[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-openai--openai-structured-outputs-samples":3,"similar-openai--openai-structured-outputs-samples":67},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":18,"owner_email":18,"owner_twitter":18,"owner_website":19,"owner_url":20,"languages":21,"stars":34,"forks":35,"last_commit_at":36,"license":37,"difficulty_score":38,"env_os":39,"env_gpu":40,"env_ram":39,"env_deps":41,"category_tags":48,"github_topics":18,"view_count":51,"oss_zip_url":18,"oss_zip_packed_at":18,"status":52,"created_at":53,"updated_at":54,"faqs":55,"releases":66},818,"openai\u002Fopenai-structured-outputs-samples","openai-structured-outputs-samples","Sample apps to help developers get started with Structured Outputs","openai-structured-outputs-samples 是一套由 OpenAI 官方提供的开源示例应用集合，专为开发者设计，用于快速掌握 Structured Outputs 功能。这项技术能让大模型的回复严格遵循预设的 JSON 结构，有效解决了传统模式下模型输出随机性强、难以被程序可靠解析的痛点。\n\n通过这套资源，开发者可以直观地看到如何将不可预测的文本生成转化为确定性的工作流程。仓库内包含了三个典型场景的应用：简历信息提取、动态生成用户界面（Generative UI）以及结合多轮对话与工具调用的智能助手。所有示例均基于 NextJS 构建，代码清晰易懂。\n\n无论是希望快速验证创意原型，还是寻找生产级项目的启动模板，openai-structured-outputs-samples 都能提供实用的参考。项目采用 MIT 协议开源，允许自由修改和集成到个人项目中。对于正在探索 OpenAI API 新特性并追求应用稳定性的前端或全栈开发者来说，这是一个非常友好的入门指南。","# Structured Outputs Sample Apps\n\n[![MIT License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green.svg)](LICENSE)\n![NextJS](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt_with-NextJS-blue)\n![OpenAI API](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPowered_by-OpenAI_API-orange)\n\nStructured Outputs is an OpenAI API feature that ensures responses and tool calls adhere to a defined JSON schema.\nThis makes building with our models more reliable, bridging the gap between unpredictable model outputs and deterministic workflows.\n\nThis repository contains a collection of sample apps showcasing the use of [Structured Outputs](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fstructured-outputs).\n\nEach app demonstrates practical ways to leverage this feature to build applications with NextJS.\n\n---\n\n## Table of Contents\n\n1. [How to Use](#how-to-use)\n2. [Sample Apps](#sample-apps)\n3. [Resources](#resources)\n4. [Contributing](#contributing)\n5. [License](#license)\n\n---\n\n## How to use\n\n1. **Set Up the OpenAI API:**\n\n   - If you're new to the OpenAI API, [sign up for an account](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fsignup).\n   - Follow the [Quickstart](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart) to retrieve your API key.\n\n2. **Clone the Repository:**\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fstructured-outputs-samples.git\n   ```\n\n3. **Try a sample App:**\n\n   - Navigate to the sample app you want to try (`cd \u002F\u003Capp_folder>`)\n   - Refer to the README of the app to run it locally.\n\n4. **Make it your own**\n\n   Explore the code, update it, and use it in your own projects or as a starting point!\n\n## Sample Apps\n\nThere are three sample apps in this repository:\n\n### [Resume Extraction](resume-extraction\u002FREADME.md)\n\nThis app is a simple example of how to use Structured Outputs in model responses to display information in a structured format.\n\n![Resume Extraction Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_6cb1fb1d0995.jpg)\n\n### [Generative UI](generative-ui\u002FREADME.md)\n\nThis app focuses on generating UI components on the fly with Structured Outputs.