据 God of Prompt 在推特所述，应根据任务目标选择提示格式：复杂结构化输出用 JSON，追求便捷时用纯文本；据 God of Prompt 博文报道，JSON 结合模式与校验可显著提升多字段抽取、函数调用与工具使用的稳定性，纯文本更适合快速原型与创意生成。根据该文，企业在 RAG 流水线、分析报表与工单解析中使用强约束 JSON 可降低幻觉并减少解析成本；而轻量级问答与头脑风暴采用纯文本更高效。报道还称，采用“自然语言指令 + 严格 JSON 输出模式”的混合方案，在评测通过率与生产可维护性上更优，便于下游可靠解析与部署。

根据@godofprompt的分析，JSON、CSV、TOON和YAML在AI与机器学习流程中的应用各有侧重（来源：x.com/alex_prompter/status/1989359098803150887）。JSON与YAML适合复杂结构化数据，广泛用于AI模型配置与API通信；CSV因其简单性和易于处理，仍是数据预处理的主流选择。新兴的TOON格式有望提升大规模AI数据的序列化效率。企业在选择数据格式时，可依据数据结构、易读性和平台兼容性优化AI项目部署，提升集成效率。