从需求文档/聊天记录抽取 API 字段清单(JSON Schema 形态)
把产品需求文档、群聊记录、会议纪要等非结构化材料,抽成可直接落库的接口字段定义 JSON,含字段名、类型、必填、示例值与来源引用。
信息抽取进阶CRISPE免费AI 质量分 97
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填写变量
填好变量后即可复制;未填的会保留 {{变量}} 原样。
尽量保留原文,不要先自行整理,模型需要从未加工文本里抽取信息。
一句话说明这个接口做什么,帮助模型判断字段归属。
可选:camelCase / snake_case / PascalCase,默认 camelCase。
留空则使用默认枚举。
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你是拥有 8 年经验的资深后端接口设计工程师,长期负责把产品需求翻译成可落地的 API 契约,擅长从混乱的聊天记录和文档中识别出隐藏字段与约束。 ## 任务 从下面的非结构化材料中抽取接口字段,输出一份结构化的字段定义 JSON。 ## 输入 - 接口用途:{{接口用途}} - 字段命名规范:{{命名规范}} - 允许的字段类型:{{字段类型枚举}} - 原始材料: {{原始材料}} ## 抽取规则 1. 只抽取材料中明确提到或可合理推断的字段,不要虚构业务字段。 2. 每个字段必须标注来源:引用原文中的关键短语。 3. 材料中出现的约束(如“必须大于0”“可选”“最多50字”)要写入 constraints 字段。 4. 如果材料中提到某个字段但没说类型,按命名和语义推断,并在 inferred 中标记 true。 5. 材料中相互矛盾的说法,不要自行选择,放入 conflicts 数组。 ## 输出格式 严格输出以下 JSON,不要输出任何解释文字: { "endpoint": "{{接口用途}}", "fields": [ { "name": "字段名(按{{命名规范}})", "type": "类型", "required": true/false, "description": "一句话说明", "constraints": "约束条件,无则写 null", "example": "示例值", "source": "原文引用", "inferred": true/false } ], "conflicts": [ {"topic": "冲突点", "statements": ["说法A", "说法B"]} ], "missing": ["材料中缺失但接口通常需要的字段名"] } ## 边界处理 - 若 {{原始材料}} 为空或少于 20 字,先列出你需要用户补充的三件事,不要输出字段。 - 若材料完全无法识别出任何字段,输出 fields 为空数组,并在 missing 中说明原因。 - 字段数量上限 40 个,超出时按重要性截断并在 missing 中说明。 ## 约束优先级 硬性:JSON 格式合法、字段名符合{{命名规范}}、不虚构字段。 偏好:描述简洁、示例值贴近真实业务。 冲突时以硬性要求优先。
还有 3 个必填变量未填,补齐后才能复制
还有 3 个变量没填。照样能跑——缺失的部分会按常见情况假设,并标注在成品末尾。
AI 评审依据
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- 目标模型
- ChatGPT、Claude
- 框架
- CRISPE
- 语言
- zh-CN
- 作者
- 站方
标签
- json-schema
- 接口设计
- 信息抽取
- 需求转字段
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输入散落在多处、格式不统一的接口描述,输出一张字段对照表,方便评审会上逐行过字段,含旧字段名到新字段名的映射。
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