典型的なアプリケーション・シナリオ分析
1.AIトレーニングデータの強化
機械学習チームはこれを使用して、技術系ブログ（Mediumなど）を一括クロールし、クリーン化されたMarkdownコーパスを自動生成することができ、元のHTMLに比べてデータクリーニングの作業量を70%削減できる。
2.学術研究支援
arXivの論文PDFを構造化Markdownに変換した後：
- リファレンスを素早く抽出
- 各章の要約を作成する
- ナレッジグラフ・ノードの構築
3.ビジネスインテリジェンスのモニタリング
自動化されたプロセスを設定する：
- 競合他社のニュースを毎日クロール（Google検索API経由）
- Markdownに変換してデータベースに保存
- NLP分析パイプラインのトリガー
測定によると、データ準備のサイクルは、従来のソリューションに比べて2時間から15分に短縮できる。
この答えは記事から得たものである。pure.md：URLの前に "pure.md/"を挿入して、きれいなテキストを取り出す。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " pure.mdは具体的にどのようなビジネスシナリオに適していますか？例を示してください。
