Media

Reduziert P/B-Plosivschläge in Nahbesprechung und erhält Stimmkörper.

Media

Findet harte S-, T- und SH-Bereiche, damit De-essing gezielt arbeitet.

Math & Numbers

Konvertiert Zahlen und Text zwischen beliebigen Basen 2-36, mit eigenem Alphabet (inkl. Base58 / Base62 / Crockford Base32 Presets). Meta-Werkzeug für Blockchain, systemnahe Programmierung und Datentechnik.

Games

Klassisches Vier gewinnt (7×6). Spieler lassen Steine fallen, die nach unten sinken; wer zuerst vier in einer Reihe, Spalte oder Diagonale bildet, gewinnt. Heuristische KI, schwere alpha-beta-KI oder lokaler Zwei-Spieler-Modus.

Text Processing

Wandelt eine eingerückte hierarchische Liste (2/4 Leerzeichen oder Tab; optionale Präfixe -, *, 1.) in einen kopierbaren ASCII-Verzeichnisbaum um. Zwei Stile: Unicode-Rahmen und klassisches ASCII. Schalter für vollständige Führungslinien, nachfolgende Leerzeichen und Blätter in Klammern.

Media

Batch-Remux per Stream Copy.

Media

Cover ohne Re-Encoding einbetten.

Math & Numbers

Berechnet Auftrieb, Fluiddichte oder verdrängtes Volumen aus zwei davon, mit Schwimm-Analyse

Math & Numbers

Kombiniert Kondensatoren, berechnet Blindwiderstand Xc und RC-Zeitkonstante, mit Schaltplänen und Kurve

Development

Repariert fehlerhafte CSV-Zeilen chirurgisch einzeln: nicht escapete (stragglinge) Anführungszeichen, gemischte Trennzeichen (Tabulator/Semikolon/Komma in derselben Datei), BOM-präfixierte Kopfzeilen, CRLF/CR-Zeilenumbrüche und leere Zeilen. Der Chirurg parst tolerant, zeigt einen zeilenweisen Rot/Grün-Diff jeder Änderung (vor → nach, mit markiertem Reparaturgrund), listet die unverändert akzeptierten Zeilen und gibt die bereinigte CSV aus. Die optionale KI-Reparatur kann verdächtige Zeilen nach dem deterministischen Durchlauf erneut prüfen. Er ergänzt den CSV-Validator (der nur Probleme meldet), indem er die beschädigten Zeilen tatsächlich repariert.

Development

Formatiert und verschönert minifizierten oder unordentlichen CSS-Code in lesbare Stylesheets

Development

Bildet unordentliche CSV-Kopfzeilen auf ein sauberes Zielschema ab. Fügen Sie CSV-Daten ein, deren erste Zeile inkonsistente Spaltennamen enthält (Customer ID, user_id, customerId, CUST_ID…), dazu Ihr Zielschema (eine Spalte pro Zeile) und ein optionales "Alias=Ziel"-Wörterbuch. Jede Kopfzeile wird in vier Durchgängen aufgelöst — exakt, Wörterbuch, normalisiert (Groß-/Kleinschreibung/Akzente/Trenner/camelCase) und Fuzzy-Editierdistanz — und in einer Tabelle mit Methode und Konfidenz gezeigt, plus Zielabdeckung und optionaler normalisierter CSV-Export.