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極点マクロ|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 06:3 分でブログをスライドにする——Kiro で

登壇者: Haowen Huang

セッション: 06

セッション
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 アーキテクチャを Steering として記述し、AI Agent を導く
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness こそ真のエンジニアリングの堀
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 平易な言葉で可観測性データを尋ねる
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 Bedrock AgentCore で Serverless AR ゲームを構築する
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上のマルチ Agent クオンツ・バックテスト
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 3 分でブログをスライドにする——Kiro で
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 TerraformによるAWSコンプライアンス
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 初心者からビルダーへ――素晴らしいクラウドの旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 LaravelとBrefによるチームファーストのサーバーレスエンジニアリング
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 イベント開会式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 AWS 上で相互運用可能な AI を構築する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 別のテレメトリデータを AI エージェントで活用し、改善を加速する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 Kiro による仕様駆動開発
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 MCP と AI エージェントを活用した自動テスト
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 機械学習を活用したアプローチ
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 RAGとMCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 TAKとAWSを活用した災害・緊急対応
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 テストの観点からサーバーレスアプリケーションのワークフローを再考する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 クラウド成功のための実践的なAWS FinOps
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 リスク調整後資産リターンの革新
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 Modern Trade Lifecycle: Trading to Settlement
FSI Recap
02 Goldman Sachs: Fast Track your applications onto Cloud - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group: Building an Effective Log Management Solution on AWS
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 Q4 - Brex Database Disaster Recovery
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - A Graviton Migration Success Story
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel Modern Data Platform
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - Financial Transaction Data Reconciler PayPal
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - Scaling Resilience
FSI Recap
09 Maximizing AI Inference Cost Efficiency: Strategic Adoption of AWS GPU Instances
FSI Recap
10 Advanced Agentic AI Design Patterns
FSI Recap
11 Build New Modern Apps on AWS
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent の要約 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 AI と AWS を活用した未来の取引プラットフォームの構築
AWS re:Invent 2025
03 トレーディングイノベーション: Amazon Bedrock (IND3315) の Jefferies AI アシスタント
AWS re:Invent 2025
04 FSI がエージェント型 AI で HFT 分析に革命をもたらした方法 (GBL302)
AWS re:Invent 2025
05 Nasdaq をフィーチャーした Amazon Time Sync による分散システムの改善
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA および DR グローバル復元力のための設計パターン (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 エージェントの構築 AI: Amazon Nova Act および Strands エージェントの実践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 Amazon Aurora とそのイノベーションの詳細 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 Amazon S3 の詳細解説 (STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:グローバル金融サービス向けのレジリエントなインフラストラクチャを構築する (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda の新機能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 Kiro によるスペック駆動開発 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon の FinOps: 世界的な E コマース大手から学ぶクラウドコストの教訓 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上のティック・トゥ・トレード低レイテンシ取引プラットフォーム
AWS re:Invent 2025
Government data
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
Government data
02 On-Device Multimodal AI and Smart-City Practice
Government data
03 Large-Model Capability Evaluation and a Method for Landing AI Projects
Government data
04 Controlled End-to-End Automation of Government Development with Cloud Agents
Government data
05 A New Software Ecosystem for the Agent Era, Seen Through Multi-Agent Systems
Government data
06 AI-Driven Macro Quantitative Research and Smart Governance
Government data
07 Authorized Operation of Public Data and Smart-Government Practice
Government data
08 Putting Data Assetization into Practice: Rights, Compliance, Engineering Governance, and Digital-Government Cases
Government data
09 AI for Mental-Health Public Welfare: Governance, Architecture, and Practice of a Trustworthy Platform
Government data
Amarathon 2025 振り返り
01 エージェント向けアーキテクチャ設計への開発者ロードマップ
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock Data Automation
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上のマルチエージェント
Tan Xin
04 Nova Act と Strands Agents を実践で活用したエージェント型 AI の構築
Haowen Huang
04 仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速
Sanchit Dilip Jain
06 「マッチング」から「理解」へ: AgentCore Memory が実現するパーソナライズド AI 検索の実践
Liu Cao
07 観測から最適化へ – LLM オブザーバビリティから AIOps へ、リアルタイムの洞察をインテリジェントな自動化に変える
Jimmy Soh
08 TEAM の導入と最高のエンジニアリングチームの構築
Yuji Oshima
09 いわゆるサーバーレスデータベースの5年間から得た5つの厳しい教訓
Renato Losio
14 AI が私の仕事をしたらどうなるか Q Developer CLI と Kiro が私の日常業務をどう変えたか
Miguel Angel Muñoz
16 警戒を保ちながら迅速に:Amazon Bedrock エージェント開発に不可欠なセキュリティ
Brian Tarbox
26 1 台の H100 で OSS LLM をよりスマートに、低コストで、高速に実行
Adit Modi Adit Modi
28 最新の統合メタデータアーキテクチャ:データサイロを解消する新たなアプローチ
Shaofeng Shi
29 サーバーレス MediaOps:Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化
Luis Valdivia
30 大規模パフォーマンステストによる効率性と信頼性を重視したアーキテクチャ設計
Luis Guirigay
31 オープンソースで世界をつなぐ: テクノロジー、コミュニティ、グローバルな開発者関係をめぐる実践の旅
Richard Lin
33 リアルタイム物流分析のためのストリーミング Iceberg テーブルの構築
Fahad Shah
34 大規模ロボット戦略トレーニングの高速化: Kiro、Trainium、EKS に基づく自動クローズドループアーキテクチャ
Junjie Tang
35 仕様駆動開発で「Vibe」から実用レベルへ
Ricardo Sueiras
36 クラウドコスト分析をよりスマートに: StrandsとAgentCoreによるFinOpsインテリジェントエージェントの構築
Xiaofei Li
37 CNCF Kagent、K8sGPT、Nova Sonicを使用したK8s向け対話型エージェントAIOpsの変革
Shaoyi Li

