为什么AI擅长HTML却搞砸JSON？我们用一个“复古”技术解决了它 | 葡萄城技术团队
最近，我们团队在调查开发AI辅助功能，需要模型生成内部配置（JSON元数据）时，我们遇到了一个令人困惑的悖论：市面上的AI模型可以轻松生成结构完整、样式美观的HTML页面，但当我们需要它生成工具所需的JSON配置时，结果却惨不忍睹。这直接影响了AI辅助开发功能的可靠性。
问题的发现：从“完美”到“破碎”的对比
我们对AI生成HTML的能力印象深刻。只需简单的提示，AI就能生成结构完整、可用的页面代码：
<div class="container">
<header>
<h1>欢迎使用活字格低代码开发平台</h1>
</header>
<main>
<p>这是一个由AI生成的示例页面</p>
</main></div>
但当目标转向生成内部使用的JSON配置时，情况急转直下：
'''json{
"components": [
{
"type": "container",
"children": [
/* ... 更多内容 ... */
]
}
// 致命错误：缺少闭合的括号、多余的逗号或引号缺失
类似的结构错误层出不穷，导致JSON解析器立即报错，功能彻底中断。
深入分析：为什么AI对HTML和JSON区别对待？
1.容错性的根本差异：警察与保姆
HTML：宽容的保姆
- 浏览器是天然的“错误修复器”。缺失闭合标签？属性未加引号？浏览器会尽力修复并正常渲染。
- 结果导向： 只要页面看起来正常，微小的语法错误可以被忽略。
JSON：严格的警察
- JSON解析器是“零容忍的语法警察”。
- 一个多余的逗号、缺失的双引号都会导致解析失败。
- 非黑即白： 要么完全正确，要么彻底失败。
2.AI工作方式的局限性：概率而非精确
大型语言模型本质上是基于概率的文本生成器，而不是精确的代码编译器：
- HTML生成： 即使中间有错误，模型可以靠上下文“蒙”对下一个标签，最终结果可能仍然可用。
- JSON生成： 必须从第一个
{到最后一个}完美无缺。AI生成中的微小错误都会在解析时被放大。
3.训练数据的偏好与结构“锚点”
AI在训练过程中接触了大量的HTML代码，这些代码拥有清晰、稳定的结构。更关键的是，XML和HTML都有强制性的闭合标签（如<tag>必须对应</tag>），为AI提供了明确的结构“锚点”，帮助模型维持层级完整性。JSON缺乏这种自检机制。
突破性发现：被遗忘的“老兵”——XML的意外复兴
在尝试了各种复杂的JSON校正方案后，我们想到了一个看似“复古”的解决方案：让AI生成XML而不是JSON。
结果令人惊喜：AI生成的XML结构正确率大幅提升！
<page>
<container>
<header>欢迎使用活字格低代码开发平台</header>
<main>这是一个由AI生成的示例页面</main>
</container></page>
为什么XML效果更好？
- 与HTML的高度相似性： XML和HTML共享相同的标签语法，AI对这种模式的掌握程度远超JSON。
- 明确的“锚点”机制： 每个
<tag>都有对应的</tag>，为AI提供了清晰、不可或缺的闭合锚点，极大地帮助模型维持结构完整性。 - 线性生成更符合AI思维： AI可以自然地按顺序处理：开标签 → 内容 → 闭标签。这是一种更“自然”的文本生成流程。
我们的“XML中转策略”
有没有和HTML类似，也可以JSON能力类似的技术？答案就是我们的老朋友XML。于是我们构建了一个简单的流程，将AI擅长生成的结构（XML）转化为我们需要的配置结构（JSON）。
第一步：让AI生成XML
我们要求AI根据用户需求生成目标配置的XML表示
第二步：内部轻量级转换
我们让产品支持导入XML，然后在产品内部将自己的标准功能导出为目标JSON格式。我们不依赖AI来处理JSON的严格语法，而是依赖内部工具来进行格式转换。
第三步：验证和优化
- XML解析器本身能快速自动检测结构错误，帮助定位问题。
- 在转换过程中进行严格的数据验证。
性能与效果：数据不会说谎
在我们进行的测试中，XML中转策略带来了质的飞跃：
| 指标 | 直接生成JSON | 通过XML中转 |
|---|---|---|
| 结构正确率 | 65-75% | 92-98% |
| 错误定位难度 | 困难 | 容易 |
| 可靠性 | 低 | 极高 |
结论与启示
通过引入XML作为AI生成的中间格式，我们成功解决了JSON生成不可靠的顽疾。
这个案例告诉我们：技术选型不应盲目追求新潮，而应选择最适合AI“心智模型”的工具。 XML虽然在现代编程中不再时髦，但在“与AI协作生成结构化数据”这一特定场景下，它展现了比JSON更高的可靠性。
实践证明：在AI生成内部配置的场景中，XML确实比JSON更加可靠。 这一“复古”的解决方案为所有面临AI结构化数据生成挑战的开发者提供了新的思路。
