Go製のMarkdownビューアーmoを使ってみる - CLOVER🍀
これは、なにをしたくて書いたもの？ Markdownファイルを見る機会が増えているのですが、ビューアーには割と困っています。 そこでmoというMarkdownビューアーを見つけたので少し見ておくことにしました。 mo moのGitHubリポジトリーはこちら。 GitHub - k1LoW/mo: mo is a Markdown viewer that opens .md files in a browser. · GitHub moはブラウザーでMarkdownを開くビューアーです。"M"arkdownと"o"pensの2文字をとってmoとつけられたみたいですね。 mo is a Markdown viewer that opens .md files in a browser. GitHub Flavored Markdownをサポート シンタックスハイライトをサポート Mermaid
GitHub - refactoringhq/tolaria: Desktop app to manage markdown knowledge bases
📑 Files-first — Your notes are plain markdown files. They're portable, work with any editor, and require no export step. Your data belongs to you, not to any app. 🔌 Git-first — Every vault is a git repository. You get full version history, the ability to use any git remote, and zero dependency on Tolaria servers. 🛜 Offline-first, zero lock-in — No accounts, no subscriptions, no cloud dependenci
図形入りの PowerPoint を Markdown に変換
0. 元にした記事・リポジトリ 日本マイクロソフトの Kazuki Ota さんによる 図形フル活用の PowerPoint を GitHub Copilot に読ませてみた https://github.com/runceel/github-copilot-excel-lab を自分の環境で実行してみたところ、動作させる際に詰まる点がいくつかあったので、備忘録として記載する また、GitHub Copilot がどのような処理を行うことで曼荼羅のような複雑な図形を Mermaid に変換しているのかを確認する 1. 環境構築 自分のローカルの WSL には dotnet の実行環境が無かったため、以下の手順で環境構築を行った https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers に記載されている手順で Docker と拡張
生成AI時代のドキュメント基盤
本項はFindy様のイベント 仕様駆動開発（Spec-Driven Development） Lunch Talk で発表した発表原稿を、加筆修正したものになります。 スライドはこちら 生成AI時代のドキュメント基盤 - Docswell 生成AI、活用されていますか？ 生成AI、活用されていますか？ 私はもう毎日、どっぷりつかっています。 仕様駆動開発にも注目 そんな中、仕様駆動開発も注目を集めてきました。 AWS - Kiro GitHub - Spec Kit Fission-AI - OpenSpec gotalab - cc-sdd ドキュメントの重要性 生成AIの活用が進み、ドキュメントの重要性が再認識されています。 これらの仕様駆動開発ツールの登場は、ドキュメントの重要性が増していることのひとつの表れだと解釈しています。 ドキュメントの2つの課題 これはあくまで私個人の考えで
方眼紙Excel→Markdown変換、結局LLMしか勝たん話【全手法比較】
日本の現場でよく見かける「方眼紙Excel」——全セルを正方形に統一し、セル結合を多用してレイアウトを作るあのスタイルです。工事仕様書・工程表・設計図・申請書類など、建設・製造・行政の現場で今も現役です。 今回使ったサンプルはこんなものです。 工事仕様書：基本情報・材料仕様・施工注意事項をセル結合で構造化 工程表：横軸が月、縦軸が工種のガントチャート。塗りつぶしセルで期間を表現 数量集計表：設計・計画・実施数量の比較表と埋め込み棒グラフ これをMarkdownに変換したい、というニーズが増えています。ドキュメント管理のモダン化、AIへの入力、RAGのインデックス化……いずれも「テキスト形式で意味が伝わること」が前提です。 結論を先に言います。方眼紙Excel → Markdown変換は、LLMを使うのが現実解です。 理由は後述しますが、従来ツールは「セル構造」を変換するのに対し、LLMは「
