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Probador de filtro jq

Pega contenido para Probador de filtro jq y genera una vista local revisable para depurar configuración, respuestas de API, archivos SEO y fragmentos generados con AI.

Ejemplos
Filtered JSONListo
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SQL a ER diagram para vista previa, review y exportación en documentación de desarrollo.

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Vista de formulario JSON Schema

Vista de formulario JSON Schema: Previsualiza y depura esta fuente en una superficie local para documentación técnica.

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Cómo usar

  1. 1Put the jq filter on the first line, then add --- and the JSON payload.
  2. 2Start with simple selectors such as .items[] before adding maps, pipes, or object construction.
  3. 3Check the filtered result and rows before copying the expression into scripts or docs.
  4. 4Verify complex filters with real jq when they will run in CI or production automation.

Casos de uso

API JSON filteringSupport script reviewCI snippet validationAI jq output checkingDocumentation examples

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FAQ

Why does the input use ---?

The separator keeps the jq filter separate from the JSON document being inspected.

Is this full jq?

No. It covers common preview cases. Use jq itself for advanced functions, modules, streaming, and production automation.

How should I debug a jq filter?

Start with the smallest selector that returns data, then add pipes and mapping one step at a time.

jq Filter Tester previews common jq-style filters against JSON so you can inspect API payloads and generated JSON without switching tools.

It is useful for support scripts, CI checks, documentation examples, and AI-generated JSON transformations that need quick verification.

The preview shows filtered output and result rows for common filters; final production behavior should still be verified with jq in your runtime environment.

Demo: extract failed API checks from JSON

jq filters are easiest to review when the input includes both matching and non-matching rows. That makes it clear whether the filter is too broad or too narrow.

  • Start with .checks[] to inspect item shape.
  • Add select(.status != "ok") only after confirming the field name.
  • Build a small output object when the result will become a report.
.checks[] | select(.status != "ok") | {name, status, duration}
---
{
  "checks": [
    {"name": "db", "status": "ok", "duration": 32},
    {"name": "api", "status": "failed", "duration": 914}
  ]
}

Debug pattern: build jq filters in small steps

Most jq mistakes come from jumping straight to a dense one-liner. For logs, API payloads, and CI artifacts, build the filter one pipe at a time and check the intermediate shape.

  • Start with keys, length, or a single array selector before adding conditions.
  • Use select(...) only after confirming the field path exists.
  • Return compact objects for reporting instead of dumping entire nested records.
.checks[]
| select(.status == "failed")
| {name, status, duration_ms, owner: .labels.team}

Checklist de revisión para Probador de filtro jq

Usa Probador de filtro jq para inspeccionar visualmente contenido fuente antes de publicar documentación, notas de PR, incidentes o handoffs. Probador de filtro jq: Previsualiza y depura esta fuente localmente.

Antes de exportar, revisa legibilidad, relaciones, datos sensibles y si la vista sigue teniendo sentido tras editar la entrada.

Límites y solución de problemas

Si la vista falla, reduce la entrada al ejemplo completo más pequeño, valida la sintaxis y agrega secciones gradualmente.

Trata la vista como superficie de revisión, no como fuente de verdad. Los resultados críticos requieren validación humana.

Entradas de ejemplo

  • Extract emails: .users[].email --- { "users": [ {"id": 1, "email": "ada@example.com"}, {"id": 2, "email": "lin@example.com"} ] }
  • First order total: .orders[0].total --- {"orders":[{"id":"ord_1","total":49.9},{"id":"ord_2","total":19.5}]}
  • Map field: map(.name) --- [{"name":"api"},{"name":"worker"},{"name":"web"}]

Madurez de la herramienta

Analizador básico

Analizador básico

Esta herramienta se centra en inspección rápida de estructura. Úsala para revisar y depurar, y valida lo crítico antes de producción.

La etiqueta indica si la herramienta sirve mejor para exportar, depurar, analizar rápido o generar con AI.