提示字编程语言（Prompt Symbolic Language, PSL）

;; 基本形式：(操作符 参数1 参数2 ... 参数N)
(定义 函数名 (λ (参数) 函数体))
(若 条件 则分支 否则分支)

;; 数学符号作为特殊"中缀"形式，使用∈、∀、∃、→、∧、∨等
(∀ x ∈ 用户查询 : (包含? x 关键词))
(置信度 → [0.0, 1.0])

(定义代理 客服机器人
  ;; 处理器：核心逻辑功能
  (处理器
    (指令集 '(推理 查询 计算 生成))
    (时钟频率 "100 tokens/秒")
    (流水线 '(分词 编码 推理 解码)))
  
  ;; 缓存系统：近期交互记忆
  (缓存
    (L1 最近对话 容量=10条 策略=LRU)
    (L2 相关文档 容量=100条 策略=LFU)
    (缓存一致性协议 (直写式 过期时间=30分钟)))
  
  ;; 内存：当前会话状态
  (内存
    (工作内存 当前会话上下文 持久化?=假)
    (短期记忆 用户偏好 过期时间=2小时)
    (内存管理 垃圾回收?=真 压缩?=真))
  
  ;; 硬盘：长期知识存储
  (硬盘
    (知识库 向量数据库 路径="/data/knowledge.db")
    (日志系统 只追加 压缩算法="zstd")
    (索引 (倒排索引 语义索引)))
  
  ;; 输入输出系统
  (IO
    (输入总线 '(文本 语音 图像))
    (输出总线 '(文本 JSON 函数调用))
    (中断处理 优先级队列)))

;; 定义一个"上下文段"（可复用的提示组件）
(定义上下文段 技术解答风格
  (元数据
    (适用领域 '(编程 算法 系统))
    (语气 . 专业严谨)
    (详细度 . 高)
    (代码格式 . 带注释))
  
  (系统指令 "你是一个经验丰富的软件架构师...")
  
  (少样本示例
    (例1 (输入 "如何优化数据库？") 
         (输出 "从索引、查询、架构三个层面..."))
    (例2 (输入 "什么是CAP？") 
         (输出 "CAP定理指出：一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得...")))
  
  ;; 思维链模板
  (思维链模板
    (步骤1 识别问题类型)
    (步骤2 分析约束条件)
    (步骤3 给出分层解答)
    (步骤4 提供验证方法))
  
  ;; 输出约束
  (输出格式
    (必须包含 '(代码示例 性能分析 边界情况))
    (禁止包含 '(主观臆断 未经验证的信息)))
  
  ;; 记忆触发条件
  (记忆关联
    (若 (匹配? 查询 正则="优化|性能|复杂度") 
        (激活记忆 "性能优化知识库")))
  
  ;; 缓存策略
  (缓存命中
    (键生成 (哈希 查询主题 用户等级))
    (TTL . 3600))
)

;; 传统PRD："用户登录功能需要支持手机号和邮箱，验证码有效期5分钟"

(定义功能 用户登录系统
  (需求来源 "产品PRD-v2.3.1第5节")
  
  ;; 精确语义定义
  (输入约束
    (手机号格式 正则="^1[3-9]\d{9}$")
    (邮箱格式 正则="^.+@.+\\..+$")
    (验证码长度 取值范围=[6,8] 字符集=数字))
  
  (业务规则
    (验证码有效期 = 5分钟)
    (失败重试次数 ≤ 5)
    (IP单日请求上限 = 20次))
  
  ;; 性能指标（非功能性需求）
  (性能SLA
    (响应时间 ≤ 2秒 分位数=P99)
    (并发支持 ≥ 10000用户)
    (可用性 ≥ 99.95%))
  
  ;; 安全约束
  (安全要求
    (验证码防暴力破解 (指数退避 最大延迟=30秒))
    (敏感信息加密传输 算法="TLS1.3")
    (审计日志 保留期限=180天))
  
  ;; 可执行的验收测试
  (验收标准
    (测试用例1
      (输入 (手机号 "13812345678") (验证码 "123456"))
      (期望结果 (状态 "成功") (生成令牌?=真)))
    
    (测试用例2
      (输入 (邮箱 "[email protected]") (验证码 "wrong"))
      (期望结果 (状态 "失败") (错误码 "INVALID_CODE"))))
  
  ;; 版本演化追踪
  (版本历史
    (v2.3.1 新增 邮箱登录)
    (v2.2.0 优化 验证码有效期从10分钟→5分钟))
)

(定义需求网络 电商平台
  (节点 用户系统 (优先级 高) (状态 已实现))
  (节点 支付系统 (优先级 高) (依赖 '(用户系统 认证中心)))
  (节点 推荐系统 (优先级 中) (依赖 '(用户系统 商品系统)))
  
