TOON : inspection de données JSON

VérifiéPrudence

Outil CLI pour inspecter des données JSON de façon efficace, réduisant les tokens avant l'intégration dans le contexte d'un agent.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
22/07/2026
Claude CodeCursorWindsurfCodex
#json#token-efficiency#structured-data#cli#context-management

Recommandé pour

Synthèse automatique

Ce skill fait passer l'inspection de données structurées compatibles JSON (fichiers JSON, réponses d'API, lignes de base de données, logs) par la CLI TOON, une représentation sans perte et plus compacte qui réduit les tokens consommés par le contexte de l'agent.

Points forts

  • Réduit le nombre de tokens nécessaires pour lire de gros volumes de données structurées avant qu'elles n'entrent dans le contexte de l'agent
  • Le filtrage préalable via jq permet de ne convertir que les lignes et champs réellement utiles à la tâche
  • Le décodage strict par défaut valide les compteurs de tableaux, l'indentation, les en-têtes et l'échappement, ce qui fait remonter immédiatement une sortie TOON malformée
  • Fournit un motif concret de répertoire temporaire avec trap de nettoyage pour persister les conversions pendant la tâche

Limites

  • Suppose que la CLI toon est installée et disponible ; en son absence, le skill demande de signaler l'échec plutôt que de basculer silencieusement sur du JSON brut
  • Ne traite qu'une seule valeur JSON à la fois : le NDJSON/JSONL doit d'abord être regroupé en tableau avec jq -s
  • TOON reste une surface de lecture uniquement : JSON demeure le format canonique et le skill déconseille d'introduire une étape d'écriture en TOON
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'une tâche doit inspecter un fichier JSON volumineux, une réponse d'API, des lignes de base de données ou des logs structurés et que le coût en tokens de la lecture directe du JSON serait élevé.

Quand l'éviter

À éviter quand les données sont petites, ne sont pas compatibles JSON, ou quand la tâche consiste à modifier et réécrire les données plutôt qu'à les lire.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité88/100

The skill is not malicious: it does not exfiltrate secrets, use obfuscated payloads, or disable safety. However, it instructs the agent to run shell commands, access the network, and perform scoped rm -rf cleanup, so it warrants caution rather than safe.

Points d'attention
  • •Uses shell commands and network access (jq, curl, toon, mktemp, rm) despite no allowed-tools being declared.
  • •Includes curl piped into a converter for remote API data; fetch target should be trusted, though no secrets are sent.
  • •Uses rm -rf for cleanup, scoped to a mktemp directory, but still a destructive command pattern.
  • •Relies on an external toon CLI whose availability and behavior are not verified by the skill.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Inspect a large API response
Fetch https://api.example.com/items and inspect the response with toon instead of reading the raw JSON, then tell me which items have status "failed".
Trim fields before encoding
Use jq to keep only id, name, and status from response.json, pipe it through toon, and summarize the results.
Convert NDJSON logs
Slurp events.ndjson into an array with jq -s and run it through toon so we can inspect the structured logs without blowing up context.

name: toon description: Use the TOON CLI whenever a task inspects JSON-compatible structured data such as JSON files, API responses, database rows, search results, and structured logs. This skill applies before that data enters agent context.

TOON

Purpose

TOON is a temporary, lossless representation of the JSON data model for reducing the tokens required to read structured data.

JSON remains the canonical file and interchange format. TOON is used only as a reading surface for inspection.

Input Normalization

TOON accepts one JSON value rather than newline-delimited JSON (NDJSON/JSONL), so NDJSON is slurped into an array before encoding:

jq -s '.' events.ndjson | toon

Inputs are reduced to the required rows and fields before encoding when the task needs only part of the data:

jq '{items: [.items[] | {id, name, status}]}' response.json | toon

Reading Structured Data

The workflow reads the CLI's TOON output instead of first reading the source JSON into agent context.

toon large-response.json
curl -fsSL https://api.example.com/items | toon

Converted data that must persist during the task is written under a system temporary directory owned by the current command sequence:

scratch="$(mktemp -d -t toon.XXXXXX)"
cleanup() {
  status=$?
  rm -rf "$scratch"
  exit "$status"
}
trap cleanup EXIT
toon large-response.json --stats -o "$scratch/large-response.toon"

The complete source JSON and its TOON representation are not both read unless comparison is required by the task.

Validation

The toon command uses strict decoding by default. Strict decoding validates array counts, indentation, headers, and escaping, so malformed TOON input from upstream tools is surfaced immediately.

--no-strict is not used to accept malformed TOON. Missing CLI availability or conversion failures are surfaced instead of silently falling back.

Required Syntax

Objects use key: value, and nesting uses two-space indentation:

user:
  id: 1
  name: Alice
  active: true

Primitive arrays declare their element count:

tags[3]: rust,cli,macos

Uniform arrays of objects declare the row count and field order once:

users[2]{id,name,active}:
  1,Alice,true
  2,Bob,false

[N] is the array element count. {fields} defines the field order for every following row.

Quote strings that could be interpreted as another type or contain structural characters:

version: "123"
enabled: "true"
note: "hello, world"

These rules matter when reading existing TOON output or interpreting examples. Do not introduce a TOON authoring step when the task can stay in JSON.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/download' --output '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md.part' '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/toon' && cp -R '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k' '.claude/skills/toon'

Cursor
test -f '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/toon' && cp -R '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k' '.cursor/skills/toon'

Codex
test -f '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/toon' && cp -R '.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k' '.agents/skills/toon'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k'

openskills read 'toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/toon-json-data-inspection-tool-mrwakg7k/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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