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TextFold – 長い文書を希望の速度で読む

概要

• デスクトップと CLI の両方を備えたツールで、あらゆるテキスト（研究論文、Web 記事、PDF、Word 文書、コード README、LLM 自身の応答など）を、完全な段落から 1 行のトピックマップまで、5 つの段階的に短いレベルに折りたたむことができます。
• 折りたたみは、あなたがすでに持っているローカル LLM（Claude、OpenAI、Anthropic、Ollama など）によって行われます – TextFold があなたのコンテンツをサードパーティのサーバーに送信することはありません。

仕組み

1. 入力 – URL（arXiv、PubMed、Wikipedia、GitHub、任意の Web ページ）を貼り付けるか、ファイル（PDF、Word、PowerPoint、Excel、EPUB、Markdown、CSV、画像）をドロップします。Zotero ライブラリから直接項目を読み取ることもできます。
2. モデル駆動の要約 – 接続された LLM が 5 つの階層的な「レベル」を作成します：
   • 1 完全 – 元のテキスト。
   • 2 簡潔 – 1 から 3 の重要な文（逐語）。
   • 3 要点 – 主なポイントとその理由（簡潔な文から導出）。
   • 4 結論 – セクションごとに 1 行。
   • 5 トピック – 文書全体をナビゲート可能なマップにする数語。
3. インタラクティブ UI – ピンチまたはスクロールでズームイン/アウト、キー 1-5 でレベルにジャンプ、段落をクリックして展開、ハイライトとマージンノートを追加（レベル間で保持）。
4. エージェント統合 – Claude Code プラグインと Pi 拡張機能が、すべての LLM 応答を同じ 5 レベルに自動的に折りたたみ、2 番目の要約モデルなしでスキムまたはダイブできます。
5. エクスポート – ページを単一の HTML ファイル（ノート、オプションの PDF、または Markdown/JSON として）として保存するか、CLI textfold get を使用して折りたたまれたテキストを任意のスクリプトにストリーミングします。

主な機能

• マルチソースサポート：arXiv、PubMed Central、bioRxiv、medRxiv、Wikipedia、GitHub README、任意の Web 記事、PDF（内蔵 PDF エンジンによるスキャン PDF を含む）、Word/PowerPoint/Excel、EPUB、CSV、画像。
• 言語カバレッジ：12 言語、文ごとに翻訳し、数式を保持。
• ローカルのみ：あなたのコンピュータ（macOS、Windows、または Python パッケージを介した任意の OS）で実行。アカウント不要、API キーも追加しない限り不要。
• Zotero 統合：Zotero コレクションを閲覧し、項目を直接開き、元のメタデータを保持。
• エージェント対応 CLI：python3 -m textfold get <source> --level <level> [--section N] で、粗から細へのビューが必要なパイプラインに対応。
• オープンフォーマット：折りたたまれた文書は、文書化された JSON 類似スキーマ（docs/format.md）に従うため、他のツールが読み書きできます。

はじめに

1. デスクトップアプリ – GitHub Pages サイトから署名済みの macOS または Windows バンドルをダウンロードします。独自の Python ランタイムが含まれています。
2. Python パッケージ – pip install textfold を実行し、python -m textfold serve で http://localhost:3017 にローカル Web UI を起動します。
3. モデルを接続 – UI が Claude Code、Codex、または Pi を自動的に検出します。ChatGPT プランをリンクしたり、OpenRouter の無料モデルを使用したり、設定で OpenAI 互換のエンドポイントを追加したりすることもできます。
4. 試す – 論文 URL を貼り付け、言語を選択し、1-5 キーまたはピンチズームで探索します。

典型的なユースケース

• 研究者：数十の新しい論文をスキムし、ハイライトを保持し、正確な段落を引用する LLM に質問します。
• 学生：長い教科書の章をナビゲート可能なマップに変換し、結論レベルだけを勉強し、必要に応じてドリルダウンします。
• 開発者：Claude Code または Pi で長い README やコード生成応答を折りたたみ、元の表現を保持しながらトークン使用量を削減します。
• 自動化：CLI を介して折りたたまれたセクションを下流のスクリプト（要約パイプライン、ナレッジベース取り込みなど）に供給します。

ライセンス

• Apache 2.0 – コードを自由に使用、変更、再配布できます。

リンク

• デモギャラリー：https://chenxiachan.github.io/textfold/gallery/
• ドキュメント：docs/format.md、docs/DEVELOPMENT.md
• 貢献：CONTRIBUTING.md を参照