Bubble berwarna sesuai role. System = abu di tengah, user = indigo kanan, assistant = netral kiri, tool result = hijau. Tool-call. Diperluas default dengan argumen yang diformat rapi. Baik tool_calls OpenAI maupun blok tool_use Anthropic ditangani. Pesan hasil tool muncul di bubble sendiri. Code fence dan inline code. Blok triple backtick jadi monospace, single backtick jadi inline. Tanpa syntax highlighting (kami nggak bawa tokenizer untuk itu), indentasi dipertahankan. Referensi gambar. Blok image Anthropic menampilkan pill kecil dengan URL atau media-type — gambarnya tidak kami load (tool tetap offline). Baris stats. Format yang terdeteksi, jumlah pesan, jumlah tool-call, dan estimasi token kasar dengan heuristik yang sama seperti Token Counter kami.

Koma akhir. JSON standar nggak mengizinkan. Kalau kamu copy dari debugger atau REPL, mungkin perlu bersihkan {...},] → {...}] sebelum tempel. Single quote. repr Python pakai single quote. Lewatkan via json.dumps , atau pakai converter Python-literal ke JSON. System prompt Anthropic. Instruksi system di API Anthropic adalah field top-level, bukan pesan. Kalau dump-mu cuma punya array messages, system prompt-nya nggak ada — tempel sebagai {"role": "system", "content": "..."} di awal. Argumen tool-call sebagai JSON ter-escape. OpenAI mengembalikan arguments sebagai string JSON. Kami unescape dan pretty-print. Kalau JSON dalam string-nya rusak, string mentah ditampilkan. Privasi. Tidak ada yang keluar dari halaman. Seluruh render jalan di JS pada JSON yang kamu tempel. Jangan tempel apa pun yang tidak akan kamu tempel ke app catatan.

Penampil Thread Chat

Tempel array messages OpenAI atau Anthropic (JSON) dan lihat sebagai thread chat yang mudah dibaca. Diwarnai per role. Parameter tool-call bisa diexpand. Murni browser, tanpa upload.

Paste messages JSON (OpenAI / Anthropic / LangChain)

Buat apa ini?

App LLM mencatat percakapan mereka sebagai array JSON pesan — itu yang dikirim ke API dan yang kamu lihat di audit log, trace evaluasi, dataset fine-tuning, dan debug output SDK. Membaca array itu sebagai manusia menyiksa: dinding string yang di-escape, argumen tool-call dibungkus JSON-dalam-JSON yang di-escape, system prompt tercampur dengan sisanya. Tool ini memberimu render bubble cepat supaya kamu bisa scan percakapan sebenarnya, lihat pesan mana yang punya tool-call, dan temukan prompt yang melenceng.

Format apa yang dipahami

OpenAI Chat Completions. [{role, content}, ...] dengan tool_calls opsional di pesan assistant dan role: "tool" untuk hasil tool. Bentuk paling umum.
Anthropic Messages API. [{role, content: [...]}] di mana content adalah array blok (text, tool_use, tool_result, image). System prompt biasanya top-level — tempel sebagai pesan system kalau mau lihat.
Dump pesan LangChain. [{type: "human" | "ai" | "system", content: ...}] — bentuk LangChain lama, masih umum di trace yang disimpan.
Objek wrapper. Kalau kamu tempel {"messages": [...]} atau {"input": [...]}, wrapper di-unwrap otomatis.

Apa yang dirender

Bubble berwarna sesuai role. System = abu di tengah, user = indigo kanan, assistant = netral kiri, tool result = hijau.
Tool-call. Diperluas default dengan argumen yang diformat rapi. Baik tool_calls OpenAI maupun blok tool_use Anthropic ditangani. Pesan hasil tool muncul di bubble sendiri.
Code fence dan inline code. Blok triple backtick jadi <pre> monospace, single backtick jadi inline. Tanpa syntax highlighting (kami nggak bawa tokenizer untuk itu), indentasi dipertahankan.
Referensi gambar. Blok image Anthropic menampilkan pill kecil dengan URL atau media-type — gambarnya tidak kami load (tool tetap offline).
Baris stats. Format yang terdeteksi, jumlah pesan, jumlah tool-call, dan estimasi token kasar dengan heuristik yang sama seperti Token Counter kami.

Jebakan umum

Koma akhir. JSON standar nggak mengizinkan. Kalau kamu copy dari debugger atau REPL, mungkin perlu bersihkan {...},] → {...}] sebelum tempel.
Single quote. repr Python pakai single quote. Lewatkan via json.dumps, atau pakai converter Python-literal ke JSON.
System prompt Anthropic. Instruksi system di API Anthropic adalah field top-level, bukan pesan. Kalau dump-mu cuma punya array messages, system prompt-nya nggak ada — tempel sebagai {"role": "system", "content": "..."} di awal.
Argumen tool-call sebagai JSON ter-escape. OpenAI mengembalikan arguments sebagai string JSON. Kami unescape dan pretty-print. Kalau JSON dalam string-nya rusak, string mentah ditampilkan.
Privasi. Tidak ada yang keluar dari halaman. Seluruh render jalan di JS pada JSON yang kamu tempel. Jangan tempel apa pun yang tidak akan kamu tempel ke app catatan.