AI 개발자 도구

하나의 워크플로에서 프롬프트를 준비하고, 모델 API를 테스트하고, AI CLI 명령을 생성하고, 구조화된 JSON 출력을 검증하고, 라이브 MCP 도구를 검사하세요.

빠른 시작

AI 프롬프트 툴킷

민감한 정보를 가리고 토큰을 추정하며 긴 프롬프트를 분할한 뒤 외부 AI 도구에 붙여넣으세요.

AI 프롬프트 정리 및 분할

Open the keyword-forward guide, then jump into safe prompt-toolkit presets for redaction, chunking, and cleanup.

에이전트 스킬 빌더

Markdown 노트를 결정적 프런트매터와 바로 복사할 수 있는 출력이 포함된 브라우저 로컬 Claude 또는 Codex SKILL.md 파일로 바꾸세요.

CLI 비교 가이드

라이브 프리셋을 고르기 전에 Claude Code, Codex, OpenCode의 명령 패턴을 비교하세요.

AI CLI 도구

문서 탭을 오가지 않고 즉시 복사 가능한 Claude Code, Codex, OpenCode 명령어를 생성하세요.

구조화 출력 플레이그라운드

코드에 연결하기 전에 JSON 형태의 모델 출력이 앱이 기대하는 계약을 충족하는지 검증하세요.

LLM API Tester

브라우저에서 OpenAI 호환 API를 직접 호출하고 모델, 스트리밍 출력, 헤더, 시간, 사용량을 확인합니다.

구조화 출력 JSON 검증기

안전한 프리셋 링크로 라이브 structured-output 플레이그라운드로 들어가는 키워드 중심 가이드를 여세요.

MCP 서버 체크

원격 Streamable HTTP 서버에 연결하고 해당 도구를 검사하고 확인된 호출을 실행합니다.

어떤 도구가 필요하나요?

공유하기 전에 프롬프트를 정리해야 합니다.

입력에 저장소 메모, 인시던트 텍스트, 또는 비밀 정보가 포함되어 있으면 프롬프트 정리, 민감정보 가리기, 청크 분할부터 시작하세요.

AI 프롬프트 툴킷 열기

AI 코딩 도우미용 정확한 명령어와 플래그가 필요합니다.

참고 문서를 다시 읽지 않고 Claude Code, Codex, 또는 OpenCode용 올바른 명령어를 원할 때 CLI 빌더를 사용하세요.

AI CLI 도구 열기

OpenAI 호환 엔드포인트를 테스트해야 합니다.

브라우저 직접 프로필을 사용하여 모델을 로드하고, 채팅 또는 응답 요청을 보내고, ComUtil 프록시 없이 호환성을 검사하세요.

LLM API Tester 열기

앱이 사용하기 전에 JSON 출력을 검증해야 합니다.

페이로드를 신뢰하기 전에 구조화 출력 작업대에서 누락 필드, 잘못된 타입, 추가 키를 잡아내세요.

Structured Output Playground 열기

MCP 서버를 확인하고 해당 도구 중 하나를 사용해 봐야 합니다.

MCP 클라이언트에 이 설정을 연결하기 전에 전송 방식, 필수 필드, 환경 변수 사용을 검토하세요.

MCP 서버 체크

노트를 에이전트 스킬로 바꿔야 합니다.

거친 Markdown 초안에 깔끔한 SKILL.md 프런트매터와 복사 가능한 파일이 필요할 때 스킬 빌더를 사용하세요.

에이전트 스킬 빌더 열기

워크플로 레일

1. 프롬프트 준비

텍스트가 워크플로를 벗어나기 전에 정리하고 분할하세요.

2. 명령어 구성

사용 중인 도우미에 맞는 정확한 CLI 호출을 생성하세요.

3. API 테스트

선택한 엔드포인트를 직접 호출하고 실제 응답을 검사합니다.

4. 출력 점검

JSON 응답이 기대하는 형태를 여전히 충족하는지 검증하세요.

5. 설정 디버깅

MCP 클라이언트에 이 설정을 연결하기 전에 전송 방식, 필수 필드, 환경 변수 사용을 검토하세요.