今天，AI·智快问卷迎来两项更新：问卷定义 JSON Schema 正式开源，以 MIT 协议发布，任何大模型都能按这套规范生成可导入的问卷；小程序同步上线问卷导入 / 导出功能，并支持导出为换行分隔的可读文本。此外，本次还完成了架构改进，页面与资源加载速度明显加快。

一个解决“AI 生成的问卷能不能直接用”，一个解决“已有问卷能不能搬来搬去”，再加上“打开更快”。三件事合在一起，指向的是同一件事：让问卷在 AI、在你的系统、在我们的产品之间，真正流动起来。

一、为什么要开源一套问卷 JSON 定义规范

让大模型生成问卷，最难的不是生成，是生成出来的东西能稳定地被程序解析。如果你试过让 GPT 或 Claude 直接生成一份问卷，大概率遇到过这些情况：字段名每次不一样、选择题忘了带选项、容器类型的 children 结构忽深忽浅、同一个字段这次叫 name 下次叫 userName。人看着能懂，程序一解析就报错。

我们不想每次都在 prompt 里写一大段格式说明，也不想在生成之后写一堆正则去修。更根本的问题是：如果没有一个明确的契约，AI 每次都在猜你想要什么格式，而猜的结果是不可复现的。所以我们定义了一套 JSON Schema，让 AI 生成的 JSON 必须符合这个契约，不符合就校验不通过。同时这套 schema 本身可以导入导出，不绑定我们自己的产品——任何系统都可以用它来描述一份收集表单。

一份最小的问卷定义长这样：

{
  "schemaVersion": "1.0",
  "title": "活动报名表",
  "questions": [
    { "id": "name", "type": "text", "title": "姓名", "required": true },
    { "id": "phone", "type": "phone", "title": "手机号", "required": true },
    { "id": "remark", "type": "textarea", "title": "备注" }
  ]
}

把这份 JSON Schema 喂给任何 AI，说一句“按这个格式生成一份收集购买需求的问卷，包含姓名、商品名、地址、备注”，它返回的 JSON 应该就是这样，并且可以直接导入，变成一份可填报的问卷。

三个设计目标

• AI 友好，而不是人类手写友好。这套 schema 的主要生成者是 LLM。字段命名直白、枚举封闭、约束尽量用 JSON Schema 原生表达——LLM 对 enum 和 required 的理解远好于对一段自然语言描述的推断。
• 导入宽容，导出完整。导出时把所有能表达的信息都写进去；导入时遇到不认识的字段忽略并给警告，不整体报错。别的 AI 生成的 JSON 即使多了一些字段，也能导进来。
• 不绑定渲染。schema 只定义“问卷是什么”，不定义“长什么样”。颜色、布局、动画属于渲染层，导出时丢掉，导入时用默认样式，因此可以被任何前端或后端消费。

结构上，顶层只有 schemaVersion、title、desc、随机化与渐进式开关、评估规则等少数字段，其余都收在 questions 数组里。每个 question 支持 14 种类型：基础输入型（text / textarea / integer / decimal / phone / date / datetime）、选择型（radio / checkbox / yesno）、容器型（row / column / grid / matrix），容器可嵌套，matrix 的子项只允许选择题。容器和字段统一用 type 区分，AI 生成时只需理解一种节点形态，递归生成 children 即可。

让 AI 生成更稳的几个设计

能用 JSON Schema 原生约束的，绝不写在描述里。早期版本我们把“数字类型的 maxLen 不能超过 18”写在 description 里，结果 AI 生成的 JSON 里 maxLen 写 50 的情况比比皆是。后来改成 maximum: 18 这样的 if/then 约束，生成质量立刻稳定下来。

联动关系也显式写进 schema。比如“要求评估结果”在逻辑上要求“评估可执行”且“评估规则非空”，这个关系如果只写在文档里，AI 生成时大概率会漏；写成 if/then 之后，AI 会被约束“推着”把相关字段补全。还有一个看起来很小、实际影响很大的细节：默认值要和描述一致。schema 里的任何一个矛盾，AI 都会用它自己的方式“解决”，而解决方式不可控。

