HTML/CSS/JS 기반의 종합 텍스트 분석 웹 애플리케이션을 구현할 때 활용합니다.
Build a comprehensive text analysis tool using HTML5, CSS3, and JavaScript. Create a clean interface with text input area and results dashboard. Implement word count, character count, and reading time estimation. Add readability scoring using multiple algorithms (Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau). Include keyword density analysis with visualization. Implement sentiment analysis with emotional tone detection. Add grammar and spelling checking with suggestions. Include text comparison functionality for similarity detection. Support multiple languages with automatic detection. Add export functionality for analysis reports. Implement text formatting and cleaning tools.
HTML5, CSS3, JavaScript를 사용하여 종합적인 텍스트 분석 도구를 제작하세요. 텍스트 입력 영역과 결과 대시보드가 있는 깔끔한 인터페이스를 생성하세요. 단어 수, 글자 수, 예상 읽기 시간 측정 기능을 구현하세요. 여러 알고리즘(Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau)을 사용한 가독성 점수 측정 기능을 추가하세요. 시각화가 포함된 키워드 밀도 분석을 포함하세요. 감정 톤 감지가 포함된 감정 분석을 구현하세요. 수정 제안 기능이 있는 문법 및 맞춤법 검사를 추가하세요. 유사도 탐지를 위한 텍스트 비교 기능을 포함하세요. 자동 감지를 지원하는 다국어 기능을 지원하세요. 분석 보고서 내보내기 기능을 추가하세요. 텍스트 서식 지정 및 정리 도구를 구현하세요.
출처 · prompts.chat · Text Analyzer Tool — 원문은 출처에 게시된 그대로이며, 권리는 원작자에게 있습니다.
Gemini로 프롬프트를 실행해 생성한 화면입니다. 화면 안에서 직접 조작하실 수 있습니다.
TPI 텍스트 랩은 실시간 글자 수·단어 수 계산부터 가독성 지수(Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau), 감정 및 톤 분석, 키워드 밀도 시각화, 맞춤법 제안, 텍스트 비교(Diff) 및 정제 기능까지 갖춘 종합 텍스트 분석 플랫폼입니다. 반응형 대시보드 구조와 생동감 있는 모션 그래픽 요소, 완벽하게 동작하는 대화형 도구 세트를 단일 웹 애플리케이션으로 제공합니다.
Gemini로 실행한 결과입니다. 입력 항목에는 국내 환경의 예시값을 적용했습니다(AI 생성 — 사실 확인 필요).
Build a comprehensive text analysis tool using HTML5, CSS3, and JavaScript. Create a clean interface with text input area and results dashboard. Implement word count, character count, and reading time estimation. Add readability scoring using multiple algorithms (Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau). Include keyword density analysis with visualization. Implement sentiment analysis with emotional tone detection. Add grammar and spelling checking with suggestions. Include text comparison functionality for similarity detection. Support multiple languages with automatic detection. Add export functionality for analysis reports. Implement text formatting and cleaning tools.
mopick 텍스트 랩은 실시간 글자 수·단어 수 계산부터 가독성 지수(Flesch-Kincaid, SMOG, Coleman-Liau), 감정 및 톤 분석, 키워드 밀도 시각화, 맞춤법 제안, 텍스트 비교(Diff) 및 정제 기능까지 갖춘 종합 텍스트 분석 플랫폼입니다. 반응형 대시보드 구조와 생동감 있는 모션 그래픽 요소, 완벽하게 동작하는 대화형 도구 세트를 단일 웹 애플리케이션으로 제공합니다.
원문과 같은 언어로 보완한 프롬프트입니다. 점수는 명확성 · 구체성 · 출력 형식 · 재사용성 기준의 AI 평가입니다.
Act as a Senior Frontend Developer. Build a modular single-page Text Analysis Tool using HTML5, CSS3, and vanilla JavaScript. **Key Requirements:** 1. **UI/UX:** Responsive dashboard with a split-view for text input, formatting controls, and dynamic analysis cards. 2. **Metrics & Algorithms:** Implement real-time word/character count, reading time, readability scores (Flesch-Kincaid, Coleman-Liau), keyword density, and basic sentiment analysis. 3. **Features:** Text cleaning tools, text comparison module, export functionality ([PDF/JSON/CSV]), and language auto-detection. **Output:** Provide a clean, fully functional code structure in [HTML/CSS/JS] format with clear function modularity and placeholders for advanced API integrations ([e.g., Grammar/Spelling API]).