AI 开发工具
做 AI 应用时天天要算的东西：Token 数、调用成本、显存需求、RAG 切块、微调数据校验、JSON 修复，全部在浏览器本地完成，不需要任何 Key。
Ollama Modelfile 生成器
生成 Ollama Modelfile：基础模型、系统提示词、采样参数、停止词，外加对应的 ollama create 命令。
#02RAG 文本切块工具
按 LangChain RecursiveCharacterTextSplitter 的算法把文档切成带重叠的文本块，并且能正确识别中文标点。
#03大模型显存计算器
估算开源模型在 llama.cpp 或 Ollama 下需要多少显存——权重、KV 缓存和运行开销——以及能装进哪些显卡。
#04MCP 配置生成器
勾选要装的 MCP Server，直接拿到 Claude Desktop、Cursor、VS Code 或 Claude Code 能用的配置。
#05微调数据 JSONL 校验工具
上传前逐行检查 OpenAI 对话微调数据文件，并给出 Token 统计和训练将计费的 Token 数。
#06大模型 API 费用计算器
按 Token 数或直接粘贴提示词，一次算出 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、通义千问、Mistral、xAI 等 46 个模型的调用费用。
#07在线 OCR 图片文字识别
从截图、扫描件和照片里提取中文、英文、日文、韩文、德文或法文文字，图片不用上传。
#08Markdown 转纯文本（去除 AI 回答格式）
去掉 ChatGPT 或 Claude 回答里的 Markdown 标记——星号、井号、竖线、代码围栏——同时让文字、列表和表格保持可读。
#09代码与配置密钥泄露扫描
在把代码、.env 文件或日志粘贴到任何地方之前，用移植自 gitleaks 的规则检查其中的 API 密钥、令牌和私钥。
#10代码仓库打包成 Prompt
把多个源码文件打包成一份给大模型读的文档：目录树加全部文件内容，并统计每个文件的 token 数。
#11提示词模板填充工具
用 JSON 填充提示词模板里的 {{变量}}，看到模型实际收到的完整提示词，以及哪些变量缺失、哪些没用上。
#12语音转文字（浏览器内运行 Whisper）
在浏览器里运行 OpenAI Whisper，把音频或视频转成纯文字或 SRT 字幕，文件不上传。
#13文本语义相似度计算
在浏览器里用多语言向量模型比较句子的意思，给出余弦相似度矩阵。
#14JSON Schema 在线校验
用 Ajv 按 JSON Schema 校验 JSON 文档，列出每一个不合规的路径，而不只是第一个。
#15JSON 转 JSON Schema 生成器
从 JSON 样例推断 JSON Schema，可切换 OpenAI 严格模式，直接用于结构化输出和函数调用。
#16HTML 转 Markdown（喂给大模型用）
把网页 HTML 转成干净的 Markdown：保留表格，去掉导航、脚本和页脚。
#17大模型 SSE 流式响应解析器
粘贴 OpenAI、Anthropic、Gemini 或任意 OpenAI 兼容接口的原始流式响应，还原出完整回答、工具调用、推理内容和 Token 用量。
#18个人信息脱敏工具（发给 AI 之前用）
把文本粘贴给 ChatGPT 或其他 AI 之前，先遮盖手机号、邮箱、身份证号、银行卡号、IBAN、IP 地址和 API 密钥。
#19Word 转 Markdown
用 mammoth.js 把 .docx 转成干净的 Markdown 或语义化 HTML，并告诉你哪些内容没能转换。
#20ChatGPT 聊天记录导出转 Markdown
把 ChatGPT 数据导出里的 conversations.json 转成干净的 Markdown：只保留你最后看到的那条分支，去掉系统提示和工具调用。
#21大模型输出 JSON 修复工具
修复大模型返回的残缺 JSON——单引号、多余逗号、注释、Python 字面量、被截断的输出——并把它从前后的客套话里提取出来。
#22OpenAI Token 计算器
用 OpenAI 官方同款分词表精确统计提示词的 Token 数，并逐个显示每个 Token 的起止位置。