核心是明确指令格式而非提升AI智力：指定字段名、顺序、空值表示、转义规则、禁用额外文字；优先JSON/TSV等机器友好格式；添加自我检查与轻量后处理保障解析可靠性。
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让 AI 输出便于程序解析的内容，核心是强制模型生成结构化、确定格式、无歧义的文本。关键不在于“让它更聪明”，而在于“明确告诉它怎么写”——包括格式、字段、边界符、容错规则。
用清晰指令锁定输出格式
避免模糊要求如“请整理成表格”或“用 JSON 返回”。必须指定：
• 字段名（中英文均可，但需固定）
• 字段顺序（影响解析逻辑）
• 空值表示方式（如 null、N/A 或空字符串）
• 特殊字符是否转义（尤其 JSON 中的引号、换行）
• 是否允许额外说明文字（应禁止）
✅ 好例子：
请严格按以下 JSON 格式输出，不要任何额外文字、注释或 markdown：{"product_name": "字符串", "price_cny": 数字, "in_stock": 布尔值, "tags": ["字符串数组"]}
优先选用标准结构化格式
对程序最友好的格式有明确优先级：
• JSON：通用性强，语言支持完善，但需确保双引号、无尾逗号、无单引号
• TSV（制表符分隔）：比 CSV 更可靠（不含逗号干扰），适合多行纯文本解析
• 固定列宽/对齐文本：适用于嵌入日志或 CLI 工具，用空格或竖线分隔，需注明列宽
• 避免 Markdown 表格、自然语言描述、缩进式列表——它们人类友好，机器难解析
添加格式校验与容错提示
在指令末尾加入“自我检查”要求，显著提升稳定性：
• 输出前请确认：所有字段名拼写正确、JSON 语法合法、数值字段不含单位或符号
• 若信息缺失，请填 null，不要留空或写“未知”
• 可配合系统角色设定（如 你是一个严谨的数据提取器，输出必须可被 Python json.loads() 直接解析）强化约束
后处理不是替代，而是保险
即使指令到位，仍建议加轻量后处理：
• 自动 trim 首尾空白、去除可能混入的 ```json``` 包裹符
• 用正则预清洗非预期换行或空格（如 \s+ → 单空格）
• 对 JSON 尝试解析，失败时记录原始输出用于调试，而非直接报错中断
• 不依赖 AI “修复错误格式”，而用确定性代码兜底
