【効率10倍UPテク】utihubとNotebookLMを組み合わせると、Githubのソースコードの学習が超捗る話
はじめに
GitHubのリポジトリに含まれるコードやドキュメントを、"まるごとAIに読んでもらって理解を深めたい"というニーズは多いですよね。ただ、リポジトリが複数ファイルから成り立っていると、1つひとつを手動でコピー&ペーストするのは非常に面倒です。
そんなときに活躍するのが、uithub というサイトです。
GitHubのURLの一部を“ちょっと変えるだけ”で、Markdown形式のツリーテキストをサクッと生成してくれます。
そして、生成したテキストをNotebookLMに読み込ませると、ソースコードの全体像をつかみながらQ&Aを行うことができ、しかもハルシネーション(誤情報)も最小限に抑えられるのがポイント。
この記事では、uithub + NotebookLMの組み合わせの流れやメリットをまとめていきます。
uithubとは?
GitHubのURLを1文字変えるだけ
GitHubリポジトリのURLのうち、github.com
の部分を uithub.com
に書き換えると、そのリポジトリのファイル構造や中身がMarkdown形式で表示されます。
例えば、
https://github.com/browser-use/browser-use
というリポジトリのページを開いている場合、
https://uithub.com/browser-use/browser-use
のように変更してアクセスすると、リポジトリの内容がテキストとして自動生成されます。
主な特徴
- Markdown形式で出力: ツリーテキスト形式なので、どのフォルダに何のファイルがあるか一目瞭然。
- 簡単コピー: 生成画面の上部にあるテキストをそのままコピーできます。
- ソースコードの抜粋も可能: 大まかなフォルダ構成だけでなく、各ファイルの中身もある程度表示されます。
- プライベートリポジトリには非対応: 自前でソースを外に出したくない場合は他の方法が必要です。
NotebookLMとは?
Googleが提供するAIノート&リサーチ支援ツール
Googleアカウントで使える、クラウド上のノートブック兼AIアシスタント。
- ユーザーがアップロードしたPDFやテキスト、ウェブページ、YouTube動画などの“ソース”のみを参照しながら要約やQ&Aを行う仕組み。
- 外部情報を検索しないため、誤った回答(ハルシネーション)が出にくいのが魅力。
Gemini 2.0でパワーアップ
NotebookLMは、Googleの次世代AIモデル「Gemini 2.0」を搭載したことで、扱えるトークン(文字数)が増加し、速度や精度が大幅に向上。
無課金(無料版)でも十分に使えるほど機能充実で、特に要約やQ&A機能が強力です。
uithub × NotebookLM の相性が良い理由
-
リポジトリ全体の構造を短時間で取得:
uithubを使うことで、GitHubのリポジトリ構成が一括でテキスト化されます。フォルダ階層からファイルの概要まで確認でき、NotebookLMにそのまま放り込みやすい。 -
NotebookLMでハルシネーションを抑えたQ&Aができる:
NotebookLMは「与えたソースの範囲内」で回答を生成するため、根拠のない情報はあまり出てきません。ソースコードをアップロードすれば、実際に存在するクラスや関数を前提とした回答を得られます。 -
要約や補足説明が簡単:
複数のファイルをまとめて読み込ませれば、NotebookLMに「このプロジェクトの概要を教えて」「メインの関数だけ列挙して」など、好きな形で要約や補足説明を求められます。 -
長大なコードベースでも整理しやすい:
大規模リポジトリであっても、まずはuithubで Markdownテキスト化 → NotebookLMに分割アップロード or ノートブック化 というステップを踏めば、段階的に内容を確認できます。
具体的な使い方
-
GitHubリポジトリのURLを変換(uithub編)
- ブラウザで読みたいGitHubリポジトリを表示する
- アドレスバーの
github.com
→uithub.com
に変更 - ページを再読み込みすると、Markdown形式のファイルリスト&ソースコードが表示
- そのまま全選択→コピー しておく
-
NotebookLMに取り込み
- NotebookLMの公式サイトにアクセスし、Googleアカウントでログイン
- 新規ノートブックを作成(プロジェクト単位で作っておくのがオススメ)
- 「ソースを追加」画面でテキスト入力を選ぶ、あるいはGoogleドキュメントに貼り付けてからアップロード
- uithubでコピーしたMarkdownテキストを貼り付け→保存
- 文字数オーバーの場合は、複数に分割してアップロードする方法もあります
-
Q&Aや要約を試す
- NotebookLMのチャット欄で「このリポジトリのアーキテクチャを要約して」など質問
- AIからの回答を確認。必要に応じて「具体的な関数名を挙げて」「使用ライブラリとバージョンを教えて」など追加で聞く
- 気になる回答はメモにピン留めしておくと、後からまとめて見返せて便利
どんなときに役立つか
-
コードレビュー前の概要把握:
リポジトリ全体のディレクトリ構造や依存関係をNotebookLMで要約させれば、ポイントを押さえてレビューに臨める。 -
学習教材として:
気になるOSS(オープンソースソフトウェア)をuithubで一気にテキスト化→NotebookLMで「どのファイルに処理の中核があるの?」と質問→効率的に理解。 -
ハンズオンやチュートリアル向けドキュメント生成:
「このコードを外部公開用ドキュメントに再構成して」という指示で、NotebookLMに初期ドラフトを作らせるのも手。
注意点
-
プライベートリポジトリには向かない:
uithubはPublicのサービスなので、プライベートリポジトリを直接解析させるのはリスクがあるか、もしくは非対応の可能性大です。自社内や個人のソースコードを扱う場合は、自前のツールか手動でテキスト化しましょう。 -
リポジトリが大きすぎると時間がかかる:
例としてReactのリポジトリをテキスト化した際には、ページの生成に20秒ほどかかったケースも。さらに NotebookLMに取り込む際も、分割アップロードやノートブック複数作成を検討しましょう。 -
NotebookLMは良くも悪くも与えられたソースを参照:
与えたソース以外の情報は参照されないので、「世間での評価」「類似プロジェクト」のような外部情報は得られません。純粋にリポジトリ内部の理解・要約に特化している点を覚えておきましょう。
まとめ
1文字変えるだけでGitHubリポジトリをMarkdown化してくれるuithubと、与えたソースからのみ回答してくれるNotebookLMを組み合わせると、ソースコード学習が爆速で捗ります。特に以下が大きなメリットです。
-
全体構造の把握がラク:
階層やファイル概要が一目瞭然 -
質問しながらコードを読む効率:
「この関数の役割は?」「テストファイルに何が書かれている?」など逐次聞ける -
ハルシネーションが少ない:
NotebookLMはアップロードしたテキストのみを参照
OSS学習や、新しいプロジェクトの技術調査、コードレビューなど幅広いシーンで役立つので、ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか?
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