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# Docling 文档解析 > 项目：[docling-project/docling](https://github.com/docling-project/docling) — Get your documents ready for gen AI. ## 分工 | 步骤 | Skill / 动作 | |------|----------------| | **二进制 → Markdown** | **本 Skill** | | **Markdown → 互链 wiki** | 按你的 wiki schema 做 ingest | ## 前置条件 - **Python ≥ 3.10** - 安装：`pip install docling`（或 `uv pip install docling`） - 敏感文档：**本地执行**，不上传第三方解析服务。 ## 用法 在 **仓库根目录**（含 `knowledge-base/raw/`）： ```bash # 单文件 → knowledge-base/raw/<basename>.md bash skills/docling-ingest/scripts/docling-to-raw.sh "/path/to/file.pdf" # 或 Python 直接调 python3 skills/docling-ingest/scripts/docling_convert.py --file "/path/to/file.pdf" ``` 成功后提示用户：「是否做 wiki ingest？」 ## Agent 规则 1. **必须先有明确文件路径**；不得猜测仓库内任意 PDF。 2. 输出写入 **`knowledge-base/raw/`**，文件名建议 `YYYY-MM-DD-<主题>.md`。 3. **不**假装「已精读」——转换后仍须 ingest 或人工扫一眼表格/数字。 4. 含 **客户隐私、未脱敏合同** → 仅本地 raw，**禁止** 上传公网。 ## 与「不擅长」的边界 Docling 解决 **可读文本与结构**；扫描极差、手写、纯图无 OCR 的页 → 标注 `待人工` 或 `低置信度`，不编造正文。