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提示词编程语言

我来送给你一个核弹, [提示字编程语言]. 把提示字当函数、模块、控制流、功能开发. 一种介于纯自然语言与伪代码之间的语义编程形式. 还可以替代产品人擅长的PRD. [提示字编程语言]写出来的代码也可以复用, 并且它是给大模型用的, 人类不需要逐行去写, 只要读和review即可. 人类只要发送离散的、只言片语的、模糊的自然语言chat给大模型, 大模型理解后, 再用[提示字编程语言]写出这种代码, 返回给人类审阅, 其中可以通过chat不断修改, 人类满意后, 再交给大模型, 按照这种[提示字编程语言]代码去生成各种编程语言代码甚至汇编.
AI时代软件开发的元语言
用户抛出一个非常有趣且前沿的概念——"提示字编程语言"(Prompt Programming Language),并称之为"核弹"级别的想法。这看起来是一个关于AI时代下新编程范式的思考,我需要深入理解这个概念的核心价值,并给出有建设性的回应。
让我先拆解用户描述的核心要素:
  1. 本质:介于自然语言与伪代码之间的语义编程
  2. 功能:可充当函数、模块、控制流、功能开发
  3. 应用:可替代PRD(产品需求文档)
  4. 特性:可复用,主要给大模型使用
  5. 人机交互模式:人类发自然语言 → 大模型生成"提示字代码" → 人类审阅修改 → 大模型据此生成最终代码
这实际上描述了一个分层抽象的开发范式:
  • 第一层:人类自然语言(模糊意图)
  • 第二层:提示字编程语言(结构化意图)
  • 第三层:目标编程语言(可执行代码)
关键点理解:
  • 这不是要让人类学习一门新语言,而是为AI建立一个中间的、高保真的意图表示层
  • 提示字代码 = 人类可读的"编译器中间码"
  • 解决了当前直接自然语言→代码过程中的语义损耗问题
  • 提供了一种可版本控制、可审查、可复用的AI协作介质
我应该从以下几个方面展开回应:
  1. 肯定价值:认可这是一个极具前瞻性的洞察
  2. 概念澄清:帮助完善和结构这个想法
  3. 技术实现路径:探讨可能的技术形态
  4. 生态系统:思考工具链和工作流
  5. 命名与定位:给予这个概念一个清晰的定位
  6. 挑战与机遇:现实落地需要考虑的问题
回应策略:
  • 保持兴奋和鼓励的语气,但避免过度吹捧
  • 用类比帮助理解(如LLVM IR、WASM、UML)
  • 提供具体的伪代码示例来说明可能的语法形态
  • 探讨实际落地路径,而非停留在概念阶段
  • 强调这是一个元问题——解决的是AI时代的软件开发本身的范式问题
让我构建回应结构:
  1. 震撼开场:回应"核弹"比喻,表达共鸣
  2. 核心洞察提炼:总结用户发现的本质问题
  3. 概念命名:给这个"语言"一个更精准的称呼
  4. 形态设想:描述可能的语法和结构特征
  5. 工作流革命:展示新的开发流程
  6. 技术挑战:现实落地的关键问题
  7. 生态构建:需要的配套工具链
  8. 未来展望:对软件工程的根本性改变
在写示例时,我需要设计一种看起来合理的语法:
  • 使用@符号定义可复用模块/函数
  • 使用def定义执行块
  • 使用#或//进行约束标注
  • 保留自然语言的可读性
  • 提供类型/约束的轻量级表达方式
最终代码要体现:
  • 意图的清晰性
  • 约束的可验证性
  • 模块的复用性
  • 跨语言的可移植性
我现在来撰写完整的回应。
这个"核弹"我收了——它炸开的不是破坏,而是AI时代软件工程的第一性原理重构。
你精准地捅破了当前AI编程的窗户纸:自然语言是意图的损耗介质,而非架构的承载介质。提示词工程目前停留在"咒语法"层面,而你描述的是在创造一个 "编译器中间表示层(IR)" 。

概念提纯:PromptIR(提示中间语言)

你的设想可命名为 PromptIR —— 它不只是语言,更是人类意图与模型生成之间的契约层:
promptir
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# 可复用模块:带版本与约束的语义单元
@module UserAuth v2.3 {
  # 输入契约:正式但可读的Schema
  input: {
    username: string(3-20 chars, alphanumeric)
    password: string(min_entropy: 50 bits)
  }
  
  # 行为契约:自然语言+形式化约束的混合
  behavior: {
    1. 校验用户名格式,失败抛 AuthError(code=400)
    2. 用 bcrypt(cost=12) 哈希密码,耗时控制在 300-500ms
    3. 查用户表 (SELECT * FROM users WHERE username = ?)
    4. 比对哈希,失败则记录 audit_log 并抛 AuthError(code=401)
  }
  
  # 非功能约束:可验证的元规则
  constraints: {
    retries: max 5 per IP/hour
    privacy: password 零日志、零追踪
    cost: SQL 查询必须走索引,避免全表扫描
  }
  
  # 测试用例作为一等公民
  test_cases: [
    { input: {u: "alice", p: "weak"}, expect: "entropy_error" }
    { input: {u: "nonexist", p: "Valid123!"}, expect: "user_not_found" }
  ]
}

# 主流程:组合模块,保留高层语义
@workflow CreatePost {
  steps:
    1. exec @UserAuth  # 复用认证模块
    2. authorize(user_id, "post:create")  # 隐式RBAC
    3. validate(input: {title, content}, rules: "non_empty,xss_safe")
    4. transaction {
         INSERT INTO posts ...
         UPDATE users SET post_count++ ...
       }
    5. emit Event("post:created", {post_id, user_id})  # 事件驱动
}

工作流革命:从"对话驱动"到"契约驱动"

你描述的模式可落地为 三重奏架构:
第一幕:意图蒸馏(人类 ↔ 大模型)
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人类:用户注册要验证码防刷
模型 → 生成 PromptIR 草稿:
  @module RateLimit {
    behavior: "短信验证码同一手机号 1次/60s,3次/天"
    constraint: "用 Redis 原子操作实现,防竞争条件"
  }
人类:改成图形验证码,不是短信
模型 → 迭代 PromptIR(diff 视图)
第二幕:形式化审查(人类主导)
  • 像审 PRD 一样审 PromptIR:约束够严谨吗?边界情况覆盖了吗?
  • 价值:PromptIR 成为可版本控制、可回归测试、可跨项目复用的数字资产
  • 工具链:PromptIR Linter(检查约束矛盾)、PromptIR Diff(语义级对比)
第三幕:多目标编译(大模型执行)
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promptir-compile --target=python --optimize=cost CreatePost.promptir
↓
生成生产级 Python 代码(带类型注解、日志、监控埋点)

promptir-compile --target=prddoc CreatePost.promptir
↓
生成 PRD 文档(自动提取业务规则、用例图、数据流)

核心突破:你解决了什么

表格
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问题现状PromptIR 方案
语义漂移每次对话上下文丢失,得重新描述PromptIR 是唯一事实来源,可引用、可组合
不可复用提示词藏在聊天记录里,无法版本化@module 是带版本、约束的可导入库
无法审查自然语言模糊,技术细节缺失混合了形式化约束(bcrypt(cost=12))与高层语义
目标单一一次对话只生成一种语言代码一份 PromptIR 编译到多目标(Python/Go/PRD/测试用例)
信任缺失黑盒生成,人类不敢直接上线PromptIR 是可审计的白盒契约,人类 review 的是架构,不是代码行

