摘要： 最近在深入研究 TOON.NET 的時候，發現了一組非常有意思的基準測試數據。說實話，我對結果有點震驚——一個相對較新的格式，居然在多個主流 AI 大模型上的表現都遠超 JSON 和 YAML。今天就想和大家好好聊聊這個發現，以及它背后的意義。 什么是 TOON？為什么它如此特殊 在深入測試結果之前 閱讀全文

摘要： 為什么我強烈推薦 TOON（Token-Oriented Object Notation）——以及 .NET 版 Toon.NET 給 LLM 喂結構化數據，別再硬塞 JSON 了。在很多真實場景里，TOON 同時做到更省 Token、更穩的解析/檢索、更易于寫提示詞。 （上圖：TOON 官方邏輯圖 閱讀全文

摘要： 一、TOON 是什么 官方定義要點摘錄（來源：toon-format/toon 倉庫 README）： Token-efficient：通常比 JSON 少 30–60% 的 tokens（Key Features 列表） LLM-friendly guardrails：顯式長度與字段，便于驗證 M 閱讀全文