which rustc

/opt/homebrew/bin/rustc

rustc --version

rustc 1.91.0 (f8297e351 2025-10-28) (Homebrew)

which cargo

/opt/homebrew/bin/cargo

cargo install mermaid-fixer

(snip)
  Installing /Users/kun432/.cargo/bin/mermaid-fixer
   Installed package `mermaid-fixer v1.0.2` (executable `mermaid-fixer`)
warning: be sure to add `/Users/kun432/.cargo/bin` to your PATH to be able to run the installed binaries

export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH:"

exec $SHELL -l

which mermaid-fixer

/Users/kun432/.cargo/bin/mermaid-fixer

mermaid-fixer --help

基于Rust和AI的markdown文档修复器，用于扫描和修复markdown文件中的mermaid图表语法错误

Usage: mermaid-fixer [OPTIONS] --directory <DIR>

Options:
  -d, --directory <DIR>                    要扫描的目录路径
  -c, --config <FILE>                      配置文件路径 [default: config.toml]
      --dry-run                            只检测问题，不进行修复
  -v, --verbose                            启用详细日志输出
      --llm-provider <LLM_PROVIDER>        LLM提供商 (openai, mistral, deepseek等)
      --llm-model <LLM_MODEL>              LLM模型名称
      --llm-api-key <LLM_API_KEY>          LLM API密钥
      --llm-base-url <LLM_BASE_URL>        LLM API基础URL
      --max-tokens <MAX_TOKENS>            最大token数
      --temperature <TEMPERATURE>          温度参数 (0.0-1.0)
      --timeout-seconds <TIMEOUT_SECONDS>  Mermaid验证超时时间（秒）
      --max-retries <MAX_RETRIES>          最大重试次数
  -h, --help                               Print help
  -V, --version                            Print version

RustとAIを活用したMarkdownドキュメント修正ツール。Markdownファイル内のMermaidチャート構文エラーをスキャンして修正します。

使用方法: mermaid-fixer [オプション] --directory <ディレクトリ>

オプション:
  -d, --directory <DIR>                    スキャン対象のディレクトリパス
  -c, --config <FILE>                      設定ファイルのパス [デフォルト: config.toml]
      --dry-run                             問題の検出のみを行い、修正は行わない
  -v, --verbose                            詳細なログ出力を有効にする
      --llm-provider <LLM_PROVIDER>        LLMプロバイダー (openai, mistral, deepseekなど)
      --llm-model <LLM_MODEL>              LLMモデル名
      --llm-api-key <LLM_API_KEY>          LLM APIキー
      --llm-base-url <LLM_BASE_URL>        LLM APIのベースURL
      --max-tokens <MAX_TOKENS>            最大トークン数
      --temperature <TEMPERATURE>          温度パラメータ (0.0-1.0)
      --timeout-seconds <TIMEOUT_SECONDS>  Mermaid検証のタイムアウト時間（秒）
      --max-retries <MAX_RETRIES>          最大リトライ回数
  -h, --help                               ヘルプの表示
  -V, --version                            バージョン情報の表示

mkdir mermaid-fixer-work && cd $_

codex --full-auto "AWSで3層アーキテクチャのWebサービスの仕様書をMarkdownで作成して。構成図をmermaidで出力、ノードに各用途も記載して。"

# AWS三層Webサービス仕様書

## 1. 概要
- **目的**: グローバル向けB2C Webアプリケーションを高可用・高セキュリティで提供する。
- **対象ユーザー**: PC/モバイルブラウザからアクセスする一般顧客、運用担当者。
- **要件要約**: 月間200万PV、ピーク同時接続5,000、RTO 30分、RPO 5分、TLS 1.2以上。

## 2. 主要機能要件
- コンテンツ参照、会員認証、購買処理、管理者向け分析画面。
- REST/JSON API を外部連携向けに限定公開。

## 3. 非機能要件
- **可用性**: AZ マルチ構成、Web/App 層は Auto Scaling。
- **性能**: 95パーセンタイル応答 < 500ms、CDN キャッシュヒット率 80% 以上。
- **セキュリティ**: WAF、DDoS 防御 (AWS Shield Standard)、OWASP Top10 への対策、IAM 最小権限。
- **運用**: IaC (CloudFormation/CDK)、CI/CD、監視と自動通知。

