Formatos de entrada

intake soporta 11 formatos de entrada a traves de parsers especializados. El formato se auto-detecta por extension de archivo y contenido. Los parsers se descubren automaticamente via el sistema de plugins.

Tabla resumen

Formato	Parser	Extensiones / Fuente	Dependencia	Que extrae
Markdown	`MarkdownParser`	`.md`, `.markdown`	—	Front matter YAML, secciones por headings
Texto plano	`PlaintextParser`	`.txt`, stdin (`-`)	—	Parrafos como secciones
YAML / JSON	`YamlInputParser`	`.yaml`, `.yml`, `.json`	—	Claves top-level como secciones
PDF	`PdfParser`	`.pdf`	pdfplumber	Texto por pagina, tablas como Markdown
DOCX	`DocxParser`	`.docx`	python-docx	Parrafos, tablas, metadata, secciones por headings
Jira	`JiraParser`	`.json` (auto-detectado)	—	Issues, comments, links, labels, prioridad
Confluence	`ConfluenceParser`	`.html`, `.htm` (auto-detectado)	bs4, markdownify	Contenido limpio como Markdown
Imagenes	`ImageParser`	`.png`, `.jpg`, `.jpeg`, `.webp`, `.gif`	LLM vision	Descripcion del contenido visual
URLs	`UrlParser`	`http://`, `https://`	httpx, bs4, markdownify	Contenido de paginas web como Markdown
Slack	`SlackParser`	`.json` (auto-detectado)	—	Mensajes, threads, decisiones, action items
GitHub Issues	`GithubIssuesParser`	`.json` (auto-detectado)	—	Issues, labels, comments, cross-references

Auto-deteccion de formato

El registry detecta el formato automaticamente siguiendo este orden:

Stdin (-): siempre se trata como plaintext
Extension del archivo: mapeo directo (.md -> markdown, .pdf -> pdf, etc.)
Subtipo JSON: si la extension es .json, se inspecciona el contenido en este orden:
- Si tiene key "issues" o es una lista con objetos que tienen "key" + "fields" -> jira
- Si es una lista con objetos que tienen "number" + ("html_url" o "labels") -> github_issues
- Si es una lista con objetos que tienen "type": "message" + "ts" -> slack
- Si no matchea ningun subtipo -> yaml (se trata como datos estructurados)
Subtipo HTML: si la extension es .html o .htm:
- Si los primeros 2000 caracteres contienen “confluence” o “atlassian” -> confluence
- Si no -> fallback a plaintext
URLs: si la fuente empieza con http:// o https:// -> url
Fallback: si no hay parser para el formato detectado -> plaintext

Nota: La deteccion de subtipos JSON sigue un orden de prioridad estricto: Jira > GitHub Issues > Slack > YAML generico. Esto evita ambiguedades cuando un JSON tiene campos que podrian matchear multiples formatos.

Parsers en detalle

Markdown

Extensiones: .md, .markdown

Que extrae:

YAML front matter: si el archivo empieza con ---, extrae los metadatos como pares clave-valor
Secciones por headings: cada #, ##, ###, etc. se convierte en una seccion con titulo, nivel y contenido
Texto completo: el contenido sin el front matter

Ejemplo de fuente:

---
project: API de Usuarios
version: 2.0
priority: high
---

# Requisitos Funcionales

## FR-01: Registro de usuarios
El sistema debe permitir registro con email y password...

## FR-02: Autenticacion
El sistema debe soportar OAuth2 y JWT...

Metadata extraida: project, version, priority (del front matter)

Texto plano

Extensiones: .txt, stdin (-), archivos sin extension

Que extrae:

Secciones por parrafos: cada bloque separado por lineas en blanco se convierte en una seccion
Metadata: source_type (“stdin” o “file”)

Ideal para:

Notas rapidas
Dumps de Slack
Ideas en bruto
Texto copiado desde cualquier fuente

Ejemplo:

Necesitamos un sistema de notificaciones en tiempo real.
Debe soportar WebSocket para updates inmediatos.

Los usuarios deben poder configurar sus preferencias:
- Email para notificaciones importantes
- Push para updates en tiempo real
- Silenciar por horario

YAML / JSON

Extensiones: .yaml, .yml, .json (cuando no es Jira)

Que extrae:

Secciones por claves top-level: cada clave de primer nivel se convierte en una seccion
Texto: representacion YAML del contenido completo
Metadata: top_level_keys (cantidad) o item_count

Ejemplo de fuente:

functional_requirements:
  - id: FR-01
    title: User Registration
    description: Users must be able to register...
    priority: high
    acceptance_criteria:
      - Email validation
      - Password strength check

non_functional_requirements:
  - id: NFR-01
    title: API Response Time
    description: All API endpoints must respond in under 200ms

PDF

Extensiones: .pdf Requiere: pdfplumber

Que extrae:

Texto por pagina: cada pagina se convierte en una seccion
Tablas: se convierten a formato Markdown automaticamente
Metadata: page_count

