能力标签
Clojure安全LLM输出工具
🛠
AI工具

Clojure安全LLM输出工具

基于 Clojure · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:svar
⭐ 13 Stars 💻 Clojure 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
ClojureAILLMstructured-output
✦ AI Skill Hub 推荐

Clojure安全LLM输出工具 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Clojure安全LLM输出工具 是一款基于 Clojure 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是Clojure、AI、LLM、structured-output领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
Clojure安全LLM输出工具 依赖 Clojure 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Clojure 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 Clojure安全LLM输出工具 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

Type‑safe LLM output for Clojure,支持任何文本模型,提高开发效率。

Clojure安全LLM输出工具 是一款基于 Clojure 开发的开源工具,专注于 Clojure、AI、LLM 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 13
开发语言
Clojure
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
AI工具
Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Type‑safe LLM output for Clojure,支持任何文本模型,提高开发效率。

Clojure安全LLM输出工具 是一款基于 Clojure 开发的开源工具,专注于 Clojure、AI、LLM 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Blockether/svar
cd svar

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
svar --help

# 基本运行
svar [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/Blockether/svar
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# svar 配置说明
# 查看配置选项
svar --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export SVAR_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 56/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

SVAR logo

svar — "answer" in Swedish. Type-safe LLM output for Clojure, inspired by BAML.
Works with any text-producing LLM — no structured output support required.

RationaleFunctionalitiesQuick StartRouterUsageSpec DSL

</h3> </div>

Basic Setup

(comment
  ;; Single provider
  (def router
    (svar/make-router [{:id :openai
                        :api-key (System/getenv "OPENAI_API_KEY")
                        :models [{:name "gpt-4o"}
                                 {:name "gpt-4o-mini"}]}])))

Quick Start

 lazytest/skip=true
;; deps.edn
{:deps {com.blockether/svar {:mvn/version "0.7.11"}}}
(require '[com.blockether.svar.core :as svar])

;; Create a router — the single entry point for all LLM calls.
;; Every function takes the router as its first argument.
(comment
  (def router (svar/make-router [{:id :openai
                                  :api-key (System/getenv "OPENAI_API_KEY")
                                  :models [{:name "gpt-4o"}]}])))

Usage

Routing Options

Every ask! call accepts :routing to control provider/model selection:

(comment
  ;; Let the router pick the cheapest model
  (svar/ask! router {:spec my-spec
                     :messages [(svar/user "...")]
                     :routing {:optimize :cost}})

  ;; Or the most capable
  (svar/ask! router {:spec my-spec
                     :messages [(svar/user "...")]
                     :routing {:optimize :intelligence}})

  ;; Pin to a specific provider + model
  (svar/ask! router {:spec my-spec
                     :messages [(svar/user "...")]
                     :routing {:provider :openai :model "gpt-4o-mini"}}))

API styles

svar now uses explicit transport names for OpenAI-compatible providers:

  • :openai-compatible-chat/chat/completions
  • :openai-compatible-responses/responses
  • :anthropic/messages

Known provider profiles choose the right transport for you. For custom providers, set :api-style explicitly:

(comment
  (def router
    (svar/make-router
      [{:id :my-openai-gateway
        :api-key (System/getenv "MY_GATEWAY_API_KEY")
        :base-url "https://gateway.example.com/v1"
        :api-style :openai-compatible-chat
        :models [{:name "gpt-4o"}]}
       {:id :my-responses-gateway
        :api-key (System/getenv "MY_RESPONSES_API_KEY")
        :base-url "https://gateway.example.com/v1"
        :api-style :openai-compatible-responses
        :models [{:name "gpt-5.5"}]}])))

Spec DSL Reference

The spec DSL defines the shape of LLM output. Every field has a name, type, cardinality, and description.

All Types

ConstantType
TYPE_STRINGString
TYPE_INTInteger
TYPE_FLOATFloat
TYPE_BOOLBoolean
TYPE_DATEISO date (YYYY-MM-DD)
TYPE_DATETIMEISO datetime
TYPE_KEYWORDClojure keyword (rendered as string, keywordized on parse)
TYPE_REFReference to another spec
TYPE_INT_V_1TYPE_INT_V_12Fixed-size integer vectors (1–12 elements)
TYPE_STRING_V_1TYPE_STRING_V_12Fixed-size string vectors
TYPE_DOUBLE_V_1TYPE_DOUBLE_V_12Fixed-size double vectors

Keyword Type (TYPE_KEYWORD)

String values automatically become Clojure keywords on parse — useful for status codes, categories, and enum-like fields that you want as keywords in your code:

(def status-spec
  (svar/spec
    (svar/field svar/NAME :status
                svar/TYPE svar/TYPE_KEYWORD
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Current status")))

;; String "active" in JSON becomes keyword :active in Clojure
(svar/str->data-with-spec "{\"status\": \"active\"}" status-spec)
;; => {:status :active}

Enums (VALUES)

When a field should only contain one of a fixed set of values — status codes, categories, severity levels — use VALUES with a map of {value description}. The descriptions are included in the LLM prompt so it understands what each value means, which dramatically improves output accuracy:

(def sentiment-spec
  (svar/spec
    (svar/field svar/NAME :sentiment
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Sentiment classification"
                svar/VALUES {"positive" "Favorable or optimistic tone"
                             "negative" "Unfavorable or critical tone"
                             "neutral" "Balanced or factual tone"})
    (svar/field svar/NAME :confidence
                svar/TYPE svar/TYPE_FLOAT
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Confidence score from 0.0 to 1.0")))

