Entwickler-Werkzeug / 32

System-Prompt- & Tool-Aufruf-Schema-Generator

Erstelle strukturierte LLM‑System‑Prompts mit XML‑Abschnitten und formatierten JSON‑Schemas für OpenAI‑Funktionsaufrufe und Claude‑Tool‑Schemas.

System-Prompt- & Tool-Aufruf-Schema-Generator: TOEA formatiert System‑Prompts in standardisierte XML‑Begrenzungs‑Tags (<role>, <instructions>, <constraints>) und erzeugt OpenAI‑Funktionsaufruf‑Spezifikationen sowie Anthropic Claude‑Tool‑Schemas. Läuft zu 100% lokal in deinem Browser, ohne Datei-Uploads zum Server.

Kategorie: Entwicklerwerkzeuge
Ausführungen: In deinem Browser
Kosten: Kostenlos · ohne Anmeldung
Verfügbarkeit: Einsatzbereit

Prompt-Struktur & Systemabschnitte

Rolle & Persona (<role>)

Kontext & Hintergrund (<context>)

Schritt-für-Schritt-Anweisungen (<instructions>)

Beschränkungen & Verbote (<constraints>)

Ausgabeformat (<output_format>)

Beispiele (<examples>)

Tool-Aufruf-Definitionen

Tool

Parameter (2)

Parameter 1

Pflichtparameter

Parameter 2

Pflichtparameter

<role>
You are an expert TypeScript and React developer assistant.
</role>

<context>
The user is building a privacy-first web utility platform called TOEA.
</context>

<instructions>
1. Write clean, modern, zero-dependency client-side functions.
2. Include comprehensive unit tests with node:test.
3. Return concise code without conversational fluff.
</instructions>

<constraints>
- Do not rely on server-side APIs or persistent backend databases.
- Keep memory usage bounded for browser performance.
</constraints>

<output_format>
Markdown code blocks containing complete, executable TypeScript files.
</output_format>

<examples>
Input: Create slug generator -> Output: export function slugify(str) { ... }
</examples>

Beschreibungen entscheiden, welches Tool aufgerufen wird

Ein Modell wählt ein Tool allein anhand seines Namens und seiner Beschreibung aus, daher übernimmt die Beschreibung den größten Teil der Arbeit. Erkläre, was das Tool tut, wann es verwendet werden soll und wann nicht, besonders wenn sich zwei Tools überschneiden. Parameterbeschreibungen sollten das erwartete Format und die Einheiten mit einem Beispiel nennen: ISO 8601 date, e.g. 2025-06-30 oder amount in cents. Markiere einen Parameter nur dann als erforderlich, wenn der Aufruf ohne ihn nicht funktionieren kann. Andernfalls erfindet das Modell Werte, um ihn auszufüllen.

Schemas von Hand vervollständigen

Der Builder schreibt jeden Parameter als Typ und Beschreibung. Ein array-Parameter hat kein items und ein object-Parameter keine properties, daher weiß das Modell nicht, was darin enthalten ist. Ergänze diese Angaben sowie enum für feste Auswahlmöglichkeiten. Um aus einer Beispielnutzlast ein verschachteltes Parameterschema zu erstellen, beginne mit JSON zu JSON Schema und füge dort das Objekt ein. Beide Formate verwenden dasselbe JSON Schema: OpenAI verschachtelt es unter function.parameters, Claude nennt es input_schema. Änderungen lassen sich daher zwischen beiden übertragen.

So benutzt du es

Fülle die Prompt‑Abschnitte aus (Rolle, Kontext, Anweisungen, Einschränkungen, Ausgabeformat, Beispiele).
Definiere optionale Tool‑Aufruffunktionen mit Parametern.
Wechsle zwischen den Tabs XML Prompt, Markdown, OpenAI Tool Schema und Claude Tool Schema und kopiere dann deinen formatierten Prompt.

Datenschutz & Einschränkungen

Alle Promptbearbeitung und die Schemaerzeugung laufen lokal im Arbeitsspeicher des Clients.

Häufige Fragen

Warum XML‑Tags in System‑Prompts verwenden?

Moderne LLMs (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o) verarbeiten XML‑Tags (<role>, <instructions>) effektiv und reduzieren so Abweichungen und Mehrdeutigkeiten in den Anweisungen.

Unterstützt es sowohl OpenAI‑ als auch Claude‑Toolformate?

Ja. Es erzeugt gleichzeitig gültige OpenAI‑Funktionsschemas und Claude input_schema‑Definitionen.

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