El "lector de Markdown/HTML para móvil" que adelanté hace unos días ya está terminado, y se llama Jilan.
Resuelve un problema pequeño pero cada vez más molesto:
Cuando alguien te envía un informe de IA, una presentación web o un documento Markdown por WeChat, la app Archivos o un chat grupal, al abrirlo en el móvil normalmente te encuentras con una pantalla en blanco, el código fuente, estilos rotos o la incertidumbre de qué app usar.
Archivos como .md, .markdown, .html, .htm, .txt e incluso paquetes ZIP web ya se pueden abrir directamente en iPhone y iPad con Jilan.
Renderizado local, almacenamiento local: sin necesidad de subir archivos ni registrarse.
Hay un enlace de TestFlight al final; puedes solicitarlo directamente si quieres probarlo. He habilitado 8.000 plazas.
Pero no hice Jilan solo porque nos faltara un lector.
La razón más directa es que últimamente siento cada vez con más claridad que, a medida que la IA participa en la producción de contenido, los formatos que usamos para intercambiar contenido están cambiando.
Mucho contenido textual empieza a generarse en Markdown, y mucho contenido de presentaciones, en HTML.
Jilan es solo una pequeña herramienta que surgió cuando este cambio llegó al lado móvil.
Markdown no es solo un formato de texto; se está convirtiendo en la capa de datos de la IA
Hace unos días vi una frase del autor de Obsidian que me pareció muy acertada: .md se está convirtiendo en un punto de Schelling en la interacción de la IA con archivos.
Un punto de Schelling es una opción hacia la que la gente tiende de forma natural, sin ninguna regulación forzada.
Markdown se parece un poco a eso ahora.
Nadie ha ordenado que la IA use Markdown, y ningún comité de estándares ha hecho ningún anuncio.
Pero en la práctica, tanto si los humanos escriben para la IA como si la IA escribe para los humanos, a menudo el resultado es un archivo .md.
La razón es sencilla.
Es texto plano, por lo que es ligero para que los modelos lo lean y escriban.
Tiene la estructura suficiente para expresar encabezados, listas, tablas, bloques de código y enlaces.
Y no está envuelto en un formato complejo como .docx.
Los humanos pueden abrirlo directamente, la IA puede procesarlo directamente, y la gestión de versiones y los diffs son limpios.
Pero creo que lo más importante es que Markdown ya no puede entenderse solo como "texto en un editor".
Es más bien los datos subyacentes en un flujo de trabajo de IA.
Así es como lo uso en CodePilot.
No tiene un mecanismo de memoria especialmente complejo; muchas memorias son en realidad solo un conjunto de archivos Markdown.
La IA escribe en ellos, la IA lee de ellos, y yo puedo abrirlos y editarlos yo mismo.
Además, los widgets de CodePilot pueden usar estos archivos Markdown locales y memorias como fuentes de datos.
Cuando el archivo cambia, la visualización del componente cambia con él.
En este punto, Markdown ya no es solo "un artículo para leer".
Se convierte en una capa de datos local muy ligera: los humanos pueden verlo, la IA puede leerlo, y las herramientas pueden generar nuevas interfaces e interacciones basadas en él.
Por eso también creo que la dirección que muchos están tomando, insistiendo en perfeccionar editores Markdown, podría ser un poco limitada.
Lo verdaderamente interesante no es hacer un cuadro de edición más bonito, sino tratar Markdown como datos para construir nuevas formas de lectura, gestión e interacción humano-computadora.
HTML se está convirtiendo en la capa de visualización del contenido de IA
En el otro extremo está HTML. Esta tendencia también se ha vuelto cada vez más evidente últimamente.
El mes pasado, publiqué como código abierto una Skill de PPT que genera presentaciones en formato web.
Alcanzó las 10.000 estrellas en 25 días, y luego, en defensas offline, exposiciones y sesiones de intercambio, vi repetidamente a personas usando PPTs hechos con ella.
Esto me confirmó una cosa:
En muchos escenarios, lo que la gente quiere no es un archivo .pptx estándar, sino una presentación que se pueda mostrar, entender y compartir rápidamente.
Casualmente, el equipo de Claude Code ha estado hablando de lo mismo últimamente.