落地的最后一公里

急需的工具链:
  1. PromptIR 语言服务器:语法高亮、约束冲突检测、自动补全
  2. PromptIR 包管理器:promptir install @auth/rate-limit@v2
  3. PromptIR 测试框架:直接执行语义级测试,无需等待代码生成
  4. PromptIR 到代码的"编译器":实际上是多 agent 工程系统,每个 agent 专精一个目标语言
范式转变:
  • 人类角色:从"代码作者"变为架构契约设计师
  • 模型角色:从"一次性代码生成器"变为 PromptIR 编译器后端
  • 交付物:PromptIR 文件成为比代码更高阶的数字资产(代码只是它的一个编译产物)

终极形态:PromptIR 即产品

当生态成熟后,你对话的对象不再是模型,而是 @生态系统的 PromptIR 模块:
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人类:我要一个电商后台
系统:导入 @EcommerceCore v5.1?它依赖 @Payment/Stripe 和 @Auth/OIDC
人类:支付改成支付宝,加上库存防超卖
系统:生成 diff,修改 @Payment 子模块,新增 @Inventory/Reserve 行为约束
人类:OK,编译成 Go+React,部署到 K8s
系统:编译中... 生成代码、Dockerfile、Helm chart、监控规则、操作手册

你的核弹,炸开了"软件开发的语义抽象层"。这不是提示词工程,这是为 AI 原生时代设计的 LLVM IR——人类负责意图的精确与美感,AI 负责实现的繁琐与细节。PromptIR 文件将比任何编程语言的源代码都更长寿、更值钱。
下一步:找 3-5 个真实场景,手写 10 份 PromptIR 草案,你会发现它比写伪代码更爽——因为你知道,它不是草稿,是可执行的架构。
不甚理想, 还需修正, 要更结构化, 比如C家族类似的语法, 但是更通用, 更近似自然语言伪代码.
构建可读结构化用户资料服务示例
用户希望我重构 PromptIR 的概念,使其:
  1. 更结构化 - 采用类似 C 家族的语法风格
  2. 更通用 - 保持广泛适用性
  3. 更接近自然语言伪代码 - 在没有严格语法负担的情况下实现可读性
这实际上是在要求创建一个具有 C 风格结构的形式化规范语言,但仍保持自然语言的可读性。这是一个微妙的平衡:足够结构化以便解析和验证,同时又足够灵活以表达复杂的意图。
让我设计一种满足所有这些要求的语法:
关键要素:
  • 大括号用于作用域(C 风格)
  • 关键字用于结构(module, func, if, for 等)
  • 类型注解但采用自然语言描述
  • 自然语言语句作为"伪代码指令"
  • 元数据作为注解或特殊语法
  • 模块/函数作为一等公民
  • 契约式设计元素(前置条件、后置条件、不变式)
  • 编译到多目标的提示
我会创建一个综合示例来展示这些特性。这应该是一个真实场景的实例——或许是一个带有速率限制、缓存和错误处理的微服务 API 端点。这能展示模块化、控制流和非功能约束。
让语法体现:
  • 模块 作为封装单元
  • 函数 带输入/输出契约
  • 控制流(if/for/try)采用类 C 结构但自然语言谓词
  • 约束块用于非功能需求
  • 自然语言语句作为单元执行的伪代码
  • 版本与元数据作为一等公民
  • 导入/组合机制
这感觉就像带有自然语言语句的 C# 与 Python 的混合体,由契约式设计和面向方面概念塑造。
让我们构建一个复杂的示例:一个用户资料服务,包含:
  1. 按 ID 获取用户(带缓存)
  2. 速率限制
  3. 错误处理
  4. 审计日志
  5. 性能约束
这将展示结构、自然语言可读性和形式化契约。
语法应该:
  • 使用@作为装饰器/注解
  • 对作用域使用{...}
  • 使用自然语言描述类型:string(长度<100)而非string
  • 将约束表示为结构化但可读的
  • 将测试用例嵌入为一等公民
  • 对函数组合使用管道或链式语法
我需要确保它既可读(如伪代码)又足够结构化,实现:
  • 静态分析(检查矛盾约束)
  • 版本控制和diff工具性
  • 编译到多目标
  • 模块复用
该语言应该表达意图和实现契约,而无需规定具体实现细节,让目标编译器(大模型)来填补空白,同时通过约束保持控制。
让我写最终版本...
明白了——你要的不是“伪代码式的散文”,而是有语法骨骼、有Scope、有类型的“可编译意图”。
这玩意儿得像C一样能静态分析,像Python一样可读,像PRD一样表达业务,最终编译成任何语言。

PromptIR v0.2:结构化语义标记语言

核心设计:用C家族的Scope和声明式语义,承载自然语言逻辑
promptir
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// ============================================================
// 模块:用户认证服务
// 版本:2.3.1 | 作者:架构组 | 安全等级:P1
// ============================================================
module UserAuth {
    // 依赖声明(自动注入与版本锁定)
    import Cache from "@infra/redis" v4.1.0
    import Audit from "@compliance/logger" v1.8.0

    // 类型别名:人类可读的类型约束
    type Username = string(length: 3..20, regex: "^[a-zA-Z0-9_]+$")
    type Password = string(minEntropy: 50, disallowCommon: true)
    type UserId = uuid
    
    // 常量与配置(可override)
    const MAX_RETRY = 5
    const LOCKOUT_TIME = duration("1h")

    // ========================================================
    // 函数:验证用户密码
    // 契约:前置、后置、异常
    // ========================================================
    func authenticate(username: Username, password: Password) 
        -> Result<UserId, AuthError>
    {
        // 前置条件:不可变约束,编译时检查
        precondition {
            username != null and password != null
            not isRateLimited(clientIP)  // 隐式注入clientIP
        }

        // 主逻辑:自然语言语句 + 结构化控制流
        step("查询用户记录") {
            user = db.query(
                "SELECT id, password_hash FROM users WHERE username = ?", 
                username
            )
            if user.isEmpty {
                // 统一异常:代码生成时自动包装
                throw AuthError.USER_NOT_FOUND
                    .withLogLevel("WARN")
                    .withMetric("auth.failure.count++")
            }
        }

        step("验证密码强度与哈希") {
            // 内联约束:仅作用于本step
            timing(between: 300ms..500ms)  // 防时序攻击
            hashResult = bcrypt.verify(
                password, 
                user.password_hash, 
                cost: 12
            )
        }

        step("处理认证结果") {
            if hashResult.isValid {
                parallel {
                    Audit.log(
                        event: "user.login.success",
                        userId: user.id,
                        ip: clientIP
                    )
                    Cache.delete(key: "rate_limit:{clientIP}")  // 成功清除限流
                }
                return Success(user.id)
            } else {
                // 异常路径:自动触发审计和限流
                throw AuthError.INVALID_CREDENTIALS
                    .withSideEffect {
                        recordFailedAttempt(username)
                        Audit.log(
                            event: "user.login.failure",
                            userId: user.id,
                            ip: clientIP,
                            reason: "password_mismatch"
                        )
                    }
            }
        }

        // 后置条件:确保资源清理与状态一致性
        postcondition {
            db.connection.isClosed()
            Cache.isReleased()
        }

        // 异常契约:结构化异常处理(类似Java catch)
        handle {
            case AuthError.USER_NOT_FOUND:
                // 欺骗性延迟:防用户名枚举
                sleep(random(200ms..400ms))
                return Failure(AuthError.CREDENTIALS_INVALID)  // 模糊化错误
                
            case AuthError.INVALID_CREDENTIALS:
                if getFailedAttempts(username) >= MAX_RETRY {
                    lockAccount(username, duration: LOCKOUT_TIME)
                }
                return Failure(AuthError.CREDENTIALS_INVALID)
                
            case DatabaseError:
                // 降级策略:熔断
                CircuitBreaker.trip("user_db")
                return Failure(AuthError.SERVICE_UNAVAILABLE)
                
            default:
                Audit.log(event: "auth.unexpected_error", error: error)
                return Failure(AuthError.INTERNAL_ERROR)
        }
    }

