Aby przenieść dokumentację do Markdown, podaj agentowi AI folder archiwum i pozwól mu uruchomić convert_to_markdown raz na plik, w przeglądanych partiach. Przy użyciu GroupDocs.Markdown.Mcp dzieje się to lokalnie w Claude Code, Cursor, GitHub Copilot lub innym kliencie MCP, więc archiwum wewnętrznych procedur nigdy nie jest przesyłane do usługi konwersji:

Konwertuj wszystko w folderze archiwum do Markdown z front matter i obrazami jako plikami. Zgłoś format źródłowy, liczbę stron i rozmiar wyjścia dla każdego.

Wersja krok po kroku z konfiguracją i rozwiązywaniem problemów znajduje się w dokumentacji: Jak migrować starszą dokumentację do Markdown przy użyciu AI.

Dlaczego migracja starszej dokumentacji jest zadaniem dla agenta?

Konwersja jest mechaniczna, a otaczająca praca powtarzalna: wymień pliki, konwertuj każdy, zmierz wynik, znajdź błędy, powtórz. Osoba robiąca to dla setek plików podejmuje tę samą decyzję setki razy. Agent robi to konsekwentnie i raportuje każdy wynik, podczas gdy silnik, a nie model, generuje Markdown. Zapisany Markdown nie jest parafrazą twoich procedur.

To jest runbook. Każdy krok ma jedno polecenie, a tabela po nim rozdziela to, co decyduje agent, od tego, co robi silnik.

Runbook: jak migrować archiwum Word do Markdown?

  1. Sprawdź licencję przed czymkolwiek innym.

    Przed konwersją czegokolwiek: jaki jest status licencji serwera markdown?

    get_license_status zwraca mode, licensed, consumption oraz wersje serwera i silnika. Tryb ewaluacji przetwarza 3 strony na dokument, więc uruchomienie bez licencji generuje prawdopodobne szkice.

  2. Zrób inwentaryzację archiwum.

    Wypisz każdy plik w folderze archiwum wraz z jego formatem, liczbą stron i informacją, czy jest zaszyfrowany.

    Serwer Markdown nie posiada narzędzia do listowania folderów, więc agent wymienia folder przy użyciu własnego dostępu do plików klienta lub pracuje na nazwach plików, które mu podasz.

    Następnie get_document_info zwraca fileFormat, pageCount, title, author oraz isEncrypted dla każdego pliku bez jego konwersji. Zaszyfrowane pliki wymagają parametru password.

  3. Przeprowadź pilotaż około dwudziestu plików.

    Konwertuj pierwsze dwadzieścia dokumentów do Markdown z front matter i obrazami jako plikami. Zgłoś format, liczbę stron i rozmiar wyjścia dla każdego.

  4. Znajdź, co nie zostało skonwertowane.

    Wypisz pliki PDF, których konwersja wygenerowała mniej niż 2 KB Markdown przy więcej niż 5 stronach.

    To prawie zawsze skany. W tym serwerze nie ma kroku OCR, więc potrzebują innego narzędzia lub pozostają jako PDF-y indeksowane metadanymi.

  5. Napraw wzorzec, a następnie uruchom resztę w partiach. Dwadzieścia plików na rundę, z raportem za każdym razem, utrzymuje uruchomienie podlegające przeglądowi i sprawia, że zużycie jest przewidywalne.

  6. Przejrzyj wynik tak, jak przeglądasz pull request. Kolejne sekcje wymieniają, na co zwrócić uwagę.

Decyzja Agent Silnik
Które pliki konwertować, w jakiej kolejności i rozmiarze partii Tak Nie
Jakie opcje przekazać (images, frontMatter, flavor) Tak, z twojego polecenia Nie
Konwertowanie nagłówków, list i tabel na Markdown Nie Tak
Zapisywanie plików .md i obrazów Nie Tak
Wykrycie pliku 300‑stronicowego, który stał się 4 KB Tak, z raportu Nie
Zmienianie nazw, układ folderów, dodatkowe klucze front‑matter Tak Nie

Które formaty migrują dobrze?

  • DOCX, DOC, RTF, ODT. Struktura jest wyraźna w źródle, więc nagłówki i tabele przechodzą czysto.
  • EPUB i MOBI. Struktura rozdziałów mapuje się na nagłówki Markdown.
  • CHM. Stare pliki pomocy, często jedyna kopia procedury.
  • XLSX. Arkusze kalkulacyjne stają się tabelami, co pasuje do list parametrów.

Co powinien sprawdzać przegląd?

Poproś agenta o pierwsze przeglądnięcie, a następnie sam przeczytaj próbkę:

Dla każdego skonwertowanego pliku wypisz obrazy, które on odwołuje, i powiedz mi, które pliki obrazów są brakujące.

Pokaż mi pięć wyników o najmniejszym rozmiarze w stosunku do liczby stron.

Obrazy zapisane jako images: "file" znajdują się obok pliku .md i są odwoływane względną ścieżką, co jest oczekiwane w repozytorium dokumentacji. Plik .md wskazujący na obrazy, które nigdy nie zostały zapisane, wyświetla zepsute obrazy. Następnie otwórz najbardziej nieuporządkowane źródło i jego wynik obok siebie, zanim zastosujesz wzorzec do reszty. Zatwierdź przeglądany wynik swoim standardowym workflow git; serwer zapisuje pliki i nie modyfikuje twojego repozytorium.

Przykładowa sesja (skrócona)

You:   Convert the first twenty documents in /archive to Markdown with front matter
       and images as files. Report format, pages and output size for each.
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.

Szczere ograniczenia

Bez licencji tryb ewaluacji przetwarza tylko pierwsze 3 strony każdego dokumentu, z znakiem wodnym ewaluacji na każdej. Uruchomienie migracji w takim stanie generuje setki krótkich plików, które wyglądają poprawnie, a luka zostaje odkryta tygodnie później, gdy ktoś szuka brakującej procedury. Migracja wymaga licencji, więc uruchom get_license_status przed pierwszą partią. Zeskanowane PDF-y nie konwertują.

FAQ

Czy mogę konwertować setki dokumentów Word do Markdown jednocześnie?

Tak, ale nie w jednym poleceniu. Konwertuj w partiach po około dwadzieścia i czytaj raport po każdej, aby błędna opcja została naprawiona zanim zostanie zastosowana do całego archiwum.

Jak migrować dokumentację do git przy użyciu agenta AI?

Serwer zapisuje pliki .md i pliki obrazów w folderze wyjściowym. Przeglądasz je i zatwierdzasz w swoim zwykłym workflow git.

Czy migracja docs-as-code przesyła moje dokumenty?

Nie. GroupDocs.Markdown.Mcp jest procesem lokalnym, a archiwum jest odczytywane z dysku. Tylko to, co agent zapisuje w konwersacji, dociera do dostawcy modelu.

Zagłęb się