AWS Hong Kong Summit 2026 · Developer Lounge 振り返り · 全 6 本中 第 6 本

AWS Magazine · ビクトリア・ハーバーからの現地レポート


開幕:ハイテク・ラグジュアリーがウォーターフロントの空気と出会う

AWS Hong Kong Summit 2026 の期間中、香港会議展覧中心(HKCEC)の床から天井までのガラスコンコースに立ったことがあるなら、あの感覚を知っている:ビクトリア・ハーバーのパノラマ、暗い水面を踊るネオンの反射、高リスク技術がグローバル金融と出会う独特のうなり。

湾仔の中心で、数百万ドル規模のベンチャーキャピタルとスタートアップディールが、手注ぎの職人茶とエスプレッソ越しに交渉されていた。国際スピーカーとクラウドアーキテクトが東京、ロンドン、シリコンバレーから飛来し、AWS Developer Lounge に集った。環境は電撃的だった——香港らしいラグジュアリーと AWS の最先端クラウド美学の並置。

プライベート投資家ミートアップ、スタートアップピッチデック、技術深掘りの合間に、Developer Lounge は最終セッションを迎えた。ベテラン技術ライターなら誰でも言う:象徴的なサミットはいつも、飛行機の中で実際に持ち帰って使えるギフトバッグのようなトークで終わる。

Developer Lounge 弧の締めくくりとして、Haowen Huang は長文技術コンテンツを 3 分フラットで磨き上げた経営層向けプレゼンへ変えるマスタークラスを届けた。

エレベーターピッチ: Amazon Web Services ブログの URL を Kiro に渡すと、およそ 3 分でカスタムテーマの本番級スライドデックが届く——Vue コンポーネント、応答性のあるアーキテクチャ図、ゼロ手動レイアウト——PowerPoint(PPTX)、PDF、PNG へそのままエクスポート可能。

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3 分 AGENT LOOP

1. [ 技術ブログ / URL ]
2. [ Kiro AI Agent Engine ]  -->  .kiro/steering/skill.md を再読
3. [ Slidev Engine + theme-aws-dark ]  -->  Vue コンポーネントをレンダリング
4. [ ローカルプレビュー :3030 ]  -->  PPTX / PDF / PNG をエクスポート
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AWS Hong Kong Summit 2026 で、Haowen Huang は Developer Lounge を Kiro と Slidev のワークフローで締めくくった——AWS ブログ URL を約 3 分で磨き上げたデックへ変える。.kiro/steering/skill.md に導かれ、agent はコンテンツを取得し、言語を検出し、theme-aws-dark Vue コンポーネントを適用し、PPTX、PDF、PNG をエクスポートする——無給の meetup デザイン作業を、決定的でバージョン管理可能な Markdown パイプラインへ置き換え、ビルダーは clone、反復し、帰りのフライトで実行できる。


