Visor JSONL

¿Para qué sirve?

JSONL (también NDJSON — JSON delimitado por línea) es el formato de facto para datos de entrenamiento de LLM, logs de auditoría, streams de eventos y outputs de APIs batch. Un objeto JSON por línea, sin array contenedor. Es amigable para append, se parsea línea a línea y sobrevive a corrupción parcial. Leerlo como humano duele — quieres una tabla, no un muro de llaves. Esta herramienta te da esa tabla en el navegador. Nada se sube; el archivo se lee con FileReader y se parsea en el sitio.

Cuándo usarla

• Inspeccionar datos de training de LLM. Un dataset de fine-tuning suele ser {"messages": [...]} por línea. Hojear el corpus, comprobar balance de clases, encontrar la fila outlier que está rompiendo tu trainer.
• Leer outputs batch de OpenAI / Anthropic. Ambos devuelven resultados batch como JSONL — una línea por request, con status y contenido. Ver de un vistazo qué requests salieron bien.
• Revisar logs de auditoría. Logs de aplicación en JSONL son comunes; esta herramienta los presenta como tabla para análisis ad-hoc sin salir del navegador.
• Sanity-check de event streams. Dumps de Kafka / Kinesis suelen llegar como JSONL. Vista paginada rápida, sin jq.
• Convertir JSONL → CSV. Usa el botón de export cuando quieras meter los datos en una hoja de cálculo.

Cómo funciona el parsing

• Cada línea no vacía se parsea independientemente como JSON. Líneas vacías se ignoran.
• Si una línea falla, aparece como fila roja con el error — el resto del archivo continúa. Intencional: una línea mala no debería perder las otras mil.
• Las columnas se auto-detectan de la unión de keys en las primeras 100 filas válidas, ordenadas por frecuencia. Keys raras pasadas la fila 100 siguen en los datos pero no tendrán columna propia.
• Objetos y arrays anidados se muestran como snippet JSON recortado en su celda. Haz click en la fila para ver el JSON pretty-printed completo.

Errores comunes

• Array JSON ≠ JSONL. Si tu archivo se ve como [{...}, {...}, {...}] con comas, eso es un array JSON, no JSONL. Quita los corchetes externos y cambia comas por saltos de línea — o usa un visor JSON.
• JSON pretty-printed no es JSONL. Si cada "objeto" abarca varias líneas, el parser verá fragmentos rotos. JSONL es estrictamente un objeto por línea.
• Filas con shape mixto van bien pero quedan desordenadas. Si la mitad de tus filas tienen content y la otra mitad text, vas a tener dos columnas y muchos huecos. A menudo eso es lo que quieres; a veces señala un bug de limpieza de datos.
• Archivos muy grandes. Todo se parsea en memoria; ~50–100 MB va bien en laptops modernos, más allá se ralentiza. Para logs de varios GB, usa una herramienta CLI de streaming.
• Privacidad. Los archivos nunca salen de la página. FileReader lee bytes a memoria JS; no se hace request de red.