마크다운 to 프롬프트 포맷터 (XML 및 섹션 구조화)
마크다운 문서와 노트를 Claude XML 태그, Cursor 태스크 카드, ChatGPT 구조화 프롬프트로 변환하세요.
Markdown to 프롬프트 포맷터
마크다운 문서와 기술 사양서를 LLM이 가장 잘 이해하는 XML 태그 기반의 최적화된 프롬프트로 변환합니다.
<instructions>
Implement this specification as clean, production-grade code.
</instructions>
<context>
<document path="docs/auth-middleware.md">
# Authentication Middleware Specification
The application enforces JWT-based authentication across all API endpoints under `/api/v1/*`.
## Requirements
- Validate the `Authorization: Bearer <token>` header.
- If expired or invalid, return HTTP 401 Unauthorized with error code `AUTH_TOKEN_EXPIRED`.
- Extract user roles (`admin`, `member`, `viewer`) and attach to request context.
### Example Token Payload:
```json
{
"sub": "usr_9482918",
"email": "dev@company.com",
"role": "admin",
"exp": 1726000000
}
```
## Edge Cases:
1. Missing Authorization header completely.
2. Malformed token string without the Bearer prefix.
</document>
</context>
<task>
Please proceed with the implementation, adhering strictly to the provided context and requirements.
</task>개요
마크다운 내용을 Claude 선호 XML 태그, 커서 태스크 카드 및 정돈된 프롬프트 섹션으로 변환하는 도구.
마크다운 to 프롬프트 포맷터 (XML 및 섹션 구조화)이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
마크다운 내용을 Claude 선호 XML 태그, 커서 태스크 카드 및 정돈된 프롬프트 섹션으로 변환하는 도구.
DGNTool은 서버로 데이터를 업로드하지 않고 브라우저 로컬 메모리에서 즉시 안전하게 작업을 처리합니다.
마크다운 to 프롬프트 포맷터 (XML 및 섹션 구조화) — 마크다운 문서와 노트를 Claude XML 태그, Cursor 태스크 카드, ChatGPT 구조화 프롬프트로 변환하세요.
마크다운 to 프롬프트 포맷터 (XML 및 섹션 구조화) 사용 방법
빠르고 직관적작업 내용 또는 프롬프트 입력
마크다운 to 프롬프트 포맷터 (XML 및 섹션 구조화)에 입력값이나 개선할 프롬프트를 작성합니다.
목표 모델 및 출력 형식 선택
사용할 LLM(GPT-6, Claude 5, Gemini 등)과 원하는 구조를 설정합니다.
완성된 결과 복사
토큰 절약과 응답 품질이 최적화된 프롬프트를 원클릭으로 복사합니다.
주요 기능 및 장점
서버 업로드 없이 사용자 기기의 메모리 내에서 안전하게 처리됩니다.
네트워크 지연 없이 즉시 결과를 도출합니다.
회원가입, 결제, 사용량 제한이 전혀 없습니다.
모바일, 태블릿, 데스크톱 어디서나 최적의 사용자 경험을 제공합니다.
W3C 표준 하드웨어 가속 기술을 적용하여 빠르고 신뢰성 높은 연산을 지원합니다.
- 출력 형식(Format)을 사전에 정의하면 LLM의 환각(Hallucination) 현상을 크게 줄일 수 있습니다.
자주 묻는 질문
2 자주 묻는 질문과 답변작성한 프롬프트나 텍스트가 서버에 저장되나요?
아닙니다. 100% 브라우저 로컬 메모리에서만 동작하며 외부 서버로 전송되지 않습니다.
최신 2026 AI 모델이 지원되나요?
네, GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.8, DeepSeek-V4 등 최신 모델 기준이 반영되어 있습니다.