技術リソースとリポジトリ

ハンズオン分解に入る前に、これらの必須リポジトリとツールをブックマークせよ:

● プロジェクト GitHub リポジトリ: github.com/hanyun2019/kiro-slidev-ppt-maker

● Slidev フレームワーク: sli.dev

● Kiro Agentic IDE: kiro.dev


誰も予算に入れない高額な 1 時間(香港 Meetup の解き方)

誰もが経験がある。Amazon EC2、Amazon Bedrock、Serverless パイプラインの見事なアーキテクチャ分解を読み、エンジニアリングチーム、ローカル AWS User Group、または潜在シード投資家にプレゼンしたくなる。

伝統的なスライド作成フローは悪名高いほど退屈だ:

1. PowerPoint、Keynote、または Google Slides を開く。

2. 段落をコピー&ペーストし、骨を折って箇条書きへ圧縮する。

3. 1 時間アライメント狩り、フォントサイズ調整、ボックス寸法いじりに費やす。

4. 純粋なデザインオーバーヘッドに 1〜2 時間を浪費する——コア技術コンテンツはすでに書かれていたのに!

香港の高速スタートアップ生態系では、コミュニティ主催者が毎回ローカル meetup 前に深夜までスライド整形に燃やす。Haowen のプロジェクトは、その無給デザイン労働を決定的な 3 分 AI agent ループ へ変換する。節約された時間と資源は、エンジニア採用、スポンサー確保、プライベート創業者ミートアップ資金へ即座に戻せる。


スタック:プロジェクトアーキテクチャの中身は?

このワークフローは Slidev(Vue 3 と Vite 上に構築された、開発者第一・Markdown 駆動のスライドプレゼンツール)と Kiro(spec と steering ファイルに導かれる AI agentic 開発環境)を組み合わせる。

プロジェクトコンポーネントの構造は次のとおり:

コンポーネントディレクトリ / ファイル 技術的役割と目的
theme-aws-dark/ AWS キーノートと香港ハーバーナイト美学に着想したダークグラデーション背景のカスタム Slidev テーマ。三つのコア Vue コンポーネントを含む:StatCard、Timeline、ComparisonTable。
ppt-aws-theme-demo/ & ppt-aws-theme-demo-cn/ 正しい構文、コンポーネント用法、構造標準を示す英語・中国語の参照レイアウトテンプレート。
.kiro/steering/skill.md ディレクトリ構造、言語自動検出、密度上限、コンポーネント選択、出力慣例を強制する Kiro の「Steering 脳」ファイル。
Preset Mermaid Architecture Snippets 人気の AWS クラウドパターン(Web App、Serverless API、AI Agent、Data Pipeline)向け事前設定 Mermaid 図ブロック。

ステップバイステップ・ハンズオンワークフロー

任意の技術ブログ投稿を、ブラウザタブから完全レンダリング済みプレゼンデックへ、五つの単純ステップで持っていく方法。

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5 ステップ DEVELOPER FLOW

1. ブログ URL を Kiro agent へ送る
2. Agent が自動取得、言語検出、レンダリングを実行
3. ローカル hot-reload プレビューサーバを起動(localhost:3030)
4. 自然言語での反復とフォーマット調整
5. 本番 PPTX / PDF / PNG へエクスポート
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ステップ 1:リンクを Kiro へ送る

プロジェクトワークスペースで Kiro を開き、平易な言葉の prompt を出す:

Turn this blog post into a PPT:
https://builder.aws.com/content/3EcuvO5GFJY06xS7DyCvk6KQMKk/

特定のプレゼン制約があるなら、指示へ直接追加する:

Turn this blog post into a PPT with no more than 20 slides:
https://builder.aws.com/content/3EcuvO5GFJY06xS7DyCvk6KQMKk/

