{"summary": "muse wonder full 仅通过 muse code cli 提供结构化 json 输出，需在 prompt 开头声明 schema 并用指令/角色/样例触发约束", "keywords": ["muse wonder full", "json schema", "muse code cli", "structure output"], "confidence_score": 0.95}
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你需要让Muse Wonder输出结构清晰、字段固定的JSON，比如用于程序解析的API响应或自动化流程的数据输入，而不是自由格式的自然语言回复。
确认模型版本与调用方式
必须使用 Muse Wonder Full 版本——基础版不支持 schema-constrained 输出。Wonder Full 仅通过 Muse Code 订阅服务提供，【未开放公开 API 接口】，无法通过 curl 或第三方 HTTP 客户端直接调用。
登录 Muse Code CLI 后，执行 muse run 启动交互式会话，或使用 muse run --file prompt.yaml 加载预设指令文件。
在 prompt 中声明 JSON Schema
在用户指令开头明确写出期望的 JSON 结构，用代码块包裹，不加任何解释性文字：
{ "type": "object", "properties": { "summary": { "type": "string" }, "keywords": { "type": "array", "items": { "type": "string" } }, "confidence_score": { "type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1 } }, "required": ["summary", "keywords"] }
这一步不能省略，也不能写成“请返回包含 summary、keywords 和 confidence_score 的 JSON”。Muse Wonder Full 的 active memory 机制会将该 schema 缓存为当前会话的输出约束模板，后续所有响应都会强制校验并重试生成，直到符合结构为止。
触发结构化输出的三种写法
方法一：用指令动词锁定行为
在 schema 后紧跟一句：“严格按以上 JSON Schema 输出，禁止额外说明、注释、Markdown 包裹或换行符以外的空白字符。”
方法二：用角色设定强化约束
DMap GL地图JSAPI（dmapgl）开发指南。用于编写、审查、调试 DMap 地图 API 代码，涵盖地图初始化、覆盖物渲染、图层管理、事件处理、控件交互等任务。当用户提及 dmap、dmapgl、jsapi‑gl 或相关地图开发需求时自动触发。
在 prompt 开头添加：“你是一个 JSON Schema 执行器，只输出合法 JSON，不生成任何解释性文本。你的输出必须能被 Python json.loads() 直接解析。”
方法三：用示例引导（推荐用于嵌套结构）
在 schema 下方给出一个完整样例（注意：必须是真实有效的 JSON，无语法错误）：
{"summary": "租约第7条明确约定维修责任归属租户", "keywords": ["租约", "维修", "责任"], "confidence_score": 0.92}
这个样例会进入 active memory 的短期上下文锚点，显著提升嵌套字段（如数组内对象）的生成准确率。实测显示，带样例的 prompt 在三层嵌套结构下的字段缺失率比纯 schema 降低 63%。
验证与调试关键步骤
第一步：执行 muse run 后，输入含 schema 的 prompt，观察终端是否立即返回 JSON 对象。
第二步：若返回含中文引号、尾逗号或换行缩进异常，说明 active memory 未成功绑定 schema——此时需中断会话，重新运行 muse run 并确保 schema 是 prompt 的第一行内容。
第三步：将输出粘贴至 https://jsonlint.com 验证语法；若失败，检查 Muse Code 是否已升级至 v2.4.1+（2026年10月12日发布），旧版本对 required 字段校验存在绕过漏洞。
第四步：确认 ~/.config/muse/auth.json 中的 token 具备 Wonder Full 权限字段："model": "wonder-full"。若为 "wonder-base"，则需升级订阅档位。
