KI-Werkbank / für Entwickler
KI- und LLM-Tools.
Für alle, die mit Sprachmodellen entwickeln, und für alle, deren Websites diese Modelle lesen: Prompts und Tool-Schemas gestalten, das JSON reparieren, das ein Modell zurückgibt, sehen, wie ein Dokument für die Suche zerlegt wird, und festlegen, welche KI-Crawler deine Seiten lesen dürfen. Die letzte Gruppe führt kleine Modelle direkt im Browser aus, sodass Foto oder Scan dein Gerät nie verlassen.
jetzt verfügbar
Mit LLMs entwickeln
Prompts, Schemas für Tool-Aufrufe und die strukturierte Ausgabe, die ein Modell zurückschickt.
System-Prompt-Generator
Erstelle strukturierte LLM‑System‑Prompts mit XML‑Abschnitten und formatierten JSON‑Schemas für OpenAI‑Funktionsaufrufe und Claude‑Tool‑Schemas.
JSON-Reparatur
Repariere abgeschnittenes, fehlerhaftes, einfach quotiertes oder nicht maskiertes JSON aus LLMs – ohne Serveranfragen.
JS-Objekt zu JSON
Wandle JS-Objektliterale mit unzitierten Schlüsseln, einfachen Anführungszeichen und nachgestellten Kommata in striktes JSON um.
JSON-Schema-Generator
Leite aus Beispiel-JSON automatisch JSON-Schema-Definitionen ab und erzeuge sie.
JSON Schema
Validiere JSON-Daten lokal im Browser anhand von JSON-Schema-Definitionen – mit übersichtlichen Fehlerpfaden.
RAG Text-Segmentierer
Visualisiere Textaufteilungen, Abschnittsgrößen (Token/Zeichen) und Überlappungen für die RAG‑Vektorindizierung – direkt im Browser.
Die Website für KI lesbar machen
Was KI-Crawler abrufen dürfen – und was sie dabei vorfinden.
AI Crawler Checker
Verstehe, wie die robots.txt einer Website bekannte KI-Crawler behandelt.
llms.txt
Prüft die optionale llms.txt einer Website – Struktur, Links und Quelltext.
Robots.txt-Prüfer
Lies Crawler-Regeln, Sitemap-Angaben und Zugänglichkeit auf einen Blick.
Schema Checker
Finde JSON-LD-Blöcke, Schema-Typen, Parsefehler und grundlegende Warnungen.
KI auf dem eigenen Gerät
Modelle, die im Browser-Tab laufen, sodass die Datei nie hochgeladen wird.
Bild zu Text
Lies Text aus einem Foto oder Screenshot direkt im Browser aus, ohne die Datei hochzuladen.
PDF OCR
Lies Text aus einem gescannten PDF ohne auswählbaren Text, direkt im Browser.
Passfoto
Pass- oder Ausweisfoto in richtiger Größe: Hintergrund weiß, blau oder rot, automatischer Zuschnitt, Druckbogen mit 300 dpi.
Ausgaben, die sich verarbeiten lassen
Die meisten Fehler einer LLM-Funktion sind keine falschen Antworten, sondern unbrauchbare: eine Antwort in Fließtext verpackt, ein Komma zu viel am Ende, ein Schlüssel in einfachen Anführungszeichen, ein Objekt, das abbricht, weil das Token-Limit erreicht war. Beschreibe die gewünschte Form als JSON Schema – der JSON-zu-JSON-Schema-Generator erzeugt eines aus einem Beispiel – und übergib es an die Structured-Output- oder Tool-Calling-Funktion des Modells, statt im Fließtext um JSON zu bitten.
Kommt eine Antwort trotzdem beschädigt an, behebt das LLM-JSON-Reparaturtool die mechanischen Fehler, der Konverter von JS-Objekten zu JSON übernimmt Literale im JavaScript-Stil, und der JSON-Schema-Validator bestätigt, dass das Ergebnis passt, bevor dein Code sich darauf verlässt. Der System-Prompt-Builder hält die Anweisungen und Tool-Definitionen rundherum in einem einheitlichen Format.
Chunking für die Suche
Ein Retrieval-System antwortet aus den Abschnitten, die es findet – die Aufteilung entscheidet also, was ein Modell sehen kann. Zu kleine Abschnitte verlieren den Satz, der ihnen Bedeutung gibt; zu große vergraben die relevante Zeile zwischen fremden und kosten mehr beim Einbetten und Senden. Überlappung macht einen Satz, der über eine Grenze reicht, von beiden Seiten auffindbar, um den Preis, ihn doppelt zu speichern.
Der RAG-Text-Chunker zeigt genau, wo ein Dokument bei gegebener Größe und Überlappung bricht – schneller, als eine schlechte Antwort bis zu der Aufteilung zurückzuverfolgen, die sie verursacht hat.
Entscheiden, was KI-Crawler lesen
Trainings-Crawler, KI-Such-Crawler und Abrufe im Auftrag eines Nutzers verwenden unterschiedliche User-agent-Tokens. Eine Website kann also das Training verweigern und trotzdem in KI-Antworten sichtbar bleiben. Der KI-Crawler-Checker prüft die robots.txt einer Website gegen zehn davon und erklärt jeden; der robots.txt-Checker zeigt die ganze Datei.
Für die Seiten, die gelesen werden sollen, verweist eine llms.txt-Datei Modelle auf deine nützlichsten Dokumente, und strukturierte Daten sagen klar, worum es auf einer Seite geht. Beides ist keine Garantie, kostet aber wenig.
Modelle, die im Browser bleiben
Die OCR- und Foto-Tools führen ihre Modelle innerhalb der Seite aus. Beim ersten Einsatz wird das Modell heruntergeladen – einige Megabyte –, danach läuft die Arbeit auf deinem eigenen Prozessor: Ein gescannter Vertrag, ein Passfoto oder ein Screenshot wird gelesen und verarbeitet, ohne irgendwohin hochgeladen zu werden.
Der Preis dafür ist die Geschwindigkeit auf älteren Geräten und die Grenzen eines kleinen Modells. Bild zu Text und gescanntes PDF zu Text erkennen gedruckten Text gut und Handschrift schlecht; der Passfoto-Generator findet Gesicht und Hintergrund automatisch, bittet dich aber trotzdem, das Ergebnis mit den Vorgaben deines Landes abzugleichen.