看到微软开源的一个项目 MarkItDown,这么小的一个工具获得了 7w+ star。 但它干的事儿特别朴素,把各种格式的文件(Word、PDF、Excel、PPT、图片、音频、HTML、JSON、甚至 zip 包)一键变成结构化 Markdown。 是的,保留标题、列表、表格、链接结构的那种 Markdown。 为什么我会觉得这个工具值得讲讲?因为这其实解决了一个我们常常下意识忽略的问题: 在做 AI 工具链 / 多模态 Agent 的时候,非结构化文件怎么喂给模型?怎么结构保留?怎么对齐输入? MarkItDown 把这事儿做成了入口标准件。 它让我们可以构建一条干净的链路: 1. 业务文件/网页/对话记录/OCR 结果 → Markdown with structure 2. 再接入 LLM、embedding、Agent 或私有知识库系统 整个链条让每一个本来不适合进 AI 的文件,都变得适合进 AI。 就这一点,已经超越了文件格式转换工具的定位,把它当成 AI 里文档智能的基建模块也不为过。 pip install 或者用它提供的mcp版本,就全搞定了。微软这波是真的懂工程师在处理数据入口时的痛点。 这项目能有这么多 star 是因为它处理的恰恰是所有 AI 工作流都要面对的最前一公里。文件乱、格式多、结构丢失等一系列这琐碎问题解决不了,后面你那套 pipeline 其实跑不通的。 未来我们肯定会有越来越多“agent + 数据 + 多模态”的场景,那些 agent 想干活,第一件事就是把一堆烂七八糟的原始资料读懂,还原出它的结构和语义。 MarkItDown 说白了就是把这个入口的苦活累活都干了。 这种不 infra 的工具往往才是最重要的 infra。推荐给所有做 LLM 产品的人。
sitin
4周前
在我的AI出海编程群里,我发现有些同学反馈说,对一些内容还不太理解。我就给群里的小伙伴分享了几句,这里也给大家分享一个最基础也最重要的建议: 一定要养成随时向 ChatGPT 提问的习惯——不管遇到什么问题,先去问它。 每天保持提 20~50 个问题,持续交流,坚持十天半个月,很多概念和操作你就能摸清楚了。目前真正需要掌握的关键词总共也就 200 个左右,高频提问能帮你快速掌握。 一些基础类、流程化或特别细节的问题,除了问 AI,也非常欢迎发出来让大家一起讨论。 自己解决不了的问题,那网上总有不少实战经验丰富的高手,很多疑问其实一句话就能点透。 有了 AI 加持之后,AI 编程和出海项目的门槛已经大幅降低。 在我看来,目前非技术人员一样的可以玩, 我们可以大致把一个产品开发流程拆解成: ·40% 需求挖掘 ·20% 研发 ·40% 营销推广 也就是说,只有 20% 左右涉及技术实现,剩下 80% 都是非技术环节——比如挖掘一个需求有没有市场、怎么做推广、如何分析竞争对手的流量(比如用 SimilarWeb/Semrush)、怎样做社交媒体冷启动等等。 大多数人真正的卡点,其实是在“需求挖掘”和“营销推广”上。 如果你还不知道怎么有效向 AI 提问,或者在技术细节上不太有信心,可以先观望一下别人的讨论,或者直接提问。 另外在起步阶段,很多同学对技术流程不熟,这时候可以借助像 v0 这类工具(比如购买 VIP 会员)。 很多标准网站甚至稍微复杂一点的站点,通过跟 v0 沟通就能搭建得八九不离十,最后再稍微微调就行——尤其早期对技术不太熟悉时,这类工具能帮你更轻松地度过启动期。 当然长期来说,如果你想真正打磨一个好网站、好产品,仍然需要持续深入每个环节、理解更多细节。 但一开始,不妨借助好用的工具降低门槛,先做起来,再在过程中迭代。