Limitaciones:

Solo funciona con PDFs que tienen texto extraible
PDFs escaneados (solo imagenes) no son soportados directamente — usar el parser de imagenes en su lugar

DOCX

Extensiones: .docx Requiere: python-docx

Que extrae:

Parrafos: texto de cada parrafo
Secciones por headings: headings de Word se convierten en secciones estructuradas
Tablas: se convierten a formato Markdown
Metadata del documento: autor, titulo, asunto, fecha de creacion

Jira

Extensiones: .json (auto-detectado por estructura)

Soporta dos formatos de exportacion de Jira:

Formato API REST ({"issues": [...]}):

{
  "issues": [
    {
      "key": "PROJ-001",
      "fields": {
        "summary": "Implementar login",
        "description": "El usuario debe poder...",
        "priority": {"name": "High"},
        "status": {"name": "To Do"},
        "labels": ["auth", "mvp"],
        "comment": {
          "comments": [...]
        },
        "issuelinks": [...]
      }
    }
  ]
}

Formato lista ([{"key": "...", "fields": {...}}, ...]):

[
  {
    "key": "PROJ-001",
    "fields": {
      "summary": "Implementar login",
      "description": "..."
    }
  }
]

Que extrae por cada issue:

Dato	Campo Jira	Limite
Summary	`fields.summary`	—
Description	`fields.description`	—
Priority	`fields.priority.name`	—
Status	`fields.status.name`	—
Labels	`fields.labels`	—
Comments	`fields.comment.comments`	Ultimos 5, max 500 chars cada uno
Issue links	`fields.issuelinks`	Tipo, direccion, target

Soporte ADF: Los comentarios en Atlassian Document Format (JSON anidado) se convierten automaticamente a texto plano.

Relaciones extraidas:

blocks / is blocked by
depends on
relates to

Confluence

Extensiones: .html, .htm (auto-detectado por contenido) Requiere: beautifulsoup4, markdownify

Deteccion: Los primeros 2000 caracteres del archivo se inspeccionan buscando “confluence” o “atlassian”.

Que extrae:

Contenido principal: busca el div de contenido principal (por id, clase, o rol)
Conversion a Markdown: convierte HTML a Markdown limpio con headings ATX
Secciones por headings: del Markdown resultante
Metadata: titulo, autor, fecha, descripcion (de tags <meta>)

Selectores de contenido (en orden de prioridad):

div#main-content
div.wiki-content
div.confluence-information-macro
div#content
div[role=main]
<body> (fallback)

Imagenes

Extensiones: .png, .jpg, .jpeg, .webp, .gif Requiere: LLM con capacidad de vision

Que hace:

Codifica la imagen en base64
Envia al LLM vision con un prompt pidiendo describir:
- Mockups de UI / wireframes
- Diagramas de arquitectura
- Texto visible en la imagen
Retorna la descripcion como texto

Metadata: image_format, file_size_bytes

Nota: Por defecto usa un stub que retorna texto placeholder. La vision real se activa cuando se configura el LLMAdapter con un modelo que soporte vision.

URLs

Fuente: URLs que empiezan con http:// o https:// Requiere: httpx, beautifulsoup4, markdownify

Que hace:

Descarga la pagina via httpx (sync, timeout configurable)
Convierte HTML a Markdown limpio via BeautifulSoup4 + markdownify
Extrae titulo de la pagina, secciones por headings
Auto-detecta tipo de fuente por patrones en la URL

Auto-deteccion de tipo:

Patron en URL	Tipo detectado
`confluence`, `wiki`	confluence
`jira`, `atlassian`	jira
`github.com`	github
Otros	webpage

Metadata extraida: url, title, source_type, section_count

Manejo de errores:

Timeout → ParseError con sugerencia de verificar la URL
HTTP 4xx/5xx → ParseError con el codigo de estado
Error de conexion → ParseError con sugerencia de verificar la red

Ejemplo:

intake init "API review" -s https://wiki.company.com/rfc/auth

Slack

Extensiones: .json (auto-detectado por estructura)

Deteccion: El archivo JSON debe ser una lista de objetos con "type": "message" y campo "ts" (timestamp de Slack).

Que extrae:

Mensajes: texto de cada mensaje con usuario y timestamp
Threads: mensajes agrupados por thread_ts
Decisiones: mensajes con reacciones especificas (thumbsup, white_check_mark) o keywords como “decidido”, “agreed”
Action items: mensajes con keywords como “TODO”, “action item”, “necesitamos”

Metadata:

Campo	Descripcion
`message_count`	Total de mensajes
`thread_count`	Cantidad de threads
`decision_count`	Decisiones detectadas
`action_item_count`	Action items detectados

Ejemplo de fuente:

[
  {"type": "message", "user": "U123", "text": "Necesitamos usar PostgreSQL", "ts": "1700000000.000"},
  {"type": "message", "user": "U456", "text": "De acuerdo", "ts": "1700000001.000",
   "reactions": [{"name": "thumbsup", "count": 3}]},
  {"type": "message", "user": "U789", "text": "TODO: configurar la base de datos", "ts": "1700000002.000",
   "thread_ts": "1700000000.000"}
]

GitHub Issues

Extensiones: .json (auto-detectado por estructura)

Deteccion: El archivo JSON debe contener objetos con campo "number" y al menos "html_url", "title" + "labels", o "title" + "body". Soporta tanto un solo issue como una lista.

