数据结构约定

Schema

学到能改就够：能自己调整和排错

你可能会说

“我想让每篇论文都输出作者、样本、方法和局限四项，但有时缺字段、有时类型不一致；怎样把结构要求写得可检查？”

Schema 是对数据形状、字段和约束的说明，例如哪些字段必填、值是什么类型、可选哪些类别；它约束格式，不负责内容事实与学术含义。

先知道JSON

也叫模式、结构定义、JSON Schema

使用 AI

科研里的例子

规定样本量是整数或空值，研究方法来自允许列表，局限为字符串数组；缺乏报告时明确记录缺失原因和待核实位置。

JSON Schema 是一种常用开放标准，可以描述对象、数组、字符串及取值限制。模型接口可能只支持它的部分功能，因此要核对具体实现。给数据规定结构有利于后续导入、比较和验证，但不能用强制非空字段逼迫模型编造资料。研究抽取应允许未报告、不适用或待核查等状态，并把这些状态与真正的零值区分开。

在你的学科里，直接拿去用

把模糊需求变成可执行任务

我不熟悉AI术语。请把我的需求转成明确的任务说明。
我的原话：[粘贴]
可用材料：[列出文件、表、链接或说明目前没有材料]
使用者与用途：[填写]
先用普通中文复述目标，再给需要时才用的关键中英术语。区分任务、输入、约束、输出和可检查的完成标准。若缺项会实质改变结果，最多问3个问题；其他假设明确列出。先交付任务说明，不擅自执行与改文件。

方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG01

从给定文献读取问题与证据

请只依据下面的文献材料回答。
材料：[粘贴原文或附文件；若只有摘要请注明]
我想弄清：[问题]
请列出作者要解释的现象、主要概念、数据与研究单位、研究设计、主要发现及作者写明的局限。区分作者原话、你的释义与尚无法判断的地方。每项给页码或可定位段落，保留关键术语的中文与英文。若没有全文，不把摘要之外的细节补出来。最后提出3个我可以回原文亲自检查的问题。

方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG02

判断

亲手检查一次

用缺失、边界和异常样例检验 Schema，确认不能判断的情况有合法表达，再把结果回到原文做内容抽查。

它做不到的

通过结构校验不代表变量定义正确，也不保证所有数值真实；枚举类别太粗还可能把有争议的研究设计强行归错类。

增量，由你来写

读完这张，你的理解变了什么？

留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。

源

来源

JSON Schema — The basics2026-11-06 核对
OpenAI — Structured model outputs2026-11-06 核对

卡片底稿由 AI 协助整理，经过核对；发现错误请告诉我。