AI 开发者工具

在一个工作流程中准备提示、测试模型 API、生成 AI CLI 命令、验证结构化 JSON 输出以及检查实时 MCP 工具。

快速开始

AI 提示词工具包

在粘贴到外部 AI 工具之前，先遮蔽敏感信息、估算 token 并拆分长 prompt。

清理并拆分 AI 提示词

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

智能体技能构建器

把 Markdown 笔记转换成浏览器本地的 Claude 或 Codex SKILL.md 文件，带有确定性的 frontmatter 和可直接复制的输出。

CLI 对比指南

在选择实时预设之前，对比 Claude Code、Codex 和 OpenCode 的命令模式。

AI CLI 工具

无需在文档标签页之间来回切换，即可生成可直接复制的 Claude Code、Codex 和 OpenCode 命令。

结构化输出实验场

在接入代码之前，验证 JSON 形式的模型输出是否符合应用预期的契约。

LLM API Tester

直接从浏览器调用 OpenAI 兼容的 API 并检查模型、流输出、标头、计时和使用情况。

Structured Output JSON 验证器

打开一个关键词导向指南，并通过安全预设链接进入实时 structured-output 操作台。

MCP 服务器检查

连接到远程 Streamable HTTP 服务器，检查其工具并运行已确认的调用。

我需要哪个工具？

我需要在分享前清理 prompt。

如果输入包含仓库说明、事故文本或敏感信息，请先从 prompt 清理、脱敏和分块开始。

打开 AI Prompt Toolkit

我需要 AI 编码助手的准确命令和参数。

如果你想为 Claude Code、Codex 或 OpenCode 找到正确命令，而不想重新翻文档，就使用 CLI 构建器。

打开 AI CLI Tools

我需要测试 OpenAI 兼容端点。

使用浏览器直接配置文件加载模型、发送聊天或响应请求以及检查兼容性，无需 ComUtil 代理。

打开 LLM API 测试器

我需要在应用使用前验证 JSON 输出。

在信任 payload 之前，使用结构化输出工作台捕获缺失字段、错误类型或额外键。

打开 Structured Output Playground

我需要验证 MCP 服务器并尝试其工具之一。

在 MCP 客户端连接此配置前，请检查传输方式、必填字段和环境变量使用情况。

MCP 服务器检查

我需要把笔记转换成智能体技能。

当粗略的 Markdown 草稿需要干净的 SKILL.md frontmatter 和可复制文件时，使用技能构建器。

打开智能体技能构建器

工作流轨道

1. Prompt 准备

在文本离开你的工作流之前，先清理并拆分它。

2. 命令构建

为你正在使用的助手生成准确的 CLI 调用。

3. API测试

直接调用所选端点并检查其真实响应。

4. 输出检查

验证 JSON 响应是否仍满足你预期的结构。

5. 配置调试

在 MCP 客户端连接此配置前，请检查传输方式、必填字段和环境变量使用情况。