AI開発者ツール
1 つのワークフローで、プロンプトの準備、モデル API のテスト、AI CLI コマンドの生成、構造化された JSON 出力の検証、ライブ MCP ツールの検査を行います。
AIコーディングアシスタント向けの正確なコマンドとフラグが必要です。
リファレンスドキュメントを読み直さずに、Claude Code、Codex、OpenCodeに必要な正しいコマンドを得たいときはCLIビルダーを使います。
AI CLI Toolsを開く
OpenAI 互換エンドポイントをテストする必要があります。
ComUtil プロキシを使用せずに、ブラウザー直接プロファイルを使用してモデルをロードし、チャットまたは応答リクエストを送信し、互換性を検査します。
LLM API テスターを開く
MCP サーバーを検証し、そのツールの 1 つを試す必要があります。
この設定を MCP クライアントに接続する前に、トランスポート、必須フィールド、環境変数の使用状況を確認してください。
MCPサーバーチェック
メモをエージェントスキルに変えたい。
ラフなMarkdown下書きに整ったSKILL.md frontmatterとコピーしやすいファイルが必要なときに使います。
エージェントスキルビルダーを開く
1. プロンプト準備
ワークフローの外に出す前にテキストを整理して分割します。
2. コマンド作成
使用するアシスタント向けに正確なCLI呼び出しを生成します。
3. APIテスト
選択したエンドポイントを直接呼び出して、その実際の応答を検査します。
4. 出力確認
JSON応答が期待する形状を満たしているか検証します。
5. 設定デバッグ
この設定を MCP クライアントに接続する前に、トランスポート、必須フィールド、環境変数の使用状況を確認してください。