workbuddy自定义模型json解析失败时，应依次验证语法、声明content-type与utf-8编码、使用标准序列化函数生成输入、添加[json_input_start]/[json_input_end]标记，并可切换至schema约束模式启用auto_fix。
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如果您在使用WorkBuddy自定义模型时遇到JSON格式解析失败的问题，通常是因为输入内容不符合JSON语法规范或结构未被模型正确识别。以下是多种可立即执行的解决方法：
一、验证并修正JSON语法格式
JSON解析失败最常见原因是语法错误，如缺少引号、逗号错位、括号不匹配等。需确保输入字符串严格符合RFC 8259标准。
1、将待解析的JSON字符串粘贴至在线校验工具（例如jsonlint.com）进行语法检测。
2、修正所有报错项：确保所有键名和字符串值均使用双引号包裹，禁止使用单引号或无引号键名。
3、检查末尾是否有多余逗号，尤其在对象最后一个字段或数组最后一项后不得出现逗号。
4、确认布尔值为true或false，而非"true"/"false"字符串或TRUE/FALSE大写形式。
二、强制指定Content-Type与编码声明
WorkBuddy在接收HTTP请求时，若未明确声明数据类型与字符编码，可能导致解析器误判输入为纯文本而非JSON。
1、在请求头中添加Content-Type: application/json; charset=utf-8。
2、确保JSON字符串本身以UTF-8无BOM格式编码，避免中文字符因编码异常产生不可见控制符。
3、若通过表单或URL参数传递，改用POST请求体（request body）发送，禁止将原始JSON拼接进query string。
三、使用标准JSON序列化函数生成输入
手动拼接JSON字符串极易引入语法错误。应依赖编程语言内置的序列化能力生成合规输出。
将一个或多个视频上传至YouTube。当用户想“上传到YouTube”“发YouTube”“批量上传”“upload to YouTube”“post videos to YouTube”或发布到YouTube时使用此技能。
1、在Python中使用json.dumps(data, ensure_ascii=False)生成字符串，禁用ascii转义以保留中文可读性。
2、在JavaScript中调用JSON.stringify(obj)，不传入replacer或space参数以避免非标准格式。
3、在Java中使用Jackson的ObjectMapper.writeValueAsString()，确保未启用USE_EQUALITY_FOR_DEFAULTS等非标准特性。
四、添加结构化指令前缀与边界标识
WorkBuddy模型可能将原始JSON误识别为自然语言指令。通过添加显式指令标记可提升解析准确率。
1、在JSON字符串前插入固定前缀：[JSON_INPUT_START]{"key":"value"}。
2、在完整JSON后追加结束标记：{"key":"value"}[JSON_INPUT_END]。
3、在模型调用参数中设置system prompt，明确要求：“仅解析方括号内标记为[JSON_INPUT_START]与[JSON_INPUT_END]之间的内容为有效JSON，忽略其余文本。”
五、切换至预定义Schema约束模式
当自由格式JSON持续失败时，可改用WorkBuddy支持的Schema驱动解析方式，由模型依据结构定义反向校验并修复输入。
1、预先定义JSON Schema，描述必需字段、类型、格式限制（如email、date-time）。
2、在请求中提交schema定义与原始数据，格式为：{"schema":{...},"input":"{...}"}。
3、调用WorkBuddy的schema_validation接口，启用auto_fix: true参数，触发自动标准化补全。
