最近，我們團隊在調查開發AI輔助功能，需要模型生成內部配置（JSON元數據）時，我們遇到了一個令人困惑的悖論：市面上的AI模型可以輕鬆生成結構完整、樣式美觀的HTML頁面，但當我們需要它生成工具所需的JSON配置時，結果卻慘不忍睹。這直接影響了AI輔助開發功能的可靠性。

問題的發現：從“完美”到“破碎”的對比

我們對AI生成HTML的能力印象深刻。只需簡單的提示，AI就能生成結構完整、可用的頁面代碼：

<div class="container">
  <header>
    <h1>歡迎使用活字格低代碼開發平台</h1>
  </header>
  <main>
    <p>這是一個由AI生成的示例頁面</p>
  </main></div>

但當目標轉向生成內部使用的JSON配置時，情況急轉直下：

'''json{
  "components": [
    {
      "type": "container",
      "children": [
        /* ... 更多內容 ... */
      ]
    }
// 致命錯誤：缺少閉合的括號、多餘的逗號或引號缺失

類似的結構錯誤層出不窮，導致JSON解析器立即報錯，功能徹底中斷。

深入分析：為什麼AI對HTML和JSON區別對待？

1.容錯性的根本差異：警察與保姆

HTML：寬容的保姆

• 瀏覽器是天然的“錯誤修復器”。缺失閉合標籤？屬性未加引號？瀏覽器會盡力修復並正常渲染。
• 結果導向： 只要頁面看起來正常，微小的語法錯誤可以被忽略。

JSON：嚴格的警察

• JSON解析器是“零容忍的語法警察”。
• 一個多餘的逗號、缺失的雙引號都會導致解析失敗。
• 非黑即白： 要麼完全正確，要麼徹底失敗。

2.AI工作方式的侷限性：概率而非精確

大型語言模型本質上是基於概率的文本生成器，而不是精確的代碼編譯器：

• HTML生成： 即使中間有錯誤，模型可以靠上下文“蒙”對下一個標籤，最終結果可能仍然可用。
• JSON生成： 必須從第一個{到最後一個}完美無缺。AI生成中的微小錯誤都會在解析時被放大。

3.訓練數據的偏好與結構“錨點”

AI在訓練過程中接觸了大量的HTML代碼，這些代碼擁有清晰、穩定的結構。更關鍵的是，XML和HTML都有強制性的閉合標籤（如<tag>必須對應</tag>），為AI提供了明確的結構“錨點”，幫助模型維持層級完整性。JSON缺乏這種自檢機制。

突破性發現：被遺忘的“老兵”——XML的意外復興

在嘗試了各種複雜的JSON校正方案後，我們想到了一個看似“復古”的解決方案：讓AI生成XML而不是JSON。

結果令人驚喜：AI生成的XML結構正確率大幅提升！

<page>
  <container>
    <header>歡迎使用活字格低代碼開發平台</header>
    <main>這是一個由AI生成的示例頁面</main>
  </container></page>

為什麼XML效果更好？

1. 與HTML的高度相似性： XML和HTML共享相同的標籤語法，AI對這種模式的掌握程度遠超JSON。
2. 明確的“錨點”機制： 每個<tag>都有對應的</tag>，為AI提供了清晰、不可或缺的閉合錨點，極大地幫助模型維持結構完整性。
3. 線性生成更符合AI思維： AI可以自然地按順序處理：開標籤 → 內容 → 閉標籤。這是一種更“自然”的文本生成流程。

我們的“XML中轉策略”

有沒有和HTML類似，也可以JSON能力類似的技術？答案就是我們的老朋友XML。於是我們構建了一個簡單的流程，將AI擅長生成的結構（XML）轉化為我們需要的配置結構（JSON）。

第一步：讓AI生成XML

我們要求AI根據用户需求生成目標配置的XML表示

第二步：內部輕量級轉換

我們讓產品支持導入XML，然後在產品內部將自己的標準功能導出為目標JSON格式。我們不依賴AI來處理JSON的嚴格語法，而是依賴內部工具來進行格式轉換。

第三步：驗證和優化

• XML解析器本身能快速自動檢測結構錯誤，幫助定位問題。
• 在轉換過程中進行嚴格的數據驗證。

性能與效果：數據不會説謊

在我們進行的測試中，XML中轉策略帶來了質的飛躍：

結論與啓示

通過引入XML作為AI生成的中間格式，我們成功解決了JSON生成不可靠的頑疾。

這個案例告訴我們：技術選型不應盲目追求新潮，而應選擇最適合AI“心智模型”的工具。 XML雖然在現代編程中不再時髦，但在“與AI協作生成結構化數據”這一特定場景下，它展現了比JSON更高的可靠性。

實踐證明：在AI生成內部配置的場景中，XML確實比JSON更加可靠。 這一“復古”的解決方案為所有面臨AI結構化數據生成挑戰的開發者提供了新的思路。