JSON Schema 生成器 — 从示例数据生成 JSON Schema
从示例 JSON 数据生成 JSON Schema（Draft 2020-12）。自动推断类型、格式和必填字段，全部在浏览器中运行。无上传、无限制。
JSON Schema Generator
Generate a JSON Schema from sample JSON data. The tool infers types, detects required fields, and handles nested objects and arrays. Supports JSON Schema draft 2020-12. Works entirely in your browser.
JSON Schema 是描述 JSON 数据形态的标准方式。它扮演的角色，和 TypeScript interface、Go struct、Python 类型注解对强类型语言的意义相同：一份机器可读的描述，说明存在哪些字段、字段是什么类型、允许哪些取值、哪些字段是必填。区别在于 JSON Schema 本身就是 JSON，所以可以和处理它所描述的数据用同一套工具来存储、传输和处理。当前规范是 Draft 2020-12，相比更早的 Draft 7 和 Draft 4，它新增了递归类型、条件 schema 以及若干细节改进。
从样本数据生成 schema 是标准的起点。替代方案 —— 手工写 schema —— 在数据形态小且已知时可行；但面对真实世界的 API —— 几十个端点、上百个字段 —— 手工写就不现实了。从样本推断是合适的起点，前提是推断质量取决于样本。每一行样本都出现的字段是必填；样本中只出现过一次字符串值的字段会被推断为字符串。推断并不知道该字段本应是枚举，也不知道这个字符串本应匹配某个正则模式，更不知道数组本应有最小长度。这些约束在推断之后由人工补上。
最后再说一下交付环节：如果目标是 API 文档（OpenAPI、Swagger），生成的 schema 是起点 —— 加上 description、examples 和约束才能投产。如果目标是强类型语言的客户端（TypeScript、Go、Rust、C#、Java），把 JSON Schema 喂给 quicktype 这类代码生成器来产出对应的类型。如果目标是运行时校验器（JavaScript 的 ajv、Python 的 jsonschema、Java 的 networknt），schema 就是输入 —— 在处理前用 schema 校验传入的数据。生成的 schema 是一个有力的起点，但不能替代人工审阅。
使用方法
粘贴你的示例 JSON
把一个 JSON 文档，或一份由 JSON 对象组成的数组，放入输入区。生成器会遍历数据，根据哪些 key 在每个对象中都出现来推断类型并标记必填字段。
选择推断选项
开启「detect format」会为匹配常见模式的字符串值添加格式提示（email、date-time、uri、uuid）。开启「merge examples」会把源数据作为 `examples` 写入生成的 schema。
复制或下载 schema
把生成的 JSON Schema 复制到剪贴板，或下载为 .json 文件。输出兼容 Draft 2020-12，在任何现代 schema 校验器中都能通过验证。
常见问题
必填字段是怎么确定的？
如果一个字段在样本的每个对象中都出现，它就被标记为必填。如果样本是单个对象，那每个 key 都必填。如果样本是对象数组，则只有所有对象共有的 key 才必填。多加样本数据可以让推断更准确。
它能识别字符串的 format 吗？
可以 —— 开启「detect format」时，字符串值会按常见模式测试。`2023-01-15T10:30:00Z` 变成 `format: date-time`，`[email protected]` 变成 `format: email`，`https://example.com` 变成 `format: uri`。检测偏保守 —— 一次不匹配就会关掉该字段的格式提示。
嵌套对象和数组怎么处理？
嵌套对象会成为嵌套的 `properties` 块；对象数组会成为描述对象形态的 `items` schema。schema 是完全递归的 —— 每一层嵌套都会以各自的推断结构被捕获。
生成的 schema 能直接用于校验吗？
可以 —— 输出兼容 Draft 2020-12，能在 ajv、jsonschema（Python）以及其他现代校验器中通过验证。如果目标校验器只支持更老的 Draft 7 或 Draft 4，可以后处理一下输出，去掉 2020-12 特有的关键字（`prefixItems`、`if/then/else` 等）。
我能编辑生成的 schema 吗？
可以 —— 生成的 schema 就是普通 JSON。你可以补约束（minLength、maximum、pattern），加 `description` 字段做文档说明，或者调整推断出的类型。输出只是起点，不是终稿 —— 在把它当作数据形态的权威来源之前，请人工审一遍。
限制说明
- 推断质量取决于样本样本中推断为字符串的字段，实际可能只是一个写错成字符串的数字。schema 反映的是样本呈现的样子，不是数据本该是的样子。在把它当作权威来源之前，用多份真实样本验证一下。
- 不推断联合类型样本中同时出现字符串和数字的字段，会被推断为第一次看到的类型，而不是联合类型（`oneOf` 或 `anyOf`）。对多态数据，从同质样本分别生成多个 schema，再手工合并。
- 不做引用去重如果同一对象形态出现在多个位置，schema 会为每次出现生成独立的 `properties` 块。需要共享 schema 时，手动用 `$ref` 让它们指向同一个定义。
平台说明
- macOS
- 命令行场景下，Python 的 `gen-jsonschema` 和 `inferjson` 做类似的推断。本浏览器工具适合不值得为此安装 Python 包的一次性生成。
- Windows
- PowerShell 不能原生生成 JSON Schema。本浏览器工具适合临时性的 schema 生成；构建流水线用 `quicktype` CLI 或基于 Python 的生成器。
- Linux
- `quicktype --lang schema --top-level PascalCase` 是覆盖多语言的等价 CLI。本浏览器工具适合从聊天消息或 API 响应里粘贴 JSON 的一次性场景。
- Web
- 完全在客户端运行，页面加载后离线可用。对命令行工具或 Python 环境不可用的受限环境尤其有用。