Markdown 這玩意兒，誰不用？
寫 README、記筆記、寫博客，全靠它，簡單、直觀、上手快。很多團隊甚至把“全站 Markdown”當成技術文檔基礎設施的一部分。
但一旦文檔規模上來，涉及多終端發佈、結構化檢索、AI Agent 消費、跨系統複用這些需求時，Markdown 的短板會被放大得非常難看——它更像是“最低公分母”，而不是可靠的“文檔真相源（source of truth）”。
這篇就來聊聊：
- 為什麼説 Markdown = 內容世界裏的“隱式類型系統”
- 什麼時候它會把你拖進坑裏
- 幾個更適合嚴肅技術文檔的備選方案
一、Markdown 最大的問題：它幾乎不描述“是什麼”
Markdown 的優點大家都知道：
- 純文本、可讀性好
- 寫起來快，開發者友好
- 在 GitHub、靜態站、編輯器裏到處都能用
但它有一個致命缺點：幾乎不帶“語義”。
對機器來説，一段 Markdown 大概長這樣：
#：大概是個標題-/*：大概是個列表-
但它不知道：
- 這個標題是“概念解釋”還是“操作步驟標題”
- 這個列表裏的每一項是“步驟（step）”、還是“注意事項（note）”、還是“純羅列”
-
這段代碼是“命令行指令”、“配置片段”還是“完整示例”
對人類眼睛來説都差不多；
對搜索引擎、IDE 插件、AI Agent 來説，差別就很大了。更現實一點的場景：
- 你想把一份內容同時導出為：HTML / PDF / ePub / man page
-
你想讓 LLM 根據文檔自動生成“操作步驟”、“API 參數説明”、“環境要求”
如果文檔只有 Markdown 這點結構信息，機器只能靠猜，沒有任何“結構保證”。
二、把 Markdown 想象成“隱式類型系統”
可以借用一下程序語言的比喻：
-
JavaScript、Python 這類是“隱式類型”
- 寫起來靈活
- 但編譯器給不了多少保證
-
TypeScript、Rust 則是“顯式類型、強約束”
- 寫的時候麻煩一點
- 但能在編譯期抓出一堆問題，整體工程更穩
Markdown 就是文檔世界裏的 “隱式類型”：
- 怎麼寫都行，沒有 schema，沒有校驗
- 同一層級的標題，在 A 文檔裏表示“概念解釋”，在 B 文檔裏表示“操作手冊”
-
機器完全不知道它們“語義上是不是同一類東西”
而且還不止一種 Markdown，常見幾種：
- CommonMark：https://commonmark.org
- GitHub Flavored Markdown：https://github.github.com/gfm
- MyST：https://mystmd.org
-
MultiMarkdown：https://fletcherpenney.net/multimarkdown
你以為自己在寫“Markdown”，
實際上是在寫“某個實現的 Markdown 方言”，
換個渲染器就可能各種小問題： - 有的支持腳註，有的直接無視
- 有的對軟換行有特別規則
-
代碼塊語法也可能不兼容
結果就是：非常適合寫一篇文章，極不適合作為長期演進的大型文檔體系基礎。
三、MDX：大家都在 Markdown 上“偷偷造輪子”
當團隊發現 Markdown 表達力不夠的時候，常見的補救手段是：MDX。
比如這樣的寫法：
# Install
<Command>npm install my-library</Command>
`<Command>` 根本不是 Markdown，它是個 React 組件：
* 在這個網站上，渲染成統一風格的“命令塊”
* 對編輯者來説，這樣比 \`\`\`bash 看的更語義化
問題是：
* 這套東西 **只在這一家站點裏有意義**
* 你想把這段文檔同步到別的系統上，對方也得實現一模一樣的 `<Command>` 組件
* 即使對方也支持，渲染細節也未必一致
換句話説，大家本能地覺得“只靠 Markdown 不夠用”，
於是開始在上面“造私有的語義層”，
