随着人工智能技术的快速发展，基于大型语言模型（LLMs）的代码生成工具在程序员日常工作中的使用日益广泛。借助这些工具，开发人员能够更高效地完成代码编写、调试和优化工作。然而，近期多项研究和行业实践发现，当大型语言模型被要求以结构化JSON格式返回代码时，其生成的代码质量往往明显不如以纯文本或Markdown格式输出的代码。这一现象不仅影响了生成代码的准确性和可读性，也阻碍了自动化编程工具的进一步发展和应用。JSON作为一种轻量级的数据交换格式，以其严格的语法规则和良好的可解析性，广泛应用于网络数据传输和系统间通信中。从表面看，让语言模型以JSON形式输出代码似乎是一种理想选择，因为这为后续自动校验、编辑和集成提供了便利。
然而，事实证明，即使在模型能够保证JSON语法正确的前提下，嵌套在JSON中的代码依然存在较多语法错误和逻辑缺陷。导致这一问题的根本原因之一是代码嵌入JSON字符串时对引号、转义字符的复杂处理。程序代码内部经常含有各类引号（单引号、双引号、三引号），同时还包含变量、字符串格式化符号以及换行符等特殊字符。为了满足JSON的语法，所有这些内容都必须进行二次转义和编码。例如，代码中的反斜杠在JSON中需要双重转义，否则会导致解析时出现错误。当语言模型在生成此类复杂嵌套字符串时，其内部的语言理解和生成机制容易混淆不同层级的转义规则，最终导致生成的代码字符串缺少必要的转义字符或误用转义形式，从而产生语法错误。
这些错误往往表现为字符串未闭合、非法字符符号、缩进错误等问题，严重影响代码的执行效果。除了转义问题，语言模型在解决实际编码任务的能力也似乎因JSON包装而受到限制。多次评测和对比数据表明，模型在Markdown格式下编写代码的整体通过率明显高于在JSON封装下的同类模型。部分研究认为，在生成纯文本时，模型能够更加专注于代码逻辑的组织和语法表达，而不必兼顾复杂的格式约束。格式上的杂乱和额外编码负担可能降低模型的上下文理解与推理能力，致使代码逻辑不够严谨或无法覆盖所有边界情况。更进一步，模型之间在面对JSON包装的表现也存在显著差异。
例如，某些新版本的GPT模型在返回JSON代码时的表现较前代有所提升，说明模型架构和训练策略的改进能在一定程度上减轻这一问题。然而，即便是这些先进模型，严格JSON模式下生成代码的准确度依然落后于纯文本模式，表明该问题的全面解决尚需更多技术突破。JSON包装代码对语法错误的影响尤为明显。语法错误统计数据显示，模型使用JSON格式输出时，语法错误和缩进错误的出现频率显著高于纯文本输出。这不仅增加了代码后续运行时出错的风险，也给开发者的调试带来更多难度。值得注意的是，有些模型在避免语法错误方面表现不错，但由于整体代码质量下降，解决问题的有效性依旧不理想。
这进一步说明代码生成的质量不仅仅取决于语法的正确性，更依赖于模型的推理和问题解决能力，而这种能力在复杂格式限制下可能被削弱。从实践角度看，很多AI辅助编程工具选择直接让模型输出纯文本格式的代码，而非结构化JSON，这一设计选择有其合理性。纯文本形式避免了转义和格式上的重复复杂，降低了模型犯错门槛，同时也便于人类开发者直接阅读和审查生成代码。虽然工具调用和API集成层面，结构化数据（如JSON）有其优势，但当前模型的现实表现表明，直接采用纯文本代码交换方式更有助于保障代码质量和工作流的稳定性。随着模型和技术的不断进步，未来或许能够更好地解决代码与JSON的双重转义和格式挑战，甚至实现高质量的自动代码生成与结构化数据包装的融合。目前，OpenAI等公司在“严格JSON”模式的开发上投入了大量研究力量，使得模型在保证JSON语法正确性方面表现突出。
这为后续逐步提高代码嵌套JSON的质量奠定了基础，但从现实应用效果来看，代码逻辑和语法完整性的提升还远未达到与纯文本代码相竞争的水平。此外，开发者应关注代码生成任务的设计与输入提示优化。例如，适当分离代码生成与格式包装两个步骤，先由模型生成标准代码，再由格式化工具将代码转换为JSON字符串，可能是提升最终代码质量的一条有效路径。这样的流水线设计既利用了模型在纯文本生成上的优势，也保证了数据交换的结构化需求。结语中必须强调的是，当前大型语言模型以JSON格式返回代码的困难并非简单的技术瑕疵，而是在复杂语言表达、多层嵌套语法和语义推理结合下的一个系统性挑战。了解并接受这一现实，有助于行业和研究者更理性地设计AI辅助编码工具和交互规范。
与此同时，未来的学术和工业创新也必将推动模型在多层转义、严格语法控制与语义推理间取得更完美的平衡，使得代码生成质量和格式规范性同步提升，最终实现更加智能、高效的AI编程体验。
