工具用的顺手吗？
你的反馈能帮助我们做得更好
将JSON数据结构转换为Scala 3 case class代码，自动推断类型，提升开发效率。
概览
了解工具能解决的问题、计算或处理逻辑，以及数据边界。
JSON记录的是具体样例值；转换器读取一个JSON输入，并据其结构生成Scala 3类型代码，常见输出形态为case class。case class适合描述带字段的数据结构，但生成的声明只是模型代码，不会自动提供某个JSON库的编码器、解码器或网络请求逻辑。
推断依据是样例中出现的值：对象字段成为成员，嵌套对象可成为嵌套类型，数组根据样例元素推断类型，数字样例还会区分整数与非整数。JSON没有日期专用类型，因此日期样式的文本首先仍是字符串。单一样例不能表达字段在所有记录中的可选性；缺失字段、显式null和后端业务可空规则应结合真实数据契约人工复核。
工具提供Scala 3目标，可设置类型名称、包名，并有“仅生成类型”选项。输出是基于样例的代码草稿，目标项目的Scala版本、命名和序列化方案仍需开发者决定。
JSON对象的键是字符串，值可能是字符串、数值、布尔值、null、对象或数组；这些是数据格式层面的类型。转换器不会从字段名称可靠地推断业务语义，例如名为“createdAt”的字符串仍不必然是时间类型。把生成结果接入程序前，需要对照接口文档、字段可空规则和示例数据审查。
指南
按步骤完成操作，并通过示例核对输入与结果。
准备语法有效的JSON文本，建议使用有代表性的对象样例；根节点可为对象或数组。
选择Scala 3作为输出语言，填写根类型名称；若项目需要包声明，可修改包名，并决定是否仅生成类型。
读取生成代码，核对字段名称、类型、嵌套结构和数组类型。把输出复制到项目后，使用项目实际Scala编译器和依赖执行编译验证。
示例输入：{"name":"Lin","age":18,"active":true}。从该样例可判断字段分别是文本、整数样式数值和布尔值，并据此生成相应数据类型声明。若另一个样例中 age 缺失或为null，单独运行一次不会自动证明业务字段应该如何表示；应补充样例并检查最终类型。
若字段名含空格、连字符或Scala保留字，重点检查生成名称如何映射回原JSON键；如果项目的解码器依赖特定命名规则，需为字段别名配置对应注解或映射。建议用包含null、空对象、空数组和较大数值的边界样例单独验证。
场景
查看这项工具在不同工作与生活流程中的用法。
开发者可将接口响应样例转为初版字段声明，再与正式API schema逐项比对，减少手写字段遗漏。
把一段嵌套JSON转换为类型草图，便于讨论对象层级和字段关系；草图不能替代对完整数据规范的审阅。
问答
集中解答高频疑问与容易混淆的问题。
不应这样假设。JSON语法本身没有日期类型，日期通常以字符串传输；输出字段及实际解析方式需要按项目约定检查。
空数组没有可供观察的元素，无法从该样例确定元素类型。生成结果需要结合接口定义或更多样例手动调整。
不能仅凭类型声明保证解析成功。还需要项目使用的JSON库及相应编解码配置，并验证字段缺失、null、命名差异和数组内容等真实输入情况。
如果数组元素类型不一致，单一样例推断可能无法表达业务期望。建议先统一或补充实际数据样例，再检查生成结果中的元素类型并按项目需要修改。
须知
使用前了解适用范围、结果限制与必要提醒。
生成器依据提供的数据推断结构，不能证明字段必填性、所有可选值、跨记录一致性或与特定JSON库的兼容性。输出代码应在目标Scala 3版本和项目依赖下编译，并用真实边界样例验证。不要把生成成功等同于接口模型正确。
只提供一个样例时，工具无法知道数组中是否还会出现其他类型，也无法确定某字段在不同记录中是否缺省。生产模型应基于完整契约或多条代表性数据建立，并经过编译及序列化测试。
推荐
查找相关工具、专题与可用的 API 能力。