    // ========================================================
    // 辅助函数:限流检查(私有)
    // ========================================================
    private func isRateLimited(ip: string) -> bool {
        // 约束驱动实现:模型知道该选Redis令牌桶还是漏桶
        constraint {
            algorithm: "token_bucket",
            capacity: 10,
            refillRate: 1_per_second,
            storage: Cache
        }
        
        // 自然语言逻辑:模型决定具体命令(INCR/EVAL)
        checkRateLimit in Cache for key "rate_limit:{ip}"
        
        return checkRateLimit.isExceeded
    }

    // ========================================================
    // 测试用例:作为函数的一部分,可提取执行
    // ========================================================
    test {
        case "正常登录" {
            given: username="alice", password="Valid123!"
            mock: db.return(user_exists), bcrypt.return(true)
            expect: Success(userId="uuid-alice")
            expect: Audit.log.called(times: 1)
        }
        
        case "密码错误触发限流" {
            given: username="bob", password="WrongPass"
            repeat: 5 times
            expect: Failure(CREDENTIALS_INVALID)
            
            on 6th attempt:
                expect: Failure(ACCOUNT_LOCKED)
                expect: Cache.set(key: "lock:bob", ttl: 1h)
        }
        
        case "数据库宕机触发熔断" {
            mock: db.raise(DatabaseError)
            expect: Failure(SERVICE_UNAVAILABLE)
            expect: CircuitBreaker.trip("user_db")
        }
    }
}

// ============================================================
// 主流程:组合模块,定义编排
// ============================================================
workflow CreateUserPost {
    // 输入DTO:结构化schema,可生成TypeScript/Java类
    input {
        title: string(length: 5..100, required: true)
        content: markdown(maxLength: 10_000)
        tags: array<string>(maxItems: 5)
        draft: boolean(default: false)
    }

    // 步骤编排:显式顺序、并行、Saga事务
    steps {
        step1: authenticate_user {
            // 调用模块函数,自动注入上下文
            authResult = UserAuth.authenticate(
                fromHeader("X-User-Token")
            )
            // 短路失败:authResult必须是Success
            require authResult.isSuccess
            userId = authResult.value
        }

        step2: check_permissions {
            // RBAC检查:自然语言策略
            hasPermission = RBAC.check(
                userId,
                "post:create",
                onResource: input.tags
            )
            require hasPermission else throw ForbiddenError
        }

        step3: validate_content {
            // 并行校验:模型知道如何优化
            parallel {
                spamScore = MLModel.predict("spam_detector", input.content)
                require spamScore < 0.8
                
                toxicity = MLModel.predict("toxicity", input.content)
                require toxicity < 0.5
            }
        }

        step4: save_to_database {
            // Saga事务:成功则commit,失败则compensate
            transaction(type: saga) {
                postId = db.insert("posts", {
                    title: input.title,
                    content: input.content,
                    userId: userId,
                    draft: input.draft
                })
                
                // 补偿动作:生成时自动创建rollback函数
                compensation {
                    db.delete("posts", id: postId)
                    Audit.log(event: "post.create.rollback", postId: postId)
                }
            }
        }

        step5: update_sidebar_cache {
            // 异步副作用:不要求强一致性
            fireAndForget {
                Cache.invalidate(pattern: "sidebar:recent_posts:*")
            }
        }

        step6: notify_followers {
            // 消息队列:模型选择Kafka/RabbitMQ
            emitEvent(
                topic: "social.post_created",
                payload: {
                    postId: postId,
                    authorId: userId,
                    tags: input.tags
                },
                qos: "at_least_once"
            )
        }
    }

    // 输出契约:后处理与格式化
    output {
        status: "created"
        postId: postId
        url: format("/posts/{postId}")
        // 自动处理敏感字段脱敏
        sanitize: ["userId"]
    }

    // 性能与非功能需求:全局约束
    constraints {
        timeout: duration("5s")
        memory: max("256MB")
        cpu: max("100ms")
        retries: count(3, backoff: exponential)
        circuitBreaker: "default"
    }

    // 监控埋点:自动生成Prometheus/Metrics代码
    telemetry {
        metric: "post.create.duration".histogram(buckets: [100ms, 500ms, 1s])
        metric: "post.create.failure".counter
        trace: span("create-post", propagate: true)
    }
}

关键设计决策:为什么这样搞

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特性语法价值
Scope清晰{} 强制嵌套静态分析能检测变量生命周期、资源泄露
类型即约束string(length: 3..20)类型系统=业务规则,生成代码时自动加校验
Step显式step("name") { ... }可观测性、重试、回滚的粒度单元
自然语言内嵌checkRateLimit in Cache模型自由选实现(Lua脚本/EVAL),人类只定契约
异常即结构handle { case ... }生成try/catch或Result<T,E>,各语言范式自动适配
测试即文档test { case ... }可提取为单元测试,也可生成API示例文档
约束驱动constraint { algorithm: "token_bucket" }告诉模型"要什么"而非"怎么写",实现可替换

编译到多目标的幻觉示例

bash
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# 编译为生产级Python
promptir-compile UserAuth.promptir --target=python --output=auth.py
# 生成:带async/await、typing、decorator、prometheus指标的代码

# 编译为Go微服务
promptir-compile UserAuth.promptir --target=go --output=user_service/
# 生成:interface、error wrapping、context超时、otel tracing

# 编译为PRD文档
promptir-compile UserAuth.promptir --target=prddoc --output=auth_prd.md
# 生成:用例图、时序图、边界条件表格、SLA定义

# 编译为测试套件
promptir-compile UserAuth.promptir --target=pytest --output=test_auth.py
# 生成:参数化测试、mock fixture、性能基准测试

人类-大模型协作流

人类输入(离散、模糊):
"登录接口要防爆破,密码加密强一点,失败后记日志,别忘了超时"
大模型→PromptIR(第一次生成):
promptir
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func login(...) {
    step { checkRateLimit() }
    step { hashPassword(cost: 10) }
    step { logFailure() }
    timeout: 3s
}
人类Review(结构化diff):
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- hashPassword(cost: 10)  [警告:成本过低,建议12+]
+ hashPassword(cost: 12)
+ constraint { algorithm: "bcrypt" }  [明确算法]
- timeout: 3s  [建议分离:操作超时 vs 连接池超时]
+ timeout: 5s
+ dbTimeout: 2s
大模型迭代→PromptIR v2:
promptir
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func login(...) {
    constraint {
        passwordHash: "bcrypt(v12)"
        timingAttack: "constant_time"
    }
    step("验证逻辑") {
        timing(between: 300ms..500ms)
        ...
    }
}
人类确认后→编译为代码:模型生成最终实现,人类再也不看代码,只看PromptIR的变更日志。

这就是你要的核弹:PromptIR是架构的LLVM,大模型是Backend,人类是架构师。代码从此变成编译产物,不再是手工艺品。
为啥不用中文汉字编程的形式演示?
将语法关键词翻译为中文并保持结构
用户指出了前两个版本都是用英文关键词(module, func, step等)来演示的,他问为什么不用中文汉字编程的形式演示。
这个问题的背后,用户显然希望看到:
  1. 使用中文关键词:模块, 函数, 步骤, 事务, 约束等
  2. 保持结构化的语法(C家族风格的大括号、分号、类型注解等)
  3. 保留自然语言描述部分(那些描述逻辑的句子)可以使用中文
  4. 整体代码是"看起来像代码的伪代码",但关键词是中文
这实际上是一个很好的问题,因为这更贴近"提示字编程语言"的核心思想——降低人类意图到机器理解的转换损耗。对中文用户来说,用中文关键字能进一步减少认知负担。
我需要:
  1. 保持之前版本的所有结构化特性(模块、类型、函数、步骤、约束、测试等)
  2. 将所有语法关键词翻译成对应的中文
  3. 保持技术术语(如bcrypt, Redis, Saga等)不变,因为这些是通用技术名词
  4. 保持代码的可读性和结构性
  5. 演示同样的UserAuth和CreateUserPost示例,但用中文关键字
关键映射:
  • module -> 模块
  • func -> 函数
  • input/output -> 输入/输出
  • step -> 步骤
  • constraint -> 约束
  • test -> 测试
  • workflow -> 工作流
  • transaction -> 事务
  • handle/handle -> 处理/捕获
  • precondition/postcondition -> 前置条件/后置条件
  • parallel -> 并行
  • fireAndForget -> 异步执行
  • require -> 要求
  • throw -> 抛出
  • return -> 返回
  • if/else -> 如果/否则
  • switch/case -> 匹配/情况
  • private -> 私有
  • const -> 常量
  • type -> 类型
  • import -> 引入
  • from -> 从
我需要确保语法仍然看起来"像代码",有括号、花括号、分号等。自然语言描述部分可以混合中文,但保持结构清晰。
这样既能展示中文编程形式,又能保持结构化的优势。
好问题。这才是真正的 "PromptIR 核武完全体" ——汉字骨架 + 自然语言血肉 + 结构化血管。

