die einzige Kopie einer Vorgehensweise.
  • XLSX. Arbeitsblätter werden zu Tabellen, was gut zu Parameterlisten passt.

Was sollte die Review‑Phase prüfen?

Bitten Sie den Agenten, den ersten Durchlauf zu machen, und lesen Sie dann selbst eine Stichprobe:

Für jede konvertierte Datei listen Sie die referenzierten Bilder auf und sagen Sie mir, welche Bilddateien fehlen.

Zeigen Sie mir die fünf Ausgaben mit der kleinsten Größe im Verhältnis zur Seitenzahl.

Bilder, die mit images: "file" geschrieben werden, liegen neben der .md und werden über relative Pfade referenziert, was ein Dokumentations‑Repository erwartet. Eine .md, die auf Bilder verweist, die nie geschrieben wurden, wird als defekte Bilder dargestellt. Öffnen Sie dann die unordentlichste Quelle und deren Ausgabe nebeneinander, bevor Sie das Muster auf den Rest anwenden. Committen Sie das überprüfte Ergebnis mit Ihrem normalen Git‑Workflow; der Server schreibt Dateien und berührt nicht Ihr Repository.

Beispiel‑Sitzung (gekürzt)

Du:   Konvertiere die ersten zwanzig Dokumente im /archive zu Markdown mit Front Matter
       und Bildern als Dateien. Berichte das Format, die Seitenzahl und die Ausgabengröße für jede.
Agent: convert_to_markdown (frontMatter: true, images: "file") x 20
       ops-manual-2014.docx   DOCX   88 pages   converted
       install-guide.chm      CHM    41 pages   converted
       supplier-forms-2009.pdf PDF   12 pages   1 KB of Markdown: probably a scan
       Nineteen files look consistent; one scan needs separate handling.

Ehrliche Grenzen

Ohne Lizenz verarbeitet der Evaluationsmodus nur die ersten 3 Seiten jedes Dokuments, mit einem Evaluations‑Wasserzeichen auf jeder. Ein Migrationslauf in diesem Zustand erzeugt Hunderte kurzer Dateien, die korrekt aussehen, und die Lücke wird Wochen später entdeckt, wenn jemand nach einer fehlenden Vorgehensweise sucht. Migration erfordert eine Lizenz, daher führen Sie get_license_status vor dem ersten Stapel aus. Gescannte PDFs werden nicht konvertiert.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich Hunderte von Word‑Dokumenten auf einmal zu Markdown konvertieren?

Ja, aber nicht in einem Prompt. Konvertieren Sie in Stapeln von etwa zwanzig und lesen Sie nach jedem den Bericht, sodass eine falsche Option behoben wird, bevor sie auf das gesamte Archiv angewendet wird.

Wie migriere ich Dokumentation mit einem KI‑Agenten in Git?

Der Server schreibt .md‑Dateien und Bilddateien in den Ausgabepfad. Sie prüfen sie und committen sie mit Ihrem üblichen Git‑Workflow.

Lädt die Docs‑as‑Code‑Migration meine Dokumente hoch?

Nein. GroupDocs.Markdown.Mcp ist ein lokaler Prozess, und das Archiv wird von der Festplatte gelesen. Nur das, was der Agent im Gespräch schreibt, erreicht den Modell‑Anbieter.

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