AI向けWebデータAPIを提供するFirecrawlは2026年8月5日、WordやPowerPoint、Excel、PDFなどの文書をMarkdownへ変換するRust製ライブラリ「anydoc」をオープンソースで公開した。ローカル環境で動作し、CLIのほかRust、Node.js、Pythonから利用できる。ライセンスはMIT。 firecrawl/anydoc - GitHub anydocは、Word、PowerPoint、Excel、OpenDocument、RTF、EPUB、CSV、PDFをGitHub Flavored Markdown（GFM）へ変換する。PDF以外の各形式では、共通の文書モデルを経由して単一のシリアライザーでMarkdownを生成する。これにより、見出し、表、リスト、脚注などを形式間で一貫して出力できるという。 PDF以外の形式では、埋め込み画像やオブジ

Goならわかるシステムプログラミングなどのウェブ連載や書籍化でお世話になりまくりの鹿野さんのブログ記事が話題となっています。 golden-luckyの日記: AI時代のコンピューター技術書これを読んで、今までモヤモヤ思っていたことに光明が射してきたので、ちょっと実験してみました。 AI開発のボトルネックは今どこか1年ほど前はあまり長時間モデルが働き続けることもなく、生成AIの月あたりのクオータを使い切るということはあまりありませんでした。そのため、AI開発のボトルネックは主に、人間とAIのコミュニケーション部分にあると思っていました。 ここ1-2か月ぐらい、Planモードで走り続けて一回の消費が大きくなったせいか、5時間枠を使い切ることが増えてきました。ボトルネックはAPIリクエストのクレジット数になってきたのを感じます。それに追い打ちをかけてGitHub Copilotのモデルの乗数の

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Vercel Labs⁠⁠、Markdownの表示⁠⁠・操作体験を定める仕様案「MDXG」を提案 Vercel LabsのChris Tate氏は2026年5月11日、Markdown文書をアプリケーションやエディターがどのように表示し、操作できるようにするかを定める仕様案「Markdown Experience Guidelines（MDXG⁠）⁠」をGitHubで公開したことを案内した。この仕様はmdxg.orgでも見ることができる。 New proposal: https://t.co/d8s9JkRVgu Markdown Experience Guidelines A spec for how interfaces should present Markdown Virtual pages, navigation, search, theming Any .md file, ze

Anthropic で Claude Code チームにいる Thariq Shihipar が、 2026年5月8日に「Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML」という記事を X に公開しました。 「HTML is the new Markdown」という宣言から始まる、AI の出力フォーマットとして Markdown ではなく HTML を活用するメリットを論じた内容です。 HTML is the new markdown. I've stopped writing markdown files for almost everything and switched to using Claude Code to generate HTML for me. This is why. https://t.co/T97

ロゴ：永良新さんデザインのAratanaというフォントをベースにつくったロゴタイプ baku89#iconが開発しているLocal-First な CMS。実績サイトにも、ナレッジベースにも、日記にも、有料コンテンツ配信にもつかうことができる。 garden.oooというURLそのものがシステム名であり、サービス名。このポートフォリオサイトや友人のWebサイトの構築に使いながら開発を続けている 旧名：Morion 要するにWikiベースのCMSハイパーテキストの再発見カテゴリや投稿タイプという階層構造や、ブログや日記といったタイムライン構造に縛られた今日のWebから、WWW本来の網の目構造を取り戻すLocal First全情報はローカルにテキストファイルとして保存されるデータをクラウドに人質にとらない。むしろ、ローカルこそがsource of truthで、クラウドはそれをミラーする存在デ

なぜMarkdownにスキーマが必要か ドキュメントをMarkdownで管理するチームは多い。自分はOSSだが Oksskolten というアプリケーションのリポジトリで、仕様書、ADR（Architecture Decision Records）、ガイドといったドキュメントをリポジトリの docs/ 配下に置いている。ただ、ファイルが増えてくると構造がバラバラになっていく。見出しの順序が人によって違う、必須セクションが抜けている、ファイル名の命名規則が守られていない...こういった問題はレビューで指摘し続けるのも限界がある。 最近はAIがドキュメントを読み書きする場面も増えた。rulesやプロンプトで構造を指示することはできるが、必ず守られる保証はない。人間のレビューと同じで、お願いベースの制約はいつか破られる。機械的に検証できるスキーマがあれば、書き手が人間でもAIでも同じ基準で弾ける

The web was built for humans. AI agents need structured data. We convert any URL to clean Markdown using Cloudflare's native text/markdown content type — no parsing, no waste.

The way content and businesses are discovered online is changing rapidly. In the past, traffic originated from traditional search engines, and SEO determined who got found first. Now the traffic is increasingly coming from AI crawlers and agents that demand structured data within the often-unstructured Web that was built for humans. As a business, to continue to stay ahead, now is the time to cons

An offline-first, open source markdown note-taking app. No cloud, no account, no subscriptions.

この記事を読んでくださっているあなたは、「Obsidianってなんかすごそうだけど、パソコンとかITとか全然分からないし難しそう…」と思っているかもしれません。 大丈夫です！ この記事は、まさにそんなあなたのために書きました。パソコンの難しい知識は一切不要です。ゼロからObsidianを使い始められるように、丁寧に、分かりやすく解説していきます。やや長めの記事ですが、のんびりついてきてください。 【このnoteを書いた人】 Obsidianは元々iPadでお絵描きする用に導入して放置していました。Kindle Highlightsの存在を知り、Obsidianを昨日から導入しています。記憶があるうちにnoteで備忘録としてまとめました。 趣味でAIの勉強をしています。最近はMCPで遊びつつ、基礎数学から独学。現在はイギリスの大学（学部）にいます。普段は作曲や本のことをXやnoteで書いてい

PDFファイルをマークダウンに変換する作業って、地味だけど本当に大切な作業ですよね。 「また手作業でコピペか...」 「レイアウトが崩れてる...」 「表がめちゃくちゃになってる...」 私もさまざまな文書管理の現場で同じような課題に直面してきました。特に、既存のPDF資料をObisidianやNotionなどのマークダウン形式で管理したい場面って、本当に多いですよね。 手作業でやると、一つの文書だけで数時間かかることもあります。表や画像の配置を調整して、リンクを張り直して、フォーマットを整えて...。骨が折れる作業です。 「もっと効率的な方法はないだろうか？」 そう思っていた矢先、いくつかの優秀な手法を発見しました。今回は、スキルレベル別に4つのアプローチをご紹介したいと思います。 【各レベルの概要】まず、それぞれのアプローチの特徴を簡単にご紹介しておきますね。 レベル1：GPT-5でシ

Users can now specify that they want to retrieve Cloudflare documentation as markdown rather than the previous HTML default. This can significantly reduce token consumption when used alongside Large Language Model (LLM) tools.