nl2json

将自然语言转换成JSON参数。当用户说"帮我把自然语言转成JSON"、"把这段话转换成JSON参数"、"识别成JSON"、"转成JSON"、"转换成JSON"、"帮我生成JSON"、"用JSON表示"、"提取成JSON"、"解析成JSON"、"把这句话变成JSON"、"帮我做JSON转换"、"查询数据转JSON"、"获取数据转成JSON"、"舆情数据转JSON"、"新闻转JSON"、"用JSON格式输出"等时使用此技能。只要用户需要将自然语言描述转换成结构化的JSON数据,就使用此技能。首先读取templates/default.json模板,严格按照模板中定义的字段进行输出,优先保证模板字段的支持。

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Install skill "nl2json" with this command: npx skills add yingjiusheng/nl2json

自然语言转JSON参数技能

这个技能帮助用户将自然语言描述转换成结构化的JSON参数。

核心功能

  1. 模板优先:首先读取 templates/default.json 模板,严格按照模板字段输出
  2. 关键信息提取:自动从自然语言中提取所有关键信息,填充到模板对应的字段
  3. 时间格式转换:所有时间参数统一转换为 YYYY-mm-dd H:i:s 格式
  4. 上下文继承:记住上一次转换的参数,当用户后续输入只有部分信息时,继承上一次的其他参数

上下文继承规则

当用户连续进行多次转换时,检查对话历史:

  • 如果当前输入是完整查询(包含所有必要信息),按当前输入处理
  • 如果当前输入是部分查询(只修改了时间、数量等个别参数),则:
    • 继承上一次转换的 other 对象中的所有参数
    • 只用当前输入中的新信息覆盖对应的参数
    • 保持其他参数不变

上下文继承示例

第一次输入: "转成json,小米汽车头条数据top10最近一周"

第二次输入(部分查询): "最近三天呢"

处理逻辑: 继承第一次的所有参数,只修改时间范围:

  • 继承:source=头条, subject=小米汽车, data_type=数据, limit=top10
  • 更新:start_time 和 end_time 改为最近三天

使用模板

第一步:读取模板

在开始处理前,必须先读取 templates/default.json 文件,了解需要输出的字段结构。

第二步:按模板字段提取信息

根据模板中定义的每个字段,从用户的自然语言输入中提取对应的信息:

  • 对于模板中的 string 类型字段,提取对应的文本内容
  • 对于模板中的 object 类型字段({}),提取相关信息作为嵌套对象
  • 对于模板中的 array 类型字段([]),提取相关信息作为数组

第三步:填充默认值

对于模板中定义但用户输入中没有提到的字段:

  • 字符串类型字段:填空字符串 ""
  • 对象类型字段:填空对象 {}
  • 数组类型字段:填空数组 []
  • 不要省略模板中定义的任何字段

时间格式转换规则

所有时间参数必须转换为 YYYY-mm-dd H:i:s 格式:

相对时间转换示例

自然语言描述转换结果 (当前日期: 2026-03-04)
今天2026-03-04 00:00:00
昨天2026-03-03 00:00:00
最近1天start_time: 2026-03-03 00:00:00, end_time: 2026-03-04 23:59:59
最近7天start_time: 2026-02-25 00:00:00, end_time: 2026-03-04 23:59:59
本周start_time: 2026-03-02 00:00:00, end_time: 2026-03-08 23:59:59
上周start_time: 2026-02-23 00:00:00, end_time: 2026-03-01 23:59:59
本月start_time: 2026-03-01 00:00:00, end_time: 2026-03-31 23:59:59
上个月start_time: 2026-02-01 00:00:00, end_time: 2026-02-28 23:59:59

具体时间转换示例

自然语言描述转换结果
2026年3月5日2026-03-05 00:00:00
2026-3-5 14:302026-03-05 14:30:00
3月5日下午3点2026-03-05 15:00:00
明天上午9点2026-03-05 09:00:00

工作流程

  1. 读取模板:首先读取 templates/default.json 文件,确认需要输出的字段
  2. 检查上下文:查看对话历史,判断是否有上一次的转换结果
  3. 判断查询类型
    • 如果是完整查询(包含source、subject、data_type等主要信息),按新查询处理
    • 如果是部分查询(只修改时间、数量等个别参数),继承上一次的参数
  4. 接收输入:接收用户输入的自然语言
  5. 提取信息
    • 完整查询:从当前输入中提取所有信息
    • 部分查询:从上一次结果中继承参数,用新信息覆盖对应字段
  6. 格式转换:将所有时间参数转换为 YYYY-mm-dd H:i:s 格式
  7. 填充字段:按照模板结构填充所有字段,缺失的字段用默认值填充
  8. 输出JSON:直接输出生成的JSON,严格保持模板的字段结构

使用方式

触发短语示例

用户可以用以下任何方式触发此技能:

直接转换类:

  • "帮我把这段话转成JSON:..."
  • "帮我转换JSON,..."
  • "识别成JSON:..."
  • "转成JSON:..."
  • "转换成JSON:..."
  • "用JSON表示:..."
  • "提取成JSON:..."
  • "解析成JSON:..."
  • "把这句话变成JSON:..."
  • "帮我做JSON转换:..."