ステップ 2:Kiro がボンネット下で行うこと

Kiro がリンクを受け取ると、多段階パイプラインを実行する:

1. 決定的 Web 取得: まず高速 HTTP fetch を試みる。対象が重い Single Page Application(SPA)——builder.aws.com、Substack、Medium など——なら、完全な動的コンテンツを捉えるためヘッドレスブラウザの rendered モードへ自動切替。

2. 言語検出: テキスト密度を分析する。コンテンツが主に中国語なら lang: zh を設定し、そうでなければデフォルトで lang: en。システムタイポグラフィと Mermaid ラベルフォントが自動適応。

3. テンプレート取り込み: 1 バイトも書く前に、Kiro は ppt-aws-theme-demo/slides.md と pages/ 下の全サブページを読み、正確なレイアウトルールと Vue コンポーネントパラメータを吸収する。

4. 隔離プロジェクト作成: ppt-{normalized-topic-name}/ 命名スキームで隔離フォルダを生成する。参照テンプレートは決して変更せず、ワークスペースルートの衛生を保つ。

5. スライドコンテンツ生成: カバーページ、セクション区切り、構造化本文スライド、クロージングページを起草する。10 枚超のデックは pages/ 下のモジュラー章ファイルへ自動分割。

6. スマート Vue コンポーネント割当: * 単一のインパクト指標 -> StatCard * 逐次イベントやロードマップ -> Timeline * 並置のトレードオフ -> ComparisonTable * 複雑な表形式データセット(>4 メトリクス)-> 標準 Markdown テーブル

ステップ 3:ローカル Hot-Reload プレビュー

生成後、Kiro はターミナル実行コマンドを提供する:

npm install && npx slidev ppt-{topic-name}/slides.md

これを実行すると http://localhost:3030/ でローカル Vite 開発サーバが起動する。

● 手動の markdown 編集は即座にブラウザ hot-reload をトリガーする。

● スピーカーノート付き専用プレゼンターモードは http://localhost:3030/presenter/。

● 俯瞰スライドグリッドは http://localhost:3030/overview/。

ステップ 4:自然言語での反復

特定スライドの密度や背景アクセントが気に入らない?Kiro と直接チャットして出力を調整する:

The cost breakdown page has too much text — split it into two slides.
Use a forest-green gradient for the final closing slide.
Replace the bar chart with a Timeline component listing three major milestones.

Kiro は対応 Markdown ファイルを即座に編集し、ローカルサーバが変更を hot-reload する。

ステップ 5:PowerPoint または PDF へエクスポート

クライアントピッチデックやエンタープライズ会議向けのネイティブファイルを生成するには、エクスポートツールを実行する:

# Export as editable PowerPoint
npx slidev export ppt-{topic-name}/slides.md --format pptx

# Export as PDF document
npx slidev export ppt-{topic-name}/slides.md

(注:初回エクスポートは playwright-chromium のインストールを促す。一度承認すれば、以後の実行でキャッシュされる。)


コマンド早見表とクイックスタートループ

急ぐ開発者向けのクイックコマンド列:

目標 コマンド / アクション
デック生成 ブログ URL を Kiro チャット prompt へ貼る。
ローカル Web プレビュー npx slidev ppt-{topic}/slides.md
PPTX エクスポート npx slidev export ppt-{topic}/slides.md --format pptx
PDF エクスポート npx slidev export ppt-{topic}/slides.md
PNG 画像エクスポート npx slidev export ppt-{topic}/slides.md --format png

実世界ケーススタディ:Amazon EC2 上への OpenClaw デプロイ

ライブセッションで、Haowen は実際の Amazon Web Services 開発者記事を使ってワークフローをデモした:

[https://builder.aws.com/content/3CQFzc91nM9sGkfHRbpjo4eXojf/deploying-openclaw-on-amazon-ec2-a-developers-perspective](https://builder.aws.com/content/3CQFzc91nM9sGkfHRbpjo4eXojf/deploying-openclaw-on-amazon-ec2-a-developers-perspective)

