让 AI 输出更稳、更准？试试 JSON Prompt！

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. 1. 用清晰格式发 JSON 提示。
2. 2. 检查输出有没有毛病。
3. 3. 如果不靠谱，试三次，设置 temperature=0（这让 AI 更专注）。
4. 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. 1. 邮件进来。
2. 2. JSON 提示抓关键信息。
3. 3. 检查输出行不行。
4. 4. 如果没问题，直接进 database。
5. 5. 不行就再试几次。
6. 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"
  }
}

可能会得到：

{
  "quote": "Keep going, you’ve got this.",
  "author": "Nobody Famous"
}

JSON 提示就像给 AI 一个清晰的待办清单。可以试试看这种方式来管理自己行的提示词工程，感觉会比较有用。