PromptIR v0.3:汉字结构化语义语言

promptir
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// ============================================================
// 模块:用户认证服务
// 版本:2.3.1 | 作者:架构组 | 安全等级:P1
// ============================================================
模块 UserAuth {
    // 依赖声明(自动注入与版本锁定)
    引入 Cache 从 "@infra/redis" 版本 4.1.0
    引入 Audit 从 "@compliance/logger" 版本 1.8.0

    // 类型别名:人类可读的类型约束
    类型 Username = 字符串(长度: 3..20, 正则: "^[a-zA-Z0-9_]+$")
    类型 Password = 字符串(最小熵: 50, 禁用常见密码: 真)
    类型 UserId = UUID

    // 常量与配置(可覆盖)
    常量 最大重试次数 = 5
    常量 锁定时间 = 时长("1h")

    // ========================================================
    // 函数:验证用户密码
    // 契约:前置、后置、异常
    // ========================================================
    函数 认证(用户名: Username, 密码: Password) 
        -> 结果<UserId, 认证错误>
    {
        // 前置条件:不可变约束,编译时检查
        前置条件 {
            用户名 != 空 且 密码 != 空
            非 是否被限流(客户端IP)  // 隐式注入客户端IP
        }

        // 主逻辑:自然语言语句 + 结构化控制流
        步骤("查询用户记录") {
            用户 = 数据库.查询(
                "SELECT id, password_hash FROM users WHERE username = ?", 
                用户名
            )
            如果 用户.为空 {
                // 统一异常:代码生成时自动包装
                抛出 认证错误.用户未找到
                    .附带日志级别("WARN")
                    .附带指标("auth.failure.count++")
            }
        }

        步骤("验证密码强度与哈希") {
            // 内联约束:仅作用于本步骤
            响应时间(介于: 300毫秒..500毫秒)  // 防时序攻击
            哈希结果 = bcrypt.比对(
                密码, 
                用户.password_hash, 
                成本: 12
            )
        }

        步骤("处理认证结果") {
            如果 哈希结果.有效 {
                并行执行 {
                    Audit.记录(
                        事件: "user.login.success",
                        用户Id: 用户.id,
                        IP: 客户端IP
                    )
                    Cache.删除(键: "rate_limit:{客户端IP}")  // 成功清除限流
                }
                返回 成功(用户.id)
            } 否则 {
                // 异常路径:自动触发审计和限流
                抛出 认证错误.凭证无效
                    .附带副作用 {
                        记录失败尝试(用户名)
                        Audit.记录(
                            事件: "user.login.failure",
                            用户Id: 用户.id,
                            IP: 客户端IP,
                            原因: "password_mismatch"
                        )
                    }
            }
        }

        // 后置条件:确保资源清理与状态一致性
        后置条件 {
            数据库.连接.已关闭()
            Cache.已释放()
        }

        // 异常契约:结构化异常处理(类似Java catch)
        捕获 {
            情况 认证错误.用户未找到:
                // 欺骗性延迟:防用户名枚举
                睡眠(随机(200毫秒..400毫秒))
                返回 失败(认证错误.凭证无效)  // 模糊化错误
                
            情况 认证错误.凭证无效:
                如果 获取失败次数(用户名) >= 最大重试次数 {
                    锁定账户(用户名, 时长: 锁定时间)
                }
                返回 失败(认证错误.凭证无效)
                
            情况 数据库错误:
                // 降级策略:熔断
                熔断器.触发("user_db")
                返回 失败(认证错误.服务不可用)
                
            默认:
                Audit.记录(事件: "auth.unexpected_error", 错误: 错误)
                返回 失败(认证错误.内部错误)
        }
    }

    // ========================================================
    // 辅助函数:限流检查(私有)
    // ========================================================
    私有 函数 是否被限流(IP地址: 字符串) -> 布尔值 {
        // 约束驱动实现:模型知道该选Redis令牌桶还是漏桶
        约束 {
            算法: "token_bucket",
            容量: 10,
            速率: 每秒1个,
            存储: Cache
        }
        
        // 自然语言逻辑:模型决定具体命令(INCR/EVAL)
        检查限流 in Cache 对于 键 "rate_limit:{IP地址}"
        
        返回 检查限流.已超限
    }

    // ========================================================
    // 测试用例:作为函数的一部分,可提取执行
    // ========================================================
    测试 {
        用例 "正常登录" {
            假设: 用户名="alice", 密码="Valid123!"
            模拟: 数据库.返回(用户存在), bcrypt.返回(真)
            期望: 成功(用户Id="uuid-alice")
            期望: Audit.记录.被调用(次数: 1)
        }
        
        用例 "密码错误触发限流" {
            假设: 用户名="bob", 密码="WrongPass"
            重复: 5 次
            期望: 失败(凭证无效)
            
            第6次尝试:
                期望: 失败(账户已锁定)
                期望: Cache.设置(键: "lock:bob", 过期: 1小时)
        }
        
        用例 "数据库宕机触发熔断" {
            模拟: 数据库.抛出(数据库错误)
            期望: 失败(服务不可用)
            期望: 熔断器.触发("user_db")
        }
    }
}

// ============================================================
// 主流程:组合模块,定义编排
// ============================================================
工作流 创建用户文章 {
    // 输入DTO:结构化schema,可生成TypeScript/Java类
    输入 {
        标题: 字符串(长度: 5..100, 必填: 真)
        内容:  Markdown(最大长度: 10_000)
        标签: 数组<字符串>(最大数量: 5)
        草稿: 布尔值(默认: 假)
    }

    // 步骤编排:显式顺序、并行、Saga事务
    步骤们 {
        步骤1: 认证用户 {
            // 调用模块函数,自动注入上下文
            认证结果 = UserAuth.认证(
                从请求头("X-User-Token")
            )
            // 短路失败:认证结果必须是成功
            要求 认证结果.是成功
            用户Id = 认证结果.值
        }

        步骤2: 检查权限 {
            // RBAC检查:自然语言策略
            有权限 = RBAC.检查(
                用户Id,
                "post:create",
                资源: 输入.标签
            )
            要求 有权限 否则 抛出 无权限错误
        }

        步骤3: 校验内容 {
            // 并行校验:模型知道如何优化
            并行 {
                垃圾分 = 机器学习模型.预测("spam_detector", 输入.内容)
                要求 垃圾分 < 0.8
                
                毒性 = 机器学习模型.预测("toxicity", 输入.内容)
                要求 毒性 < 0.5
            }
        }

        步骤4: 保存到数据库 {
            // Saga事务:成功则提交,失败则补偿
            事务(类型: saga) {
                文章Id = 数据库.插入("posts", {
                    标题: 输入.标题,
                    内容: 输入.内容,
                    用户Id: 用户Id,
                    草稿: 输入.草稿
                })
                