およそ 3 分で、Kiro は四つの章に分類された 17 枚のモジュラースライド を含む ppt-openclaw-aws-ec2/ を構築した:

章 スライド内容とアーキテクチャ焦点
Part 1: What is OpenClaw コア機能セット、ビジネス動機、デプロイ価値提案。
Part 2: Architecture Mermaid クラウドアーキテクチャ図、インフラトレードオフ、コスト見積、IAM 前提条件。
Part 3: Deployment Guide ワンクリック US リージョンデプロイスクリプト、パラメータ設定、AWS Systems Manager(SSM)トンネル設定、マルチリージョンデプロイオプション。
Part 4: Configuration & FAQ 二カラムコードスニペット、運用 bash コマンド、よくあるトラブルシュート、テイクアウェイ。

FAQ スライドは、複雑な AWS Systems Manager(SSM)コマンドと bash 構文を、完璧なアライメントとダークモードコードシンタックスハイライト付きのきれいな二カラムレイアウトへ自動レンダリングした。

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例:17 枚 SLIDE DECK 構造

カバーページ
  --> Part 1: What is OpenClaw     機能と動機
  --> Part 2: Architecture         Mermaid 図と SSM トンネル
  --> Part 3: Deployment Guide     AWS EC2 とリージョン手順
  --> Part 4: FAQ and Operations   二カラム bash スニペット
クロージングページ
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深掘り:.kiro/steering/skill.md の内側

このシステムを駆動する核心知能は .kiro/steering/skill.md だ。予測不能なワンショット prompt に頼る代わりに、Kiro は毎セッション開始時にこの Steering ファイルを自動ロードし、七つの主要領域で厳格な標準を強制する:

1. 作業ディレクトリ戦略

● すべてのプレゼンデックは ppt-{normalized-topic-name}/ に収める。

● 参照テンプレート(ppt-aws-theme-demo/ と ppt-aws-theme-demo-cn/)は会話横断の汚染を防ぐため 読み取り専用 とマーク。

● テーマパスはデフォルトで theme: ../theme-aws-dark。

2. インテリジェントなブログ取得とフォールバック

● 一次試行として webFetch(url, mode="full") を実行。

● 返却ペイロードが <500 バイト、ペイウォール/ログインゲートを示す、またはナビヘッダーのみの場合、mode="rendered"(JavaScript 実行可能なフルブラウザエンジン)へ自動アップグレード。

● ハードルール: 取得失敗時にコンテンツを捏造・幻覚生成してはならない。ユーザーに直接知らせ、テキスト入力を求める。

3. 言語と国際化(i18n)ルール

● 主に中国語のテキストには自動で lang: zh;それ以外はデフォルト lang: en。

● lang: zh が有効なとき、テーマは本文フォントスタックを PingFang SC、HarmonyOS Sans SC、Noto Sans SC へ切替え、欠落した Google Web Fonts でのレイアウト崩れを防ぐローカルフォント上書きを適用。

4. 商標コンプライアンスマトリクス

中国語プレゼンデックで企業・ブランド標準を保つため、Kiro は置換ルックアップテーブルを適用する:

元の用語 準拠中国語翻訳標準
AWS Lambda Lambda
AWS web app Amazon Web Services web application
AWS services Amazon Web Services services
built on AWS built on Amazon Web Services

Amazon Bedrock、Amazon EC2、Amazon S3 などの完全サービストレードマークはそのまま保持。lang: zh では、ロゴとフッターはテーマにより自動抑制される。

5. 8 ステップ実行プロトコル

Kiro はこれらのアクションを厳密に順に実行する:

1. 参照テンプレート(slides.md と pages/*.md)を読む。

2. プロジェクトディレクトリを初期化する。

3. 完全なスライドコンテンツを起草する。

4. 長いスライドセット(>10 枚)をモジュラー章ページへ分割する。

5. 静的アセットを含める。

6. ローカルプレビュー CLI コマンドを出力する。

7. 自然言語フィードバック反復を適用する。

8. エクスポート向けに最終化する。

6. コンテンツ密度とレイアウト標準

● 密度上限: ページあたり最大 7 箇条書き。超過コンテンツは複数カラムまたは複数ページへ分割必須。

● Mermaid アーキテクチャ標準: 図は 3〜5 のコアノードに留め、ノードラベルを簡潔にし、視覚オーバーフロー防止のため {scale: 0.7} または {scale: 0.8} スケールパラメータを適用。

