minimax m3模型可将手写笔记转为结构化markdown，但需先用文档扫描模式拍摄并保存为png，关闭闪光灯；再调用api输入图片url获取markdown结果；最后人工或正则修正识别错误并保存为utf-8编码.md文件。
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你需要把会议中潦草的手写笔记快速转成结构清晰、带标题层级和列表的Markdown文档，避免逐字敲键盘重录、漏信息、格式混乱。MiniMax M3模型支持手写体识别与语义理解双重能力，但直接上传图片常因光照不均、纸张褶皱或字迹连笔导致识别失败，必须先做针对性预处理再调用API。
准备可识别的手写图片
用手机拍摄时开启“文档扫描”模式（如iPhone备忘录→+→扫描文稿，安卓用系统自带“文件扫描”），自动裁切+增强对比度+去阴影。这一步跳过会导致M3把“5”识别成“S”，把“cl”连笔认成“d”。
保存为PNG格式，单页一张图，文件名不含中文或空格，例如：meeting_notes_20240615.png。
【必须关闭闪光灯】 否则反光区域文字彻底丢失，M3无法恢复。
通过 jina.ai 将网页抓取为精简的 markdown，用于在需要获取 URL 并获取压缩的 markdown 内容以节省 token。触发词 l...
调用MiniMax M3 API完成结构化转换
打开MiniMax官网控制台→进入“M3模型”页面→点击“新建推理任务”→选择“文档理解（手写体）”模板。
在输入框粘贴以下JSON（注意替换your_api_key和实际图片URL）：
{ "model": "m3", "input": { "image_url": "https://your-bucket.example.com/meeting_notes_20240615.png", "task": "handwritten_to_markdown" }, "api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" }点击“运行”，等待约8–12秒，返回结果中直接提取"output.markdown_content"字段值——它已是合法Markdown，含#二级标题、-无序列表、**加粗关键词**，无需二次清洗。
修正识别偏差并导出
方法一：人工核对后本地保存
复制返回的Markdown文本→粘贴进VS Code或Typora→用Ctrl+F查找“？？”、“[UNK]”、“□”等占位符→对照原图手动修正错字（如“覆行”→“履行”、“资询”→“咨询”）→文件→另存为→选择编码UTF-8→扩展名填.md。
方法二：用正则批量清理（适合多页笔记）
在VS Code中按Ctrl+H打开替换面板→勾选“使用正则表达式”→搜索^\s*•\s*([a-zA-Z])\s*$→替换为- $1→一次性修复首字母误识别为项目符号的问题。
导出完成。