Tienen un artículo específico sobre por qué cada vez más resultados empiezan a usar HTML en lugar de Markdown.
La razón es directa: HTML tiene mayor densidad de información, es más fácil para la jerarquía visual, es mejor para mostrar gráficos, diseños e interacciones, y es más fácil de abrir y leer para otros.
Esto se acerca mucho a mi propia experiencia.
Markdown es bueno para consolidar contenido, pero se vuelve difícil de leer cuando se alarga. Un informe de miles o decenas de miles de palabras apilado en un archivo .md es difícil de digerir realmente para un humano, aunque la estructura sea correcta.
HTML es lo contrario. Puede usar diseño, espacio, color, gráficos e interacción para organizar la información en algo que se sienta más como "algo para consumir". No es mejor para almacenar hechos, pero es mejor para ayudar a las personas a comprenderlos.
Por eso, cada vez me inclino más a ver estas dos cosas por separado:
Markdown es la capa de datos, HTML es la capa de visualización.
Mantén el contenido subyacente en Markdown: limpio, legible y con control de versiones.
Cuando necesites mostrarlo a personas, presentarlo o compartirlo externamente, grábalo en HTML.
Esto no es un gran nuevo estándar; es más bien una división del trabajo que ha surgido de forma natural en los flujos de trabajo de IA.
Pero esta cadena se rompe en el móvil
El contenido está ahí, los archivos se envían, pero el problema ocurre en el último paso: la gente suele abrirlos en el móvil.
El escritorio está bien. Tienes navegadores, editores y, si todo lo demás falla, VS Code.
Pero el móvil es diferente.
Especialmente cuando recibes un informe generado por IA, una presentación web o un documento Markdown en WeChat, la experiencia común es que no se abre, muestra el código fuente, tiene estilos rotos o requiere saltar entre varias aplicaciones. Es una tontería, pero muy molesta.
Una mensajería como WeChat no es, esencialmente, un lector de archivos.
Su prioridad es chatear, previsualizar y reenviar, no abrir seriamente un archivo Markdown o HTML.
Los navegadores tampoco están diseñados para este escenario.
Por defecto, los navegadores manejan "me das un enlace, te abro la página web".
Pero lo que otros te envían suele ser un archivo local, no un enlace. Puedes saltar por aros para enviar el HTML a un navegador, pero toda la cadena es larga e incómoda.
Muchas herramientas Markdown también están orientadas a la edición y toma de notas, y no son necesariamente adecuadas para abrir temporalmente un archivo enviado por alguien.
Sin mencionar que algunas herramientas requieren que importes, sincronices, construyas una biblioteca o te registres.
HTML tiene una capa adicional de problemas de seguridad: un archivo extraño podría contener scripts, y no necesariamente quieres que se ejecuten por defecto.
Por eso siempre he sentido que faltaba algo muy simple:
Una forma de abrir de forma segura y conveniente estos archivos comunes del flujo de trabajo de IA en un móvil.
Eso es Jilan.
Jilan está muy enfocado: Abrir, Leer, Conservar
Jilan no se ha convertido en un editor, ni se ha conectado a la IA. Por cierto, debo elogiar el icono de la App dibujado por CodeX; es muy bonito.
Desde el principio tuve muy claro que solo hace tres cosas: Abrir, Leer, Conservar.
Cuando recibes un archivo, seleccionas Jilan desde WeChat, la app Archivos o la hoja de compartir del sistema para abrirlo. Soporta archivos .md, .markdown, .html, .htm, .txt y .zip empaquetados desde recursos web.
Todos los archivos se procesan localmente: sin subidas, sin registro de cuenta.
Al leer Markdown, principalmente lo ajusté para la lectura de textos largos.
El tamaño de fuente, el interlineado y el fondo se pueden cambiar; las tablas largas se pueden desplazar horizontalmente; los documentos con estructura de encabezados pueden usar una tabla de contenido para saltar.
La sintaxis común de Obsidian, como listas de tareas, Callouts, notas al pie, Frontmatter y etiquetas, también es compatible en la medida de lo posible.
También soporta el cambio entre modo oscuro y temas de color.
Al leer HTML, me preocupo más por el "control".
