JSON 查询与转换

要解决什么问题

接口联调、日志清洗或脚本胶水层里，你经常拿到一大段 JSON：字段嵌套深、数组里混着多种结构，只想取出某几个键、把两份配置合并、或按条件丢掉无关节点。手写 jq 或临时 Python 可以，但在和模型对话时，用自然语言描述「取什么、合什么、滤什么」往往更快。

技能如何工作

本技能面向 JSON 转换 场景，核心能力集中在三类操作上：

• 查询：按路径或语义说明从对象/数组中定位字段，适合探查未知 schema 的响应体。
• 合并：将多份 JSON 合并为一份（例如默认配置与用户覆盖项），需明确键冲突时的取舍方式。
• 过滤：按键名、取值或简单条件保留/剔除节点，用于脱敏、裁剪列表或生成下游输入。

当你在对话里提到「JSON 转换」「解析 JSON」「合并/过滤 JSON」等意图时，模型会按上述能力组织输出：先澄清输入结构与目标形态，再给出转换后的 JSON 或可复用的处理思路。该能力由历史成功执行自动固化（平均耗时约 5ms 量级），适合轻量、即时的数据结构整理。

适用边界

• 技能描述的是 数据形状变换，不是深度学习里的 Transformer 模型或轨迹预测；资料里混入的 B 站学习条目与 JSON 处理无关，可忽略。
• 超大文档、流式解析或严格 schema 校验（如 JSON Schema 全量验证）应交给专用工具链；本技能更适合 中等体量、结构相对清晰 的片段。
• 合并与过滤的语义以你给出的规则为准；键冲突、空值、null 与缺失键的处理方式，建议在请求里写清楚，避免歧义。