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讓 AI 輸出更穩、更準?試試 JSON Prompt!

開發 前端
JSON 全稱是 JavaScript Object Notation。別被名字嚇到——它就是一種帶清晰標簽的組織信息的方式。想象一下,就像一份購物清單,每件東西都有個標簽:

處理 AI 就像坐過山車。

有一天,你讓它給個快速提示清單,結果得到一堆整齊的 bullet points。

下一天呢?

一堆亂七八糟的文字,整理起來費老鼻子勁了。

真是讓人抓狂。

后來我發現了 JSON 提示,感覺就像終于讓 AI 聽懂了我的話。

下面是我對 JSON 提示的看法,講得簡單點,還帶點代碼。

啥是 JSON?

JSON 全稱是 JavaScript Object Notation。別被名字嚇到——它就是一種帶清晰標簽的組織信息的方式。想象一下,就像一份購物清單,每件東西都有個標簽:

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

為啥 AI 愛這個?因為它們在網站和 app 上被一大堆 JSON 數據訓練過。這就像是說它們的母語。用 JSON 提示,你就是在清清楚楚地告訴 AI 你想要啥,它搞砸的概率低多了。

普通提示就是一團亂

前段時間,我為了一個項目,拼了命想讓 AI 總結客戶郵件。我說“總結這封郵件”,結果一次給我一段話,一次給個列表,有時候就一句。完全沒譜。后來我試了 JSON 提示:

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

結果立馬得到一個干凈的列表:

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

再也沒亂七八糟的輸出。我直接把這個塞進我的 spreadsheet,搞定,繼續干別的。

JSON 提示咋工作

JSON 超簡單。分解一下:

Labels:你的標簽,永遠帶引號(像 "task")。

Info:你想要的內容,像是文字或數字。

Curly braces {}:把所有東西裝一起,像個盒子。

Square brackets []:用來列清單,像 checklist。

Commas ,:把東西分開。

比如你想要給高中生一些學習建議。普通提示像“給學生學習建議”太模糊——學生可能是任何人。用 JSON,你可以很具體:

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

結果是:

[
  "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."
]

就像給 AI 一個清晰的指令單,沒啥猜謎空間。

確保 AI 不跑偏

有些 AI 平臺可以讓你用特殊設置鎖定輸出格式。就像跟 AI 說:“照這個格式來,不然別干!”比如:

OpenAI:可以用 response_format 設置嚴格結構。

Anthropic:他們有個 tool-calling 功能也能干這事。

Google:直接把輸出設成 application/json。

這讓你的提示從“還行”變成“次次都靠譜”。

真實案例:省時處理郵件

上個月,我被客戶郵件淹沒了。我得提取名字、公司和他們抱怨啥。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"]
  }
}

結果:

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

這花了兩秒鐘。手動弄?每封郵件至少幾分鐘。一天 30 封郵件,我省了好幾個小時。

三個好用的 JSON 模板

JSON 提示在幾個關鍵任務上特別好使:提取數據、創建內容、分析東西。我是這么設置的。

1. 提取數據

用來從郵件或評論里挖信息:

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

2. 創建內容

用來寫東西,比如社交媒體帖子:

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

可能會得到:

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

3. 分析東西

用來分解大概念,比如公司概況:

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

輸出:

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

這直接就能放進報告或 dashboard,不用額外折騰。

嵌套:整齊但有點棘手

JSON 可以一層套一層,像盒子里裝盒子。比如我在計劃一個項目:

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

結果:

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

但別嵌套得太瘋。超過幾層,AI 可能會迷路,就像我試著照復雜菜譜做飯一樣。

讓 AI 老實聽話

你可以用 schema 讓 AI 嚴格按格式來。我常用這個:

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

輸出:

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

AI 必須照這規則來——沒得商量。就像跟小孩說:“就一塊餅干,沒得挑。”

處理小故障

有時候會出點問題——網絡斷了,或者 AI 太“創意”了。我的辦法是:

1. 用清晰格式發 JSON 提示。

2. 檢查輸出有沒有毛病。

3. 如果不靠譜,試三次,設置 temperature=0(這讓 AI 更專注)。

4. 還是不行,我就自己瞅一眼。

為啥 Temperature 重要

Temperature 就像 AI 的創意旋鈕。temperature=1 時,它可能會改詞或格式。temperature=0 時,超級穩定。我用 JSON 提示時,總是設 temperature=0,免得意外。

我的郵件處理招

我現在處理郵件是這樣的:

1. 郵件進來。

2. JSON 提示抓關鍵信息。

3. 檢查輸出行不行。

4. 如果沒問題,直接進 database。

5. 不行就再試幾次。

6. 最壞情況,我自己看一眼。

這招能自動搞定大部分郵件,把我的工作量從幾小時砍到幾分鐘。

為啥我愛 JSON 提示

JSON 提示省了我老多時間。不管是整理郵件還是做報告,結構化的輸出讓我不用再收拾 AI 的爛攤子。就像有個超級有條理的助理,每次都干得漂漂亮亮。

試試看吧

想試試 JSON 提示?這個簡單好玩:

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

可能會得到:

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

JSON 提示就像給 AI 一個清晰的待辦清單。可以試試看這種方式來管理自己行的提示詞工程,感覺會比較有用。

責任編輯:武曉燕 來源: AI大模型觀察站
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