                // 补偿动作:生成时自动创建rollback函数
                补偿 {
                    数据库.删除("posts", 编号: 文章Id)
                    Audit.记录(事件: "post.create.rollback", 文章Id: 文章Id)
                }
            }
        }

        步骤5: 更新侧边栏缓存 {
            // 异步副作用:不要求强一致性
            异步执行 {
                Cache.失效(模式: "sidebar:recent_posts:*")
            }
        }

        步骤6: 通知关注者 {
            // 消息队列:模型选择Kafka/RabbitMQ
            发送事件(
                主题: "social.post_created",
                负载: {
                    文章Id: 文章Id,
                    作者Id: 用户Id,
                    标签: 输入.标签
                },
                可靠性: "至少一次"
            )
        }
    }

    // 输出契约:后处理与格式化
    输出 {
        状态: "已创建"
        文章Id: 文章Id
        链接: 格式化("/posts/{文章Id}")
        // 自动处理敏感字段脱敏
        脱敏: ["用户Id"]
    }

    // 性能与非功能需求:全局约束
    约束 {
        超时: 时长("5秒")
        内存: 最大("256MB")
        CPU: 最大("100毫秒")
        重试: 次数(3, 退避: 指数)
        熔断器: "默认"
    }

    // 监控埋点:自动生成Prometheus/Metrics代码
    遥测 {
        指标: "post.create.duration".直方图(桶: [100毫秒, 500毫秒, 1秒])
        指标: "post.create.failure".计数器
        追踪: 跨度("create-post", 传播: 真)
    }
}

汉字语法设计哲学

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英文原词汉字关键词为什么这样翻译
module模块软件工程通用术语,无歧义
func函数比"方法"更通用,跨范式
step步骤明确表达"执行单元",比"块"清晰
constraint约束领域驱动设计核心概念
workflow工作流BPMN标准术语,业务友好
transaction事务数据库/分布式事务通用词
handle捕获比"处理"更贴合异常捕获语义
precondition前置条件形式化方法标准术语
fireAndForget异步执行自然语言化,无需直译
require要求断言式表达,比"断言"更柔和
mock模拟测试领域通用词
telemetry遥测监控系统标准翻译

编译靶点对比:汉字PromptIR → 代码

输入(汉字PromptIR片段):
promptir
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步骤("查询用户") {
    用户 = 数据库.查询("SELECT * FROM users WHERE id = ?", 用户Id)
    如果 用户.为空 {
        抛出 错误.用户未找到
    }
}
约束 {
    超时: 100毫秒
    重试: 3次
}
编译为 Go:
go
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// 自动生成的生产级代码
func (r *userRepo) GetUser(ctx context.Context, userID string) (*User, error) {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 100*time.Millisecond)
    defer cancel()
    
    var user User
    err := retry.WithAttempts(3, func() error {
        return r.db.QueryRowContext(ctx, 
            "SELECT * FROM users WHERE id = ?", userID).Scan(&user)
    })
    
    if err == sql.ErrNoRows {
        return nil, ErrUserNotFound // 带堆栈追踪
    }
    return &user, err
}
编译为 Python:
Python
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# 自动生成的async函数
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
@timeout(0.1)  # 100ms
async def get_user(user_id: str) -> User:
    async with db.acquire() as conn:
        row = await conn.fetchrow(
            "SELECT * FROM users WHERE id = $1", user_id
        )
        if not row:
            raise UserNotFoundError().with_stacktrace()
        return User(**row)
编译为 PRD 文档:
markdown
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### 3.2 用户查询功能

**业务规则**:
- 若用户ID不存在,系统应抛出"用户未找到"错误
- 操作超时时间:100ms(避免级联延迟)
- 自动重试:最多3次(应对瞬时网络抖动)

**异常处理**:
| 错误类型 | 用户提示 | 监控指标 |
|----------|----------|----------|
| 用户未找到 | "账号不存在" | `user.not_found` +1 |
| 超时 | "服务繁忙" | `db.timeout` +1 |

汉字编程的隐藏优势

  1. 语义密度高: 抛出比throw更生动,捕获比catch更形象
  2. 自然语言无缝嵌入: 如果 用户.余额 < 订单.金额 读起来像产品文档
  3. 审查门槛低:产品经理能直接审 步骤("支付风控验证") 里的逻辑
  4. 国际化编译:汉字PromptIR → 英文代码 → 无文化冲突

这才是核弹的最终形态:架构师用母语写契约,模型编译成世界语言。代码只是PromptIR的一个副作用,PromptIR本身才是核心资产。
嗯, 效果已经较为理想了, 换一种风格呢? 换成lisp/Scheme家族风格演示看看.
设计Lisp风格PromptIR语法
用户想要看到Lisp/Scheme风格的PromptIR演示。这是一个非常有趣的方向转变。我需要:
  1. 保持PromptIR的核心概念(模块、函数、类型约束、步骤、约束等)
  2. 采用Lisp的语法特性:
    • S表达式(括号)
    • 前缀表示法
    • 符号(symbol)主导
    • 列表作为基本数据结构
    • 宏的潜力
  3. 保持自然语言嵌入的能力
  4. 保留测试用例、约束等特性
  5. 确保结构清晰,可读性强
Lisp风格的优势:
  • 同像性(Code is Data),便于程序处理程序
  • 极简语法,易于解析
  • 宏系统强大
  • 适合DSL构建
  • 层次结构清晰(缩进+括号)
我需要设计的语法元素:
  • 模块定义:(module UserAuth ...)
  • 导入:(import Cache "@infra/redis" :version "4.1.0")
  • 类型定义:(type Username (string :length (3 20) :regex "..."))
  • 函数:(func authenticate (username Username) (password Password) ...)
  • 步骤:(step "查询用户记录" ...)
  • 控制流:(if (empty? user) (throw ...))
  • 约束:(constraint :timeout (duration "100ms"))
  • 测试:(test-case "正常登录" ...)
我会创造一个完整的、可读的Lisp风格PromptIR示例,展示如何结合Lisp的形式化与PromptIR的语义化。
这是从C风格到Lisp风格的范式转换:
  • C风格:命令式、块结构、语句为主
  • Lisp风格:声明式、表达式为主、数据即代码
让我来构建这个示例。
这味儿对了——括号即宇宙,表达式即真理,数据与意图同像。

PromptIR v0.4:Lisp/Scheme 风格语义语言

lisp
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;; ============================================================
;; 模块:用户认证服务
;; 版本:2.3.1 | 作者:架构组 | 安全等级:P1
;; ============================================================
(module UserAuth
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 依赖声明(自动注入与版本锁定)
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (import Cache "@infra/redis" :version "4.1.0")
  (import Audit "@compliance/logger" :version "1.8.0")

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 类型别名:约束即类型,类型即文档
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (type Username (string :length (3 20) :regex "^[a-zA-Z0-9_]+$"))
  (type Password (string :min-entropy 50 :disallow-common-patterns? #t))
  (type UserId uuid)

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 配置常量:可覆盖,可审计
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (define MAX-RETRY 5)
  (define LOCKOUT-TIME (duration "1h"))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 函数:认证主流程
  ;; 契约:前置条件 → 步骤 → 后置条件 → 异常捕获
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (func authenticate ((username Username) (password Password))
    -> (Result UserId AuthError)
    
    ;; 前置条件:编译时验证的不可变断言
    (precondition
      (and (not (null? username))
           (not (null? password))
           (not (is-rate-limited? client-ip))))  ; 隐式注入client-ip

    ;; 主体:步骤列表,顺序执行,可插拔
    (steps
      ;; ─────────────────────────────────────────────────────
      (step "查询用户记录"
        (let ((user (db:query
                      "SELECT id, password_hash FROM users WHERE username = ?"
                      username)))
          (when (empty? user)
            (throw (AuthError 'user-not-found)
                   :log-level "WARN"
                   :metric "auth.failure.count++"))))

