夜雨聆风我把一个 Excel 样本转成 Markdown，工具正常退出，没有报错，速度也很快。
但结果里有一处很安静的变化：
Excel 显示：15.5%
Markdown 输出：0.155数字没丢，值也没有算错。做计算、排序或结构化抽取时，0.155 甚至更合适；做搜索、问答或面向人的报表摘要时，15.5% 又更直观。真正的风险不是保留了原始值，而是单位、显示规则和来源坐标没有一起交给下游。
这类问题比转换失败麻烦。失败会报警，语义退化往往只会继续流进系统。
不过，损失不一定是 Markdown 自己造成的。它可能发生在四层：解析器没有读出信息，中间模型没有承载，Markdown 序列化时选择不输出，或者下游只接收一份 Markdown，主动忽略了 assets、页级结果和 warnings。Markdown 本身完全能写 15.5% 和图片引用；这里讨论的是一条具体转换链做了哪些取舍。
一个很快的文档转换器
这次测试的是 GitHub 上的 firecrawl/anydoc（下文简称 anydoc），8 月初刚开源。它用 Rust 编写，可以在本地把 Word、PowerPoint、Excel、OpenDocument、RTF、EPUB、CSV 和文本型 PDF 转成 Markdown，也提供 Node.js、Python 和浏览器 WASM 入口。
它的主体设计很顺：除 PDF 外，Office、OpenDocument、RTF、EPUB 和 CSV 等格式先进入一套共享 document model，再由统一的 Markdown 渲染器输出。表格转义或脚注渲染修一次，走这条路径的格式都能复用。PDF 是例外：v0.1.8 由 pdf-inspector 直接生成 Markdown。
我在 macOS arm64 上固定到 v0.1.8 对应的源码提交，从头构建并跑了仓库测试。208 个单元测试、robustness 测试和 8 个非忽略的集成/快照测试通过；另有一个依赖未公开本地语料的测试被忽略。
随后我转换了仓库自带的五个小型测试文件。在这台机器上，它们都在毫秒级完成。
这只能说明它处理这些小型测试文件确实很快，不能外推到一份几百页、图片很多的真实报告，也不能证明冷启动、内存或并发表现。不过，“可以在本地运行、格式覆盖广”不是只写在 README 里的口号。
成功转换，不代表完整保留
再看开头的 Excel。
单元格底层保存的是 0.155，格式规则让人看到 15.5%。当前版本读取了底层值，却没有恢复显示格式；货币符号和千分位也有类似问题。项目里已经有一个修复 PR，但在我测试时还没有合并。
这不是简单的“排版不够漂亮”。对财务、运营和数据报表来说，显示格式本身就是语义的一部分。
它还可能改变下游的判断方式。用户搜索“增长率 15.5%”时，纯文本检索未必能命中 0.155；模型做摘要时，也可能把同一列里的比例、金额和普通小数当成同一种数值。本文没有做检索或问答的对照实验，这里说的是需要验证的风险，不是已经观察到的失败。更稳妥的转换结果不是二选一，而是同时保留底层值、显示值、格式规则和来源坐标。
PDF 的损失又不一样。测试样本里的文字基本都在，但多级列表和表格被明显扁平化。Markdown 里还能搜索到内容，却很难还原“谁属于哪一级、哪个值对应哪一列”。
图片则走了另一条路。anydoc 的内部 document model 能用 inline 位置和 AssetId 关联图片字节，我实测也从 DOCX 拿到了一个 PNG 和一个嵌入对象；但当前 Markdown 只留下替代文字，没有指向导出资产的引用。只接收 Markdown 的下游，仍然无法把图片内容接回原来的上下文。
扫描 PDF 也需要额外小心。纯扫描或没有可提取文字的 PDF 会报不支持；从源码看，文字与扫描页混合的 PDF 可能成功返回，同时跳过需要 OCR 的页面并只写 warn。因此服务端不能只看退出码。这个混合场景我没有实际构造，正式接入前应该单独测试。
所以“支持 PDF”“支持 Excel”只能说明入口存在，不能回答保真程度。更有用的问题是：你的业务允许它丢掉什么？
同一个“转换成功”，可能同时伴随显示值变化、图片位置丢失、分页扁平化或 OCR 分流。
还有一类文件，不只是难解析
只要这个转换入口对用户开放，传进来的就不一定是正常文档。
仓库附了几个专门测试资源上限的恶意样本。我实际跑了其中的 image bomb 和 zip bomb，两次都以 resource limit exceeded 退出，没有生成 Markdown。项目还对压缩包展开大小、XML 深度、表格跨度等场景做了限制和变异测试。
这一点很重要。文档解析器会处理压缩包、XML、二进制对象、外部链接和复杂容器；它不该被当成一个没有攻击面的字符串函数。
