_docx_converter.py · _xlsx_converter.py · _pptx_converter.py · converter_utils/docx/三個 Office 格式走完全不同路線：DOCX 先經 mammoth 轉 HTML 再進
_markdownify；XLSX 用 pandas 讀表；PPTX 用
python-pptx 走版面物件。最精彩的是 converter_utils/docx——把 Word 的 OMML 數學轉成 LaTeX。
constructor 先跑 pre_process_docx()（把 OMML 數學換成 LaTeX 佔位），
再叫 mammoth 轉 HTML，最後用繼承自 HtmlConverter 的 _markdownify 轉 Markdown。
docstring：標題與表格盡可能保留。
<m:oMath> 轉成 LaTeX 佔位。docx 是 zip，內含 word/document.xml。流程：解壓 → 用 BeautifulSoup 掃 XML → 找到
oMath 元素 → 用 oMath2Latex 轉成 $$...$$ LaTeX →
再打包回 docx。因為 mammoth 本身不認得 OMML，先換成文字再進 mammoth 是唯一出路。
這是個「標籤分派」直譯器：Tag2Method 依 XML tag 名呼叫對應方法
（do_sub/do_sup/do_rad/do_f/do_nary/do_acc/do_bar/do_lim/do_eqarr/do_mr…）。
oMath2Latex 負責整體轉換；Pr 處理數學屬性（樣式）。graphify 掃描顯示
oMath2Latex 是全圖第六大 god node（31 邊）——這是「分數/根號/上下標」轉換的功臣。
## 表名 + Markdown 表格。用 pandas.read_excel(engine="openpyxl"/"xlrd") 讀所有 sheet，每個 sheet
輸出標題 + 表頭 + 資料列。注意：pandas 會把整張表的內容（含合併列、註解文字）都帶進表格，
並以 NaN 呈現空值——這是「誠實但可能不像人寫」的輸出（見案例頁觀察）。
對每張 slide 的每個 shape 分派：
_is_picture — 圖片 shape → 輸出 （可配 llm_caption）。_is_table — 表格 shape → _convert_table_to_markdown。_convert_chart_to_markdown。_find_svg_blip_part — 處理 <asvg:svgBlip> 的 SVG 圖片（避免 raster 依賴）。每個 slide 開頭輸出 <!-- Slide number: N --> 註解。