name: nl2json description: 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。

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

具体时间转换示例

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：
4. 如果是完整查询（包含source、subject、data_type等主要信息），按新查询处理
5. 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
6. 接收输入：接收用户输入的自然语言
7. 提取信息：
8. 完整查询：从当前输入中提取所有信息
9. 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
10. 格式转换：将所有时间参数转换为 YYYY-mm-dd H:i:s 格式
11. 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
12. 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

  小葱技能有更好的技能skills插件。

• 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

这个Skill的整体质量中等。文档说明详细、时间转换规则清晰、上下文继承功能实用，但实际模板过于简单，复杂的转换需求可能无法满足。文档写得很好但功能较为基础，实际使用时可能存在差距。适合简单的JSON转换场景，对复杂需求的适配能力有限。