另一款同类工具 MarkItDown 也在文档开头提醒：它的转换 API 使用当前进程的文件和网络权限，不可信输入需要限制路径、URI scheme 和网络目标。这是 MarkItDown 的 API 边界，不代表 anydoc 会主动抓取外部 URL。
但隔离原则是共通的：对不可信上传，优先使用只接收字节流的窄接口，并放进最小文件、网络权限的独立进程或容器，再设置超时、内存和 CPU 限额。anydoc 内置的 resource limit 很有价值，但它只是其中一层，不等于完整沙箱。
我会先定义什么叫转换成功
如果只是给一批内部纯文本文档做关键词检索，anydoc 这种本地快速转换器很有吸引力。可一旦文档里有财务表格、扫描页、图片证据或精确页码，我不会让“成功生成 Markdown”成为唯一验收条件。
我会至少固定一小组真实样本，逐项回答：
- • 表格要保留底层值，还是用户看到的显示值？
- • 图片只要导出，还是必须保留原始位置和说明？
- • 答案需要回链到页码、工作表或幻灯片吗？
- • 扫描页、加密文件和超大文件应该失败，还是进入另一条处理链？
- • 转换发生退化时，下游能不能知道，而不是收到一份看起来正常的 Markdown？
如果要把这层做成长期服务，我还会让它返回一份很薄的“损失清单”。下面只是验收契约示意，不是 anydoc 现有 API：
markdown: report.md
assets_extracted: 2
warnings:
- code: xlsx_display_format_lost
stage: parser
source: { sheet: Summary, cell: B7 }
raw_value: 0.155
display_value: "15.5%"
- code: pdf_page_needs_ocr
stage: parser
source: { page: 4 }这样，下游可以选择拒绝、分流或降级展示，而不是把所有转换成功都当成同一种成功。
最后再用这些样本测试检索和回答。因为 RAG 的输入如果已经不满足任务契约，后面换更大的模型、调更细的提示词，也只是在认真处理一份缺少必要上下文的材料。
anydoc 仍然是个很新的项目，我不会因为它几天内获得很多 Star 就直接推荐上生产；项目自己的 benchmark 语料也没有随仓库公开，质量分不能当成独立评测。不过，它把一个值得认真对待的问题摆到了桌面上：统一格式很有价值，但统一之后留下了什么，必须由使用者自己验证。
回到最初那两个数字。15.5% 变成 0.155 时，程序没有撒谎，它只是没有告诉你自己省略了什么。
说明：本文与 Firecrawl 无商业合作。文中的构建、测试与样本转换均为实际执行；未测试 npm、Python、WASM 发布包、扫描 PDF、旧版 Office 格式和大型真实业务文档。本文由 AI 辅助整理、起草与审校，关键事实、命令和样本结果均已逐项核验；封面与流程图由生成式工具制作。
我是 overtrue，这里是「假装我会写代码」。
写代码，也写代码背后的取舍。
如果你有不同的文档解析实践，欢迎在评论区聊聊。
引用链接
1. anydoc 仓库与 README
https://github.com/firecrawl/anydoc
2. anydoc v0.1.8 Release
https://github.com/firecrawl/anydoc/releases/tag/v0.1.8
3. anydoc benchmark 方法说明
https://github.com/firecrawl/anydoc/blob/4e3089b1ed43404241a303109f81e2c7933040b2/bench/README.md
4. PR #72：XLSX 显示格式
https://github.com/firecrawl/anydoc/pull/72
5. Issue #62：PDF 逐页输出
https://github.com/firecrawl/anydoc/issues/62
6. Issue #63：嵌入图片位置
https://github.com/firecrawl/anydoc/issues/63
7. Issue #81：DOCX 重复编号
https://github.com/firecrawl/anydoc/issues/81
8. Microsoft MarkItDown 安全边界
https://github.com/microsoft/markitdown/blob/fd239d5d2be43d9b68329730206b9312c7d5a388/README.md#security-considerations
9. Hamel Husain、Shreya Shankar：如何评估 RAG 系统
https://hamel.dev/blog/posts/evals-faq/how-should-i-approach-evaluating-my-rag-system.html