結果是：**結構變強了，但可移植性直接歸零**。
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## 四、為什麼要認真對待“語義標記（semantic markup）”
語義標記關心的是：**內容是什麼**，而不僅僅是“長什麼樣”。
比如同樣是一行內容，對機器來説這幾種差別很大：
* `<li>`：普通列表項
* `<step>`：操作步驟
* `<note>`：提示或備註
* `<warning>`：高危提示
這對幾個方面都很關鍵。
### 1. 內容複用 & 多渠道發佈
如果源文檔帶語義：
* 可以按需轉換為 HTML / PDF / ePub / man page / Markdown 等
* 在轉換過程中，可以根據類型定製展示：
* `<command>` → 統一風格的命令行塊
* `<step>` → 自動編號、摺疊
* `<warning>` → 高亮紅框
如果源頭只有 Markdown：
* 解析出來最多隻有“標題 + 列表 + 段落 + 代碼塊”
* 想在後處理中重新識別“哪些是步驟、哪些是概念”
* 只能靠語義模型 / 正則去猜
* 準確率和可維護性都很糟糕
一句話：**結構信息只能從源頭寫入，很難在下游魔法補回去。**
### 2. 機器消費：LLM / Agent / IDE 集成
對 AI 而言：
* `<step>` = 100% 確定的“操作步驟”
* 列表裏的 `- xxx` = “可能是步驟、也可能是吐槽”
前者可以直接用來生成交互式嚮導、腳本、校驗器；
後者只能當普通文本讀。
早年的 XML Web Service 之所以流行，很大程度上也是這個理由：
**結構 + schema 可以給機器足夠多的“確定性信息”**。
今天 JSON 一樣要配合 JSON Schema 來用，道理相同。
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## 五、幾種比 Markdown 更“長遠”的文檔格式
接下來看看幾種常在技術文檔體系裏出現的選手：表達力和結構都比 Markdown 強很多。
### 1. reStructuredText：Python 社區的老牌選手
reStructuredText（reST）是 Python / Sphinx 生態的標記語言，
語法是純文本，但支持豐富的“指令（directive）”和“角色（role）”。
示例：
Installation
.. code-block:: bash
npm install my-library
.. note::
This library requires Node.JS ≥ 22.
See also :ref:usage-guide.
這裏可以看到：
* `.. code-block:: bash`：明確是代碼塊，語言是 bash
* `.. note::`：語義上的“註釋/説明”
* `:ref:`：顯式的交叉引用
reST 還有 figure、sidebar、citation 等一堆結構化元素，
都可以在渲染時被“定製化對待”。
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### 2. AsciiDoc：更易讀的人類友好型語義標記
AsciiDoc 也是純文本語法，但設計時就考慮到了“結構 + 參數化 + 多渠道輸出”。
示例：
= Installation
:revnumber: 1.2
:platform: linux
:prev_section: introduction
:next_section: create-project
[source,bash]
npm install my-library
NOTE: This library requires Node.JS ≥ 22.
See <<usage,Usage Guide>> for examples.
