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# 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। यह CSV/JSON arrays के लिए tables,
फ़ॉर्मैटेड JSON, rendered markdown, objects के लिए key-value layouts, और paths
मौजूद होने पर media cards दिखाता है।

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`।

Arka timing (streaming में TTFA, कुल latency) स्वतः रिकॉर्ड करता है और tracing सक्षम
होने पर उसे OpenTelemetry में export करता 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)


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