● アイコン選択: 未検証アイコンパッケージより標準 unicode 絵文字(🚀、✅、💡)を優先。

● 画像スケーリング: 埋め込みアセットすべてに {width=500px} や {width=60%} のような明示幅制約を強制。

● ゼロアニメーション制約: Vue アニメーション(v-click、v-clicks、v-motion)を直接禁止。静的安定性が PDF と PPTX 変換の完璧さを保証する。

7. 自動化 20+ 項目品質チェックリスト

制御をユーザーへ返す前に、agent は 20+ 点チェックリストに対し出力を静かに検証する(アセット幅、レイアウト密度、ゼロアニメーション規則、構文整合性を確認)。


安定性を保証するコアエンジニアリング判断

数十年クラウド開発ワークフローをレビューしてきた私にとって、Haowen のシステムにある三つのアーキテクチャ選択は特に見事だった:

1. Steering ファイル vs. システムプロンプト

巨大な prompt をチャットバーへ投げる代わりに、慣例は .kiro/steering/skill.md に一度書く。Summit 前半で Shiro Seike が AWS クラウドアーキテクチャ標準を CLAUDE.md へ符号化して示したのと同様に、Haowen は プレゼンテーションエンジニアリング が同一の steering 規律から利益を得ることを示した。

2. 制約されたデザインシステム

theme-aws-dark/ は意図的に 八つのレイアウトタイプと三つのカスタム Vue コンポーネント のみを提供する。視覚選択肢を制限することで、AI agent はほぼ同一のレイアウト間で混乱せず、毎回きれいで予測可能な結果を生む。

3. プリセットアーキテクチャスニペット

生成 AI に複雑なアーキテクチャ図をゼロから構築させる代わりに、theme-aws-dark/snippets/architectures/ が標準 AWS インフラ(Web Apps、Serverless、AI Agents、Data Pipelines)向けの実戦済み Mermaid テンプレートを提供する。agent はラベルをリネームし接続ノードを調整するだけだ。


パイプライン拡張:エンタープライズと投資家ユースケース

技術ブログ向けに設計されたが、Hong Kong Summit Developer Lounge の開発者は、このワークフローが他の構造化入力形式も処理することをすぐに発見した:

● 会議トランスクリプトと振り返り: 経営層トランスクリプトをきれいなステークホルダー要約デックへ変換。

● スタートアップ README とピッチデック: オープンソース GitHub リポジトリを、プライベート VC ミートアップ向けの磨き上げた投資家アップデートへ変換。

● 内部アーキテクチャ仕様: 技術 markdown ドキュメントをチームエンジニアリングブリーフィングへ変換。

コアエンジンが Markdown、Vue 3、Vite に依存するため、すべてのデックは標準 git ワークフローでバージョン管理可能——独自ファイルロックなし、ソフトウェアサブスクリプションのペイウォールなし、視覚的な雑然さもなし。


自分で試す:クイックスタートガイド

ローカルワークステーションでワークフローを試すには、次のコマンドを実行する:

# Clone the repository
git clone https://github.com/hanyun2019/kiro-slidev-ppt-maker.git

# Navigate into the project directory
cd kiro-slidev-ppt-maker

# Open Kiro IDE and send your prompt:
# "Turn this blog post into a PPT: <YOUR-URL-HERE>"


2026 Developer Lounge からの最終現地ノート

香港スカイラインのネオンが湾仔の水面にまたたくなか、AWS Hong Kong Summit 2026 の最終テイクアウェイは明確になった:開発者生産性の未来は、spec 駆動で決定的だ。

Amazon Bedrock 上にエンタープライズ AI agent を構築するにせよ、ローカルユーザーグループ向けにスライドを整形するにせよ、標準を Steering ファイルへ符号化すれば、何時間もの無給労働が、単純で信頼できる 3 分ループへ変わる。

AWS Hong Kong Summit 2026 Developer Lounge からのライブ報告。全 6 本の振り返りシリーズはこれで完結!