Over dit project

slim-down is een persoonlijk project van één ontwikkelaar, gebouwd om een concreet probleem op te lossen: documenten en data staan zelden al in de vorm die een AI-model nodig heeft.

Waarom slim-down bestaat

Word-documenten, PowerPoint-presentaties en HTML-pagina's bevatten opmaak, styling en metadata die voor een taalmodel geen betekenis toevoegen, maar wel tokens kosten. Door content eerst om te zetten naar schone Markdown blijft de structuur (koppen, tabellen, lijsten) behouden, terwijl het tokenverbruik vaak flink daalt.

Wie er achter zit

slim-down wordt gebouwd en onderhouden door één onafhankelijke ontwikkelaar, als persoonlijk project zonder achterliggend bedrijf of KVK-registratie. Vragen of feedback komen rechtstreeks bij de beheerder terecht via de contactpagina.

Open Converter

🔑 REST API Toegang & Sleutels

Nog niet ingelogd

Synchroniseer documenten veilig tussen al je apparaten.

Inloggen

⚡ REST API Endpoints

POST /api/convert

Tekst, CSV, JSON, HTML, YAML

Converteert invoer naar Markdown of ander doelformaat. Voeg optioneel save: true toe om het resultaat automatisch op te slaan in je account.

curl -X POST https://slim-down.nl/api/convert \
  -H "Authorization: Bearer <JOUW_API_SLEUTEL>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": "Product,Prijs\nLaptop,999",
    "source_format": "csv",
    "target_format": "markdown"
  }'

POST /api/convert-file

.pdf, .docx, .doc, .pptx, .ppt, .xlsx, .xls, .ipynb

Upload PDF-, Word-, PowerPoint-, Excel- of Jupyter Notebook-bestanden via multipart form-data voor directe conversie naar Markdown of CSV.

curl -X POST https://slim-down.nl/api/convert-file \
  -H "X-API-Key: <JOUW_API_SLEUTEL>" \
  -F "file=@document.docx"

GET /api/documents

Cloud Synchronisatie

Haalt al jouw opgeslagen documenten op in JSON-formaat voor synchronisatie tussen apps en apparaten.

curl -X GET https://slim-down.nl/api/documents \
  -H "Authorization: Bearer <JOUW_API_SLEUTEL>"

GET /api/auth/me

Gebruikersinfo & Token Validatie

Controleert of je API-sleutel geldig is en retourneert gebruikersprofielinformatie.

curl -X GET https://slim-down.nl/api/auth/me \
  -H "Authorization: Bearer <JOUW_API_SLEUTEL>"

🤖 AI Integraties & Tokenreductie Voorbeelden

Claude • Gemini • Copilot

Converteer documenten of ruwe data via slim-down naar compacte Markdown voordat je ze meestuurt als context naar een LLM om tokens en kosten te besparen.

⚡ Claude Tool / Skill (Function Calling) (Anthropic Tool Use schema & Python handler)

Geef Claude de vaardigheid (skill/tool) om automatisch de slim-down API aan te roepen wanneer hij een document, tabel of JSON/HTML moet vereenvoudigen:

import requests
from anthropic import Anthropic

SLIM_DOWN_KEY = "JOUW_SLIM_DOWN_API_SLEUTEL"
SLIM_DOWN_URL = "https://slim-down.nl/api/convert"

# 1. Definieer de slim-down Skill / Tool voor Claude
tools = [
    {
        "name": "slim_down_convert",
        "description": "Converteert HTML, JSON, YAML, CSV, Word of platte tekst naar compacte Markdown om tokens te besparen.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "content": {
                    "type": "string",
                    "description": "De ruwe tekst, html, json, yaml of csv content"
                },
                "target_format": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["markdown", "json", "yaml", "csv", "excel", "text"],
                    "default": "markdown"
                }
            },
            "required": ["content"]
        }
    }
]

# 2. Tool handler functie
def run_slim_down_tool(content: str, target_format: str = "markdown") -> str:
    resp = requests.post(
        SLIM_DOWN_URL,
        headers={"Authorization": f"Bearer {SLIM_DOWN_KEY}"},
        json={"input": content, "target_format": target_format}
    )
    return resp.json().get("result", "")

# 3. Claude aanroepen met de tool
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Kun je deze HTML tabel versimpelen naar Markdown?\n<table><tr><th>Naam</th><th>Score</th></tr><tr><td>Alex</td><td>95</td></tr></table>"
        }
    ]
)
print("Tool calls:", response.content)