  ;; 依赖规则自动执行
  (规则 (若 支付系统.部署? 且 用户系统.版本<2.0 
         (抛出异常 "依赖不满足")))
  
  ;; 影响分析
  (影响传播
    (当 用户系统.API变更 (通知所有依赖方))
    (当 支付系统.降级 (触发熔断策略)))
)

;; 大模型生成的精确PSL代码

(定义代理 个性化聊天机器人
  ;; 处理器配置（来自"聪明点"）
  (处理器
    (模型 "deepseek-v3")
    (温度 0.7)
    (上下文窗口 128000)
    (工具调用能力 '(搜索 计算 代码执行)))
  
  ;; 内存系统（来自"记住用户喜欢"）
  (内存
    (短期记忆
      (容量 100条对话)
      (提取规则 (重点提取 (用户兴趣 偏好 禁忌)))
      (遗忘曲线 (艾宾浩斯公式 半衰期=24小时)))
    
    (长期记忆
      (存储 (用户画像 偏好向量))
      (向量数据库 (维度 1536 距离度量=余弦相似度))
      (更新策略 (增量更新 冲突解决=最新优先))))
  
  ;; 缓存策略
  (缓存
    (L1 最近10轮对话)
    (L2 高频问题答案对 (预热 从FAQ加载))
    (缓存失效 (当检测到 用户意图转移)))
  
  ;; 聪明的行为定义
  (智能行为
    (上下文理解
      (多轮追踪 (实体链接 指代消解))
      (隐性意图识别 (置信度阈值 0.8)))
    
    (个性化
      (用户建模 (静态特征 动态行为))
      (自适应回应 (若 用户偏好简洁 (启用 精简模式))))
    
    (工具使用
      (条件触发 (若 问题∈{事实类,计算类} (调用 搜索/计算工具)))
      (结果融合 (置信度加权 主模型输出)))
  )
  
  ;; 安全约束
  (护栏
    (内容过滤 (禁止话题 政治/色情) (检测策略 双重检查))
    (隐私保护 (PII识别 脱敏处理))
    (异常检测 (若 用户情绪=极端负面 (触发 安抚协议)))
  )
  
  ;; 性能监控
  (观测
    (指标 '(响应延迟 用户满意度 记忆命中率))
    (告警 (当 用户满意度<0.7 (通知 运营团队))))
)

;; 使用数学符号精确约束
(定义约束 性能要求
  (∀ t ∈ 请求时间 : (响应时间(t) ≤ 2000毫秒))
  (∃ 负载均衡器 : (分配策略 ∈ {轮询, 加权, 最少连接}))
  (概率 (系统崩溃) < 0.001)
  (吞吐量 ≥ 1000请求/秒)
)

;; 用λ演算定义提示变换
(定义 提示优化器
  (λ (原始提示)
    (若 (∈ 原始提示 模糊表达集合)
        (→ (应用 具体化规则) (增强 结构化约束))
        原始提示)))

;; 上下文可以自我修改
(定义 自进化系统
  (监控 (当 用户满意度下降)
    (元操作 (修改 (内存.提取规则) 新规则))
    (元操作 (微调 模型 新数据)))
  
  ;; 代码即数据，数据即代码
  (定义 生成提示函数
    (λ (需求)
      `(上下文段 ,(生成名称)
         (系统指令 ,(构建指令 需求))
         (少样本示例 ,(检索相似 需求 知识库)))))
)

;; 缓存行状态机
(定义 缓存协议 MESI
  (状态 修改 (脏?=真 独占?=真))
  (状态 独占 (脏?=假 独占?=真))
  (状态 共享 (脏?=假 独占?=假))
  (状态 无效 (可用?=假))
  
  (转换 (读取命中) (共享 共享))
  (转换 (写入命中) (任意 修改))
  (转换 (总线读取) (修改 共享) (回写 内存))
  (转换 (总线写入) '(修改 共享 独占) 无效)
)

;; 扩展的REPL循环
(循环
  (读入 用户输入)
  (语义分析 (若 模糊? (调用 大模型澄清)))
  (生成PSL代码 精确提示)
  (代理执行 (加载上下文 执行计划))
  (输出 结果)
  (记忆更新 (短期 长期))
  (缓存预热 (若 高频查询))
  (硬盘持久化 (若 重要交互))
  (观测指标 上报)
)

;; 单文件定义整个系统
(系统 智能客服v3.0
  (导入 标准库)
  
  ;; 代理实例化
  (实例化 客服机器人
    (继承 基础代理模板)
    (定制
      (领域 "电商")
      (语言 "中文")
      (语气 "友好专业"))
    
