让 AI 稳定输出 JSON 的五个技巧

用程序调 AI 接口做自动化，最怕的就是输出「自由发挥」：你要 JSON，它给你散文；你要数组，它外面裹一句「好的，以下是结果」。五个技巧，让输出老老实实。

技巧一：把「只输出 JSON」写成硬约束

不要说「以 JSON 形式返回」，要说「只输出合法 JSON，不要任何解释、前后缀或代码块标记」。措辞越像军令，模型越收敛。

技巧二：给出字段示例

空说「返回结构化数据」没有用，直接贴一个字段示例：

只输出合法 JSON，不要解释，不要代码块以外的内容。
字段结构示例：
{"items": [{"name": "名称", "price": 0, "tags": ["标签1"]}]}

模型会模仿你的字段名和嵌套层级，一致性立刻上来了。

技巧三：枚举值写进提示词

字段取值范围有限时，把枚举写死：「status 字段只能是 pending、done、failed 三者之一」。这比事后校验省事得多。

技巧四：温度调低

创造性任务可以高温，结构化任务请把 temperature 降到 0～0.3。同一个提示词，低温下输出格式的稳定性显著更好。

技巧五：校验失败时，把错误喂回去重试

程序里包一层校验：JSON.parse 失败时，把报错和上一轮输出一起发回去，附一句「你上次的输出不是合法 JSON，请修正后重新只输出 JSON」。一次重试能解决绝大多数偶发问题。

一个完整的可抄模板

你是一个数据提取引擎。从下面的文本中提取商品信息。
要求：
1. 只输出合法 JSON，不要解释、不要 markdown 代码块
2. 结构：{"items": [{"name": "string", "price": "number", "tags": ["string"]}]}
3. price 为数字（单位元），tags 取值只能是 ["食品","日用","电子","其他"]
4. 提取不到的字段用 null，不要编造

文本：{{粘贴文本}}

配合本站的 JSON 格式化与校验工具，粘贴出来先验一遍，再进程序。

三个最常见的坑

坑一：中文引号。 模型偶尔会输出 "name"（弯引号）而不是 "name"（直引号），JSON.parse 直接报错。提示词里加一句「所有引号使用英文直引号」能压住大半。

坑二：字段漂移。 问它十次，字段名从 price 漂成 priceYuan、unit_price。解法还是字段示例——示例里怎么写，它就怎么抄。

坑三：把数组当对象。 你要的是 [{...}]，它包了一层 {"items": [{...}]}。在提示词里直接贴出最外层的完整结构（含最外层的括号），让示例「从第一个字符开始正确」。

三个坑都踩过一遍之后你会发现：与其修输出，不如把示例写得足够死。

小结

稳定 JSON 的本质是「把选择权收走」：字段给示例、取值给枚举、措辞下军令、参数调低温、失败带报错重试。五招齐上，输出稳定性可以到九成以上。