チャットスレッドビューア

これは何のため？

LLM アプリは会話を JSON のメッセージ配列としてログ化します — API に送られるのも、監査ログ・評価トレース・ファインチューニング用データセット・SDK のデバッグ出力に現れるのも、同じ形です。これを人間が直接読むのは辛い：エスケープされた文字列の壁、JSON in JSON でエスケープされたツール呼び出し引数、システムプロンプトが他のメッセージと混ざっている。このツールはそれをチャットバブルとして素早くレンダリングして、実際の会話を眺め、どのメッセージにツール呼び出しが含まれていたか確認し、おかしくなったプロンプトを特定できるようにします。

対応フォーマット

• OpenAI Chat Completions。 [{role, content}, ...] 形式。assistant メッセージにはオプションで tool_calls、ツール結果は role: "tool"。最も一般的な形式です。
• Anthropic Messages API。 [{role, content: [...]}] で、content はブロック配列（text、tool_use、tool_result、image）。システムプロンプトは通常トップレベル — 表示したい場合は system メッセージとして貼り付けてください。
• LangChain のメッセージダンプ。 [{type: "human" | "ai" | "system", content: ...}] — 古めの LangChain 形式ですが、保存されたトレースでは今もよく使われます。
• ラッパーオブジェクト。 {"messages": [...]} や {"input": [...]} を貼り付けると、ラッパーは自動でアンラップされます。

表示内容

• ロール別の色分けバブル。 system = 中央寄せのグレー、user = 右寄せのインディゴ、assistant = 左寄せのニュートラル、tool result = グリーン。
• ツール呼び出し。 既定で展開され、引数は整形表示。OpenAI の tool_calls と Anthropic の tool_use ブロックの両方に対応。ツール結果メッセージは別バブルで表示されます。
• コードフェンスとインラインコード。 トリプルバッククォートは <pre> 等幅でレンダリング、シングルバッククォートはインラインコード。シンタックスハイライトはありません（そのためのトークナイザを同梱していません）が、インデントは保持されます。
• 画像参照。 Anthropic の image ブロックは、ソース URL またはメディアタイプを示す小さなピル状の UI で表示 — 画像自体は読み込みません（オフライン動作のため）。
• 統計行。 検出されたフォーマット、メッセージ数、ツール呼び出し数、Token Counter と同じヒューリスティックによる概算トークン数。

よくある落とし穴

• 末尾カンマ。 標準 JSON では許されません。デバッガや REPL の出力からコピーした場合は、貼り付け前に {...},] → {...}] を整える必要があるかもしれません。
• シングルクォート。 Python の repr はシングルクォートを使います。json.dumps を通すか、Python リテラル → JSON 変換ツールを使ってください。
• Anthropic のシステムプロンプト。 Anthropic API ではシステム指示はトップレベルのフィールドで、メッセージではありません。messages 配列だけのダンプにはシステムプロンプトが含まれないので、先頭に {"role": "system", "content": "..."} として貼り付けてください。
• エスケープされた JSON のツール引数。 OpenAI は arguments を JSON 文字列で返します。これをアンエスケープして整形します。文字列内 JSON が壊れている場合は生の文字列を表示します。
• プライバシー。 何もページ外に出ません。レンダリングはすべて、貼り付けた JSON 上で JS が処理します。メモ帳に貼り付けたくないものは貼り付けないでください。