Automatically fix missing quotes, trailing commas, bracket mismatches, single quotes, and escape issues. Supports local repair first, with AI-assisted deep repair when needed.
Lorsque vous saisissez un JSON invalide, le système essaie ces méthodes dans l’ordre :
Commencer à réparer du JSON
Saisissez un JSON endommagé, ou cliquez sur Importer pour charger un fichier.
Repair JSON works best between validation and formatting. Start with the raw broken payload, let the tool try deterministic local repair first, use AI-assisted repair only if needed, then move the recovered JSON into validation, formatting, or export.
Recover broken text into usable JSON
A lot of broken JSON is not just ugly - it is completely unusable. The repair step matters because it gets that payload back into a valid JSON shape so validation, formatting, comparison, and export are possible again.
If the JSON is too broken to parse at all, starting with Repair JSON is often faster than starting with manual validation.
Repair JSON is usually used for messy real-world payloads, not classroom examples. These examples match common issues in legacy systems, config cleanup, and corrupted logs.
Useful for old systems, script-generated payloads, or manually assembled responses that almost look like JSON but are not actually valid.
This category is usually fixed by local repair alone, without needing AI.
Teams often write JavaScript object style config and only realize later that strict JSON does not allow comments or trailing commas.
Repair JSON is ideal for pulling almost-JSON config back into a strict JSON form.
When a payload includes truncation, escape damage, and multiple bracket errors at once, deterministic local rules may not be enough. That is where AI repair becomes useful.
After this kind of repair, validate the result again before trusting it in downstream workflows.
Tutorial Step
Étape 1 – Collez votre JSON endommagé
The repair tool needs the original context more than a half-cleaned version. Logs, old API responses, and broken config files are often easier to repair when you keep the raw text intact instead of manually deleting large sections first.
Tutorial Step
Étape 2 – Processus de réparation automatique
Not every repair uses AI. Most broken JSON is fixed by deterministic local rules, so the real goal here is to understand the repair order instead of assuming every issue needs an AI rewrite.
Tutorial Step
Étape 3 – Vérifiez le JSON corrigé
A successful repair is not only about making the JSON parse again. You also need to confirm that the result still matches the intended business structure, especially for nested objects, arrays, and partially corrupted logs.
Tutorial Step
Étape 4 – Utilisez votre JSON propre
Repair is the recovery step, not the final destination. Once the JSON is usable again, you should immediately move it into the right next tool depending on whether you need validation, readability, schema generation, or field-level review.
A more reliable repair workflow
Paste the raw broken JSON into Repair JSON before doing broad manual cleanup.
Let local repair run first and use that result when it is enough, rather than forcing every case through AI.
If the structure is still too broken, split the payload or let AI repair handle the more complex reconstruction.
Validate the repaired output next, then move it to the formatter, table editor, or schema tools depending on your goal.
If the result matters for team review or rollback, download the repaired version instead of only copying it to the clipboard.
Repair JSON is most useful not because it saves one comma fix, but because it recovers data that would otherwise be blocked from the rest of your JSON workflow.
Practical repair tips
Validez strictement votre JSON et trouvez l’emplacement exact des erreurs.
Formatez et minifiez votre JSON avec des options d’indentation avancées.
Créez un JSON Schema à partir des données réparées pour une validation robuste.
Convertissez votre JSON directement en interfaces TypeScript.
Modifiez le JSON réparé dans un éditeur de tableau visuel.
Notre système utilise une approche en plusieurs couches : d’abord la bibliothèque JSONRepair pour des corrections rapides et fiables, ensuite une correspondance de motifs de base, et enfin des fournisseurs d’IA (AI, OpenRouter, Groq) pour les cas complexes.
Oui. Toutes les réparations locales (bibliothèque JSONRepair et correspondance de motifs) se font entièrement dans votre navigateur. Nous ne stockons aucune donnée. Si vous utilisez la réparation par IA pour des cas complexes, votre JSON est envoyé à notre fournisseur d’IA (AI) uniquement pour traitement et n’est ni stocké ni utilisé pour l’entraînement.
1) Bibliothèque JSONRepair — réparation rapide et précise pour la plupart des problèmes courants. 2) Réparation de base — corrections par motifs pour des erreurs de syntaxe simples. 3) Réparation par IA — AI et d’autres fournisseurs d’IA pour des problèmes structurels complexes.
Oui. Des erreurs courantes comme des clés sans guillemets, des virgules finales, des virgules manquantes entre éléments et des crochets/accolades déséquilibrés sont corrigées automatiquement par le moteur local.
Oui. Pour la fiabilité, la réparation par IA prend en charge des entrées jusqu’à environ (~18000 caractères) par requête. Les JSON plus volumineux peuvent souvent être corrigés via les méthodes locales (JSONRepair/réparation de base) ou en les divisant en parties plus petites avant d’utiliser l’IA.
Non. Aucune clé API n’est nécessaire. Pour les cas complexes, nous améliorons les résultats grâce à notre intégration AI API (gérée par nous) en complément des réparations locales et des corrections intégrées — cela fonctionne immédiatement.
Très élevée pour les problèmes courants grâce à la bibliothèque JSONRepair. La correspondance de motifs de base traite les erreurs de syntaxe simples. Lorsque nécessaire, les fournisseurs d’IA apportent une analyse intelligente pour les problèmes structurels complexes.
If large sections of the payload are missing, truncated, or business meaning depends on context only you know, automatic repair can only recover syntax, not your original intent. In that case, combine validator diagnostics with manual fixes.