💬 System Prompts & AI Instructies (Claude Projects, Custom GPTs & Cursor rules)

Gebruik deze prompt in je Claude Project Custom Instructions, System Prompt of .cursorrules:

### SYSTEM PROMPT / AI INSTRUCTIE:
Je hebt toegang tot de slim-down conversie API op https://slim-down.nl.
Wanneer de gebruiker vraagt om grote HTML pagina's, Word bestanden (.docx), Excel sheets (.xlsx), JSON data of CSV te analyseren:
1. Gebruik de slim-down API endpoint (POST /api/convert of POST /api/convert-file)
   met header "Authorization: Bearer <JOUW_SLIM_DOWN_KEY>".
2. Converteer de invoer altijd eerst naar "markdown" om het tokenverbruik te minimaliseren.
3. Beantwoord de vraag van de gebruiker uitsluitend op basis van de resulterende schone Markdown.

🟣 Anthropic Claude (Direct SDK) (Python Anthropic SDK + Document Context)

Upload eerst je Word/Excel/JSON bestand naar slim-down en stuur de schone Markdown context direct naar Claude 3.5 / 3.7:

import requests
from anthropic import Anthropic

SLIM_DOWN_KEY = "JOUW_SLIM_DOWN_API_SLEUTEL"
CLAUDE_KEY = "sk-ant-..."

# 1. Converteer Word/Excel naar compacte Markdown via slim-down
with open("jaarverslag.docx", "rb") as f:
    res = requests.post(
        "https://slim-down.nl/api/convert-file",
        headers={"X-API-Key": SLIM_DOWN_KEY},
        files={"file": f}
    )
clean_markdown = res.json()["result"]

# 2. Stuur de geoptimaliseerde context naar Claude
client = Anthropic(api_key=CLAUDE_KEY)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"Analyseer dit document en geef de 3 belangrijkste KPI's:\n\n{clean_markdown}"
        }
    ]
)
print(message.content[0].text)

🔵 Google Gemini (Python google-genai / google-generativeai SDK)

Optimaliseer spreadsheets of ruwe tabellen naar Markdown tabellen voor Gemini 2.0 / 1.5 Flash:

import requests
import google.generativeai as genai

SLIM_DOWN_KEY = "JOUW_SLIM_DOWN_API_SLEUTEL"
genai.configure(api_key="AIzaSy...")

# 1. Converteer complexe spreadsheet of CSV data naar Markdown tabel
raw_csv = (
    "Afdeling,Q1,Q2,Budget\n"
    "Sales,120000,145000,250000\n"
    "Marketing,45000,60000,100000"
)
conv = requests.post(
    "https://slim-down.nl/api/convert",
    headers={"Authorization": f"Bearer {SLIM_DOWN_KEY}"},
    json={"input": raw_csv, "source_format": "csv", "target_format": "markdown"}
).json()

# 2. Vraag Gemini om samenvatting met minimale tokens
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
response = model.generate_content(
    f"Hier zijn de kwartaalcijfers in Markdown:\n\n{conv['result']}\n\nWelke afdeling benadert zijn budget?"
)
print(response.text)

🤖 GitHub Copilot, Cursor & ChatGPT (Prompt Engineering & Context Injection)

Kopieer de geconverteerde Markdown direct naar je IDE of Copilot Chat venster met de volgende gestructureerde prompt template:

Je bent een AI-assistent. Gebruik onderstaande specificatie (geconverteerd via slim-down)
als bron van waarheid voor de implementatie.

### BRONDOCUMENT (Markdown):
{{PLAK HIER DE GECONVERTEERDE SLIM-DOWN OUTPUT}}

### OPDRACHT:
Schrijf de benodigde Go / TypeScript dataclasses en validatieregels op basis van bovenstaande tabellen.

🐍 🟨 Python & JavaScript Integratie Voorbeelden

Python (requests)

import requests

headers = {
    "Authorization": "Bearer JOUW_API_SLEUTEL",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "input": "# Titel\nInhoud converteren",
    "target_format": "html"
}
res = requests.post("https://slim-down.nl/api/convert", json=payload, headers=headers)
print(res.json()["result"])

JavaScript / Node.js (fetch)

const res = await fetch("https://slim-down.nl/api/convert", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer JOUW_API_SLEUTEL",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    input: "Product,Prijs\nBoek,15.00",
    target_format: "markdown"
  })
});
const data = await res.json();
console.log(data.result);