问卷的校验、跳转、联动，则放在独立的 script 字段里，写一段类 Epidata Chk 语法的纯文本脚本。之所以不用 JSON 描述逻辑，是因为逻辑用代码表达比用 JSON 嵌套更自然，而脚本本身也是由 AI 生成的。目前开放了 ASSERT / DISABLES / HIDEROWS / HIDES / JUMPS / RANGE / REPEAT 等有限命令和函数，选型原则是“AI 能稳定生成”，不是“图灵完备”——未列出的命令不是不支持，只是怕 AI 理解不正确，暂时不让 AI 生成。

二、问卷导入 / 导出：JSON 与换行文本双向流动

Schema 开源之后，最直接的变化是：AI 生成的问卷 JSON 可以一键导入小程序，变成一份完整、可编辑、可分享的问卷。导入之后，它和在小程序里原生创建的问卷没有任何区别：可以继续编辑字段、调整选项、配置处理状态、发布分享，所有能力都在。这不是一个“只读预览”或“一次性渲染”，而是完整的问卷对象。

除了 JSON，我们还补上了换行分隔的可读文本导出。有些问卷系统不认 JSON，但认“一行一题”的纯文本格式。导出成这种格式后，可以直接粘贴到腾讯问卷等支持文本导入的系统里，已有问卷不必从零重抄一遍。

能力	说明	典型用途
导出 JSON	完整导出问卷定义，字段、题型、选项、逻辑脚本一并带走	备份、迁移、交给其他系统或 AI 继续处理
导入 JSON	支持粘贴 JSON 文本，或选择本地 JSON 文件导入	把 AI 生成的问卷变成可填报问卷；复制已有问卷结构
导出换行文本	导出为一行一题的可读文本格式	导入腾讯问卷等其他支持文本导入的问卷系统

三、架构改进：打开更快了

本次同步完成了架构层面的改进，页面与静态资源的加载路径做了优化，三端的打开速度与切换流畅度都有明显提升。这一项没有新按钮，但你在使用时的第一感受会变——尤其是从首页进入问卷列表、从对话切到预览这些高频动作，等待感更短了。

四、操作指引

更新到最新版小程序即可使用，无需额外配置。

用 AI 生成并导入一份问卷

1. 打开 https://github.com/qodespeng/ai-survey-schema，取到 schema/survey.schema.json。
2. 把 schema 丢给任意 AI，附一句“按这个 JSON Schema 生成一份 XX 问卷的 JSON”。
3. 打开 AI·智快问卷小程序，在问卷列表页点击“导入”。
4. 粘贴 AI 返回的 JSON，或选择本地 JSON 文件，确认导入。
5. 导入后的问卷可直接编辑、分享、收集数据，与原生创建的问卷完全一致。

导出问卷定义

1. 在问卷列表页找到目标问卷，点击“管理”。
2. 选择“复制 JSON 到剪贴板”或“复制 Text 到剪贴板”。
3. JSON 可保存备份或交给其他系统；Text 可粘贴到腾讯问卷等支持文本导入的问卷系统。

写在最后

这套 schema 是我们内部产品在用的格式，整理开源出来有两个目的。第一，共享：让“AI 生成问卷”这件事有一个可复用的契约，不用每个团队都从头设计一遍 prompt 和格式校验。第二，落地：如果你刚好需要一份问卷——社群报名、活动收集、购买需求登记——可以用任意 AI 按这套 schema 生成，然后导入 AI·智快问卷小程序，直接变成一份可分享、可收集、可继续编辑的问卷。

我们不回避这一点：开源这套 schema，既希望它作为一个开放规范被更多人使用和改进，也希望当你真的需要发一份问卷时，能想到用这套格式生成、然后导入我们的产品。规范是开放的，产品是其中一个顺手的落点，两者不矛盾。

仓库地址：https://github.com/qodespeng/ai-survey-schema（MIT 协议，欢迎 issue 与 PR）。现在打开微信 / 抖音 / 支付宝搜索“AI·智快问卷”，试试导入一份 AI 生成的问卷吧。

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AI·智快问卷：微信小程序、抖音小程序、支付宝小程序同步上线。AI 驱动问卷生成、评估与统计，支持问卷 JSON 导入导出，完全免费使用。