核心用法
md2word 是一款专为中文文档排版设计的 Markdown 到 Word 转换工具。用户通过命令行调用主脚本 scripts/md2word.py，传入 Markdown 文件路径即可生成 .docx 格式的 Word 文档。工具支持三种使用模式：基础转换（直接输入输出）、预设格式（--preset=academic 等）、自定义配置（--config 指定 YAML 文件）。
内置五种专业预设：legal（法律文书，默认）、service-plan（法律服务方案，含分层配色）、minimal（极简格式）、academic（学术论文）、report（工作报告）。配置系统采用 YAML 驱动，用户可通过 config.py --list 查看完整预设列表，或复制 config-template.yaml 创建个性化配置。视觉元素（页眉/页脚/Logo）通过 Word 模板控制，格式参数（字号/行距/页边距）通过配置文件控制，二者分离设计便于灵活组合。
显著优点
专业合规的中文排版：针对中文场景深度优化，自动处理 GB/T 标准下的段落缩进、标点符号、行距控制等细节，告别手动调整格式的繁琐。
律师级的场景覆盖：开发者杨卫薪律师基于实务经验设计，法律文书预设可直接用于合同、诉状、法律意见书等正式场景；学术论文预设适配高校和研究机构的格式规范。
模块化代码架构：核心功能拆分为 formatter.py（文本格式化）、table_handler.py（表格处理）、chart_handler.py（图表渲染）、config.py（配置管理）等独立模块，便于维护和二次开发。
完善的容错机制：自动检测 UTF-8 和 GBK 文件编码；模板缺失时自动降级为默认格式；Mermaid 图表渲染失败时转为文本描述；大尺寸图片自动压缩调整。
潜在缺点与局限性
来源可信度受限：开发者为个人开发者（T3 级别），无 GitHub 组织背书，缺乏第三方代码审计和长期维护承诺，需用户自行评估代码安全性。
外部图片下载风险：支持从 Markdown 中的 URL 自动下载并嵌入图片，虽设置 20 秒超时和 User-Agent 伪装，但存在 SSRF 理论风险，且依赖用户输入的 URL 安全性。
功能边界明确：专注于文档转换而非实时协作，不支持多人同时编辑、云端同步或版本历史管理；图表功能依赖可选的 Mermaid CLI，未安装时降级为文本。
生态集成有限：目前为命令行工具，无 GUI 界面和 IDE 插件，对非技术用户有一定门槛；未提供 Microsoft Office/WPS 等办公软件的直连插件。
适合的目标群体
- 法律从业者：律师、法务、法官等需要频繁输出规范法律文书的专业人士
- 学术研究人员：高校师生、科研机构人员撰写论文、报告、结项材料
- 企业文秘/行政：制作正式公文、工作方案、会议纪要等内部文档
- 技术文档工程师：将技术文档 Markdown 源转换为交付客户的 Word 版本
- 开源社区贡献者：需要基于模块化架构扩展新格式预设的开发者
常规使用风险
性能与依赖风险：依赖 python-docx、Pillow、beautifulsoup4、PyYAML 等第三方库，虽经审计无已知 CVE，但版本漂移可能导致兼容性异常；建议锁定依赖版本。
网络安全风险：处理含外部图片 URL 的 Markdown 时，工具会向用户指定的地址发起 HTTP 请求，若 URL 被恶意构造可能导致信息泄露，建议仅处理可信来源的文档。
文件系统风险：需要读取输入文件和写入输出目录的权限，建议避免在系统关键目录运行，输出路径限定在用户可控范围内。
长期维护风险：个人开发者项目的更新频率和社区响应存在不确定性，建议关注 GitHub 仓库的活跃度和 Issue 处理情况。