Инструмент анализа текста
Описание промпта
Создай веб-приложение для глубокого анализа текстов на HTML5, CSS3 и JavaScript. Интерфейс должен включать поле ввода и панель результатов. Реализуй подсчет слов, символов и времени чтения. Добавь оценку читабельности по алгоритмам Флеша-Кинкейда, SMOG и Коулмана-Ли. Включи анализ плотности ключевы…
- Генерирует код для веб-приложения, анализирующего текст: статистику, читабельность, тональность, грамматику и сравнение.
- Помогает быстро оценивать качество текстов, выявлять ключевые темы и проверять грамотность без сторонних сервисов.
- Разработчики, копирайтеры, редакторы и студенты, нуждающиеся в инструментах для анализа текста.
Запроси у AI полный код приложения. Уточни, нужно ли реализовывать логику анализа полностью на клиенте или допустимо использование внешних API для точности. Попроси добавить комментарии к коду.
Знание HTML/CSS/JS. Для сложной NLP-аналитики может потребоваться подключение внешних API или библиотек, но базовый функционал реализуется нативно.
Рабочий HTML-файл с встроенными CSS и JS, реализующий все заявленные функции анализа текста.
Для продакшена рекомендуется добавить серверную часть для обработки больших объемов данных. Убедись, что алгоритмы читабельности адаптированы под целевой язык.
Клиентский анализ тональности может быть менее точным, чем у специализированных NLP-моделей. Сложные грамматические проверки могут требовать больших словарей.
Промпт открыт для всех. Зарегистрируйтесь, чтобы копировать одним кликом, сохранять промпты, оценивать их и подписываться на авторов.
Текст промпта
ChatGPT / Claude / Llama
Войти для копирования
Выступи в роли опытного фронтенд-разработчика. Твоя задача — создать комплексный инструмент анализа текста, используя HTML5, CSS3 и JavaScript.
Требования к функционалу:
1. Интерфейс: Чистый и современный дизайн с областью ввода текста и панелью результатов.
2. Базовая статистика: Подсчет слов, символов и оценка времени чтения.
3. Анализ читабельности: Реализуй расчет по нескольким алгоритмам (Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau).
4. Ключевые слова: Анализ плотности с визуализацией (например, облако тегов или график).
5. Тональность: Определение эмоционального окраса текста (sentiment analysis).
6. Проверка: Выявление грамматических и орфографических ошибок с предложениями по исправлению.
7. Сравнение: Функционал для сравнения двух текстов и выявления сходства.
8. Языки: Поддержка нескольких языков с автоматическим определением.
9. Экспорт: Возможность выгрузки отчетов в удобном формате.
Используй современные стандарты веб-разработки. Код должен быть модульным, читаемым и без внешних зависимостей, если это не критично для визуализации. Сосредоточься на точности алгоритмов анализа и удобстве пользовательского опыта.
Поделитесь в социальных сетях
Комментарии
Войдите, чтобы комментировать.
Комментариев пока нет.