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Constructeur de JSON Schema pour tool-calling LLM

· Dernière mise à jour：2026-08-28

Définissez un outil LLM une fois et générez des payloads de function-calling validés pour OpenAI, Anthropic et Gemini.

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

Un DSL d'un paramètre par ligne en entrée, trois payloads prêts à coller en sortie, et un tableau de validation qui intercepte avant la mise en production les différences de schéma responsables des erreurs 400.

Exécution

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Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Exemples

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Rédigé par l'équipe Elysia Tools

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie
AI Tools
Types d’entrée
text, textarea, checkbox, select
Type de sortie
html
Exemples associés
4
API disponible
Oui

Aperçu

Ce générateur de schémas JSON simplifie l'intégration du tool-calling LLM en convertissant une syntaxe DSL concise en définitions de fonctions prêtes à l'emploi pour OpenAI, Anthropic et Gemini. Rédigez la spécification de vos paramètres une seule fois et obtenez des payloads validés, compatibles avec le mode strict, pour éliminer les erreurs 400 courantes dues aux divergences d'implémentation entre fournisseurs.

Quand l’utiliser

  • Lors de la création d'agents LLM multi-fournisseurs nécessitant des schémas d'outils synchronisés pour OpenAI, Anthropic et Gemini.
  • Pour configurer le mode strict et les sorties structurées sans rédiger manuellement des spécifications JSON Schema verbeuses.
  • Avant le déploiement en production afin d'identifier et corriger les incompatibilités de types et de structures propres à chaque API.

Fonctionnement

  1. 1Indiquez le nom de l'outil, sa description d'usage pour le modèle et le comportement souhaité via le sélecteur tool_choice.
  2. 2Définissez vos paramètres ligne par ligne avec la syntaxe DSL (« nom | type | requis | description ») et indentez les sous-champs pour les objets et listes imbriqués.
  3. 3Activez ou désactivez le mode strict selon les exigences de validation de votre application.
  4. 4Copiez directement les payloads JSON générés pour OpenAI, Anthropic et Gemini ainsi que le récapitulatif de validation comparative.

Cas d’usage

  • Définition d'outils d'interrogation d'API externes (météo, finance, recherche documentaire) pour agents conversationnels.
  • Construction de schémas d'extraction de données complexes comportant des filtres et des listes d'objets imbriqués.
  • Migration rapide d'un catalogue d'outils d'un fournisseur de modèle vers un autre sans réécriture manuelle des schémas.

Exemples

1. Génération de payload pour un outil météo

Développeur IA

Contexte

Un ingénieur intègre une fonction de consultation météorologique au sein d'un agent compatible OpenAI et Anthropic.

Problème

Formater manuellement les schémas JSON pour deux API distinctes en respectant les contraintes du mode strict.

Utilisation

Renseigner get_weather, ajouter la description, saisir les champs city, units et forecast_days dans le champ des paramètres, puis activer le mode strict.

toolName: get_weather
toolDescription: Get the current weather for a city.
paramsInput: city | string | required | City name
units | enum<celsius,fahrenheit> | optional | Temperature unit
forecast_days | integer | optional | Days of forecast (1-7)
strictMode: true
toolChoice: auto

Résultat

Obtention instantanée des configurations JSON prêtes à coller pour OpenAI, Anthropic et Gemini avec typage strict.

2. Schéma complexe pour recherche de vols

Architecte logiciel

Contexte

Une équipe conçoit un agent de réservation devant manipuler des aéroports de départ et une liste de passagers.

Problème

Les structures imbriquées d'objets et de listes provoquent des erreurs de validation 400 sur Gemini en cas de non-conformité des types.

FAQ

Quels fournisseurs d'API LLM sont pris en charge ?

Le constructeur génère des définitions d'outils adaptées aux spécifications d'OpenAI (tools/strict), d'Anthropic (input_schema) et de Google Gemini (functionDeclarations).

Comment structurer des objets ou tableaux imbriqués ?

Déclarez le parent avec le type object ou array<object>, puis ajoutez les propriétés enfants sur les lignes suivantes avec une indentation de deux espaces.

Quel est l'impact de l'option Mode strict ?

Elle applique les contraintes de schémas stricts, incluant additionalProperties: false et l'exhaustivité des champs requis avec types nullables chez OpenAI.

Quels types de paramètres sont supportés par le DSL ?

Le DSL gère les types string, number, integer, boolean, object, les énumérations personnalisées enum<val1,val2> et les listes comme array<string> ou array<object>.

À quoi sert le paramètre tool_choice ?

Il configure la clause de sélection d'outil dans le payload généré pour laisser le choix au modèle (auto), forcer l'outil ou omettre la clause.

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Extracteur de tokens de thème ECharts

Extrait des design tokens — couleurs, nombres, tailles de police et chaînes — d'un JSON de thème ECharts et les exporte directement dans votre design system. Collez un objet thème (celui enregistré et passé à echarts.init(dom, themeName)) et l'outil parcourt chaque feuille, étiquetant chaque couleur (avec normalisation optionnelle nommé/rgb → hex), nombre d'espacement, taille de police et chaîne, puis émet des variables CSS propres, un thème.extend Tailwind, un tokens.json Style Dictionary ou des variables SCSS. Pont entre un thème de visualisation ECharts et les tokens de design Figma/CSS/Tailwind sans recopier chaque valeur à la main.

Design

De la palette d’image aux design tokens

Extrait les couleurs dominantes d’une image par k-means et les exporte en variables CSS / SCSS / config Tailwind / tokens JSON, avec noms et échelle de teintes

Utilisation

Déclarer origin comme objet avec ses propriétés indentées, et passengers sous forme de liste array<object> avec énumération pour les types de sièges.

toolName: search_flights
toolDescription: Search for flights between airports.
paramsInput: origin | object | required | Departure airport
  code | string | required | IATA code
  city | string | optional | City name
date | string | required | Departure date
passengers | array<object> | optional | Traveler list
  type | enum<adult,child,infant> | required | Passenger type
strictMode: true
toolChoice: omit

Résultat

Génération de payloads robustes prenant en charge les types OBJECT en majuscules pour Gemini et les unions nullables pour OpenAI.