Conversor de transcripciones

Convierte un array de mensajes en una transcripción legible, y una transcripción en JSON.

Los registros contienen lo que escribieron tus usuarios. Todo se convierte en el navegador y nunca se sube.

Recompón una respuesta en streaming

Acerca de Conversor de transcripciones

Un array de mensajes es fácil de producir y desagradable de leer; una transcripción es lo contrario. Convertir entre ambos pasa constantemente —pegar un registro en un informe de error, sacar un buen intercambio para usarlo como fixture— y hacerlo a mano es donde se pierden las partes interesantes. El contenido no siempre es una cadena: llamadas a herramientas, imágenes, documentos y bloques de razonamiento son bloques de contenido, y aplanarlos a texto los descarta sin dejar rastro. Aquí se muestran entre corchetes y se cuentan, para que veas qué dejó fuera un registro aplanado, y se puede leer una transcripción de vuelta a JSON cuando necesitas el otro sentido.

Características

• Ambos sentidos: de mensajes a transcripción y de vuelta
• Llamadas a herramientas, imágenes y documentos mostrados en vez de descartados
• Cuenta los bloques no textuales que una transcripción plana perdería
• Acepta un array suelto o un objeto con clave messages, conversation o history
• Tres estilos de transcripción, de Markdown a texto plano
• Mensajes de sistema opcionales
• Lee tanto «Usuario:» como «**Usuario**» como encabezados
• Recuentos de mensajes por rol

Cómo usar Conversor de transcripciones

1. Pega el JSON de mensajes
2. Elige un estilo de transcripción
3. Decide si conservas el mensaje de sistema y las llamadas a herramientas
4. Copia la transcripción, o cambia de sentido y vuelve a JSON

Ejemplo

Entrada

[{"type": "tool_use", "name": "lookup_order"}]

Salida

[tool_use: lookup_order]

Una transcripción plana no mostraría absolutamente nada aquí.

Errores comunes y solución de problemas

• A la transcripción le falta parte de un mensaje. — Esa parte no era texto. Activa las llamadas a herramientas para ver los bloques no textuales, que de todos modos se cuentan en el resumen.
• No encuentra ningún array de mensajes. — Funciona un array suelto, o un objeto con clave messages, conversation, history, turns o chat. Cualquier otra cosa necesita que extraigas el array antes.
• Al leer una transcripción se pierden los roles. — Los turnos se reconocen por líneas como «Usuario:» o «**Asistente**». Una transcripción sin marcas de rol no tiene por dónde dividirse.
• La ida y vuelta no me devuelve el original. — Te devuelve el texto. Las llamadas a herramientas y las imágenes no se reconstruyen desde sus resúmenes entre corchetes: la transcripción es lossy por naturaleza, y por eso se muestra el recuento.

Preguntas frecuentes

¿Por qué el contenido viene en bloques y no como cadena?

Porque un turno puede contener más que texto: una llamada a herramienta, una imagen, un documento, un bloque de razonamiento. La cadena es el caso simple, y el código que da por hecho que siempre lo es explica por qué las llamadas desaparecen de los registros.

¿Qué estilo de transcripción debería usar?

Markdown para todo lo que vaya a un documento o a una incidencia. Etiquetado para algo que quizá vuelvas a leer con la herramienta, porque va y vuelve limpio. Plano cuando solo quieras las palabras.

¿Puedo pegar un registro de cualquier sitio?

Si es un array de mensajes en JSON, sí. Se reconocen las claves envolventes habituales y los roles poco comunes se conservan tal cual en vez de forzarse.

¿Va y vuelve sin pérdida?

El texto sí, exactamente. Los bloques no textuales no: se resumen para leerlos, no se preservan para reconstruirlos, que es el límite honesto de cualquier transcripción.

¿Para qué sirve el recuento de bloques?

Te dice cuánto no está mostrando la transcripción. Una conversación con veinte llamadas a herramientas se lee de forma muy distinta una vez sabes que están ahí.

Herramientas relacionadas

• Visor y validador JSONL — Lee, filtra y comprueba un archivo JSONL línea por línea.
• Visor de streams SSE — Pega una respuesta en streaming y recupera el texto, las llamadas y el uso.
• Validador de datasets — Revisa un dataset JSONL de chat buscando los errores que tumban un entrenamiento.
• Ejemplos few-shot — Convierte pares de entrada y salida en ejemplos etiquetados, JSON o de chat.
• Planificador de contexto — Reparte la ventana entre prompt, herramientas, historial y respuesta.
• Relleno de plantillas — Expande un prompt sobre una tabla de filas y mira qué falta.

Más herramientas de IA y agentes

• Constructor de skills — Escribe un SKILL.md con el frontmatter revisado mientras escribes.
• Linter de skills — Pega un SKILL.md y descubre qué impide que se asocie a una tarea.
• Constructor de subagentes — Crea el archivo de definición de un subagente con sus herramientas y modelo.
• Constructor de comandos — Crea un comando propio, con argumentos y una lista de herramientas.
• Instrucciones del proyecto — Redacta un CLAUDE.md que se gane su sitio en cada sesión.
• Manifiesto de plugin — Genera un plugin.json y mira la estructura de carpetas que espera.
• Constructor de hooks — Crea hooks de settings.json y detecta los matchers que nunca se activan.
• Probador de reglas de permiso — Prueba reglas de permitir, preguntar y denegar con comandos reales.
• Configuración de servidor MCP — Genera una entrada de servidor MCP para stdio, HTTP o SSE.
• Esquema de herramienta MCP — Define una herramienta y obtén el JSON Schema, con el modo estricto revisado.
• Verificador de esquemas — Pega una definición y averigua por qué se rechaza o se llama mal.
• Relleno de plantillas — Expande un prompt sobre una tabla de filas y mira qué falta.
• Linter de prompts — Encuentra contradicciones, instrucciones muertas y marcadores sin rellenar.
• Comparador de prompts — Compara dos versiones palabra por palabra, con la diferencia en tokens.
• Ejemplos few-shot — Convierte pares de entrada y salida en ejemplos etiquetados, JSON o de chat.
• Secciones XML del prompt — Envuelve secciones en etiquetas de las que el contenido no puede salir.
• Visor y validador JSONL — Lee, filtra y comprueba un archivo JSONL línea por línea.
• Validador de datasets — Revisa un dataset JSONL de chat buscando los errores que tumban un entrenamiento.
• Visor de streams SSE — Pega una respuesta en streaming y recupera el texto, las llamadas y el uso.
• Planificador de contexto — Reparte la ventana entre prompt, herramientas, historial y respuesta.
• Planificador de caché — Ordena los bloques para que el prefijo cacheable sea lo más largo posible.
• Divisor de texto — Divide un documento en fragmentos solapados que cortan en límites reales.
• Coste de un bucle de agente — Calcula el coste turno a turno, con el historial reenviado y la caché aplicada.
• Constructor de lotes — Convierte una tabla de filas en un trabajo por lotes, con ids únicos.

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