## 4. ネットワーク設計
- VPC: /16 CIDR、3 AZ、Public/Private/DB サブネットを AZ ごとに配置。
- ルーティング: Public は IGW、Private は NAT Gateway 経由で外部通信、DB はアウトバウンド無し。
- セキュリティ層: Security Group + Network ACL、共通ログ収集 (VPC Flow Logs)。

## 5. アーキテクチャ構成図
```mermaid
flowchart LR
    Internet[利用者\n(HTTPS ブラウザアクセス)] --> WAF[WAF\n(L7 防御/レート制御)]
    WAF --> CDN[CloudFront\n(静的キャッシュ/SSL終端)]
    CDN --> ALB[Application Load Balancer\n(公開ロードバランサ)]

    subgraph PublicSubnet[Public Subnet (各AZ)]
        ALB -->|TLS終端| ASG[EC2 Auto Scaling (AL2023)\n(Web Tier: Nginx/静的配信)]
    end

    subgraph PrivateSubnet[Private Subnet (各AZ)]
        ASG --> APP[ECS on Fargate\n(App Tier: API/業務ロジック)]
        APP --> Cache[ElastiCache Redis\n(セッション/キャッシュ)]
        APP --> Queue[SQS\n(非同期ジョブ投入)]
    end

    subgraph DBSubnet[DB Subnet (各AZ)]
        APP --> RDS[Amazon Aurora MySQL\n(DB Tier: トランザクション)]
        Queue --> Worker[ECS Fargate Worker\n(バッチ/バックグラウンド処理)]
        Worker --> RDS
    end

    Backup[Backup Vault\n(Aurora/Config バックアップ)] --> S3Archive[S3 Glacier\n(長期保管)]
```

## 6. 各レイヤ詳細
### プレゼンテーション層
- CloudFront: 世界分散エッジ、オリジンは ALB。コンテンツ無効化は API。
- ALB: HTTP2/TLS1.2、ACM 証明書、ターゲットグループは Web Tier。
- WAF: OWASP Core Rule + カスタムルール、Bot Control オプション。

(snip)

[llm]
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "<APIキー>"  # または環境変数で設定
max_tokens = 4000
temperature = 0.1

[mermaid]
timeout_seconds = 30
max_retries = 3

mermaid-fixer -d . --dry-run

📊 处理完成:
   📄 处理文件数: 1
   📊 总mermaid代码块数: 1
   ❌ 无效代码块数: 1

📊 処理完了:
   📄 処理ファイル数: 1
   📊 総Mermaidコードブロック数: 1
   ❌ 無効なコードブロック数: 1

mermaid-fixer -d .

📊 处理完成:
   📄 处理文件数: 1
   📊 总mermaid代码块数: 1
   ❌ 无效代码块数: 1
   🔧 成功修复数: 0

📊 処理完了:
   📄 処理ファイル数: 1
   📊 総Mermaidコードブロック数: 1
   ❌ 無効コードブロック数: 1
   🔧 正常修復数: 0

mermaid-fixer -d . --verbose

🚀 开始扫描目录: .
📄 找到 1 个markdown文件

📝 处理文件: ./AWS-3tier-spec.md
   🔍 找到 1 个mermaid代码块
      📊 验证代码块 1/1
         ❌ 代码块无效: Mermaid渲染错误 (Unknown): CompileError
         ⚠️  AI修复失败: LLM API请求失败: {"detail":"Unauthorized"}

📊 处理完成:
   📄 处理文件数: 1
   📊 总mermaid代码块数: 1
   ❌ 无效代码块数: 1
   🔧 成功修复数: 0

🚀 ディレクトリのスキャンを開始: .
📄 1個のmarkdownファイルを発見

📝 処理ファイル: ./AWS-3tier-spec.md
   🔍 1個のmermaidコードブロックを発見
      📊 コードブロック検証 1/1
         ❌ コードブロック無効: Mermaidレンダリングエラー (Unknown): CompileError
         ⚠️  AI修復失敗: LLM APIリクエスト失敗: {"detail":"Unauthorized"}

📊 処理完了:
   📄 処理ファイル数: 1
   📊 総Mermaidコードブロック数: 1
   ❌ 無効コードブロック数: 1
   🔧 成功修復数: 0