structured-output

介绍

解决什么问题

在代码审查、文档审查或合同审查等场景中，不同审查者或不同轮次的反馈往往格式混乱、标准不一，导致后续比较和追踪困难。structured-output 技能能够自动将审查交付物（如代码评审意见、AI 生成代码的审核结果、合规检查报告）统一为预设的模板结构，确保每条反馈都包含关键字段（如问题位置、严重级别、建议修改、参考依据等），从而让多个审查结果之间具备可比性，提升团队协作效率。

怎么用

安装后，你只需在 AI 对话中提供待审查的内容（如代码片段、合同文本、配置文件），并指定审查类型（如安全审查、代码规范审查、合规审查），structured-output 即会自动解析内容，识别问题点，并按照一致的结构化模板输出结果。输出格式通常为 Markdown 表格或 JSON 结构化数据，包含 ID、类别、描述、风险等级、建议措施等字段。你还可以通过参数调整输出模板，例如增加“相关代码行号”或“引用标准条款”。

适合谁

• 测试工程师：需要标准化记录 Bug 报告和代码审查意见，便于自动化追踪和回归测试。
• 智能体开发：在构建 AI 驱动的代码审查 Agent 时，需要确保 Agent 输出的审查结果格式统一，方便下游系统解析。
• 项目经理：在跨团队协作中，需要对齐不同角色的审查标准，快速定位问题优先级。

使用建议或注意事项

• 建议在首次使用前，通过参数定义你团队的审查模板（如字段名称、枚举值），以确保输出完全契合现有流程。
• 该技能输出的是结构化数据，不包含对问题的深度推理或修复建议的详细说明，因此更适合作为审查的“索引”或“概览”，后续仍需人工或专用工具进行根因分析。
• 对于非结构化、需要自由文本描述的场景（如创意评审），该技能的强制格式化可能不够灵活，可考虑关闭部分字段或使用宽松模式。