结构化数据处理中，格式不规范的 JSON 数据经常影响正常分析与开发。自动修复工具成为数据处理流程中的刚需。本文聚焦于基于 Python json-repair 库的自动化工作流，梳理核心节点设计、执行流程及典型应用场景，为有数据清洗和规范化需求的开发实践提供一套高效解决方案。文章目录修复不规范JSON核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用修复不规范JSON在进行结构化数据处理时，往往会遇到格式有误或不规范的 JSON 文本，需要借助专门工具自动修复以确保数据能够顺利解析和后续使用。json-repair 工作流正是为了解决这类问题而设计，实现目标是自动修复输入的 JSON 字符串，使其恢复为合法、可被正常解析的数据格式。整个流程只需准备待修复的 JSON 文本，系统会依次经过数据输入、修复处理、结果输出等步骤。核心过程基于 Python 的 json-repair 库，实现对常见 JSON 错误的自动纠正，修复结果直接返回，极大地提升了数据整理的效率与准确性，方便各种场景下的批量数据修复应用。核心模型模型名称说明json-repair用于自动检测并修复输入的 JSON 字符串格式错误，输出标准化结果。Node节点节点名称说明