Come eseguire un parser web veloce per LLM con soli 14 megabyte di RAM
Un web scraper leggero basato su Rust che utilizza solo 14MB di RAM e produce Markdown pulito per gli LLM.
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Un web scraper leggero basato su Rust che utilizza solo 14MB di RAM e produce Markdown pulito per gli LLM.
pullmd converte qualsiasi pagina web in Markdown pulito per agenti LLM, rimuovendo pubblicità e navigazione superflua preservando la struttura e risparmiando token.
Log4brains trasforma la cattura delle decisioni architetturali in un workflow docs-as-code, mantenendo la cronologia degli ADR ricercabile e sempre sincronizzata con il codebase.
Alexandrie combina funzionalità wiki di team, indipendenza self-hosted e accesso offline in una singola knowledge base deployabile con Docker e editing Markdown.
I renderer Markdown standard non sono stati creati per flussi di token live. Markstream risolve sfarfallii, blocchi di codice interrotti e formule bloccate nel rendering dell'output AI.
OpenKnowledge apre cartelle Markdown locali con editor WYSIWYG e integrazione agenti AI via MCP. Nessun database proprietario, solo file e sync Git.
Docusaurus e VuePress sono popolari, ma comportano pesanti dipendenze npm. Hugo Book offre un'alternativa leggera per siti di documentazione puliti.
Sätteri è un parser e compilatore MDX basato su Rust che velocizza le build di documentazione e siti di contenuto mantenendo intatta l'infrastruttura dei plugin JavaScript.
Stanchi dei wiki pesanti? LeafWiki è una knowledge base self-hosted che gira su un singolo binario Go con file Markdown su disco — niente incubi Docker Compose.
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