本文介绍如何设计、提示和验证大型语言模型输出为严格的JSON格式，以便在生产系统中可靠解析和使用。重点在于JSON提示的优势、清晰的模式设计和Python工作流程。通过结构化的JSON提示，可以有效控制模型输出，减少变异性，确保生成的数据可直接应用。

本文探讨了如何通过伪代码精确控制大语言模型（LLM）的输出和执行逻辑。伪代码提供了更明确的描述方式，能够帮助分解复杂任务和定义子任务的执行逻辑，从而提高模型的理解和输出质量。文章通过示例展示了伪代码在整理视频文稿和生成多张图片中的应用，强调了其在复杂任务中的优势。