Output viewer

JSON, CSV, markdown, और plain text को browser में सुंदर तरीके से render करें।

Arka Output Viewer एक हल्का लोकल वेब UI है जो आपके data format को स्वतः पहचानता है और सर्वोत्तम प्रतिनिधित्व render करता है — CSV/JSON arrays के लिए tables, फ़ॉर्मैटेड JSON, rendered markdown, objects के लिए key-value layouts, और paths मौजूद होने पर media cards।

कोई React build step नहीं। एक HTML shell और मुख्य पैकेज से एक छोटा Python सर्वर।

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त्वरित शुरुआत

एक फ़ाइल render करें और browser खोलें:

arka output show data.json
arka output show results.csv
cat report.md | arka output show -

Interactive paste/upload UI शुरू करें:

arka output serve --port 8790 --open

Standalone HTML export करें:

arka output render data.json -o preview.html

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फ़ॉर्मैट

Input	पहचाना गया	Rendered as
.json array of objects	json_array	Scrollable table
.json object	json_object	Key-value table
.csv / .tsv	csv	Table
.md / markdown text	markdown	Headings, lists, code blocks
.jsonl	jsonl	Table (जब rows objects हों)
JSON में Media paths	media	Image/video/audio cards
कुछ भी और	text	Monospace pre block

--format से detection को override करें:

arka output show notes.txt --format markdown

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API (लोकल सर्वर)

जब arka output serve चल रहा हो (डिफ़ॉल्ट http://127.0.0.1:8790):

Method	Path	Body / query
GET	/	Interactive UI
POST	/api/render	{"content":"…","filename":"demo.csv"}
GET	/api/render?path=/abs/path/data.json	लोकल फ़ाइल लोड करें

Response JSON में format, title, body_html, और html (wrapped view) शामिल होते हैं।

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CLI integration

arka.core.output_layout का उपयोग करने वाली skills viewer पर परिणाम push कर सकती हैं:

export ARKA_OPEN_UI=1
arka some-skill-that-prints-a-result-box

या Python से कॉल करें:

from arka.core.output_layout import push_to_viewer

push_to_viewer('{"status":"ok"}', title="Deploy result")

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MCP

arka_view_output agents के लिए content render करता है:

{"action": "render", "path": "/abs/path/data.csv"}
{"action": "open", "content": "# Hello\n\nMarkdown body"}

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एनवायरनमेंट

Variable	डिफ़ॉल्ट	उद्देश्य
ARKA_OUTPUT_VIEWER_HOST	127.0.0.1	output serve के लिए bind host
ARKA_OUTPUT_VIEWER_PORT	8790	Listen port
ARKA_OPEN_UI	—	result_box output के बाद viewer खोलें
ARKA_OUTPUT_VERIFY	0	text answers पर Judge-model गुणवत्ता जाँच
ARKA_OUTPUT_VERIFY_BLOCK	0	Footer दिखाने से पहले verify का इंतज़ार करें
ARKA_OUTPUT_SLOW_MS	8000	timing footer में धीमी responses flag करें

जब ARKA_OUTPUT_VERIFY=1 या arka ask --verify हो, तो एक judge task profile (डिफ़ॉल्ट gemini/gemini-2.5-flash) accuracy, completeness, helpfulness, और safety (1–5) को score करता है। परिणाम answer footer में Quality: total 842ms · quality 4.2/5 (pass) के रूप में दिखते हैं।

Judge model override करें: arka ai-skill-model judge openrouter/openai/gpt-4o-mini।

Timing (streaming में TTFA, कुल latency) स्वतः रिकॉर्ड होती है और tracing सक्षम होने पर OpenTelemetry में export की जाती है (arka.output.total_ms, arka.output.verify.overall, आदि)।

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