开发只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

llm-structured-output（LLM structured output 搜索）

Agent Skill

llm-structured-output 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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

259

周安装

GitHub Stars

下载量

CodexClaudeCursorGemini CLI

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

许可证

unknown

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：llm-structured-output（LLM structured output 搜索）
来源仓库：https://github.com/shipshitdev/library
仓库路径：skills/llm-structured-output
安装命令：
npx skills add https://github.com/shipshitdev/library --skill llm-structured-output
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills

npx skills add https://github.com/shipshitdev/library --skill llm-structured-output

简介

llm-structured-output 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
通过 npx skills add 命令从指定仓库安装，需结合原始 README 核验具体用法。
安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适用于需要自动化处理代码协作流程的场景，但需注意操作边界和安全限制。

SKILL.md

LLM Structured Output

Build structured-output flows that are predictable enough for software to trust.

Use This Skill For

JSON or typed-object output from a model
Data extraction pipelines
Function or tool argument generation
Prompt contracts that feed downstream automation
Validation and retry strategies for malformed model output

Workflow

1. Start With the Consumer

Identify exactly what the downstream system needs
Define required fields, optional fields, enums, and limits
Keep the schema as small as possible

2. Make the Contract Explicit

Provide the model with the expected structure
State field meanings and constraints clearly
Prefer deterministic formats over prose-plus-JSON hybrids
If a field is free-form, bound it with type, length, or examples

3. Validate Everything

Parse strictly
Reject unknown or malformed shapes when correctness matters
Validate enums, ranges, array sizes, and nested objects
Treat structured output as untrusted input until validated

4. Design Recovery Paths

Retry with the validation error when the output is close
Fall back to a smaller schema if the original is too complex
Log invalid outputs for inspection
Avoid silent coercion that hides model mistakes

5. Optimize for Reliability

Break large tasks into smaller structured steps
Separate reasoning from final machine-readable output when needed
Prefer schemas with stable keys and low ambiguity
Remove optional fields that are not actually useful

Rules

Do not ask for markdown fences around JSON unless the consumer needs them
Do not mix human-facing commentary into machine-facing payloads
Prefer enums over natural-language categories
Prefer arrays of objects over encoded strings
Make nullability intentional, not accidental

Common Failure Modes

Schema too broad for the task
Required fields that the model cannot infer
Free-text values that should be enums
Nested output with no examples or constraints
Parsers that accept bad data and fail later in the pipeline

Output

When using this skill, produce:

The target schema or shape
The prompt contract for generating it
The validation and retry plan
Any reliability risks or edge cases

适合场景

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

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

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

Codex

34.92%

按下载量换算32

Claude

31.84%

按下载量换算29

Cursor

17.34%

按下载量换算16

Gemini CLI

8.76%

按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容，本身偏只读；真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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

GitHub 仓库

github.com

/shipshitdev/library

SKILL.md 来源

github.com

/shipshitdev/library/tree/main/skills/llm-structured-output

skills-sh

skills.sh

/shipshitdev/library/llm-structured-output

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