\n\n![Generative UI Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_938b1b09d716.jpg)\n\n### [Conversational Assistant](conversational-assistant\u002FREADME.md)\n\nThis app is a more complex example that combines multi-turn conversations, tool calling and generative UI.\nYou can use this as a starting point to build an assistant with reliable workflows.\n\n![Conversational Assistant Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_3e5adfad11a0.jpg)\n\n## Resources\n\n- To learn more about Structured Outputs, refer to the [Structured Outputs documentation](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fstructured-outputs).\n\n- To learn about Function Calling, refer to the [Function Calling documentation](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Ffunction-calling).\n\n- Try the [Introduction to Structured Outputs](https:\u002F\u002Fcookbook.openai.com\u002Fexamples\u002Fstructured_outputs_intro) cookbook to get hands-on and run code snippets in Python.\n\n## Contributing\n\nYou are welcome to open issues or submit PRs to improve this app, however, please note that we may not review all suggestions.\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.\n","# Structured Outputs（结构化输出）示例应用\n\n[![MIT License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green.svg)](LICENSE)\n![NextJS](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt_with-NextJS-blue)\n![OpenAI API](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPowered_by-OpenAI_API-orange)\n\nStructured Outputs（结构化输出）是 OpenAI API 的一项功能，它确保响应和工具调用符合定义的 JSON 模式 (JSON schema)。\n这使得使用我们的模型构建更加可靠，弥合了不可预测的模型输出与确定性工作流之间的差距。\n\n此仓库包含一系列展示 [Structured Outputs](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fstructured-outputs) 用法的示例应用。\n\n每个应用都展示了利用此功能构建 NextJS 应用的实用方法。\n\n---\n\n## 目录\n\n1. [如何使用](#how-to-use)\n2. [示例应用](#sample-apps)\n3. [资源](#resources)\n4. [贡献](#contributing)\n5. [许可](#license)\n\n---\n\n## 如何使用\n\n1. **设置 OpenAI API：**\n\n   - 如果您是 OpenAI API 的新手，请 [注册账户](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fsignup)。\n   - 遵循 [快速入门](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart) 获取您的 API 密钥。\n\n2. **克隆仓库：**\n\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fstructured-outputs-samples.git\n   ```\n\n3. **尝试一个示例应用：**\n\n   - 导航到您想尝试的示例应用 (`cd \u002F\u003Capp_folder>`)\n   - 参考该应用的 README 在本地运行它。\n\n4. **打造你自己的版本**\n\n   探索代码，更新它，并在你自己的项目中使用它或作为起点！\n\n## 示例应用\n\n此仓库中有三个示例应用：\n\n### [简历提取](resume-extraction\u002FREADME.md)\n\n这是一个简单的示例，展示如何在模型响应中使用 Structured Outputs 以结构化格式显示信息。\n\n![简历提取演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_6cb1fb1d0995.jpg)\n\n### [生成式 UI](generative-ui\u002FREADME.md)\n\n此应用专注于使用 Structured Outputs 即时生成 UI 组件。\n\n![生成式 UI 演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_938b1b09d716.jpg)\n\n### [对话助手](conversational-assistant\u002FREADME.md)\n\n这是一个更复杂的示例，结合了多轮对话、工具调用和生成式 UI。\n您可以以此作为起点，构建具有可靠工作流的助手。\n\n![对话助手演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_readme_3e5adfad11a0.jpg)\n\n## 资源\n\n- 要了解更多信息关于 Structured Outputs，请参阅 [Structured Outputs 文档](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fstructured-outputs)。\n\n- 要了解有关 Function Calling（函数调用）的信息，请参阅 [Function Calling 文档](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Ffunction-calling)。\n\n- 尝试 [Structured Outputs 入门](https:\u002F\u002Fcookbook.openai.com\u002Fexamples\u002Fstructured_outputs_intro) Cookbook，进行动手实践并在 Python 中运行代码片段。\n\n## 贡献\n\n欢迎提交问题或提交 PR（拉取请求）以改进此应用，但请注意，我们可能不会审查所有建议。\n\n## 许可\n\n本项目采用 MIT 许可证。