为确保AI生成JSON合规，需四步：一、提示词嵌入严格Schema并规范格式；二、启用模型原生JSON模式并调低随机性；三、服务端解析+字段+类型双重校验；四、采用占位符模板仅填充指定内容。
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当AI模型生成结构化数据时，若未对输出格式进行约束，可能返回非标准文本、缺失字段或语法错误的JSON。以下是验证和确保JSON输出合规性的具体操作：
一、定义严格的Schema约束
在提示词中嵌入明确的JSON Schema，强制模型仅输出符合该结构的数据，避免自由发挥导致格式错乱。
1、在系统提示中声明：请严格按以下JSON Schema输出，不得添加任何额外字段、注释或说明文字。
2、提供完整Schema示例，包括必需字段、类型限制（如string、number）、字符串长度上限及枚举值范围。
3、要求所有字符串值使用双引号，布尔值为小写true/false，空值统一用null表示。
二、启用模型原生JSON模式
部分大模型支持内置JSON输出模式，该模式下解码器被限制仅生成合法JSON字符流，从生成源头规避语法错误。
1、调用API时将response_format参数设为{"type": "json_object"}。
2、确认所用模型版本支持该参数，例如GPT-4 Turbo 2024-04-09及后续版本、Claude 3.5 Sonnet等。
3、禁用temperature=1.0或top_p=1.0等高随机性参数，防止模型偏离结构化路径。
该技能指导用户根据设计灵感创建视觉情绪板。它提供分步说明，用于提取颜色、排版和UI模式，并将其组织成文档化的设计方向。工作流程包括根据用户反馈进行迭代优化，最终形成可供实施的设计系统。
三、服务端双重校验机制
在接收模型响应后，通过代码层解析与语义检查结合的方式拦截非法输出，保障下游系统稳定消费。
1、使用标准JSON解析器尝试加载响应体，捕获JSONDecodeError异常并触发重试逻辑。
2、成功解析后，遍历对象键名，比对预设字段列表，对缺失键或多余键返回字段缺失：缺少required_field类错误提示。
3、对每个字段值执行类型断言，例如检测age字段是否为整数，若为字符串则标记为类型错误：age应为number而非string。
四、模板化填充式生成
将JSON结构以带占位符的模板形式提供给模型，仅让其填充指定位置内容，大幅降低语法出错概率。
1、构造如下模板：{"user_name": "{{name}}", "score": {{score}}, "status": "{{status}}"}
2、在提示中明确指令：仅替换{{name}}、{{score}}、{{status}}三处占位符，其余字符包括花括号、引号、逗号均不得修改。
3、设定占位符替换规则，例如{{score}}必须为0–100间整数，{{status}}限填"active"或"inactive"。