Que extrae:

Issues: numero, titulo, cuerpo, estado (open/closed)
Labels: etiquetas del issue
Assignees: usuarios asignados
Milestones: hito asociado
Comments: comentarios del issue
Cross-references: detecta #NNN en el texto como referencias a otros issues

Formatos soportados:

// Formato lista (multiples issues)
[
  {
    "number": 1,
    "title": "Bug en login",
    "body": "El login falla cuando...",
    "html_url": "https://github.com/org/repo/issues/1",
    "state": "open",
    "labels": [{"name": "bug"}, {"name": "priority:high"}],
    "comments": [
      {"body": "Reproducido en produccion", "user": {"login": "dev1"}}
    ]
  }
]

// Formato individual (un solo issue)
{
  "number": 42,
  "title": "Feature request",
  "body": "Necesitamos...",
  "html_url": "https://github.com/org/repo/issues/42"
}

Metadata: source_type (“github_issues”), issue_count, labels (lista separada por comas), milestone (si existe)

Relaciones extraidas: cross-references via #NNN en body y comments.

Conectores API directos

Ademas de archivos locales, intake puede obtener datos directamente de APIs usando URIs de esquema. Los conectores requieren configuracion en .intake.yaml y credenciales via variables de entorno.

Jira

URIs soportadas:

Patron	Que hace
`jira://PROJ-123`	Un solo issue
`jira://PROJ-123,PROJ-124,PROJ-125`	Multiples issues
`jira://PROJ?jql=sprint%20%3D%2042`	Busqueda JQL
`jira://PROJ/sprint/42`	Todos los issues de un sprint

Dependencia: atlassian-python-api (instalar con pip install "intake-ai-cli[connectors]")

Ejemplo:

intake init "Sprint 42 tasks" -s jira://PROJ/sprint/42

Los issues se descargan como JSON temporal y se parsean con JiraParser. Los comentarios se incluyen segun connectors.jira.include_comments.

Confluence

URIs soportadas:

Patron	Que hace
`confluence://page/123456789`	Pagina por ID
`confluence://SPACE/Page-Title`	Pagina por space y titulo
`confluence://search?cql=space.key%3DENG`	Busqueda CQL

Dependencia: atlassian-python-api

Ejemplo:

intake init "Architecture RFC" -s confluence://ENG/Architecture-RFC-2025

Las paginas se descargan como HTML temporal y se parsean con ConfluenceParser.

GitHub

URIs soportadas:

Patron	Que hace
`github://org/repo/issues/42`	Un solo issue
`github://org/repo/issues/42,43,44`	Multiples issues
`github://org/repo/issues?labels=bug&state=open`	Issues filtrados por labels, estado, milestone

Dependencia: PyGithub (instalar con pip install "intake-ai-cli[connectors]")

Ejemplo:

intake init "Bug triage" -s github://org/repo/issues?labels=bug&state=open

Los issues se descargan como JSON temporal y se parsean con GithubIssuesParser. Maximo 50 issues por consulta, 10 comentarios por issue.

Configuracion de conectores

Ver Configuracion > Conectores para los campos de configuracion completos. Los conectores necesitan:

URL base de la instancia (Jira/Confluence) o token (GitHub)
Credenciales via variables de entorno
intake doctor verifica que las credenciales estan configuradas

Limitaciones generales

Limite	Valor	Descripcion
Tamano maximo	50 MB	Archivos mayores a 50 MB son rechazados con `FileTooLargeError`
Archivos vacios	Error	Archivos vacios o solo whitespace producen `EmptySourceError`
Encoding	UTF-8 + fallback	Intenta UTF-8 primero, fallback a latin-1
Directorios	Error	Pasar un directorio como fuente produce un error

Agregar soporte para mas formatos

Hay dos formas de agregar un nuevo parser:

Opcion 1: Parser built-in (V1 Protocol)

Crear un archivo en src/intake/ingest/ (ej: asana.py)
Implementar los metodos can_parse(source: str) -> bool y parse(source: str) -> ParsedContent
Registrarlo en create_default_registry() y como entry_point en pyproject.toml

Opcion 2: Plugin externo (V2 ParserPlugin)

Crear un paquete Python separado
Implementar el protocolo ParserPlugin de intake.plugins.protocols
Registrar como entry_point en el grupo intake.parsers en tu pyproject.toml

El parser sera descubierto automaticamente al instalar el paquete. Ver Plugins para detalles.

No es necesario heredar de ninguna clase base — solo implementar la interfaz correcta (subtipado estructural via typing.Protocol).