Prompt

让 AI 输出更稳、更准？试试 JSON Prompt！

2025 年 8 月 4 日

用JSON提示让AI输出更稳更准，告别杂乱无章的回复！核心内容： 1. JSON提示如何解决AI输出不稳定的痛点 2. JSON格式的基本结构与使用示例 3. 对比普通提示与JSON提示的实际效果差异

处理 AI 就像坐过山车。

有一天，你让它给个快速提示清单，结果得到一堆整齐的 bullet points。

下一天呢？

一堆乱七八糟的文字，整理起来费老鼻子劲了。

真是让人抓狂。

后来我发现了 JSON 提示，感觉就像终于让 AI 听懂了我的话。

下面是我对 JSON 提示的看法，讲得简单点，还带点代码。

啥是 JSON？

JSON 全称是 JavaScript Object Notation。别被名字吓到——它就是一种带清晰标签的组织信息的方式。想象一下，就像一份购物清单，每件东西都有个标签：

{
"fruit": "apples",
"quantity": 5,
"store": "local market"
}

为啥 AI 爱这个？因为它们在网站和 app 上被一大堆 JSON 数据训练过。这就像是说它们的母语。用 JSON 提示，你就是在清清楚楚地告诉 AI 你想要啥，它搞砸的概率低多了。

普通提示就是一团乱

前段时间，我为了一个项目，拼了命想让 AI 总结客户邮件。我说“总结这封邮件”，结果一次给我一段话，一次给个列表，有时候就一句。完全没谱。后来我试了 JSON 提示：

{
  "task": "summarize_email",
  "email": "Love the app, but it keeps crashing.",
  "output": "list",
  "max_points": 3
}

结果立马得到一个干净的列表：

[
  "App is great",
  "Crashes often",
  "User likes it overall"
]

再也没乱七八糟的输出。我直接把这个塞进我的 spreadsheet，搞定，继续干别的。

JSON 提示咋工作

JSON 超简单。分解一下：

• Labels：你的标签，永远带引号（像 "task"）。
• Info：你想要的内容，像是文字或数字。
• Curly braces {}：把所有东西装一起，像个盒子。
• Square brackets []：用来列清单，像 checklist。
• Commas ,：把东西分开。

比如你想要给高中生一些学习建议。普通提示像“给学生学习建议”太模糊——学生可能是任何人。用 JSON，你可以很具体：

{
  "task": "study_tips",
  "who_for": "high school kids",
  "how_many": 4,
  "vibe": "upbeat",
  "output": "list"
}

结果是：

[
  "Make a study plan and stick to it.",
  "Find a quiet corner to focus.",
  "Try flashcards for quick reviews.",
  "Take a break when you’re tired."
]

就像给 AI 一个清晰的指令单，没啥猜谜空间。

确保 AI 不跑偏

有些 AI 平台可以让你用特殊设置锁定输出格式。就像跟 AI 说：“照这个格式来，不然别干！”比如：

• OpenAI：可以用 response_format 设置严格结构。
• Anthropic：他们有个 tool-calling 功能也能干这事。
• Google：直接把输出设成 application/json。

这让你的提示从“还行”变成“次次都靠谱”。

真实案例：省时处理邮件

上个月，我被客户邮件淹没了。我得提取名字、公司和他们抱怨啥。JSON 提示救了我一命。我用的是：

{
  "task": "pull_info",
  "email": "Hi, I’m Mike from CoolTech. Our app won’t load, and it’s a big deal!",
  "output": {
    "name": "string",
    "company": "string",
    "problem": "string",
    "urgency": ["low", "medium", "high"]
  }
}

结果：

{
"name": "Mike",
"company": "CoolTech",
"problem": "app not loading",
"urgency": "high"
}

这花了两秒钟。手动弄？每封邮件至少几分钟。一天 30 封邮件，我省了好几个小时。

三个好用的 JSON 模板

JSON 提示在几个关键任务上特别好使：提取数据、创建内容、分析东西。我是这么设置的。

1. 提取数据

用来从邮件或评论里挖信息：

  "task": "pull_info",
  "text": "Put your text here",
  "output": {
    "field1": "string",
    "field2": "number",
    "field3": ["option1", "option2"]
  }
}

2. 创建内容

用来写东西，比如社交媒体帖子：

  "task": "write_post",
  "type": "tweet",
  "who_for": "small businesses",
  "vibe": "fun",
  "points": ["save time", "grow sales"],
  "words": 100
}

可能会得到：

{
  "post": "Small biz folks! Save time and grow sales with these easy tips...",
  "word_count": 95
}

3. 分析东西

用来分解大概念，比如公司概况：

{
  "task": "analyze",
  "company": "Nike",
  "output": {
    "strong_points": ["string"],
    "weak_points": ["string"],
    "stock_tip": ["buy", "sell", "hold"],
    "confidence": "number"
  }
}

输出：

{
  "strong_points": ["Cool brand", "Big market share"],
  "weak_points": ["Expensive products", "Competition"],
  "stock_tip": "buy",
  "confidence": 0.8
}

这直接就能放进报告或 dashboard，不用额外折腾。

嵌套：整齐但有点棘手

JSON 可以一层套一层，像盒子里装盒子。比如我在计划一个项目：

{
  "task": "plan_project",
  "project": "New Website",
  "output": {
    "stages": [
      {
        "name": "string",
        "tasks": [
          {
            "task": "string",
            "days": "number",
            "priority": ["low", "medium", "high"]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

结果：

{
  "stages": [
    {
      "name": "Design",
      "tasks": [
        {
          "task": "Sketch layout",
          "days": 7,
          "priority": "high"
        },
        {
          "task": "Pick colors",
          "days": 3,
          "priority": "medium"
        }
      ]
    }
  ]
}

但别嵌套得太疯。超过几层，AI 可能会迷路，就像我试着照复杂菜谱做饭一样。

让 AI 老实听话

你可以用 schema 让 AI 严格按格式来。我常用这个：

{
  "task": "check_mood",
  "text": "This app is awesome!",
  "output": {
    "mood": ["happy", "sad", "neutral"],
    "confidence": "number"
  }
}

输出：

{
  "mood": "happy",
  "confidence": 0.9
}

AI 必须照这规则来——没得商量。就像跟小孩说：“就一块饼干，没得挑。”

处理小故障

有时候会出点问题——网络断了，或者 AI 太“创意”了。我的办法是：

1. 用清晰格式发 JSON 提示。
2. 检查输出有没有毛病。
3. 如果不靠谱，试三次，设置 temperature=0（这让 AI 更专注）。
4. 还是不行，我就自己瞅一眼。

为啥 Temperature 重要

Temperature 就像 AI 的创意旋钮。temperature=1 时，它可能会改词或格式。temperature=0 时，超级稳定。我用 JSON 提示时，总是设 temperature=0，免得意外。

我的邮件处理招

我现在处理邮件是这样的：

1. 邮件进来。
2. JSON 提示抓关键信息。
3. 检查输出行不行。
4. 如果没问题，直接进 database。
5. 不行就再试几次。
6. 最坏情况，我自己看一眼。

这招能自动搞定大部分邮件，把我的工作量从几小时砍到几分钟。

为啥我爱 JSON 提示

JSON 提示省了我老多时间。不管是整理邮件还是做报告，结构化的输出让我不用再收拾 AI 的烂摊子。就像有个超级有条理的助理，每次都干得漂漂亮亮。

试试看吧

想试试 JSON 提示？这个简单好玩：

{
  "task": "get_quote",
  "theme": "hope",
  "length": "short",
  "output": {
    "quote": "string",
    "author": "string"
  }
}