Conform 是一个遵循 Unix 哲学的 CLI 工具，只做一件事：把非结构化数据转换为结构化 JSON，不负责过滤、格式化或存储。默认输出到 stdout，便于用管道组合；仅在需要最终落地时使用 --output。若数据本身已结构化（JSON/CSV/Excel）或只需正则匹配，官方建议改用 jq、xsv、xlsx、grep、sed、awk 等更简单的工具。
主要能力：单文件转换，基本用法为 conform input.txt --schema schema.json，可自动检测提供方。通过 --provider ollama --model llama3.2 使用本地模型，或通过 --provider vertex 配合 --vertex-project、--vertex-location、--vertex-model（如 gemini-2.5-flash）使用云端模型。可控制重试与规模：--no-retry 单次尝试、--max-retries 5、--max-input-size 5242880、--max-context-tokens 100000。输出可用 --output result.json，--verbose 日志只写 stderr，不破坏管道。
批量处理基于 Vertex AI 异步模式。先用 conform init-bucket 创建 GCS 桶并保存到 ~/.conform/config.json，再用 conform batch submit 提交目录或 requests.jsonl（--raw），支持 --gcs-bucket、--vertex-model、--name、-y。提交前会显示成本估算、要求确认（可用 -y/--yes 或 --skip-cost-estimate 跳过），并校验 schema 与 Vertex AI 兼容性。管理命令包括 batch status、batch list（支持 --remote、--status、--json）、batch download、batch cancel、batch import。任务元数据在 ~/.conform/batch-jobs/，用户配置在 ~/.conform/config.json。
模型注册表提供 conform models list（默认 Vertex，可选 ollama、all，支持 --region、--verbose）和 conform models update（更新本地缓存 ~/.cache/conform/models.json）。MCP 服务器支持 stdio 与 HTTP 传输（OAuth 2.1），提供 convert、batch、config 三个工具，HTTP 端点为 /mcp（Bearer 认证），健康检查 /health，环境变量含 MCP_PORT、MCP_HOST、MCP_ISSUER、MCP_OAUTH_SECRET、MCP_TOKEN_TTL_SEC、MCP_REFRESH_TTL_SEC。
Schema 设计建议：为属性添加 description 可提升抽取准确率，用 enum 约束类别字段，将关键字段标记为 required。Vertex AI 不支持 uniqueItems、pattern、maxLength、minLength、minimum、maximum、$ref、$defs、additionalProperties: false，批量提交会校验并拒绝这些 schema。
适用场景：从笔记、调查 PDF 等抽取结构化信息后再用 jq、DuckDB 分析，或批量处理目录并聚合结果。限制：结构化数据、简单正则或无需语义理解时不应使用；Ollama 不提供异步批量；使用 Vertex 需完成 gcloud auth application-default login 或设置 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS。