通过与LLM对话构建持久知识，存于本地Markdown文件
Basic Memory是一款知识管理系统，借助与LLM的自然对话构建持久知识，并保存于本地Markdown文件。它解决了多数LLM互动短暂、知识难留存的问题。其优点包括本地优先、双向读写、结构简单、可形成知识图谱、兼容现有编辑器、基础设施轻量。定位为帮助用户打造个人知识库，采用AGPL - 3.0许可证，无明确价格信息。
基于LLM的文章翻译工具，自动翻译并创建多语言Markdown文件。
hugo-translator是一个基于大型语言模型（LLM）驱动的文章翻译工具。它能够自动将文章从一种语言翻译为另一种语言，并生成新的Markdown文件。该工具支持OpenAI和DeepSeek的模型，用户可以通过简单的配置和命令快速完成翻译任务。它主要面向使用Hugo静态网站生成器的用户，帮助他们快速实现多语言内容的生成和管理。产品目前免费开源，旨在提高内容创作者的效率，降低多语言内容发布的门槛。
一个用于将几乎所有内容转换为Markdown格式的Model Context Protocol服务器。
Markdownify是一个基于Model Context Protocol的服务器工具，能够将多种文件类型和网络内容转换为Markdown格式。它支持PDF、图片、音频（含转录）、DOCX、XLSX、PPTX等多种文件格式的转换，还能将YouTube视频字幕、Bing搜索结果和网页内容转换为Markdown。该工具对于需要高效整理和分享信息的用户来说非常实用，尤其是在处理大量非结构化数据时，能够快速生成可读性强的Markdown文本，提高工作效率。
一个用 Go 语言编写的 CLI 工具和库，用于将文档转换为 Markdown 格式。
go-markitdown 是一个开源项目，专注于将 PDF、HTML 等格式的文档转换为 Markdown 格式。它通过 Go 语言实现，提供命令行界面和库的形式，方便开发者集成到项目中。该工具支持本地文件和 URL 的转换，能够保留文档的语义结构，同时支持自定义配置。其主要优点是易于使用、灵活集成，并且通过 OpenAI 的模型实现 PDF 文本提取，具有较高的转换精度。
Chrome扩展程序，可将ChatGPT对话一键导出为Markdown格式并迁移到DeepSeek。
GPTSeek是一款专为提升用户工作效率而设计的Chrome扩展程序。它能够将ChatGPT中的对话内容快速导出为Markdown格式，并将其迁移到DeepSeek平台。这种功能对于需要在不同平台之间迁移和整理对话内容的用户来说非常实用。它不仅节省了手动复制粘贴的时间，还能保持内容的格式和结构，方便用户在DeepSeek中进一步处理和使用。此外，GPTSeek的开发背景是基于用户对跨平台数据迁移的需求，其目标是提供一种简单、高效且无缝的解决方案。目前，该产品以免费的形式提供给用户，旨在帮助更多人提升工作效率。
一款专注于记录和写作的跨端 AI 笔记工具，支持多种记录方式和写作辅助功能。
NoteGen 是一款跨端 AI 笔记工具，旨在帮助用户高效记录和整理信息。它结合了截图、插图、文字记录等多种方式，并通过 AI 对话辅助整理和生成文章。产品支持本地离线存储和基于 GitHub 的同步功能，确保数据安全和便捷性。其主要优点包括强大的记录功能、AI 辅助写作能力以及灵活的 Markdown 编辑器，适合需要高效记录和整理信息的用户。目前产品未明确标注价格，推测可能为付费或免费试用。
免费在线 AI Markdown 转换器
MarkItDown 是一款由微软开源项目支持的在线工具，能够将多种文件格式（如PDF、Word、HTML等）快速转换为Markdown格式。该工具的主要优点在于其高效、免费且无需下载安装，非常适合需要快速整理和迁移文档内容的用户。它不仅能够解决不同平台间文档格式不兼容的问题，还能保证内容在不同设备上的一致性和可读性。此外，MarkItDown 的操作简单，用户只需上传文件即可完成转换，极大地提高了工作效率。
将文档转换成AI就绪的Markdown或结构化JSON
Monkt是一个文档转换平台，能够将PDF、Word、PowerPoint、Excel、CSV、网页和原始HTML等格式的文档即时转换成为优化过的Markdown格式，专为AI/LLM系统设计。它支持多种文件格式，提供清晰的Markdown导出，自定义JSON模式，图像理解能力，并针对流行的LLM系统进行优化。Monkt通过其直观的仪表板或REST API直接集成，为用户提供强大的功能，简化AI和LLM工作流程。
Python工具，将文件和办公文档转换为Markdown格式。