详细信息请参阅 LICENSE 文件。","# openai-structured-outputs-samples 快速上手指南\n\n本项目包含一系列基于 NextJS 的示例应用，展示如何利用 OpenAI API 的 Structured Outputs 功能构建可靠的应用程序，确保响应和工具调用符合定义的 JSON Schema。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux\n- **开发环境**: Node.js (建议安装 LTS 版本)\n- **版本控制**: Git\n- **API 凭证**: 有效的 OpenAI API Key\n\n## 安装步骤\n\n1. **获取 OpenAI API Key**\n   如果您尚未拥有 OpenAI 账户，请访问 [OpenAI 官网](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fsignup) 注册。随后按照 [Quickstart](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart) 指南获取您的 API Key。\n\n2. **克隆代码仓库**\n   在终端中执行以下命令将项目下载到本地：\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fstructured-outputs-samples.git\n   ```\n\n3. **进入应用目录**\n   导航到您想要尝试的具体示例应用文件夹：\n   ```bash\n   cd \u002F\u003Capp_folder>\n   ```\n\n4. **配置与运行**\n   参考该应用目录下的独立 README 文件，完成依赖安装及环境变量配置（通常需将 API Key 写入 `.env` 文件），然后按指示启动服务。\n\n## 基本使用\n\n仓库内包含三个核心示例应用，您可根据实际需求选择：\n\n- **[Resume Extraction](resume-extraction\u002FREADME.md)**\n  简单示例，展示如何在模型响应中使用 Structured Outputs 来结构化地提取简历信息。\n\n- **[Generative UI](generative-ui\u002FREADME.md)**\n  专注于利用 Structured Outputs 动态生成前端 UI 组件。\n\n- **[Conversational Assistant](conversational-assistant\u002FREADME.md)**\n  较复杂的示例，结合了多轮对话、工具调用和生成式 UI，适合作为构建可靠工作流助手的起点。\n\n启动应用后，请参照对应应用的 README 进行操作。更多技术细节请参考 [Structured Outputs 官方文档](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fstructured-outputs)。","某电商公司技术团队正在构建智能客服系统，需要自动从用户反馈中提取订单号、问题类型和紧急程度并录入工单系统。\n\n### 没有 openai-structured-outputs-samples 时\n- 大模型回复格式不稳定，偶尔返回纯文本或多余解释导致解析失败\n- 需要编写大量正则表达式清洗数据，代码维护成本极高\n- 遇到缺失关键字段时程序容易崩溃，严重影响生产环境稳定性\n- 不同对话轮次间数据结构难以保持一致，后续集成工作繁琐\n\n### 使用 openai-structured-outputs-samples 后\n- openai-structured-outputs-samples 强制模型响应严格符合预定义的 JSON Schema 结构\n- 提取的数据可直接对接后端数据库，完全省去了额外的清洗逻辑\n- 即使模型未识别到具体信息也能按 Schema 返回默认空值，彻底避免运行时报错\n- 基于仓库中的示例代码快速搭建多轮对话与工具调用流程，大幅缩短开发周期\n\n通过强制输出规范，显著提升了应用的数据处理可靠性与开发效率。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_openai-structured-outputs-samples_6cb1fb1d.jpg","openai","OpenAI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fopenai_1960bbf4.png","",null,"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai",[22,26,30],{"name":23,"color":24,"percentage":25},"TypeScript","#3178c6",93,{"name":27,"color":28,"percentage":29},"CSS","#663399",4.8,{"name":31,"color":32,"percentage":33},"JavaScript","#f1e05a",2.2,668,75,"2026-03-25T14:59:02","MIT",2,"未说明","无需本地 GPU (依赖 OpenAI 云端 API)",{"notes":42,"python":43,"dependencies":44},"本项目为基于 NextJS 的 Web 应用示例，所有模型推理均在 OpenAI 云端完成，无需本地安装 Python 环境或下载大模型文件。运行前需在环境变量中配置 OpenAI API Key。","未说明 (基于 Node.js\u002FNextJS)",[45,46,47],"NextJS","Node.js","OpenAI 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艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[76,77,50],"开发框架","图像",{"id":79,"name":80,"github_repo":81,"description_zh":82,"stars":83,"difficulty_score":38,"last_commit_at":84,"category_tags":85,"status":52},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,"2026-04-05T23:32:43",[76,50,49],{"id":87,"name":88,"github_repo":89,"description_zh":90,"stars":91,"difficulty_score":38,"last_commit_at":92,"category_tags":93,"status":52},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[76,77,50],{"id":95,"name":96,"github_repo":97,"description_zh":98,"stars":99,"difficulty_score":38,"last_commit_at":100,"category_tags":101,"status":52},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 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接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[50,77,76,49,113]]