> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify).
> Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# 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।

## त्वरित शुरुआत

एक फ़ाइल render करें और browser खोलें:

```bash theme={null}
arka output show data.json
arka output show results.csv
cat report.md | arka output show -
```

Interactive paste/upload UI शुरू करें:

```bash theme={null}
arka output serve --port 8790 --open
```

Standalone HTML export करें:

```bash theme={null}
arka output render data.json -o preview.html
```

## 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:

```bash theme={null}
arka output show notes.txt --format markdown
```

## 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।

## CLI integration

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

```bash theme={null}
export ARKA_OPEN_UI=1
arka some-skill-that-prints-a-result-box
```

या Python से कॉल करें:

```python theme={null}
from arka.core.output_layout import push_to_viewer

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

## MCP

`arka_view_output` agents के लिए content render करता है:

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

## 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)।

## संबंधित

* [Web dashboard](/hi/guides/web-dashboard) — पूर्ण React chat UI (केवल लोकल checkout)
* [Data display (`view_data`)](/hi/guides/data-ask) — terminal CSV preview


## Related topics

- [वेब डैशबोर्ड](/hi/guides/web-dashboard.md)
- [3D बनाएं](/hi/guides/compose-3d.md)
- [PDF से interactive website](/hi/guides/pdf-interactive.md)
- [AI agent guide — MCP पर Arka उपयोग करें](/hi/guides/ai-agents.md)
- [Data generate करें](/hi/guides/generate-data.md)