MarkItDown是一个Python工具库，用于将各种文件如PDF、PPT、Word、Excel、图片等转换为Markdown格式，便于索引、文本分析等。它支持多种文件格式，并且可以与大型语言模型结合使用，以描述图像内容。MarkItDown的重要性在于它能够将非文本内容转换为文本，极大地方便了内容的管理和使用。该工具由微软维护，免费开源，适用于需要处理大量文档和文件的开发者和数据分析师。
将图像转换成结构化的Markdown文档
LlamaOCR.com是一个基于OCR技术的在线服务，它能够将上传的图像文件转换成结构化的Markdown格式文档。这项技术的重要性在于它极大地提高了文档转换的效率和准确性，尤其是在处理大量文本资料时。LlamaOCR.com由'Together AI'提供支持，并且与'Nutlope/llama-ocr'的GitHub仓库相关联，显示了其开源和社区支持的背景。产品的主要优点包括易用性、高效率和准确性。
使用 AI OCR 将 PDF 转换为 Markdown
Trieve PDF2MD是一个将PDF文件转换为LLM（大型语言模型）可用的Markdown格式的工具。它使用了高效的视觉模型，如GPT-4o-mini和Gemini-flash-1.5，来实现这一转换。这个工具的主要优点在于它能够将PDF中的文本和结构信息以Markdown的形式重新表达，便于进一步的编辑和处理。产品背景信息显示，Trieve PDF2MD旨在提高文档处理的效率和便捷性，特别是在需要将PDF内容转换为可编辑格式的场景中。关于价格和定位，页面上没有提供具体信息，因此无法确定。
使用Markdown创建优雅的图形海报
ReadPo是一个AI驱动的阅读和写作助手，它提供了一个名为Markdown Poster的工具，允许用户使用Markdown语法来创建优雅的图形海报。这个工具不仅支持文本主题、背景和字体大小的自定义，还可以将海报导出为图片，或者复制到剪贴板。ReadPo通过提供海报渲染API，可以集成到网站、Bot、ChatGPT、Coze等平台中，增强输出的视觉效果。
一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。
MinerU是一个开源工具，专注于将PDF文件转换成机器可读的格式，如Markdown和JSON，便于内容的提取和进一步处理。它在科学文献中解决符号转换问题，支持多种输出格式，并兼容多种操作系统。MinerU的主要优点包括去除页眉、页脚、脚注等，保持文档原有结构，自动识别和转换文档中的公式和表格，支持OCR功能，并且支持多达84种语言的检测和识别。
隐私优先，自托管的全开源个人知识管理系统
SiYuan 是一个以隐私保护为核心，支持块级引用和双向链接的个人知识管理系统。它使用 TypeScript 和 Golang 编写，提供了块级内容组织、Markdown 所见即所得编辑器、内容块快照、思维导图、反向链接和引用等功能。SiYuan 支持数据的块级管理和双向链接，允许用户以非线性的方式组织内容，促进了信息的连接和知识网络的构建。此外，SiYuan 还支持数据的自托管，确保用户数据的安全性和隐私性。SiYuan 拥有活跃的社区和丰富的插件生态，支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux。SiYuan 的大部分功能都是免费的，但也有付费的高级功能，如数据同步等。
隐私优先的个人知识管理系统，支持Markdown排版和双向链接
思源笔记是一款以隐私保护为核心的个人知识管理工具，支持完全离线使用和端到端加密同步。它通过块、大纲和双向链接的方式，帮助用户重构思维，提高信息整理和知识管理的效率。产品支持Markdown排版，内置多种块元素和行级元素，满足丰富的排版需求。同时，思源笔记还提供了超大文档编辑、间隔重复学习算法、数据库管理、人工智能辅助写作等功能，是一款全能型的笔记应用。
macOS平台的Ollama模型聊天应用
Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
利用OpenAI的GPT-4 Turbo模型进行高效OCR处理
这是一个开源的OCR API，利用OpenAI强大的语言模型和优化的性能技术（如并行处理和批处理）来实现从复杂PDF文档中提取高质量文本。非常适合寻求高效文档数字化和数据提取解决方案的企业。
免费的专业在线Markdown简历制作工具
CodeCV简历是一个专业的在线简历制作工具，支持Markdown格式，为用户提供多种简历模板和AI辅助写简历功能，帮助用户快速生成个性化、专业的简历。该工具特别适合需要在线制作和导出简历的用户，无论是校招还是社招，都能满足需求。
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