Инструменты разработчика искусственного интеллекта
Подготавливайте запросы, тестируйте API-интерфейсы моделей, генерируйте команды AI CLI, проверяйте структурированный вывод JSON и проверяйте работающие инструменты MCP в одном рабочем процессе.
Набор инструментов для подсказок AI
Редактируйте секреты, оценивайте токены и разделяйте длинные подсказки, прежде чем вставлять их во внешний инструмент искусственного интеллекта.
Обеззараживание и разделение подсказок AI
Откройте руководство по переадресации ключевых слов, а затем перейдите к безопасным настройкам набора инструментов для редактирования, фрагментирования и очистки.
Разработчик навыков агента
Превратите заметки Markdown в локальный для браузера файл Claude или Codex SKILL.md с детерминированной вставкой и готовыми к копированию выходными данными.
Руководство по сравнению CLI
Сравните шаблоны команд Claude Code, Codex и OpenCode, прежде чем выбирать живую предустановку.
Инструменты AI CLI
Создавайте готовые к копированию команды Claude Code, Codex и OpenCode, не переключаясь между вкладками документации.
Игровая площадка структурированного вывода
Проверьте выходные данные модели в формате JSON на соответствие контракту, ожидаемому вашим приложением, прежде чем вставлять их в код.
LLM API Tester
Вызывайте API-интерфейсы, совместимые с OpenAI, прямо из браузера и проверяйте модели, потоковую передачу, заголовки, время и использование.
Валидатор структурированного вывода JSON
Откройте руководство по пересылке по ключевым словам с безопасными предустановленными ссылками на живую игровую площадку структурированного вывода.
Проверка сервера MCP
Подключитесь к удалённому серверу по Streamable HTTP, изучите его инструменты и выполняйте подтверждённые вызовы.
Мне нужно очистить подсказку, прежде чем поделиться ею.
Начните с быстрой очистки, редактирования и разделения на фрагменты, если входные данные включают примечания к репозиторию, текст инцидента или секреты.
Открыть набор инструментов для подсказок AI
Мне нужна точная команда и флаги для помощника по кодированию ИИ.
Используйте построитель CLI, если вам нужна правильная команда для Claude Code, Codex или OpenCode без повторного чтения справочной документации.
Открыть инструменты AI CLI
Мне нужно протестировать конечную точку, совместимую с OpenAI.
Используйте профиль прямого браузера для загрузки моделей, отправки запросов в чат или ответов и проверки совместимости без прокси-сервера ComUtil.
Открыть тестер API LLM
Мне нужно проверить вывод JSON, прежде чем мое приложение его воспользуется.
Используйте инструментальные средства структурированного вывода, чтобы обнаружить отсутствующие поля, неправильные типы или дополнительные ключи, прежде чем доверять полезной нагрузке.
Открытая площадка структурированного вывода
Мне нужно проверить MCP-сервер и попробовать один из его инструментов.
Прежде чем подключать эту конфигурацию в клиенте MCP, просмотрите транспорт, обязательные поля и использование среды.
Проверка сервера MCP
Мне нужно превратить заметки в навык агента.
Используйте конструктор навыков, когда для чернового варианта Markdown требуется чистый заголовок SKILL.md и готовый к копированию файл.
Открыть конструктор навыков агента
Каждый шаг сужает круг возможных причин. Если сначала очистить промпт, последующий сбой уже не объясняется текстом, который вы не собирались отправлять; если проверить эндпоинт до проверки вывода, ошибка схемы окажется проблемой модели, а не транспорта.
1. Быстрая подготовка
Очистите и разделите текст, прежде чем он покинет ваш рабочий процесс.
2. Командная сборка
Создайте точный вызов CLI для используемого вами помощника.
3. API-тест
Вызовите выбранную конечную точку напрямую и проверьте ее реальный ответ.
4. Проверка вывода
Убедитесь, что ответ JSON по-прежнему соответствует ожидаемой форме.
5. Отладка конфигурации
Прежде чем подключать эту конфигурацию в клиенте MCP, просмотрите транспорт, обязательные поля и использование среды.
