LLM JSON選取

模型常在Markdown圍欄或說明文字中夾雜JSON。粘貼整段回復，自動選取可解析的JSON塊。

隱私提示：本地解析，不上傳伺服器。

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LLM 原始输出

从模型回复中提取 ```json 代码块或裸 JSON。

{"ok": true, "items": [1, 2]}

优先匹配 Markdown json 围栏; 其次尝试从首个 { 或 [ 开始的合法 JSON。多块以 --- 分隔输出。

模型常在Markdown圍欄或說明文字中夾雜JSON。粘貼整段回復，自動選取可解析的JSON塊。

先掃圍欄程式碼塊；再嘗試從首個{或[解析整段尾部JSON。

從LLM回復中選取JSON對象或數組，自動忽略Markdown圍欄與前後說明文字。

結構化輸出流水線、Function Calling結果解析、自動化測試LLM返回時使用；選取後仍建議schema校驗。

當開發者調用LLM API時，模型常返回含JSON的Markdown響應。例如，GPT-4可能在```json```程式碼塊中包裹響應。此時，直接解析原始響應會失敗，需先選取純淨JSON。本工具自動識別並剝離Markdown語法、注釋等非JSON內容，輸出標準格式。

典型場景：1）調試AI助手返回的配寘數據2）處理RAG系統輸出的結構化結果3）解析模型生成的API請求範本。粘貼響應→點擊選取→獲得可直接用於JSON.parse（）的文字，比手動删除Markdown符號更高效。

Input

```json\n{"ok":true}\n```

Output

{"ok":true}

會修復無效JSON嗎？

不會；僅選取可JSON.parse的片段。

為什麼有時選取多個JSON塊？

當模型響應包含多個獨立JSON對象（如分步驟輸出），工具會保留所有有效塊。例如，AI可能先返回錯誤日誌的JSON，再輸出正確結果。您可逐塊檢查，或通過數組索引選擇所需部分。