Разбирает ваш TOON через полный цикл по модели данных, затем аккуратно сериализует его заново. Обнаруживает структурные ошибки, некорректные табличные массивы и недопустимые скалярные значения.
Выберите запятую или вертикальную черту в качестве табличного разделителя и задайте отступ в 2 или 4 пробела для вложенных объектов. Полезно для повторного кодирования TOON под конкретный стиль промпта LLM или нижестоящий парсер.
Однородные массивы объектов автоматически сворачиваются в компактный табличный формат «заголовок плюс строки», максимально экономя токены при отправке данных в LLM.
Всё форматирование выполняется в вашем браузере — никакие данные не отправляются на сервер. Безопасно для TOON-данных, содержащих бизнес-данные, персональные данные или проприетарные схемы.
TOON (Token-Oriented Object Notation) — это компактное кодирование модели данных JSON без потерь, созданное для сокращения количества токенов при отправке структурированных данных в большие языковые модели. Оно использует отступы в стиле YAML для объектов и табличную раскладку в стиле CSV для однородных массивов, достигая на 60% меньше токенов, чем эквивалентный JSON.
Единообразное форматирование помогает LLM надёжно разбирать структуру. Форматтер гарантирует, что табличные массивы правильно свёрнуты, отступы единообразны, а все скалярные значения корректно заключены в кавычки — снижая вероятность неправильного прочтения структуры моделью.
Когда все объекты в массиве имеют одинаковые поля с примитивными значениями, TOON записывает заголовок key[N]{f1,f2,f3}:, за которым следует по одной строке данных с разделением запятыми на каждый объект. Это крупнейший источник экономии токенов по сравнению с JSON.
Да. Форматтер разбирает TOON в полную модель данных JSON, а затем кодирует его заново. Все значения, типы и структура сохраняются. Единственные изменения — нормализация пробелов и настройки разделителя/отступа, которые вы явно выбираете.