Подключение модели к приложению — это пять отдельных задач, которые обычно решают в пяти разных местах: подготовить промпт к безопасной отправке, собрать команду или запрос, вызвать эндпоинт, проверить, что ответ по-прежнему соответствует структуре, которую разбирает ваш код, и убедиться в конфигурации сервера, которую загрузит агент. Каждая страница по ссылкам ниже отвечает за одну из этих задач, и все они работают во вкладке браузера, которая у вас уже открыта, так что отлаживаемый промпт, ключ или полезную нагрузку не нужно вставлять в сервис, который вы не контролируете.
Порядок на этой странице — это порядок, в котором обычно идёт работа. Очистка промпта, сборка CLI-команд, генерация файла навыка и проверка структурированного вывода никуда не отправляют ваш ввод: всё выполняется в скриптах страницы. Двум инструментам нужна сеть, и оба обращаются напрямую из вашего браузера к указанному вами эндпоинту, а учётные данные остаются в локальном хранилище этого браузера. Именно из-за прямого пути сбою здесь стоит доверять: если тестер LLM API или проверка MCP-сервера сообщает об ошибке, она пришла от вашего эндпоинта и его транспорта, CORS или настроек аутентификации, а не от промежуточного прокси.
- Удаление ключей, имён хостов и клиентского текста из промпта перед отправкой во внешний ассистент
- Получение точной команды Claude Code, Codex или OpenCode вместо чтения трёх справочников
- Проверка того, отвечает ли новый базовый URL, ключ или шлюз и насколько быстро, ещё до встраивания в код
- Проверка того, что JSON от модели по-прежнему удовлетворяет контракту, который разбирает приложение
- Проверка транспорта и списка инструментов MCP-сервера перед добавлением его в конфигурацию клиента
- Превращение черновика в Markdown в файл SKILL.md, который сможет загрузить агент
- Набор для промптов, сборка CLI, конструктор навыков, структурированный вывод: ввод не покидает страницу
- Тестер LLM API: браузер сам вызывает настроенный вами эндпоинт, а профили и ключи остаются в локальном хранилище
- Проверка MCP-сервера: подключается к указанному вами серверу и запрашивает подтверждение перед вызовом инструмента
- На страницах-руководствах нет полей ввода: они объясняют рабочий процесс и ведут к рабочему инструменту
- Ничто на этой странице не загружает промпт, ключ или полезную нагрузку на серверы ComUtil для обработки
С чего начать, если есть только черновой промпт?
Начните с набора инструментов для промптов: скройте секреты и разбейте текст на части, помещающиеся в контекстное окно. Затем переходите к сборке CLI-команд или к тестеру API — в зависимости от того, управляете ли вы ассистентом для кода или вызываете эндпоинт сами.
Отправляет ли какой-нибудь из этих инструментов мой промпт или API-ключ в ComUtil?
Нет. Текстовые инструменты работают целиком в браузере, а два инструмента с сетевыми вызовами отправляют их из вашего браузера напрямую в настроенный вами эндпоинт. Ключи хранятся в локальном хранилище этого браузера, и очистка данных сайта удаляет их.
Чем сборка CLI-команд отличается от тестера LLM API?
Сборка CLI создаёт текст команды для ассистента вроде Claude Code, Codex или OpenCode и ничего не запускает. Тестер API действительно отправляет запрос к эндпоинту модели и показывает статус, приходящие потоком токены, тайминги и расход, которые вернулись в ответе.
Почему тестер API выдаёт ошибку, если тот же запрос работает из терминала?
Запросу из браузера нужно, чтобы провайдер вернул заголовки CORS, а запросу из терминала — нет. Если эндпоинт их не отправляет, браузер блокирует ответ раньше, чем страница сможет его прочитать. Поставьте перед моделью шлюз, возвращающий заголовки CORS, или выполните команду curl со скрытыми данными, которую формирует тестер.
Какой страницей проверить MCP-сервер перед добавлением его в клиент?
Проверкой MCP-сервера. Она подключается к удалённому серверу Streamable HTTP, перечисляет заявленные им инструменты вместе со схемами ввода и выполняет вызов только после вашего подтверждения — этого достаточно, чтобы отличить доступный сервер от настроенного неверно.