改提示词让输出稳定JSON

直接给成品。不假设你有严格 schema 能力，只按你说的 只有 json_mode 来。

1. 改进后的提示词模板

{{text}} 替换成你要抽取的原文。

你是数据抽取器。只输出一个 JSON 对象，不要输出任何解释、前后缀、Markdown 代码块。

输出必须能被 Python json.loads 直接解析。严格按下面结构输出：
{"name":"姓名","age":20,"skills":["技能1","技能2"]}

强制规则：
- 字段名只能是 name、age、skills，不要新增字段
- name 必须是字符串
- age 必须是整数，不要输出 "20岁"、20.0、null
- skills 必须是字符串数组，不能是对象数组
- 提取不到时：name 用 ""，age 用 0，skills 用 []
- 禁止用 Markdown 的 json 代码块包裹
- 禁止在 JSON 前后加任何文字

待抽取文本：
{{text}}

2. Python 可跑代码

这段代码会：

• 用 json_mode 调用 GPT
• 就算模型抽风混进 markdown 或解释文字，也会自动提取 JSON
• 字段尽量转成 name / age / skills，不会因为小错误直接崩

import json
import re
import warnings
from openai import OpenAI

# pip install openai --upgrade
# 需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量，或用 OpenAI(api_key=...)

PROMPT_TEMPLATE = """你是数据抽取器。只输出一个 JSON 对象，不要输出任何解释、前后缀、Markdown 代码块。

输出必须能被 Python json.loads 直接解析。严格按下面结构输出：
{"name":"姓名","age":20,"skills":["技能1","技能2"]}

强制规则：
- 字段名只能是 name、age、skills，不要新增字段
- name 必须是字符串
- age 必须是整数，不要输出 "20岁"、20.0、null
- skills 必须是字符串数组，不能是对象数组
- 提取不到时：name 用 ""，age 用 0，skills 用 []
- 禁止用 Markdown 的 json 代码块包裹
- 禁止在 JSON 前后加任何文字

待抽取文本：
{{text}}
"""

def _extract_json(text: str):
    text = text.strip()
    if text.startswith("\ufeff"):
        text = text[1:]

    # 去掉开头/结尾的 Markdown 代码围栏
    text = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", text, flags=re.IGNORECASE)
    text = re.sub(r"\s*```$", "", text, flags=re.IGNORECASE)

    decoder = json.JSONDecoder()
    idx = 0
    while idx < len(text):
        try:
            obj, _ = decoder.raw_decode(text, idx)
            return obj
        except json.JSONDecodeError:
            idx = text.find("{", idx)
            if idx == -1:
                break
            idx += 1

    raise ValueError(f"未找到可解析的 JSON，原文：{text!r}")

def _to_int(v, default=0):
    if v is None or v == "":
        return default
    if isinstance(v, bool):
        return default

    try:
        f = float(v)
        if f.is_integer():
            return int(f)
    except (TypeError, ValueError):
        pass

    warnings.warn(f"age 字段无法转成整数，已默认 {default}：{v!r}")
    return default

def parse_person(raw: str) -> dict:
    data = _extract_json(raw)

    if not isinstance(data, dict):
        raise TypeError("JSON 顶层必须是对象")

    name = data.get("name", "")
    name = "" if name is None else str(name).strip()

    age = _to_int(data.get("age"), 0)

    skills = data.get("skills", [])
    if skills is None:
        skills = []

    if isinstance(skills, str):
        skills = [s.strip() for s in skills.split(",") if s.strip()]
    elif isinstance(skills, list):
        cleaned = []
        for s in skills:
            if isinstance(s, str):
                cleaned.append(s.strip())
            elif isinstance(s, (int, float)):
                cleaned.append(str(s))
            else:
                warnings.warn(f"skills 里跳过非字符串项：{s!r}")
        skills = cleaned
    else:
        warnings.warn(f"skills 字段类型异常，已默认 []：{skills!r}")
        skills = []

    return {"name": name, "age": age, "skills": skills}

def extract_person_from_text(text: str, client=None):
    client = client or OpenAI()

    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",  # 想更稳可以换成 gpt-4o
        response_format={"type": "json_object"},
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": PROMPT_TEMPLATE.replace("{{text}}", text),
            }
        ],
        temperature=0,
    )

    raw = resp.choices[0].message.content
    retur