ai json处理提示词

在解析JSON数据时，提示词的设计需要明确任务目标、输入格式以及期望的输出格式。以下是一些常用的提示词示例，适用于不同的JSON解析场景：

 1. 提取特定字段
    用于从JSON中提取特定字段的值。
    示例：
      从以下JSON数据中提取name字段的值：
      请解析以下JSON，并返回user.address.city的值：

 2. 格式化输出
    用于将JSON数据转换为特定格式（如表格、列表等）。
    示例：
      将以下JSON数据转换为表格形式：
      将JSON中的items数组转换为一个有序列表：

 3. 嵌套数据解析
    用于处理嵌套的JSON结构。
    示例：
      解析以下JSON，提取user.profile.email的值：
      从嵌套的JSON中提取orders[0].product.name：

 4. 过滤数据
    用于根据条件过滤JSON数据。
    示例：
      从以下JSON数组中提取status为active的所有对象：
      过滤出price大于100的所有商品：

 5. 数据转换
    用于将JSON数据转换为另一种结构或格式。
    示例：
      将以下JSON数组转换为key: value格式：
      将JSON中的timestamp字段转换为可读的日期格式：

 6. 验证JSON
    用于检查JSON数据的有效性或完整性。
    示例：
      验证以下JSON是否符合标准格式：
      检查JSON中是否包含email字段：

 7. 合并JSON
    用于合并多个JSON对象或数组。
    示例：
      将以下两个JSON对象合并为一个：
      合并多个JSON数组，并去除重复项：

 8. 生成JSON
    用于根据输入生成JSON数据。
    示例：
      根据以下信息生成一个JSON对象：
      将表格数据转换为JSON格式：

 9. 路径查询
    用于使用JSONPath或类似语法查询数据。
    示例：
      使用JSONPath提取$.store.book[0].title的值：
      查询JSON中所有price字段的值：

 10. 错误处理
    用于处理JSON解析中的异常情况。
    示例：
      如果JSON中缺少email字段，请返回错误信息：
      捕获并处理JSON解析中的语法错误：

 11. 数据统计
    用于对JSON数据进行统计分析。
    示例：
      计算JSON数组中age字段的平均值：
      统计JSON中status字段的不同值及其出现次数：

 12. 复杂结构解析
    用于处理多层嵌套或复杂的JSON结构。
    示例：
      解析以下复杂的JSON，提取所有user对象的name和email：
      从多层嵌套的JSON中提取所有product的名称和价格：

 13. 批量处理
    用于处理多个JSON对象或文件。
    示例：
      批量解析以下JSON文件，并提取id字段：
      处理多个JSON对象，生成汇总报告：

 14. API响应解析
    用于解析API返回的JSON数据。
    示例：
      解析以下API响应，提取data字段的内容：
      从API返回的JSON中提取分页信息：

 15. 自定义输出
    用于根据需求生成自定义的输出格式。
    示例：
      将JSON数据转换为以下格式：Name: {name}, Age: {age}：
      生成一个包含id和title的CSV文件：

 示例完整提示词
plaintext
请解析以下JSON数据，提取users数组中age大于30的所有用户，并返回他们的name和email字段，格式如下：
 Name: {name}, Email: {email}

JSON数据：
{
  users: [
    {name: Alice, email: [e-mail], age: 25},
    {name: Bob, email: [e-mail], age: 35},
    {name: Charlie, email: [e-mail], age: 40}
  ]
}

通过合理设计提示词，可以高效地完成JSON解析任务，并根据需求生成所需的输出结果。