下面这份清单把 JSON 结构化输出拆成可勾选的动作，按阶段检查即可。结构化输出是让 AI 按照固定的字段和格式返回结果，例如 JSON、表格或固定标题的清单。提示词技巧的共同点是把你脑子里的隐含要求说出来。AI 不知道你的读者是谁、标准是什么，写得越具体，它越少猜测。

这些时候尤其要用

  • 需要把结果导入表格或数据库。
  • 写程序调用 AI 接口，需要稳定解析结果。

为什么要用清单？如果结果要做数据透视，字段值就要标准化；如果要人工复核，就需要保留原文依据；如果要导入系统，字段名最好与系统字段一致。

使用前

  • 先确定你需要哪些字段，以及每个字段的类型和含义。
  • 把字段定义写进提示词，最好直接给出一个空的 JSON 或表头。
  • 说明缺失值怎么处理，例如找不到就填 null 或“未提及”
  • 确认材料中不包含员工个人信息、公司账目和合同细节，必要时先脱敏。

使用中

  • 要求“只输出 JSON，不要任何解释”
  • 用几条真实样本测试，检查字段是否齐全、格式是否合法。
  • 明确“未提及填 null”，否则 AI 可能自己编一个值。
  • 写明“只输出 JSON”，程序解析时才不会因为多余文字报错。

使用后

  • 如果通过接口调用，优先使用平台提供的结构化输出或 JSON 模式等功能，并在程序里做格式校验。
  • 用程序校验格式和必填字段，抽查内容是否与原文一致。
  • 关键事实、数字和日期已对照原始资料核实。
  • 小老板特别注意：把 AI 当作随叫随到的文员和参谋，先让它起草，再按公司实际修改。

避免这些做法

  • 字段名含糊，比如“信息”“备注”
  • 不说明缺失值怎么处理。
  • 要求 JSON 却允许附带解释。
  • 一次提取的字段过多。

配套模板

清单配合下面的模板使用效果更好：

请从下面的公司制度片段中提取信息，只输出 JSON，不要解释。
字段要求：
{
  "主题": "字符串，不超过 20 字",
  "负责人": "字符串，原文未提及填 null",
  "截止日期": "YYYY-MM-DD 格式，未提及填 null",
  "风险点": ["字符串数组，最多 3 条"],
  "需要合伙人和员工决策的事项": ["字符串数组"]
}
原文：
[粘贴内容]

按清单完成后，结果大致会是这样（虚构示例）：

示例输出（虚构）： {“主题”:“活动报名系统上线”,“负责人”:“王某”,“截止日期”:“2026-11-05”,“风险点”:[“短信通道额度不足”],“需要决策的事项”:[“是否延长报名时间”]}

让清单更好用的两个习惯

  • 给枚举字段列出可选值，能显著减少同义词混用，比如“高/中/低”
  • 结构化输出与少样本示例结合，给一个填好的样例，格式错误会更少。

清单之外

表格和 JSON 怎么选？ 给人看选表格，给程序处理选 JSON；两者都要时，可以先输出 JSON，再让 AI 转成表格。

中文字段名可以吗？ 人看的表格可以用中文；要给程序处理时，建议用英文字段名，减少编码和对接问题。

把清单变成习惯

不必追求每次都完美勾满。更实际的做法是：重要任务全量检查，日常小任务只看标星的几项。小老板在准备公司制度或参加月度经营会前用一次，就能感受到差别。

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