【2026年最新】100ページ超の要件定義書も楽勝！Antigravity × NotebookLMでドキュメント作成を爆速化 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 数日でこの記事の手法を大幅改良し、NotebookLMでの手動処理が完全に不要になったので別記事にしました。 新しく読む方は新しい記事をおすすめします。 →【全自動に超進化】100ページ超のPDF要件定義書も余裕！Antigravityだけで一気に設計書に落とし込む！ AntigravityとNotebookLMで大規模PDF仕様書から大規模Wordドキュメントを作成するワークフロー 大規模な要件定義書や仕様書（数百ページのPDFなど）をAIに読み込ませ、そこからシステム設計書や提案書などの新規ドキュメントを自動生成させたい。 通常、こ
Markdown ドキュメント間の整合性を検証する contextlint を作っている話
はじめに AI を活用したソフトウェア開発では、要件・仕様・設計といった構造化ドキュメントを SSOT（Single Source of Truth: 信頼できる唯一の情報源）として管理し、それを基に AI がコードを生成する、いわゆる 仕様駆動開発（SDD） のようなアプローチが定着しつつあります。 こうしたアプローチでは、ドキュメントの品質が生成されるコードの品質に大きく影響します。 つまり、ドキュメントが壊れていれば、そこから生まれるコードにも影響が及ぶということです。 私は実際に SDD ベースのドキュメント管理を実践しており、その過程で「Markdown ドキュメント間の整合性を保ち続けることの難しさ」に直面しました。 本記事では、その課題を解決するために開発中の contextlint というツールを紹介します。 SDD のドキュメント構成 ドキュメントの階層構造 私の場合、ド
Markdownで書くE2Eテスト：自然言語シナリオをPlaywrightで自動実行する方法 | SIOS Tech Lab
1ファイルに複数シナリオを書けます。前提条件セクションはドキュメントとして機能し、シードデータの仕様を明示する役割を果たします。 Step 2: Markdownパーサーを実装するMarkdownファイルを解析して構造化データに変換するパーサーを作ります。 # parser.py import re from dataclasses import dataclass, field from pathlib import Path @dataclass class Scenario: name: str steps: list[str] = field(default_factory=list) @dataclass class ScenarioFile: path: Path title: str preconditions: list[str] = field(default_facto
Claude Codeで仕様書のPlantUML図を自動生成 — VS Codeプレビューで完結
PlantUMLもClaude Codeで書きたいども！Claude Codeで仕様書を書く方法を模索している龍ちゃんです。 以前、ClaudeでMermaid図作成を自動化する記事を書きました。あの記事のおかげで図解作成がめちゃくちゃ楽になったんですが、しばらく使ってるうちに壁にぶつかりました。 アクティビティ図が作れない。ユースケース図も作れない。 PlantUMLなら作れる。確認はVS Code上のMarkdown Previewで完結する。今回はその設定方法と実践例を紹介します。 Mermaidは便利だけど、対応していない図の種類があるんです。仕様書を書いてると「ここはアクティビティ図で表現したい」「アクターの関係をユースケース図で見せたい」って場面が出てきます。Mermaidのフローチャートで無理やり代用しても、分岐やマージが不自然になる。 そこでPlantUMLの出番です。 今
仕様書の図はAIに読ませるな — 軽量コードを添える設計パターン | SIOS Tech Lab
AIと一緒に仕様書を書くども！最近AIを使った仕様書作りの検証とかに取り組みだした龍ちゃんです。 「AIと人間の両方で仕様書を効率的に管理するため」にはという課題に取り組んでいた時の内容です。 今回はAIツールを開発に使ってるチームで、仕様書をGitで管理してる人向けの話です。 この記事で話すこと: なぜ仕様書の図はAIに伝わりにくいのか図解にソースコードを添える設計パターン（3パターン）実際に試して分かった制約と注意点まず完成形のイメージを見せます。 <!-- この図のソースコード（AI向け）: sequenceDiagram Client->>+Server: ログインリクエスト Server->>+DB: ユーザー照合 DB-->>-Server: 結果 Server-->>-Client: トークン発行 設計意図: DB直接参照を避け、サービス層を経由する設計。 理由: テスタビリ
Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換 | gihyo.jp
