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MarkItDown 架构：字节流、格式提示与转换器选择
沿已核对的源码追踪本地输入、StreamInfo 猜测、优先级派发、Markdown 规范化与两类失败结果。
MarkItDown 架构：字节流、格式提示与转换器选择MarkItDownMarkdown
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九篇基于来源的文档转换指南：首个文件、部署、派发机制、安全，以及以质量验收为核心的导入实验室。
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沿已核对的源码追踪本地输入、StreamInfo 猜测、优先级派发、Markdown 规范化与两类失败结果。
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沿已核对的源码追踪本地输入、StreamInfo 猜测、优先级派发、Markdown 规范化与两类失败结果。
从文本提取、视觉忠实度、可选服务和样本验收比较方案，不依赖缺乏证据的功能排行榜。
围绕本地输入、格式依赖、资源限制与结果保存设计转换工作进程，明确哪些能力来自上游库、哪些需要应用实现。
建立精简的 MarkItDown 环境，对照 CLI 与 Python API 的输出，区分依赖缺失和提取质量问题。
设计保存原文、选项、预期事实和复核结论的小项目，明确区分现有转换能力与建议扩展。
了解微软 MarkItDown 保留哪些信息、哪些意义会在转换时丢失，以及如何为大模型知识导入流程选择第一个可验证样本。
按格式设计转换基准，核算缓冲与可选服务，并以真正可接受的文档数衡量性能和成本。
结合项目说明的 I/O 边界，使用窄接口、隔离工作进程以及明确的插件和云服务配置处理文档导入。
在固定提交上阅读核心与 PlainTextConverter，理解接受条件、字符集解码、游标恢复和有针对性的插件回归测试。