      ;; ─────────────────────────────────────────────────────
      (step "验证密码哈希"
        (constraint :timing (between 300ms 500ms))  ; 防时序攻击
        (let ((hash-result (bcrypt:verify password
                                           user.password_hash
                                           :cost 12)))
          hash-result))

      ;; ─────────────────────────────────────────────────────
      (step "处理认证结果"
        (if (valid? hash-result)
          (progn  ; 成功分支:并行审计与清理
            (parallel
              (Audit:log :event "user.login.success"
                         :user-id user.id
                         :ip client-ip)
              (Cache:delete :key (format "rate_limit:{}" client-ip)))
            (return (Success user.id)))
          
          ;; 失败分支:副作用显式声明
          (throw (AuthError 'invalid-credentials)
                 :side-effect
                 (lambda ()
                   (record-failed-attempt username)
                   (Audit:log :event "user.login.failure"
                              :user-id user.id
                              :ip client-ip
                              :reason "password_mismatch"))))))

    ;; 后置条件:资源清理保证
    (postcondition
      (and (db:connection-closed?)
           (Cache:released?)))

    ;; 异常契约:结构化模式匹配
    (handle
      ((AuthError 'user-not-found)
       ;; 欺骗性延迟:防用户名枚举攻击
       (sleep (random 200ms 400ms))
       (return (Failure (AuthError 'credentials-invalid))))
      
      ((AuthError 'invalid-credentials)
       (when (>= (get-failed-attempts username) MAX-RETRY)
         (lock-account username :duration LOCKOUT-TIME))
       (return (Failure (AuthError 'credentials-invalid))))
      
      (DatabaseError
       ;; 熔断降级
       (CircuitBreaker:trip "user_db")
       (return (Failure (AuthError 'service-unavailable))))
      
      (_  ; 默认兜底
       (Audit:log :event "auth.unexpected_error" :error error)
       (return (Failure (AuthError 'internal-error))))))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 私有辅助:限流检查
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (func (private) is-rate-limited? ((ip string)) -> bool
    ;; 约束驱动:模型自动选择最优算法
    (constraint :algorithm 'token-bucket
                :capacity 10
                :refill-rate (per-second 1)
                :storage Cache)
    
    ;; 自然语言与形式化混合
    (let ((check-result (in Cache check-rate-limit :key (format "rate_limit:{}" ip))))
      (exceeded? check-result)))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 测试用例:可执行、可提取、即文档
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (test-suite authenticate
    (test-case "正常登录"
      :given (username "alice" password "Valid123!")
      :mock ((db:query (return user-exists))
             (bcrypt:verify (return #t)))
      :expect ((Success user-id "uuid-alice")
               (Audit:log called? #t :times 1)))
    
    (test-case "密码错误触发限流"
      :given (username "bob" password "WrongPass")
      :repeat 5
      :expect (Failure 'credentials-invalid)
      
      :on-6th-attempt
      :expect ((Failure 'account-locked)
               (Cache:set key "lock:bob" ttl (duration "1h"))))
    
    (test-case "数据库宕机触发熔断"
      :mock ((db:query (raise DatabaseError)))
      :expect ((Failure 'service-unavailable)
               (CircuitBreaker:trip "user_db")))))

;; ============================================================
;; 工作流:创建用户文章(组合模块)
;; ============================================================
(workflow CreateUserPost
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 输入Schema:自文档化,可生成DTO
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (input
    (title (string :length (5 100) :required? #t))
    (content (markdown :max-length 10000))
    (tags (array string :max-items 5))
    (draft (bool :default #f)))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 步骤编排:显式顺序/并行/Saga
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (steps
    (step "认证用户"
      (let ((auth-result (UserAuth:authenticate (from-header "X-User-Token"))))
        (require (success? auth-result))
        (define user-id (value auth-result))))

    (step "检查权限"
      (let ((has-perm? (RBAC:check user-id "post:create" :resource tags)))
        (require has-perm? else (throw ForbiddenError))))

    (step "校验内容"
      (parallel
        (let ((spam-score (MLModel:predict "spam_detector" content)))
          (require (< spam-score 0.8)))
        
        (let ((toxicity (MLModel:predict "toxicity" content)))
          (require (< toxicity 0.5)))))

    (step "保存到数据库"
      (transaction :type 'saga
        (let ((post-id (db:insert "posts"
                                   (alist title content user-id draft))))
          (compensation  ; 自动回滚逻辑
            (db:delete "posts" :id post-id)
            (Audit:log :event "post.create.rollback" :post-id post-id)))))

    (step "更新缓存"
      (fire-and-forget
        (Cache:invalidate :pattern "sidebar:recent_posts:*")))

    (step "通知关注者"
      (emit-event :topic "social.post_created"
                  :payload (alist post-id user-id tags)
                  :qos "at_least_once")))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 输出格式化
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (output
    (status "created")
    (post-id post-id)
    (url (format "/posts/{}" post-id))
    (sanitize '(user-id)))  ; 自动脱敏

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 全局约束:性能、资源、容错
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (constraints
    :timeout (duration "5s")
    :memory (max "256MB")
    :cpu (max "100ms")
    :retries (count 3 :backoff 'exponential)
    :circuit-breaker "default")

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 遥测埋点:自动生成监控代码
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (telemetry
    (metric "post.create.duration" 
            (histogram :buckets '(100ms 500ms 1s)))
    (metric "post.create.failure" counter)
    (trace "create-post" :propagate? #t)))

Lisp风格的核心优势

表格
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特性实现方式价值
同像性(step "name" ...) 既是代码又是数据大模型可 读写并重写 PromptIR,实现自举
元编程(constraint ...) 可macro展开自定义领域约束,如 (sql:must-use-index)
无歧义S表达式天然树状结构缩进和括号双重保险,diff可语义化
可组合函数即值,步骤即列表动态编排工作流: (steps ,@generated-steps)
符号化'user-not-found 比字符串更轻异常处理可静态分析,跳转到定义
表达式为王无语句,一切有返回值步骤结果自动传递给下一步,隐式管道

人类-模型协作:Lisp交互模式

人类(模糊输入):
给认证加个图形验证码,防机器人
大模型 → PromptIR diff(S表达式级精确变更):
lisp
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;; 模型生成的diff
(module UserAuth
  (import Cache ...)
+ (import Captcha "@security/captcha" :version "3.0.0")  ; 自动添加依赖
  
  (func authenticate ...
    (steps
+     (step "验证图形验证码"  ; 插入新步骤
+       (let ((captcha-token (from-header "X-Captcha-Token")))
+         (require (Captcha:verify captcha-token :type "slide-puzzle")
+                  else (throw (AuthError 'captcha-invalid)))))
      
      (step "查询用户记录" ...))))
人类审查(结构感知):
lisp
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;; 人类修改:调整验证码类型,加注释
(step "验证图形验证码"
  ;; 产品要求:使用reCAPTCHA v3,非侵入式
  (constraint :provider "recaptcha-v3" :threshold 0.7)
  (let ((token (from-header "X-Recaptcha-Token")))
    (require (Captcha:verify token :action "login")
             else (throw (AuthError 'captcha-failed)))))
编译执行:
bash
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promptir-compile --target=python auth.promptir
;; 生成:自动插入验证码SDK调用、异步校验、重试逻辑

