En pocas palabras
Visualizador que transforma datos estructurados en grafos explorables.
Qué problema resuelve
Estructuras anidadas difíciles de comprender leyendo archivos extensos.
Cuándo utilizarlo
Exploración y depuración. Ejemplo: inspeccionar relaciones y ramas de una respuesta JSON.
De la idea a la práctica
Funcionamiento, ejemplos y decisiones para pasar al siguiente nivel.
En el Radar compartido: Trial (valoración de la edición aportada).
Cómo funciona
Representa objetos, arrays y valores como nodos conectados. Permite recorrer la estructura y localizar propiedades sin diseñar un diagrama manualmente.
Ejemplo de uso
Cargar una respuesta anonimizada de una API para seguir la relación entre pedido, entregas e ítems. Comparar la rama problemática con el esquema esperado.
Formatos y funciones
| Función | Detalle |
|---|---|
| Formatos de entrada | JSON, YAML, CSV, XML y TOML |
| Navegación | Zoom, colapsar ramas, buscar claves o valores y centrar el nodo |
| Conversión | Pasar entre formatos (por ejemplo, JSON a YAML) |
| Generación | Tipos TypeScript, Go u otros lenguajes y JSON Schema a partir de los datos |
| Exportación | Imagen PNG, JPEG o SVG del grafo |
| Validación | Señala errores de sintaxis con su posición |
También existe una extensión para VS Code que abre el visualizador sobre el archivo activo.
Casos donde aporta valor
- Entender una respuesta de un proveedor (buró, pasarela de pago) con anidamiento profundo antes de modelarla.
- Documentar la forma de un evento o un payload para una revisión de diseño.
- Depurar diferencias entre lo que llega y lo que el esquema espera.
- Onboarding de personas que se enfrentan a configuraciones extensas en YAML.
Alternativas para trabajo cotidiano
Para archivos grandes o tratamiento repetible, la línea de comandos es más eficaz:
jq '.creditos[] | select(.dias_mora > 30) | {id, saldo}' cartera.json
yq '.services[].image' docker-compose.yml
La visualización ayuda a comprender; las consultas con jq o yq y la validación con JSON Schema garantizan que el contrato se cumple.
Privacidad
El proyecto procesa los datos en el navegador, pero cualquier servicio web exige comprobar qué se envía y dónde. Para datos reales, usa la versión autoalojada o la extensión local, y anonimiza antes de compartir capturas.
Criterios de implementación
No introducir secretos ni datos personales en servicios no aprobados. Para archivos grandes, comprobar capacidad y alternativas locales; visualizar estructura no valida semántica ni contrato.
Continúa en las fuentes
Documentación oficial para verificar detalles y explorar más.