Bubliny barevné podle role. System = šedá uprostřed, user = indigo vpravo, assistant = neutrální vlevo, tool result = zelená. Tool-cally. Ve výchozím stavu rozbalené s hezky formátovanými argumenty. tool_calls z OpenAI i bloky tool_use z Anthropicu jsou řešeny. Zprávy s výsledkem toolu se zobrazí jako vlastní bublina. Code fence a inline code. Bloky tří backticků se renderují jako v monospace, jednotlivé backticky jako inline code. Bez syntax highlight (na to nevozíme tokenizer), odsazení zachováno. Odkazy na obrázky. Image bloky Anthropicu se zobrazí jako malá pilulka se source URL nebo media-type — obrázek reálně nenahráváme (nástroj zůstává offline). Stats řádek. Zjištěný formát, počet zpráv, počet tool-callů a hrubý odhad tokenů stejnou heuristikou jako Token Counter.

Čárky na konci. Standardní JSON je nepovoluje. Pokud jsi kopíroval z debuggeru nebo REPL výstupu, možná musíš před vložením vyčistit {...},] → {...}] . Jednoduché uvozovky. Pythonův repr používá jednoduché. Prožeň to přes json.dumps , nebo použij konvertor Python-literal na JSON. System prompt Anthropicu. System instrukce v API Anthropicu je top-level pole, ne zpráva. Pokud má tvůj dump jen pole messages, system prompt tam nebude — vlož ho jako {"role": "system", "content": "..."} na začátek. Argumenty tool-callů jako escapovaný JSON. OpenAI vrací arguments jako JSON string. My de-escape-ujeme a hezky tiskneme. Pokud je JSON ve stringu rozbitý, ukáže se surový string. Soukromí. Nic neopustí stránku. Celý render běží v JS nad JSONem, který vložíš. Nevkládej nic, co bys nevložil do notepad appky.

Prohlížeč chat threadů

Vlož pole messages od OpenAI nebo Anthropicu (JSON) a uvidíš ho jako čitelný chat thread. Barvy podle role. Parametry tool-callů rozbalitelné. Čistě v prohlížeči, žádný upload.

Paste messages JSON (OpenAI / Anthropic / LangChain)

K čemu to slouží?

LLM aplikace logují konverzace jako JSON pole zpráv — to se posílá do API a to vidíš v audit lozích, evaluation traceech, datasetech na fine-tuning a debug výstupu SDK. Číst ta pole jako člověk je utrpení: zdi escapovaných stringů, argumenty tool-callů zabalené v escapovaném JSON-v-JSONu, system prompty pomíchané se zbytkem. Tenhle nástroj ti dá rychlý render do bublin, abys prošel skutečnou konverzaci, viděl které zprávy obsahovaly tool-cally a našel ten jeden prompt, který se zvrhl.

Jaké formáty rozumí

OpenAI Chat Completions. [{role, content}, ...] s volitelnými tool_calls na zprávách assistanta a role: "tool" pro výsledky tool. Nejběžnější forma.
Anthropic Messages API. [{role, content: [...]}] kde content je pole bloků (text, tool_use, tool_result, image). System prompt je obvykle top-level — vlož ho jako system zprávu, jestli ho chceš vidět.
Dumpy zpráv LangChain. [{type: "human" | "ai" | "system", content: ...}] — starší LangChain forma, pořád běžná v uložených trace-ech.
Wrapper objekty. Pokud vložíš {"messages": [...]} nebo {"input": [...]}, wrapper se automaticky rozbalí.

Co se renderuje

Bubliny barevné podle role. System = šedá uprostřed, user = indigo vpravo, assistant = neutrální vlevo, tool result = zelená.
Tool-cally. Ve výchozím stavu rozbalené s hezky formátovanými argumenty. tool_calls z OpenAI i bloky tool_use z Anthropicu jsou řešeny. Zprávy s výsledkem toolu se zobrazí jako vlastní bublina.
Code fence a inline code. Bloky tří backticků se renderují jako <pre> v monospace, jednotlivé backticky jako inline code. Bez syntax highlight (na to nevozíme tokenizer), odsazení zachováno.
Odkazy na obrázky. Image bloky Anthropicu se zobrazí jako malá pilulka se source URL nebo media-type — obrázek reálně nenahráváme (nástroj zůstává offline).
Stats řádek. Zjištěný formát, počet zpráv, počet tool-callů a hrubý odhad tokenů stejnou heuristikou jako Token Counter.

Časté pasti

Čárky na konci. Standardní JSON je nepovoluje. Pokud jsi kopíroval z debuggeru nebo REPL výstupu, možná musíš před vložením vyčistit {...},] → {...}].
Jednoduché uvozovky. Pythonův repr používá jednoduché. Prožeň to přes json.dumps, nebo použij konvertor Python-literal na JSON.
System prompt Anthropicu. System instrukce v API Anthropicu je top-level pole, ne zpráva. Pokud má tvůj dump jen pole messages, system prompt tam nebude — vlož ho jako {"role": "system", "content": "..."} na začátek.
Argumenty tool-callů jako escapovaný JSON. OpenAI vrací arguments jako JSON string. My de-escape-ujeme a hezky tiskneme. Pokud je JSON ve stringu rozbitý, ukáže se surový string.
Soukromí. Nic neopustí stránku. Celý render běží v JS nad JSONem, který vložíš. Nevkládej nic, co bys nevložil do notepad appky.