Pour migrer la documentation vers Markdown, donnez à un agent IA le dossier d’archive et laissez‑le exécuter convert_to_markdown une fois par fichier, par lots révisés. Avec GroupDocs.Markdown.Mcp, cela se passe localement dans Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ou un autre client MCP, de sorte qu’une archive de procédures internes n’est jamais téléchargée vers un service de conversion :

Convertissez tout le contenu du dossier d’archive en Markdown avec du front‑matter et les images sous forme de fichiers. Signalez le format source, le nombre de pages et la taille du résultat pour chaque fichier.

La version étape par étape avec configuration et dépannage se trouve dans la documentation : How to migrate legacy documentation to Markdown with AI.

Pourquoi la migration d’une documentation legacy est‑elle un travail pour un agent ?

La conversion est mécanique et le travail environnant est répétitif : lister les fichiers, convertir chacun, mesurer le résultat, identifier les échecs, répéter. Une personne qui le fait pour des centaines de fichiers prend la même décision des centaines de fois. Un agent le fait de façon cohérente et rapporte chaque résultat, tandis que le moteur, et non le modèle, produit le Markdown. Le Markdown sauvegardé n’est pas une paraphrase de vos procédures.

Il s’agit d’un runbook. Chaque étape possède une invite, et le tableau qui suit sépare ce que décide l’agent de ce que fait le moteur.

Runbook : comment migrer une archive Word vers Markdown ?

  1. Vérifiez la licence avant toute chose.

    Avant de convertir quoi que ce soit : quel est l’état de la licence du serveur markdown ?

    get_license_status renvoie mode, licensed, consumption ainsi que les versions du serveur et du moteur. Le mode d’évaluation traite 3 pages par document, de sorte qu’une exécution non licenciée produit des ébauches plausibles.

  2. Inventoriez l’archive.

    Listez chaque fichier du dossier d’archive avec son format, son nombre de pages et s’il est chiffré.

    Le serveur Markdown ne possède pas d’outil de listage de dossiers, l’agent liste donc le dossier avec l’accès aux fichiers de son client ou travaille à partir des noms de fichiers que vous lui fournissez.

    Ensuite, get_document_info renvoie fileFormat, pageCount, title, author et isEncrypted pour chaque fichier sans le convertir. Les fichiers chiffrés nécessitent le paramètre password.

  3. Lancez un pilote d’environ vingt fichiers.

    Convertissez les vingt premiers documents en Markdown avec du front‑matter et les images sous forme de fichiers. Signalez le format, le nombre de pages et la taille du résultat pour chaque fichier.

  4. Identifiez ce qui n’a pas été converti.

    Listez les PDF dont la conversion a produit moins de 2 KB de Markdown pour plus de 5 pages.

    Il s’agit presque toujours de scans. Aucun OCR n’est disponible sur ce serveur, ils nécessitent donc un autre outil ou restent des PDF indexés par métadonnées.

  5. Corrigez le modèle, puis traitez le reste par lots. Vingt fichiers par ronde, avec un rapport à chaque fois, permettent de garder la procédure révisable et l’utilisation métrée prévisible.

  6. Examinez le résultat comme vous le feriez pour une pull request. Les sections suivantes indiquent quoi vérifier.

Décision Agent Moteur
Quels fichiers convertir, dans quel ordre et quelle taille de lot Oui Non
Quelles options transmettre (images, frontMatter, flavor) Oui, depuis votre invite Non
Transformation des titres, listes et tableaux en Markdown Non Oui
Enregistrement des fichiers .md et images Non Oui
Détection d’un fichier de 300 pages devenu 4 KB Oui, depuis le rapport Non
Renommage, organisation des dossiers, clés de front‑matter supplémentaires Oui Non

Quels formats migrent bien ?

  • DOCX, DOC, RTF, ODT. La structure est explicite dans la source, les titres et tableaux sont donc transférés proprement.
  • EPUB et MOBI. La structure des chapitres se mappe sur les titres Markdown.
  • CHM. Anciennes aides, souvent la seule copie d’une procédure.
  • XLSX. Les feuilles deviennent des tableaux, ce qui convient aux listes de paramètres.

Que doit vérifier la passe de révision ?

Demandez à l’agent d’effectuer le premier balayage, puis examinez un échantillon vous‑même :

Pour chaque fichier converti, listez les images référencées et indiquez quelles images sont manquantes.

Montrez‑moi les cinq sorties avec la plus petite taille relative à leur nombre de pages.

Les images écrites avec images: "file" se trouvent à côté du .md et sont référencées par un chemin relatif, ce qui correspond à ce qu’attend un dépôt de documentation. Un .md qui pointe vers des images jamais créées s’affiche avec des images cassées. Ouvrez alors la source la plus désordonnée et son résultat côte à côte avant d’appliquer le modèle au reste. Commitez le résultat révisé avec votre flux de travail git habituel ; le serveur écrit les fichiers et ne touche pas à votre dépôt.

Session d’exemple (abrégée)

Vous :   Convertissez les vingt premiers documents dans /archive en Markdown avec du front‑matter
         et les images sous forme de fichiers. Signalez le format, le nombre de pages et la taille du résultat pour chaque.
Agent : convert_to_markdown (frontMatter: true, images: "file") x 20
         ops-manual-2014.docx   DOCX   88 pages   converti
         install-guide.chm      CHM    41 pages   converti
         supplier-forms-2009.pdf PDF   12 pages   1 KB de Markdown : probablement un scan
         Dix‑neuf fichiers semblent cohérents ; un scan nécessite un traitement séparé.

Limites honnêtes

Sans licence, le mode d’évaluation ne traite que les 3 premières pages de chaque document, avec un filigrane d’évaluation sur chaque sortie. Une migration dans cet état génère des centaines de petits fichiers qui semblent corrects, et le manque se découvre des semaines plus tard lorsqu’une personne recherche une procédure absente. La migration nécessite une licence, donc exécutez get_license_status avant le premier lot. Les PDF scannés ne se convertissent pas.

FAQ

Puis‑je convertir des centaines de documents Word en Markdown d’un seul coup ?

Oui, mais pas en une seule invite. Convertissez par lots d’environ vingt et lisez le rapport après chaque lot, afin de corriger une option erronée avant qu’elle ne s’applique à l’ensemble de l’archive.

Comment migrer la documentation dans git avec un agent IA ?

Le serveur écrit les fichiers .md et les images dans le dossier de sortie. Vous les révisez puis les commitez avec votre flux de travail git habituel.

La migration docs‑as‑code télécharge‑t‑elle mes documents ?

Non. GroupDocs.Markdown.Mcp est un processus local, et l’archive est lue depuis le disque. Seul le texte que l’agent écrit dans la conversation atteint le fournisseur du modèle.

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