vscode-demo-time について
vscode-demo-time は、VS Code 拡張機能 Demo Time の MCP サーバーで、AI アシスタントが発表内容の設計、スライド作成、デモスクリプトの作成を支援できるようにします。コーディングデモや技術発表を行う開発者向けで、拡張機能自体は VS Code 内でスクリプトに沿ってデモを実行します。
主な機能
- 01スクリプト化されたコーディングデモ
- 02コードハイライト
- 03VS Code 内でのスライド表示
- 04カスタマイズ可能な VS Code コマンドとタスク
- 05PowerPoint 連携
活用シーン
- 01AI アシスタントと技術発表の構成を検討する
- 02AI の支援でスライドとデモスクリプトを作成する
- 03ライブ発表中にコードを手順どおりに説明する
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
1掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| query | string | はい |
詳細
Demo Time を使えば、完璧なコーディングデモをスクリプト化し、スライドを Visual Studio Code 内でシームレスに発表できます。 入力ミスや操作ミスをなくし、魅力的でストレスのないプレゼンテーションを実現します。
ドキュメント 👉 demotime.show
機能
- スクリプト化されたデモ:コーディングデモを自動化して、完璧な流れを維持します。
- コードのハイライト:特定のコード部分を強調表示し、聴衆の注目を集めます。
- スライドの統合:スライドを VS Code 内で直接発表し、一貫した体験を実現します。
- カスタマイズ可能なアクション:デモの一部として、さまざまな VS Code コマンドやタスクを実行します。
- PowerPoint との統合:PowerPoint 統合を使って、スライドからコードへシームレスに移動できます。
- AI スキル:Demo Time AI スキルを使えば、GitHub Copilot、Claude Code などの AI アシスタントに、トークの計画、スライドやスライドテーマの作成、デモのスクリプト化を任せられます。
はじめに
- インストール:拡張機能をインストールします。
- 初期化:インストール後、VS Code でエクスプローラーパネルを開き、プロジェクト内で拡張機能を初期化します。Demo Time ビューを見つけて、**「Initialize」**ボタンをクリックします。この操作により、選択した形式に応じて
demo.jsonまたはdemo.yamlファイルを含む.demoフォルダーがワークスペースに作成されます。 - デモの作成:アクトファイルにアクションを記述し、必要に応じて各ステップとアクションを定義します。利用可能なアクションの詳細は、ドキュメントのサポートされているアクションのセクションをご覧ください。
ドキュメント
詳しい手順、高度な設定、ベストプラクティスについては、 https://demotime.showで公開されている詳細なドキュメントをご覧ください。このリソースには、拡張機能の機能を最大限に活用するための詳しいガイドと例が掲載されています。
アクトファイルの例
デモの例を次に示します。
{
"$schema": "https://demotime.show/demo-time.schema.json",
"title": "Sample demo",
"description": "This is a sample demo configuration to show the capabilities of the extension.",
"demos": [
{
"title": "Step 1",
"description": "This is step 1",
"steps": [
{
"action": "create",
"path": "sample.json",
"content": "{\n \"firstName\": \"Elio\",\n \"lastName\": \"Struyf\"\n}"
},
{
"action": "open",
"path": "sample.json"
},
{
"action": "highlight",
"path": "sample.json",
"position": "2:3"
}
]
},
{
"title": "Step 2",
"description": "This is step 2",
"steps": [
{
"action": "snippet",
"contentPath": "./snippets/insert_and_highlight.json",
"args": {
"MAIN_FILE": "sample.json",
"CONTENT_PATH": "content.txt",
"CONTENT_POSITION": "3",
"HIGHLIGHT_POSITION": "4"
}
}
]
}
]
}
次の GitHub リポジトリでは、詳細な例もご覧いただけます。
テスト
次のコマンドで、リントと単体テストを実行します。
npm run lint
npm test
テストには、カバレッジ機能が組み込まれたJestを使用します。新しいテストは tests/ ディレクトリに配置します。
サポート
私の活動を気に入っていただき、役に立つと感じられた場合は、私とエコシステムをスポンサーして、オープンソースの持続可能性を支援することをご検討ください。ありがとうございます!
ライセンス
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。