;; Valid enum value passes
(svar/validate-data sentiment-spec {:sentiment "positive" :confidence 0.95})
;; => {:valid? true}

;; Invalid enum value caught
(:valid? (svar/validate-data sentiment-spec {:sentiment "happy" :confidence 0.8}))
;; => false

Optional Fields (REQUIRED)

Fields are required by default — the LLM must provide a value. Set REQUIRED false when a field might legitimately be absent (e.g., a phone number the source text doesn't mention). Optional fields parse as nil when missing, and validation passes without them:

(def contact-spec
  (svar/spec
    (svar/field svar/NAME :name
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Full name")
    (svar/field svar/NAME :phone
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/REQUIRED false
                svar/DESCRIPTION "Phone number if available")))

;; Validation passes without optional fields
(svar/validate-data contact-spec {:name "Jane Doe"})
;; => {:valid? true}

;; But fails without required fields
(svar/validate-data contact-spec {:phone "555-1234"})
;; => {:valid? false, :errors [{:error :missing-required-field, :field :name, :path "name"}]}

Collections (CARDINALITY_MANY)

When a field holds multiple values — tags, authors, line items — use CARDINALITY_MANY. The LLM returns a JSON array, parsed as a Clojure vector:

(def article-spec
  (svar/spec
    (svar/field svar/NAME :title
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Article title")
    (svar/field svar/NAME :tags
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_MANY
                svar/DESCRIPTION "List of tags")))

;; Arrays are parsed as Clojure vectors
(svar/str->data-with-spec "{\"title\": \"SVAR Guide\", \"tags\": [\"clojure\", \"llm\", \"parsing\"]}" article-spec)
;; => {:title "SVAR Guide", :tags ["clojure" "llm" "parsing"]}

(svar/validate-data article-spec {:title "SVAR Guide" :tags ["clojure" "llm"]})
;; => {:valid? true}

Nested Specs (TYPE_REF / TARGET)

When your LLM output has nested objects — a company with an address, an order with line items — you define each sub-object as its own named spec, then reference it with TYPE_REF + TARGET. This keeps specs composable and reusable: define Address once, reference it from Company, Person, Order, etc.

Pass referenced specs via {:refs [address-spec]} so the prompt generator and parser know how to handle them. Combine with CARDINALITY_MANY for arrays of nested objects (e.g., branch offices).

(def address-spec
  (svar/spec :Address
    (svar/field svar/NAME :street
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Street address")
    (svar/field svar/NAME :city
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "City name")))

(def company-spec
  (svar/spec
    {:refs [address-spec]}
    (svar/field svar/NAME :name
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Company name")
    (svar/field svar/NAME :headquarters
                svar/TYPE svar/TYPE_REF
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/TARGET :Address
                svar/DESCRIPTION "HQ address")
    (svar/field svar/NAME :branches
                svar/TYPE svar/TYPE_REF
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_MANY
                svar/TARGET :Address
                svar/DESCRIPTION "Branch office addresses")))

;; Parse nested JSON — refs become nested maps/vectors automatically
(svar/str->data-with-spec
  "{\"name\": \"Acme Corp\", \"headquarters\": {\"street\": \"123 Main St\", \"city\": \"SF\"}, \"branches\": [{\"street\": \"456 Oak Ave\", \"city\": \"LA\"}]}"
  company-spec)
;; => {:name "Acme Corp", :headquarters {:street "123 Main St", :city "SF"}, :branches [{:street "456 Oak Ave", :city "LA"}]}

;; Ref registry maps spec names to their definitions
(vec (keys (svar/build-ref-registry company-spec)))
;; => [:Address]

Namespaced Keys (KEY-NS)

When LLM output maps directly to Datomic/Datalevin entities, you want namespaced keys (:page.node/type instead of :type). KEY-NS adds a namespace prefix to all keys during parsing, so you can transact LLM results straight into your database without manual key transformation.

This is especially useful when multiple specs share field names like :type or :id — namespacing disambiguates them.

(def node-spec
  (svar/spec :node
    {svar/KEY-NS "page.node"}
    (svar/field svar/NAME :type
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Node type")
    (svar/field svar/NAME :content
                svar/TYPE svar/TYPE_STRING
                svar/CARDINALITY svar/CARDINALITY_ONE
                svar/DESCRIPTION "Text content")))

;; Keys are automatically namespaced — ready for d/transact!
(svar/str->data-with-spec "{\"type\": \"heading\", \"content\": \"Introduction\"}" node-spec)
;; => {:page.node/type "heading", :page.node/content "Introduction"}
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-07

该工具提供了安全的LLM输出功能,支持Clojure开发,值得尝试,但需要进一步优化和完善。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要 svar 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
svar 中文教程svar 安装报错怎么办svar 与同类工具对比svar 最佳实践svar 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 svar 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

🔗 相关工具推荐

📰 相关 AI 新闻
🍿 AI 圈相关吃瓜
🗺️ 相关解决方案
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

在项目中添加依赖
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Clojure安全LLM输出工具 在AI工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 Clojure安全LLM输出工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 svar
原始描述 开源AI工具:Type‑safe LLM output for Clojure. Works with any text‑only model.。⭐13 · Clojure
Topics ClojureAILLMstructured-output
GitHub https://github.com/Blockether/svar
License Apache-2.0
语言 Clojure
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Blockether/svar

收录时间:2026-06-07 · 更新时间:2026-06-07 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。