Instructor Structured Output

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

概览

Instructor 是把 Pydantic BaseModel 直接绑到 LLM 输出的 Python 框架（github.com/jxnl/instructor）。核心机制：monkey-patch（instructor.patch / instructor.from_*）拦截 provider client 的 create() 调用，注入 schema-aware kwargs，在 tenacity 重试循环里跑，验证 JSON 响应到模型，ValidationError 时把 failed_attempts 作为 XML 重写 prompt 再试。

支持 20 个 provider...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/instructor-structured-output

知识规模

• 47 条约束 (4 fatal + 43 non-fatal)
• 上游源码: jxnl/instructor @ commit 3f1d6ddb
• 蓝图 ID: finance-bp-139

用法

Host AI（Claude Code / Cursor / OpenClaw）读 references/seed.yaml，按其中的：

• intent_router 匹配用户意图
• architecture 理解项目架构
• constraints 应用 anti-pattern 约束
• business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

适合需要从 LLM 拿到强类型结构化输出的工程师：信息抽取、表单解析、JSON API 直接返回 Pydantic 模型、agent 工具调用参数解析等。20 个 provider 一致 API。访问 doramagic.ai/r/instructor 查看完整用例。

需要准备什么环境？依赖什么？

Python 3.9+（instructor 在 pyproject 中声明 >=3.9）。Pydantic v2 事实上必须（function_calls.py 用 model_validate_json + TypeAdapter，都是 v2-only，v1 在 Partial 路径上 AttributeError）。

会踩哪些坑？这个 skill 怎么防护？

本 skill 内置 47 条约束（4 条 fatal）。典型踩坑：(1) failed_attempts XML 每次重试线性增长，max_retries=5 可超 context window；(2) from_openai 的 mode 验证用 assert，python -O 下静默剥离；

完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/instructor-structured-output