只要下游要解析模型输出，就应该用结构化输出，而不是靠正则从自然语言里抠字段。

一、把 schema 写窄：字段越少越稳。先从必需的 3 到 5 个字段开始，稳定后再扩展。每个字段给类型、枚举值和缺失时的行为。

二、枚举优于自由文本：把“优先级”限制为 high、medium、low 三个值，比让模型写“比较紧急，建议尽快处理”好处理得多。

三、让“不知道”成为合法值：允许字段返回 null 并说明原因，能显著减少编造。模型在无法确定时被迫填空，就是幻觉的主要来源之一。

四、校验层要真校验：拿到 JSON 后用 schema 校验器跑一遍，失败就重试一次或降级到人工。不要假设“模型说它是 JSON 就一定是合法 JSON”。

五、日志留原文：保存原始输出，方便复盘为什么校验失败——很多格式问题其实是提示词里的字段说明有歧义。

常见坑是把 schema 写得过深（三层嵌套加联合类型），模型容易在深层结构上出错。能拍平成两层，就别做三层。