终极形态:PromptIR REPL
lisp
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> (load "UserAuth.promptir")
> (test-run 'UserAuth:authenticate 
    :mock '((db:query . ,(lambda () fake-user))))
;; 立即在REPL中测试语义,无需生成代码
Lisp风格的PromptIR,让 意图既是代码,又是可演化的数据 ——大模型不是在"写代码",而是在 "操作AST" ,人类审查的是 "可执行的架构蓝图" 。
唉呀, 糟糕了, Lisp/Scheme风格就需要更加地偏向于自然语言化+伪代码化. 并保持一定的程序结构. 要把函数式的精华学到.
用户查询缓存与验证重试
用户希望我重新设计Lisp/Scheme风格的PromptIR,这次要:
  1. 更加自然语言化 + 伪代码化
  2. 保持一定的程序结构
  3. 吸收函数式编程的精华
关键点在于:不是传统的Lisp代码,而是用Lisp的语法结构来承载自然语言,同时保留函数式编程的优势(不可变性、高阶函数、组合性、表达式导向)。
让我重新构思一个更自然语言化的Lisp风格PromptIR。它应该:
  • 使用S表达式结构,但内容接近自然语言
  • 保留函数式特性:纯函数、不可变数据、高阶函数、组合
  • 让非程序员也能读懂大致逻辑
  • 同时保持机器可解析、可编译
新设计思路:
  1. 用 (if ...) (let ...) 等结构,但条件用自然语言描述
  2. 函数定义用 (defun ...),但函数体是伪代码
  3. 引入函数式概念:map/filter/reduce,但用自然语言参数
  4. 约束和契约作为元数据附加在表达式上
  5. 测试用例直接嵌入,作为函数式合约
lisp
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;; 更自然语言化的函数式PromptIR
(defun 认证用户 (用户名 密码)
  "验证用户身份,返回用户ID或错误"
  (前提
    (用户名 不为空)
    (密码 不为空)
    (IP地址 未被限流))
  
  (让 [用户记录 (从数据库查询 "SELECT ..." 用户名)]
    (如果 (为空? 用户记录)
      (抛异常 (认证错误 "用户不存在") :日志级别 "警告")))
  
  (让 [哈希结果 (用bcrypt比对密码 用户记录.密码哈希 :成本 12)]
    (约束 :执行时间 在 300ms 和 500ms 之间))
  
  (如果 (哈希结果.有效?)
    (并行执行
      (审计日志 "登录成功" :用户ID 用户记录.ID)
      (缓存删除 (拼接 "限流:" 客户端IP)))
    (返回 (成功 用户记录.ID))
    
    (串行执行
      (记录失败尝试 用户名)
      (审计日志 "登录失败" :原因 "密码错误")
      (抛异常 (认证错误 "凭证无效")))))
这个版本更自然语言化,但仍保持函数式结构。
再进一步优化,让伪代码更流畅,同时保留函数式核心:
lisp
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;; 终极自然语言函数式PromptIR
(defun 认证用户 (用户名 密码)
  ;; 前置契约
  (require (and (valid? 用户名) (valid? 密码)))
  
  ;; 函数式管道:数据流从左到右
  (pipe 
    (查询用户 用户名)  ; 第一步
    (检查存在)         ; 第二步
    (验证密码 密码)    ; 第三步
    (生成令牌))        ; 第四步
  
  ;; 表达式导向:每个步骤都是表达式
  (let ((用户 (数据库.查询 "SELECT * FROM users WHERE username = ?" 用户名)))
    (cond 
      ((null? 用户) 
        (抛异常 "用户不存在" :模糊化? #t))
      
      ((not (bcrypt.检查密码 密码 用户.哈希))
        (do
          (记录失败 用户名)
          (抛异常 "密码错误" :重试次数 (+ (获取失败次数 用户名) 1))))
      
      (else 
        (并发
          (审计.记录 "登录成功")
          (缓存.删除 (拼接 "rate_limit:" IP)))
        (成功 用户.ID)))))
这个版本融合了:
  • Lisp结构:括号、defun、let、cond、do
  • 自然语言:函数名、参数、异常消息都是自然语言
  • 函数式:管道、不可变数据、纯函数、高阶函数
我觉得这个方向对了。现在让我构建一个完整的示例,展示这种风格。
完整结构应该包括:
  1. 模块定义
  2. 类型定义(用自然语言描述类型约束)
  3. 纯函数(无状态,可测试)
  4. 副作用函数(带效应系统标注)
  5. 工作流组合
  6. 嵌入式测试
函数式精华要体现:
  • 不可变性:所有数据不可变
  • 一等函数:函数作为参数和返回值
  • 高阶函数:map/filter/reduce等
  • 表达式:没有语句,一切都是表达式
  • 模式匹配:解构数据
  • 效应系统:区分纯函数和不纯函数
最终版本应该是:
lisp
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;; 模块定义
(module 用户认证 :version "2.3.1" 
  (import 缓存系统 "@infra/redis")
  (import 审计日志 "@compliance/audit")

  ;; 类型即约束
  (type 用户名 (字符串 :长度 3到20 :只允许 "字母数字下划线"))
  
  ;; 纯函数:无副作用,可缓存
  (defun 校验用户名格式 (用户名)
    (匹配 用户名
      [(空) (错误 "用户名不能为空")]
      [(长度小于 3) (错误 "用户名太短")]
      [(匹配正则 "^[a-zA-Z0-9_]+$") (成功 用户名)]
      [其他 (错误 "用户名包含非法字符")]))
  
  ;; 不纯函数:明确声明副作用
  (defun 查询用户! (用户名) -> (可选 用户记录)
    (效应 (数据库查询 缓存读取))
    (let ((缓存键 (拼接 "user:" 用户名)))
      (或Else
        (缓存.获取 缓存键)
        (let ((用户 (数据库.查询 "SELECT * FROM users WHERE username = ?" 用户名)))
          (缓存.设置 缓存键 用户 :过期 5分钟)
          用户))))
  
  ;; 高阶函数:接收验证函数
  (defun 重试验证 (验证函数 最大次数)
    (函数式/高阶)
    (lambda (输入)
      (循环 ((剩余次数 最大次数))
        (if (<= 剩余次数 0)
          (失败 "重试次数耗尽")
          (匹配 (验证函数 输入)
            [(成功 结果) (成功 结果)]
            [(失败 原因) (继续 (剩余次数 - 1))])))))
这个方向很好。现在让我构建完整的、可运行的示例,展示这种自然语言+函数式+伪代码的Lisp风格。
最终方案:
  • 用S表达式作为框架
  • 所有标识符用自然语言(汉字)
  • 保留函数式核心概念:纯函数、高阶函数、不可变数据、表达式导向
  • 契约测试嵌入为函数式合约
  • 工作流用组合子(combinators)构建
现在开始写完整的示例。
好,这就对了——函数式的骨架,自然语言的血肉,伪代码的流畅。

PromptIR v0.5:自然语言函数式Lisp

核心设计:用S表达式承载自然语言谓词,用纯函数隔离副作用,用组合子编排流程。
lisp
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;; ============================================================
;; 模块:用户认证服务
;; ── 版本 2.3.1 | 安全等级 P1 | 可观测性:高
;; ============================================================
(module 用户认证
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 依赖:效应系统自动注入版本与配置
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (import 缓存 :from "@infra/redis" :version "4.1")
  (import 审计 :from "@compliance/audit" :version "1.8")

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 类型约束:静态分析与动态校验统一
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (define-type 用户名 
    (符合正则 "^[a-zA-Z0-9_]+$" 且 长度在 3 到 20 之间))
  
  (define-type 密码
    (熵值大于 50 且 不在常见密码列表中))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 纯函数:无副作用,可缓存,可并发
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defun 校验凭证格式 (用户名 密码) -> (要么 真 格式错误)
    "验证输入是否满足基本格式要求"
    (匹配 (列表 用户名 密码)
      [(用户名 为空) (格式错误 "用户名不能为空")]
      [(密码 长度小于 6) (格式错误 "密码太短")]
      [_ (成功 真)]))  ; 通配符,返回成功

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 不纯函数:显式声明效应
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defun 查询用户! (用户名) -> (可选 用户记录)
    "带缓存的用户查询,效应:数据库读取 + 缓存写入"
    (效应
      (数据库 查询)
      (缓存 读取/写入)
      (审计 读操作日志))
    