裏面有幾個關鍵點：
* 頂部的 `:revnumber:`、`:platform:` 等是文檔屬性
* 方便做版本、平台過濾、條件內容
* `[source,bash]` + `----` 明確説明“這是 bash 源碼塊”
* `NOTE:` 是標準的“提示”語義
* `<<usage,Usage Guide>>` 是交叉引用
藉助 Asciidoctor 工具鏈：
* 可以從 AsciiDoc 輸出 HTML / PDF / ePub / DocBook 等
* 也可以把現有 Markdown 遷移過來（有成熟的遷移文檔和工具）
遷移指南可看：
[https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/migrate/markdown](https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/migrate/markdown)
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### 3. DocBook：偏“工業級出版”的 XML 模型
DocBook 是專門為技術出版設計的 XML 模型。
示例：
<article id="install-library">
<title>Installation</title>
<command>npm install my-library</command>
<note>This library requires Node.JS >= 22</note>
<xref linkend="usage-chapter">Usage Guide</xref>
</article>
每個標籤都有清晰語義：
* `<command>`：命令
* `<note>`：註釋/説明
* `<xref>`：交叉引用
DocBook 還內置了大量領域標籤：
* 函數名、變量名、應用名、菜單、快捷鍵、UI 元素等
* 支持索引項、術語表，方便自動生成索引和術語解釋
藉助已有的 XSLT 樣式：
[https://docbook.org/tools](https://docbook.org/tools)
可以穩定輸出 HTML / PDF / man page，甚至再導出為 Markdown。
代價當然是：**XML 比 Markdown 囉嗦得多**。
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### 4. DITA：企業級結構化內容的終點站
DITA（Darwin Information Typing Architecture）是企業裏常見的結構化內容標準，基於 XML，主打：
* 主題化寫作（topic-based）
* 內容重用（conref、條件過濾）
* 多產品、多版本、多渠道發佈
示例：
<task id="install">
<title>Installation</title>
<steps>
<step><cmd>npm install my-library</cmd></step></steps>
<prolog>
<note>This library requires Node.js >= 22</note></prolog>
</task>
語義非常明確：
* `<task>`：一個任務
* `<steps>` / `<step>`：任務步驟
* `<cmd>`：執行命令
再配合過濾和重用，可以在**一份內容源**基礎上，輸出：
* 不同產品線的定製版本
* 不同平台（Linux / Windows）的變體
* 不同渠道（Web / PDF / 幫助文檔）的呈現
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## 六、別急着嫌 XML：你可能已經在“間接付出成本”了
很多開發者看到 XML 就本能牴觸：
> “又長又難寫、工具又少，團隊肯定不買賬。”
但如果你團隊已經在：
* 用 MDX 自己造組件語義
* 用各種插件給 Markdown 打補丁
* 寫一堆腳本在構建時“猜結構”、“改 AST”
那説明你已經在為“語義 + 結構”付費用了，只是：
* 付的是**隱形複雜度**
* 得到的是**非標準、不可移植的私有解決方案**
相比之下，選一個成熟標準（reST / AsciiDoc / DocBook / DITA）：
* 工具鏈、最佳實踐、生態都比較成熟
* 學習成本是一次性的
* 長期來看更容易維護、擴展、遷移
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## 七、怎麼選？給不同規模的項目一個簡單建議
可以按“文檔複雜度”來劃分：
1. **小體量 / 短生命週期文檔**
* 例如 README、內部一次性説明、Demo 説明
* → 用 Markdown 就好，簡單高效
2. **中等規模的開發者文檔站點**
* 需要結構化、交叉引用、少量複用
* → 優先考慮 reStructuredText 或 AsciiDoc
* 編輯體驗接近 Markdown
* 結構比 Markdown 強多了
3. **大型、長期演進的文檔體系**
* 多產品、多版本、多渠道發佈
* 有專職技術文檔團隊
* → 考慮 DocBook / DITA 這類 XML 方案
無論選哪個，有一個共識比較重要：
> **源頭儘量用“信息最豐富”的格式，往下可以裁剪成 Markdown，但別反過來。**
Markdown 非常適合作為“開發者友好的輸出格式”，
但不一定適合作為你整個文檔體系的“唯一真相源”。
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## 八、稍微動手試試會更有感覺
如果想從“停留在 Markdown”往前挪一點，可以這樣練手：
* 先找一小段現有 Markdown 文檔
* 按照 AsciiDoc 的規則手工重寫一遍
* 再用 Asciidoctor 渲染成 HTML / PDF 看看效果和表達力差異
* 遷移指南：
[https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/migrate/markdown](https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/migrate/markdown)
* 然後試着把 AsciiDoc 導出為 DocBook：
[https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/docbook-backend](https://docs.asciidoctor.org/asciidoctor/latest/docbook-backend)
當你真實感受到：
* “同一份源文檔”可以就這麼往多個渠道、多個格式輸出
* AI / Agent 可以準確識別“步驟 / 命令 / 注意 / 概念”
你就很難再把 Markdown 當作“萬用解決方案”了。它依然好用，只是該讓位的地方，得學會讓位。
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