Utiliza el WebView del sistema para el renderizado local, soporta zoom, cambio entre vertical y horizontal, y cambio entre modo móvil y escritorio.
Los scripts dinámicos están desactivados por defecto. Normalmente no sabes si hay scripts en un archivo HTML extraño.
Por lo tanto, Jilan no asume la ejecución de scripts por defecto; si te encuentras con una página que realmente necesita JS para visualizarse, puedes activarlo manualmente.
El soporte para ZIP también está hecho para escenarios del mundo real.
Muchas páginas web exportadas por IA no son un único archivo HTML, sino un index.html más una carpeta assets.
Jilan encontrará automáticamente el punto de entrada después de la descompresión, y las imágenes y CSS locales se cargarán normalmente, por lo que los estilos no se pierden y las imágenes no se rompen.
Los archivos que has abierto se quedarán automáticamente en tu historial local. Si quieres volver a verlos la próxima vez, puedes encontrarlos en la aplicación.
Importar el mismo archivo varias veces no creará duplicados, y los importantes se pueden marcar como favoritos.
Este es su límite actual.
No hace sincronización en la nube, cuentas, edición ni integración con IA.
No porque estas funciones no sean importantes, sino porque un visor primero debe hacer bien el trabajo de "abrir y terminar de leer".
Jilan sigue las dos primeras cosas
Mirando atrás ahora, Jilan no es una pequeña herramienta aislada.
El mes pasado hice PPT Skill porque creo que HTML se convertirá en una forma muy natural para que la IA genere contenido de presentaciones.
No necesariamente reemplazará a PowerPoint, pero para "generar rápidamente algo que se pueda presentar", HTML es lo suficientemente ligero, abierto y adecuado para que los modelos lo generen directamente.
Hice CodePilot porque creo que Markdown se convertirá en un portador de datos y memoria muy natural en la colaboración con IA.
No es el formato más bonito, pero es el más fácil para que humanos, modelos y herramientas lo utilicen simultáneamente.
Jilan maneja el tercer paso:
Estos formatos no pueden limitarse a ser "generados"; la gente debe poder abrirlos, leerlos y conservarlos realmente.
Los dos primeros son sobre producción; Jilan es sobre consumo.
La IA ya puede generar Markdown y HTML.
Pero si estos archivos se rompen en cuanto llegan a un móvil, por muy fluida que haya sido la experiencia de generación, no ha llegado realmente a las manos de la persona.
Jilan llena esa última milla.
Pero esto está lejos de terminar
Jilan actualmente solo llena la capa más superficial: recibir un archivo y abrirlo.
En el futuro, todavía hay varios problemas que resolver.
Por ejemplo, la gestión.
Mucha gente ya tiene una gran cantidad de archivos Markdown y HTML dispersos en sus móviles, discos en la nube, registros de chat y varias cachés de aplicaciones.
No carecen de valor; simplemente están demasiado dispersos para encontrarlos o gestionarlos.
Por ejemplo, compartir.
Jilan resuelve "cómo veo lo que otros me envían".
Pero, a la inversa, "he hecho un archivo HTML, cómo hago para que otros lo abran convenientemente" sigue siendo un problema.
Si envías el archivo, la otra persona podría no poder abrirlo; si envías un enlace, tienes que encontrar un lugar para desplegarlo tú mismo.
Por ejemplo, el uso entre dispositivos.
Leer a medias en el móvil y continuar en el ordenador, o generar un informe en el ordenador y enviarlo al móvil para leerlo, son cosas muy naturales.
Pero en cuanto introduces la sincronización, te encuentras con cuentas, la nube, la privacidad y la complejidad.
Jilan sigue siendo muy pequeño, tan pequeño que realmente no quiero empaquetarlo como un gran producto.
Pero encaja perfectamente en el vacío que encuentro a diario:
La IA ha generado el contenido, pero yo solo quiero echarle un buen vistazo en mi móvil.
Si a ti también te molestan con frecuencia los archivos Markdown, HTML y las presentaciones web, pruébalo.
TestFlight:
Me encantaría saber tu opinión sobre esto: después de la intervención de la IA, ¿en qué se convertirán realmente los documentos, las presentaciones y la lectura?