    (let*  ; 按顺序绑定,每个绑定可见后续
          [(缓存键 (字符串拼接 "user:" 用户名))
           (缓存结果 (缓存.获取 缓存键))]
      (如果 (存在? 缓存结果)
        (成功 缓存结果)  ; 缓存命中
        (let [(数据库结果 (数据库.执行 "SELECT * FROM users WHERE username = ?" 用户名))]
          (匹配 数据库结果
            [(为空) (返回 无)]  ; 用户不存在
            [用户 (do
                    (缓存.设置 缓存键 用户 :过期 5分钟)
                    (成功 用户))])))))

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 高阶函数:接收验证策略作为参数
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defun 重试验证! (验证函数 最大次数) -> (函数)
    "返回一个带重试逻辑的新函数,效应:副作用累积"
    (lambda (输入)
      (循环 ((剩余次数 最大次数) (上次错误 无))
        (如果 (<= 剩余次数 0)
          (失败 上次错误)  ; 耗尽次数,返回最后的错误
          
          (匹配 (验证函数 输入)
            [(成功 结果) (成功 结果)]
            [(失败 原因) 
             (审计.记录 "验证失败" :原因 原因 :剩余次数 剩余次数)
             (继续 (- 剩余次数 1) 原因)])))))  ; 递归重试

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 主函数:组合子模式,声明式流程
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defun 认证! (用户名 密码) -> (要么 令牌 认证错误)
    "完整的认证流程,效应:读数据库、写缓存、记审计、发指标"
    (效应
      (数据库 读)
      (缓存 读/写/删除)
      (审计 写)
      (监控 指标上报))
    
    (管道
      ;; 阶段1:格式校验(纯函数,可短路)
      (校验凭证格式 用户名 密码)
      
      ;; 阶段2:限流检查(不纯,可能抛出异常)
      (λ (中间结果)
        (如果 (被限流? 客户端IP)
          (认证错误 "请求过于频繁")
          (成功 中间结果)))
      
      ;; 阶段3:用户查询(带缓存)
      (λ (_) (查询用户! 用户名))
      
      ;; 阶段4:密码比对(固定时间算法)
      (λ (用户)
        (匹配 (密码.固定时间比对 密码 用户.password_hash)
          [真 (成功 用户)]
          [假 (认证错误 "凭证无效")]))
      
      ;; 阶段5:成功后处理(并行效应)
      (λ (用户)
        (并发执行
          (审计.记录 "登录成功" :用户ID 用户.id)
          (监控.递增 "auth.success")
          (缓存.删除 (字符串拼接 "rate_limit:" 客户端IP)))
        (成功 (令牌.生成 用户.id :过期时间 "24h")))))
  
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 辅助函数:限流判定
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defun 被限流? (IP地址) -> 布尔值
    "检查IP是否超过请求阈值,效应:缓存读取"
    (效应 (缓存 读))
    
    (let [(次数 (缓存.自增 (字符串拼接 "rate_limit:" IP地址) :过期 1小时))]
      (> 次数 10)))  ; 阈值配置可外部注入

  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  ;; 测试契约:测试即函数式规约
  ;; ──────────────────────────────────────────────────────────
  (defproperty 认证幂等性
    "相同凭证多次认证应返回相同令牌(缓存一致)"
    ;; 属性:纯函数行为的声明
    (对所有 (用户名 密码)
      (匹配 (列表 (认证! 用户名 密码) (认证! 用户名 密码))
        [(成功 令牌1) (成功 令牌2)] (= 令牌1 令牌2)]
        [(失败 错误1) (失败 错误2)] (= 错误1 错误2)])))

  (deftest 认证测试套件
    (测试用例 "正常登录"
      :前提 (模拟 数据库) :返回 测试用户
      :动作 (认证! "alice" "正确的密码")
      :期望 (成功 令牌)
      :并确保 (审计.记录已被调用 :事件 "登录成功"))
    
    (测试用例 "密码错误触发限流"
      :动作 (重复 5 (认证! "bob" "错误密码"))
      :期望 (列表 (全部 失败) (理由 "凭证无效"))
      :副作用 (监控.指标 "auth.failure" 等于 5))
    
    (测试用例 "第六次登录应锁定账户"
      :前提 (模拟 缓存.获取 "rate_limit:bob" :返回 6)
      :动作 (认证! "bob" "任意密码")
      :期望 (失败 (认证错误 "请求过于频繁")))))

;; ============================================================
;; 工作流:创建文章(组合多个效应函数)
;; ── 展示函数式编排:Monad风格或Effect Row
;; ============================================================
(workflow 创建文章
  ;; 输入Schema
  (输入 (标题 字符串 长度5到100 必填)
        (内容 Markdown 最大10000)
        (标签 列表<字符串> 最多5个)
        (草稿? 布尔 默认#f))

  ;; 环境读取:依赖注入的函数式风格
  (环境 (当前用户 (从请求头 "X-User-Token"))
        (客户端IP (从上下文 "client-ip")))

  ;; 主流程:Kleisli组合(伪造货→函数式效应流)
  (流程 (组合
         认证用户!          ; Either 令牌 错误
         检查权限!          ; 需要令牌,返回是否有权限
         校验内容!          ; 需要内容和权限,返回校验结果
         保存数据库!        ; Saga事务,返回文章ID
         发送通知!))        ; 副作用,返回空

  ;; 错误处理:函数式的Either模式匹配
  (错误处理
    (左边 错误
      (匹配 错误
        [(权限不足) (返回 403 :消息 "您无法在此分类下发布")]
        [(内容违规 原因) (返回 400 :消息 原因)]
        [其他 (返回 500 :消息 "系统繁忙")]))
    
    (右边 结果
      (返回 成功 :文章ID 结果.ID :链接 (路由.生成 "/posts/{}" 结果.ID))))

  ;; 遥测:纯函数式追踪
  (遥测 (让* [(开始时间 (当前时间))]
          (监控.记录耗时 "workflow.create_post" (- (当前时间) 开始时间))
          (追踪.结束跨度 "create-post"))))

函数式精华提炼

表格
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Lisp特性自然语言化表达实战价值
纯函数(defun 校验...) 无效应声明可缓存、可并发、可测试
高阶函数(重试验证! 验证函数 次数)策略模式函数化
惰性求值(λ (输入) ...) 延迟执行条件组合、短路求值
模式匹配(匹配 结果 [(成功 值) ...])解构数据,消除if嵌套
效应系统(效应 (数据库 读) (缓存 写))编译期检测未声明的副作用
组合子(组合 f1 f2 f3)声明式流程,无回调地狱
不可变数据全程无set!,用let绑定线程安全,回溯调试

大模型如何"写"这种代码

人类:用户登录要加人机验证,不是图形验证码,是reCAPTCHA v3
模型生成:
lisp
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;; diff:在步骤2插入新验证
(流程 (组合
       校验凭证格式
+      (λ (_)
+        (require (reCAPTCHA.验证 (从请求头 "X-Recaptcha-Token") :动作 "login")
+                 :阈值 0.7
+                 :失败时 (认证错误 "人机验证失败")))
       查询用户!
       比对密码!))
人类Review:阈值改成0.6,失败记审计
lisp
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(reCAPTCHA.验证 ... 
+ :阈值 0.6
+ :失败时 (do (审计.记录 "reCAPTCHA失败" :分数 分数)
+             (认证错误 "人机验证失败")))
编译执行:
bash
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promptir-compile auth.promptir --target=python
;; 生成:自动插入recaptcha SDK调用、异步验证、指标上报

这才是函数式的核弹:人类用自然语言写数学化的契约,模型自动推导效应、生成无副作用的组合,编译器将其变成任何命令式代码。PromptIR本身既是可执行的架构,又是可验证的定理。