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json-utilsJSON utils 搜索

Agent Skill

json-utils 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,228

周安装

91

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

721
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:json-utils(JSON utils 搜索)
来源仓库:https://github.com/kikikari/json-utils
安装命令:
openclaw skills install json-utils
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install json-utils

简介

基于 Pydantic 的 JSON 解析与验证工具。

  • 支持批处理和 LLM 输出自动修复,提升数据可靠性。
  • 适用于法典、配置或用户输入的结构化解析。json-utils 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 需定义清晰的模式,避免模糊类型导致验证失败。
  • 适合后端服务中对外部 JSON 输入的安全处理。

SKILL.md

name
json-utils
description
Robust JSON parsing and validation with Pydantic schemas, JSON Schema validation, batch processing, and automatic JSON repair for LLM outputs. Use when Codex needs to (1) Parse JSON from unreliable LLM outputs with common errors like trailing commas or markdown code blocks, (2) Validate JSON against Pydantic models or JSON Schema, (3) Process multiple JSON files or JSON-Lines (NDJSON) in batch, (4) Extract JSON from mixed text content, (5) Safely parse tool call outputs with fallback handling, or for any JSON processing where robustness, batch processing, and error recovery are needed.

JSON Utils

Robuste JSON-Verarbeitung mit Pydantic-Validierung, JSON Schema Support und automatischer JSON-Reparatur.

Erweiterte Nutzung

Für WebSearch-Integration und Multi-Environment JSON-Verarbeitung siehe:

  • ../scripting-utils/ - Kombiniert JSON-Utils mit WebSearch für API-Dokumentation und Response-Validierung

Module

Installation

pip install pydantic json-repair jsonschema

Module

ScriptZweck
json_processor.pyKern-Funktionen: Parsing, Validierung, Tool-Calls
json_schema_validator.pyJSON Schema Draft 7/2020-12 Validierung
json_batch_processor.pyBatch-Verarbeitung & JSON-Lines (NDJSON)
validate_tool_output.pyCLI für Tool-Output Validierung

Quick Start

from json_processor import parse_json, parse_and_validate, validate_tool_call
from pydantic import BaseModel

# Einfaches Parsing mit Auto-Reparatur
result = parse_json('{"name": "test", "value": 123,}')  # trailing comma OK

# Mit Pydantic-Validierung
class ToolCall(BaseModel):
    tool: str
    arguments: dict = {}

llm_output = '{"tool": "search", "arguments": {"q": "hello"},}'
validated = parse_and_validate(llm_output, ToolCall)

Integration mit scripting-utils

# Für erweiterte JSON-Verarbeitung mit WebSearch:
from scripting_utils.json_websearch import WebSearchJSON

# Sucht API-Doku, validiert Responses, generiert Schemas
ws = WebSearchJSON()
result = ws.search_and_validate(
    query="github api repos endpoint",
    schema_path="github_schema.json"
)

Siehe ../scripting-utils/scripts/json_websearch.py für:

  • API-Dokumentation via WebSearch
  • Auto-Generierung von JSON-Schemas
  • Batch-Validierung von API-Endpoints
  • Cross-Platform JSON-Verarbeitung

Szenarien

1. LLM-Output verarbeiten

from json_processor import parse_json

# Verschiedene Input-Formate
parse_json('{"valid": true}')                              # Direkt OK
parse_json('```json\
{"valid": true}\

parse_json('{"valid": true,}') # Trailing comma repariert parse_json('Some text {"tool": "x"} more text') # JSON aus Text extrahiert


### 2. JSON Schema Validierung

from json_schema_validator import validate_with_jsonschema, SchemaBuilder

Gegen Datei validieren

validate_with_jsonschema(data, "/path/to/schema.json")

Dynamisches Schema erstellen

schema = SchemaBuilder.object( properties={ "name": SchemaBuilder.string(min_length=1), "age": SchemaBuilder.integer(minimum=0), "tags": SchemaBuilder.array(SchemaBuilder.string()) }, required=["name"] )


### 3. Batch-Verarbeitung

from json_batch_processor import process_file_batch, process_jsonl_file from pathlib import Path

Mehrere JSON-Dateien parallel

results = process_file_batch( [Path("a.json"), Path("b.json"), Path("c.json")], repair=True, max_workers=4 )

JSON-Lines (NDJSON) verarbeiten

results = process_jsonl_file(Path("data.jsonl"))

for result in results: if result.success: print(f"[{result.source}] OK: {result.data}") else: print(f"[{result.source}] ERROR: {result.error}")


### 4. JSON-Lines verarbeiten

Konvertiere JSON-Array zu JSON-Lines

python json_batch_processor.py data/*.json --output output.jsonl

JSON-Lines validieren

python json_batch_processor.py data.jsonl --jsonl --repair


### 5. Tool-Call validieren

from json_processor import validate_tool_call

result = validate_tool_call('{"tool": "weather", "arguments": {"city": "Berlin"}}')

Mit Tool-Namensprüfung

try: result = validate_tool_call(raw_json, tool_name="weather") except JSONValidationError: pass # Falscher Tool-Name


## CLI-Nutzung

### Einzelnes JSON:

Datei parsen

python scripts/json_processor.py -f output.json --pretty

String parsen mit Reparatur

python scripts/json_processor.py '{"test": 123,}' --repair --pretty


### JSON Schema Validierung:

python scripts/json_schema_validator.py input.json -s schema.json


### Batch-Verarbeitung:

Mehrere Dateien

python scripts/json_batch_processor.py *.json --workers 8

JSON-Lines

python scripts/json_batch_processor.py data.jsonl --jsonl --output results.jsonl

Nur Summary

python scripts/json_batch_processor.py *.json --summary


## API-Dokumentation

Siehe [references/api_reference.md](references/api_reference.md) für vollständige API-Dokumentation.

## Exception-Hierarchie

JSONProcessingError (Base) ├── JSONValidationError (Pydantic/Schema-Fehler) │ └── SchemaValidationError (JSON Schema spezifisch) └── JSONRepairError (Reparatur nicht möglich)


## Häufige Fehler repariert

- ✅ Trailing commas: `{"a": 1,}` → `{"a": 1}`
- ✅ Markdown-Blocks: `\`\`\`json\
{}\
\`\`\`` → `{}`
- ✅ JavaScript-Kommentare: `{"a": 1} // comment` → `{"a": 1}`
- ✅ Unescaped newlines in Strings
- ✅ Einzelne statt doppelte Anführungszeichen

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

83.43%
按下载量换算602

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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