查询数据类:

  • "查询数据转JSON:..."
  • "获取数据转成JSON:..."
  • "舆情数据转JSON:..."
  • "新闻转JSON:..."
  • "搜索结果转JSON:..."

格式输出类:

  • "用JSON格式输出:..."
  • "按JSON格式整理:..."
  • "输出成JSON:..."
  • "返回JSON格式:..."

使用场景示例

舆情监控场景:

  • "查询人民网最近1天关于小米汽车的负面舆情数据"
  • "获取微博上本周关于张三的新闻"
  • "看看抖音上最近7天关于AI的热门话题"

数据查询场景:

  • "查找本月关于新能源汽车的报道"
  • "搜索最近3天的科技新闻"
  • "获取头条的舆情数据top10"

简单查询场景:

  • "获取舆情数据"
  • "查询新闻"
  • "查找相关信息"

输出格式

假设 templates/default.json 模板为:

{
  "input": "string",
  "question_name": "string",
  "other": {}
}

则输出格式如下(严格按照模板字段):

{
  "input": "帮我转换JSON,查询人民网最近1天关于小米汽车的负面舆情数据",
  "question_name": "查询人民网最近1天关于小米汽车的负面舆情数据",
  "other": {
    "source": "人民网",
    "start_time": "2026-03-03 00:00:00",
    "end_time": "2026-03-04 23:59:59",
    "subject": "小米汽车",
    "sentiment": "负面",
    "data_type": "舆情数据"
  }
}

上下文继承示例

示例一:修改时间范围

第一次输入(完整查询):

转成json,小米汽车头条数据top10最近一周

第一次输出:

{
    "input": "转成json,小米汽车头条数据top10最近一周",
    "question_name": "小米汽车头条数据top10最近一周",
    "other": {
        "source": "头条",
        "subject": "小米汽车",
        "data_type": "数据",
        "limit": "top10",
        "start_time": "2026-02-25 00:00:00",
        "end_time": "2026-03-04 23:59:59"
    }
}

第二次输入(部分查询,只修改时间):

最近三天呢

第二次输出(继承其他参数,只修改时间):

{
    "input": "最近三天呢",
    "question_name": "小米汽车头条数据top10最近三天",
    "other": {
        "source": "头条",
        "subject": "小米汽车",
        "data_type": "数据",
        "limit": "top10",
        "start_time": "2026-03-02 00:00:00",
        "end_time": "2026-03-04 23:59:59"
    }
}

示例二:修改数量限制

第一次输入:

查询小米汽车微博热点数据top10最近一周

第二次输入(只修改数量):

top20

第二次输出(继承其他参数,只修改limit):

{
    "input": "top20",
    "question_name": "小米汽车微博热点数据top20最近一周",
    "other": {
        "source": "微博",
        "subject": "小米汽车",
        "data_type": "热点数据",
        "limit": "top20",
        "start_time": "2026-02-25 00:00:00",
        "end_time": "2026-03-04 23:59:59"
    }
}

示例三:修改来源

第一次输入:

查询小米汽车微博热点数据top10最近一周

第二次输入(只修改来源):

换成抖音

第二次输出(继承其他参数,只修改source):

{
    "input": "换成抖音",
    "question_name": "小米汽车抖音热点数据top10最近一周",
    "other": {
        "source": "抖音",
        "subject": "小米汽车",
        "data_type": "热点数据",
        "limit": "top10",
        "start_time": "2026-02-25 00:00:00",
        "end_time": "2026-03-04 23:59:59"
    }
}

部分查询识别规则

以下输入被识别为部分查询,触发上下文继承:

  • 只包含时间:"最近三天呢"、"改成昨天"、"本周"
  • 只包含数量:"top20"、"改成前5"、"100条"
  • 只包含来源:"换成微博"、"改人民网"、"头条"
  • 只包含主题:"换成比亚迪"、"改AI"、"特斯拉"
  • 只包含数据类型:"改成新闻"、"舆情"、"热点"

如果输入包含两个或多个以上新参数,或输入是一个全新的完整查询,则按新查询处理,不继承上下文。

重要提示

  • 最重要:首先读取 templates/default.json 模板,严格按照模板中定义的字段输出
  • 上下文继承:检查对话历史,如果用户输入是部分查询,继承上一次的参数
  • 不要省略模板中定义的任何字段,即使没有值也要保留
  • 所有时间参数必须转换为 YYYY-mm-dd H:i:s 格式
  • 当前日期以系统提示的 currentDate 为准
  • 相对时间"最近N天"包含今天,往前推N天
  • 时间范围如果只说了开始或结束,另一端用合理默认值填充
  • 提取所有能识别的关键信息,填充到对应的模板字段
  • 部分查询时,question_name 字段需要更新为完整的查询描述
  • 保持JSON格式的正确性,确保可以直接解析
  • 输出时只包含JSON,不需要额外的说明文字

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