skill-structured-outputs
プロバイダー、信頼性、複雑性に基づいて、適切な構造化出力戦略を選択するための意思決定フレームワーク
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Decision framework for choosing the right structured output strategy based on provider, reliability, and complexity
SKILL.md 本文
構造化出力戦略
構造化データが必要なLLMアプリケーションを構築する場合、この意思決定フレームワークを適用してください。
各アプローチの使い分け
プロンプトベース（「JSONを返してください」）: プロトタイピングのみ。パース失敗が許容できる社内ツール向け。try/exceptで再試行を追加してください。本番パイプラインでは絶対に使用しないでください。
JSON モード（APIフラグ）: 有効なJSONが保証されている必要があるが、スキーマがシンプルまたは柔軟な場合。アプリケーション側で形式を検証するときに機能します。利用可能: OpenAI、Anthropic（ツール使用経由）、Google。
スキーマ モード（制約付きデコーディング）: すべての出力が特定のスキーマと一致する必要がある本番システム。パース失敗ゼロ。スキーマ違反ゼロ。本番環境での抽出またはクラシフィケーション タスクではデフォルトでこれを使用してください。利用可能: OpenAI構造化出力、Outlines、Guidance。
関数呼び出し/ツール使用: モデルが単にパラメータを埋めるのではなく、どの関数を呼び出すかを選択する必要がある場合。複数のスキーマがあり、モデルが適切なものを選択します。既存のツール/関数インフラとの統合時にも使用してください。
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詳細情報
- 作者
- anubhavg-icpl
- リポジトリ
- anubhavg-icpl/vibe
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 2026/5/10
Source: https://github.com/anubhavg-icpl/vibe / ライセンス: NOASSERTION
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