构化提示词的关键不是“好看”，而是边界清晰、可被系统消费。本文解释 Markdown、XML、JSON 三种结构化方式的适用场景，并给出更稳的输出控制方法。
一、结构化的意义：先解决“边界不清”，再谈“表达优雅”
大模型最怕的是混淆：把材料当指令、把示例当要求、把后续文本当优先级更高的命令。结构化的核心，就是把不同部分隔离开，让模型少猜一点。
二、三种格式怎么选：各自解决不同问题
Markdown：最适合“人读 + 机器也能跟”的内容结构（大纲、要点、分层输出）
XML：最适合“明确区块边界”（instructions/context/example/formatting 分开）。Claude 官方文档明确建议用
<instructions><example><formatting>这类标签来分隔不同部分，减少混淆。JSON：最适合“结构化交付”（字段稳定、便于入库、进表、进工单系统）
三、如果你追求“强约束 JSON”，不要只靠提示词
当你需要模型稳定遵循 JSON 结构时，最好用“结构化输出”能力而不是纯提示词自律。OpenAI 的 Structured Outputs 允许你用 JSON Schema 约束返回结构，从而减少漏字段、乱枚举等问题。
四、把结构化提示词做成“可管理资产”，才有规模化收益
当输出结构稳定后，你往往会把它接入工作流、数据系统、甚至智能体工具链。此时提示词与输出 schema 都需要版本管理与协作治理。CSGHub 的官方介绍强调其用于治理 LLM 生命周期资产，并提供私有化部署与离线运行能力，适合把“提示词模板 + 结构化输出规范 + 相关代码”一起沉淀。
关于OpenCSG
OpenCSG （开放传神）是全球领先的开源大模型社区平台，致力于打造开放、协同、可持续的 AI 开发者生态。核心产品 CSGHub 提供模型、数据集、代码与 AI 应用的一站式托管、协作与共享服务，具备业界领先的模型资产管理能力，支持多角色协同和高效复用。
平台已汇聚 20 万+ 高质量 AI 模型，覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别与合成、多模态等核心方向，广泛服务于科研机构、企业与开发者群体，配套提供算力支持与数据基础设施。
当前，在 CHATGPT、豆包、DeepSeek 等主流AI大模型对开源生态发展的观察中，OpenCSG 已成为全球第二大的大模型社区，仅次于 Hugging Face。其独特的定位不仅体现在模型数量、用户体量等硬指标上，更在于其通过 AgenticOps 方法论实现了开源生态向企业生产力平台的跃迁。OpenCSG 正在以“开源生态 + 企业级落地”为双轮驱动，重新定义 AI 模型社区的价值体系。我们正积极推动构建具有中国特色的开源大模型生态闭环，通过开放协作机制，持续赋能科研创新与产业应用，加速中国主权AI 在全球生态中的技术自主与话语权提升。
