- 粘贴 JSON 数据或点击「加载示例」尝试示例数据
- 选择所需的 JSON Schema 草案版本
- 切换「包含必填字段」以添加必填字段约束
- 复制生成的 Schema 或下载为文件
- 使用 Schema 进行 API 验证、文档编写或代码生成
应该使用哪个 JSON Schema 草案版本？
Draft 07 是最广泛支持的版本，推荐大多数场景使用。Draft 2020-12 是最新版本，包含 $dynamicRef 等新特性。仅在遗留系统需要时使用 Draft 04。
工具如何检测数据格式？
生成器自动检测常见格式，包括邮箱地址、URL、日期时间字符串（ISO 8601）、日期和 UUID。这些会作为格式提示添加到 Schema 中，提供额外的验证。
「包含必填字段」有什么作用？
启用后，JSON 中所有非空属性都会在生成的 Schema 中标记为必填。这对于需要所有字段都存在的严格 API 验证非常有用。
我的 JSON 数据安全吗？
是的，所有处理完全在浏览器中进行。您的 JSON 数据永远不会发送到任何服务器。页面加载后，您可以离线使用该工具来验证这一点。
LLM Function Calling：如何让AI连接真实世界工具
深入硬核解析现代大语言模型(LLM)函数调用（Function Calling/Tool Use）的底层工作原理与高级工程实践。全面包含 JSON Schema 复杂参数定义规范、OpenAI API 标准使用指南、高级并发并行工具调用(Parallel Calling)、以及与 Anthropic 最新 MCP 协议的架构对比分析。文章附带基于完整 Python 的实战代码示例，手把手教你从零构建带外部联网工具能力的智能 AI 助手应用！
JSON在线对比指南：高效比较JSON文件的完整教程【2026】
全面系统地学习如何高效、准确地在线对比深层复杂嵌套的 JSON 数据文件。深入硬核掌握 JSON diff 差异比较的底层技术原理与算法(如 LCS、基于键匹配)，学会使用业界最佳的在线 JSON 差异比较与可视化工具进行 Git 版本控制冲突解决和后端 REST API 联调调试。本高级指南详细解析了多种常见的差异对比应用场景、智能高亮冲突差异点，并为您提供实用的 Python 与 JavaScript 多语言代码实战示例以实现自动化的数据结构比对。
JSON与CSV互转详解【2026】- 原理、最佳实践与代码示例
全面掌握前后端数据处理中 JSON 与 CSV 数据格式之间高效互转的高级开发技巧。深入了解底层如何处理复杂的深层嵌套 JSON 数据结构扁平化(Flatten)、复杂数组对象的智能展开转换策略等核心解析原理。本文详细提供基于 JavaScript(Node.js)、Python (Pandas)、Go 语言的完整多语言代码实战示例，助你高效、稳定地完成各种规模的企业级数据清洗与导入导出任务。
JSON
JSON（JavaScript 对象表示法）是一种轻量级的、基于文本的数据交换格式，易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成。它基于 JavaScript 语法的一个子集，但与编程语言无关。
JSON Schema
JSON Schema 是一种用于描述和验证 JSON 数据结构的规范语言。它定义数据类型、必需属性、格式约束和嵌套结构，广泛应用于 API 请求响应验证、配置文件校验、表单生成和 OpenAPI 规范等场景，支持自动化验证和文档生成。
JSONPath
JSONPath 是一种用于 JSON 文档的查询语言，能够使用类似于 XML 的 XPath 的路径表达式从复杂的 JSON 结构中提取和过滤数据。