Cloudflare、「Markdown for Agents」を発表 ——エージェント向けにウェブページのHTMLをオンザフライでMarkdownに変換 Cloudflareは2026年2月12日、ウェブページをエージェント向けにMarkdownにして提供できる機能「Markdown for Agents」を発表した。この機能はPro/Business/EnterpriseプランおよびSSL for SaaSで、ベータ機能として無償で提供される。 Introducing Markdown for Agents - Cloudflare Blog ウェブサイトによっては訪問者の対象として、人間に加え、AIエージェントを考慮すべき段階に来ていると、Cloudflareは指摘する。Markdown for Agentsの機能を使うことで、Cloudflareネットワークにあるウェブページ
Coding Agentに編集可能な図付きでドキュメントを書かせたい！ - Qiita
はじめに Claude CodeやGitHub CopilotなどのCoding Agentを使ってドキュメントを書かせると，図が必要な場面で絶妙な不便を感じることはありませんか？ 本稿では，drawio.svg形式を活用することで，Coding Agentに「後から人間が編集可能な図」を生成させる方法を紹介します．実際に筆者のプロジェクトで運用している方法ですので，ぜひ参考にしてみてください． 想定環境 Visual Studio Codeで開発をしている markdown形式でドキュメントを書いている DrawIO拡張を利用している 課題：Coding Agentが作る図は編集しづらい Coding Agentにシステム構成図やフローチャートを依頼すると，以下のような出力が返ってくることが多いです． パターン1: アスキーアート 見た目は悪くないのですが，要素を追加したりレイアウトを調
今の時代にマークダウンの書き方を強制すること
こんにちは👋 最近、Go の世界 Top 1% エンジニアになった(!?)っぽい @jackchuka です。 https://algora.io/profile/jackchuka 今日は、私が最近公開した新しいツール mdschema を紹介したいと思います。 背景：マークダウンは「人間のため」だけじゃなくなった エンジニアがもっともよく使うドキュメントフォーマットと言えば、マークダウン（Markdown） ではないでしょうか。 マークダウンは人間に優しい軽量記法として普及し、READMEや仕様書、ブログ記事のようないろいろなドキュメントを書くのに広く使われています。 最近では人間と AI がどちらも読めるフォーマットとしても重要な役割を果たしていますね。 また、仕様駆動開発といった場面で AI がドキュメントを 読む だけではなく、調査・解析した結果をまとめて 書く ことにも使われ
RAGで厄介なExcel文書を意味構造JSON化するOSSライブラリを作りました
はじめに こんちは！製造業で社内SE的なのやってる人です。 最近RAG分野にハマっていますが、Excel文書が厄介者すぎるということに最近気が付きました。ZennでもRAGにおいて、このExcel文書をいかに扱うかの記事は定期的に見かけます。 先人のエンジニアの方々が様々な有効打を提示してくれていますが、私も別のアプローチでこの課題に取り組んでみたので共有します🔥 TL;DR ExcelをCOM + xlwings/openpyxlで構造化する自作ライブラリ「exstruct」。セル値だけでなく図形・グラフ・ハイパーリンク・印刷範囲・セル背景色・SmartArt・罫線由来の表までJSON/YAML/TOON形式で出力。 画像認識なしでフローチャート矢印方向やグラフ軸・系列も抽出でき、RAGで失われがちな情報を補完してLLM復元精度が向上。 デモで表＋折れ線グラフ＋フローチャートをJSON
人間と生成AIの両方にとって認知しやすいMarkdownテーブル記法について探索する - Qiita
はじめに 最近、生成AIをシステム開発の様々な工程で利用するケースが増えています。生成AIを利用する場合、作業指示（プロンプト）を与えてアウトプットを生成することになります。 プロンプト作成時のポイントの１つとして、図や表の情報を人間と生成AIの両方にとって認知しやすい形式で与えることが挙げられます。 「人間にとっても認知しやすい形式」としている理由は、生成AIに図表を含むプロンプトを与える際に、人間にとっても図表の確からしさが認知しやすくなっているほうが、意図したプロンプトを作成しやすいためです。 本記事では「表（テーブル）」に注目し、人間と生成AIの両方にとって認知しやすい表の記法について探索します。 想定読者 システム開発に生成AIを利用している方 生成AIへのプロンプトに表データを含める方法について知りたい方 Markdownのテーブルの記法について知りたい方 本記事を読むのに必要
なぜ強調表示できず ** が表示されるのか — Perlで始まったMarkdownの歴史と日本語文書における課題
YAPC::Fukuoka 2025 Day1 TrackB 9:45~
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「VS Code」でMarkdownの編集とプレビューの行き来を減らす「Markdown Live Editor」／エディターとプレビューを融合させたWYSIWYGスタイルの編集を実現【レビュー】
GitHubとVitePressによる 開発ドキュメント運用 / escape-document-death
Beautiful Mermaid
GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.
