Structured Output：让 AI 输出可被程序处理的结果

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这个用户叫张三，年龄 28 岁，是高级会员。

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{
2
  "name": "张三",
3
  "age": 28,
4
  "membership": "premium"
5
}

1
请从下面这段文本中提取用户信息。
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3
要求：
4
1. 只输出 JSON。
5
2. 不要输出解释文字。
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3. 字段包括 name、age、city。
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4. 如果字段不存在，值使用 null。
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文本：
10
张三今年 28 岁，目前住在杭州。

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{
2
  "name": "张三",
3
  "age": 28,
4
  "city": "杭州"
5
}

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{
2
  "title": "登录接口密码错误",
3
  "priority": "P1",
4
  "category": "异常场景",
5
  "steps": [
6
    "输入已注册手机号",
7
    "输入错误密码",
8
    "点击登录"
9
  ],
10
  "expectedResult": "提示账号或密码错误，登录失败"
11
}

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{
2
  "name": "张三",
3
  "age": 28,
4
  "isActive": true,
5
  "tags": ["vip", "paid_user"],
6
  "profile": {
7
    "city": "杭州",
8
    "company": null
9
  }
10
}

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{
2
  "type": "object",
3
  "required": ["title", "priority", "category", "steps", "expectedResult"],
4
  "properties": {
5
    "title": {
6
      "type": "string"
7
    },
8
    "priority": {
9
      "type": "string",
10
      "enum": ["P0", "P1", "P2", "P3"]
11
    },
12
    "category": {
13
      "type": "string",
14
      "enum": ["正常场景", "异常场景", "边界场景"]
15
    },
16
    "steps": {
17
      "type": "array",
18
      "items": {
19
        "type": "string"
20
      }
21
    },
22
    "expectedResult": {
23
      "type": "string"
24
    }
25
  }
26
}

1
请根据下面的登录需求生成一个测试用例对象。
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要求：
4
1. 只输出 JSON。
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2. 不要使用 Markdown 代码块。
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3. 输出必须符合下面的 schema。
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schema：
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{
10
  "type": "object",
11
  "required": ["title", "priority", "category", "steps", "expectedResult"],
12
  "properties": {
13
    "title": { "type": "string" },
14
    "priority": { "type": "string", "enum": ["P0", "P1", "P2", "P3"] },
15
    "category": { "type": "string", "enum": ["正常场景", "异常场景", "边界场景"] },
16
    "steps": { "type": "array", "items": { "type": "string" } },
17
    "expectedResult": { "type": "string" }
18
  }
19
}
20

21
登录需求：
22
用户输入手机号和密码后点击登录。密码错误时，系统提示账号或密码错误。

1
{
2
  "title": "密码错误时登录失败",
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  "priority": "P1",
4
  "category": "异常场景",
5
  "steps": [
6
    "输入已注册手机号",
7
    "输入错误密码",
8
    "点击登录"
9
  ],
10
  "expectedResult": "系统提示账号或密码错误，用户无法登录"
11
}

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import { z } from "zod";
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const testCaseSchema = z.object({
4
  title: z.string().min(1),
5
  priority: z.enum(["P0", "P1", "P2", "P3"]),
6
  category: z.enum(["正常场景", "异常场景", "边界场景"]),
7
  steps: z.array(z.string().min(1)).min(1),
8
  expectedResult: z.string().min(1)
9
});
10

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const parsed = testCaseSchema.safeParse(aiOutput);
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if (!parsed.success) {
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  console.log(parsed.error);
15
}

1
from pydantic import BaseModel
2
from typing import Literal
3

4
class TestCase(BaseModel):
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    title: str
6
    priority: Literal["P0", "P1", "P2", "P3"]
7
    category: Literal["正常场景", "异常场景", "边界场景"]
8
    steps: list[str]
9
    expectedResult: str

1
[
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  {
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    "title": "正确手机号和密码登录成功",
4
    "priority": "P0",
5
    "category": "正常场景"
6
  },
7
  {
8
    "title": "密码错误时登录失败",
9
    "priority": "P1",
10
    "category": "异常场景"
11
  }
12
]

1
请生成测试用例数组。
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要求：
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1. 只输出 JSON array。
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2. 最多输出 10 条。
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3. 每个对象字段相同。
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4. 按优先级从 P0 到 P3 排序。
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5. 如果没有可生成的用例，输出空数组 []。

1
["P0", "P1", "P2", "P3"]

1
["pending", "in_progress", "blocked", "done"]

1
["low", "medium", "high", "critical"]

1
{
2
  "name": "张三",
3
  "phone": null,
4
  "missingFields": ["phone"],
5
  "assumptions": []
6
}

1
{
2
  "path": "C:/project/README.md"
3
}

1
{
2
  "table": "users",
3
  "filters": {
4
    "status": "active"
5
  },
6
  "limit": 20
7
}

1
{
2
  "answer": "登录失败时系统会提示账号或密码错误。",
3
  "citations": [
4
    {
5
      "source": "需求文档",
6
      "section": "登录流程",
7
      "quote": "密码错误时提示账号或密码错误"
8
    }
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  ],
10
  "confidence": "high",
11
  "missingInfo": []
12
}