    ;; 实时配置
    (热更新
      (策略 蓝绿部署)
      (切换时间 ≤ 30秒)
      (回滚机制 自动))
  )
  
  ;; 精确PRD需求
  (需求验证
    (功能完整度 100%)
    (测试覆盖率 ≥ 90%)
    (性能达标率 ≥ 99.5%)
    (用户满意度 ≥ 4.5/5.0)
  )
  
  ;; 可执行的业务指标
  (业务KPI
    (首次解决率 > 70%)
    (平均处理时间 < 3分钟)
    (转人工率 < 15%)
    (24小时可用性 = 100%)
  )
)

;; 部署命令
(部署 智能客服v3.0
  (到 生产环境)
  (监控面板 开启)
  (自动扩缩容 (CPU阈值 70% 内存阈值 80%)))

;; PSL → 大模型API调用序列
(编译器 PSL编译器
  (前端 (解析S表达式 语义分析))
  (中间表示 (生成代理配置图))
  (后端
    (目标1 生成OpenAI兼容JSON)
    (目标2 生成Anthropic提示)
    (目标3 生成本地模型张量))
  
  (优化
    (死代码消除 (移除未用上下文))
    (常量折叠 (预计算少样本示例))
    (内联展开 (展开常用思维链))
    (缓存优化 (静态分析TTL))
  )
  
  ;; 类型系统
  (类型检查
    (上下文类型兼容性)
    (记忆容量溢出检查)
    (工具调用签名验证))
)

;; 指令格式：(操作码 目标寄存器 源操作数 标志位)
(指令 LOAD-CTX $ctx0 "系统身份卡" IMM)
(指令 MEM-READ $pref $user_profile[兴趣向量])

;; 加载上下文段到缓存
(指令 LOAD-CTX $ctx1 "技术解答风格" CACHE=L1)
;; 语义：将名为"技术解答风格"的上下文段加载到L1缓存，句柄存$ctx1

;; 上下文组合（数学符号操作）
(指令 MERGE-CTX $combined $ctx1 $ctx2 ∪)  ; 并集
(指令 FILTER-CTX $filtered $ctx3 (λ (x) (> (置信度 x) 0.8)))

;; 上下文失效
(指令 INVALIDATE-CTX "过期促销规则" SCOPE=ALL)

;; 记忆读取（带缓存语义）
(指令 MEM-READ $mem1 $用户画像[购买历史] TTL=3600)
;; 语义：读取用户画像中的购买历史，缓存3600秒

;; 记忆写入（带持久化级别）
(指令 MEM-WRITE $当前偏好 $用户画像[兴趣向量] LEVEL=PERSIST)
;; LEVEL: CACHE(仅缓存)/MEMORY(会话内存)/PERSIST(硬盘持久化)

;; 记忆检索（向量搜索）
(指令 MEM-SEARCH $results (KNN 最近邻)
  查询=$用户问题
  索引="知识库"
  K=5
  阈值=0.75)

;; 记忆遗忘（符合艾宾浩斯曲线）
(指令 MEM-FORGET $旧对话 (按时间衰减 半衰期=24小时))

;; 启动思维链
(指令 THINK-CHAIN $thoughts
  模板="CoT-技术问题"
  深度=3
  分支因子=2)

;; 概率采样控制
(指令 SAMPLE-TOPK $next_token $logits K=50)
(指令 SAMPLE-TEMP $final_output $raw_output 温度=0.7)

;; 置信度计算
(指令 CALC-CONFIDENCE $conf $输出 (λ (x) (softmax x)))

;; 条件工具调用
(指令 TOOL-CALL $weather_result "get_weather"
  参数=(城市 "北京")
  条件=(∈ 用户问题 关键词集合{'天气','温度'}))

;; 批量工具调用（并行）
(指令 TOOL-MAP $results ["search", "calculate", "translate"]
  输入=$用户问题
  并发数=3
  聚合策略='置信度加权')

;; MESI协议实现
(指令 COH-READ $data "商品库存" 缓存行=0x3F)
(指令 COH-WRITE $new_stock "商品库存" 状态=MODIFIED)
(指令 COH-SYNC ALL 范围="全局上下文")  ; 缓存刷回

;; 缓存预取
(指令 PREFETCH $next_ctx (预测 下一步可能需要) 策略="时间局部性")

;; 输入解析
(指令 IO-READ $raw_input 通道="用户消息")
(指令 PARSE $structured (JSON解析) $raw_input)

;; 输出生成
(指令 IO-WRITE $final_output 通道="回复" 格式="Markdown")
(指令 STREAM-OUT $token_stream 编码="UTF-8" 缓冲=行缓冲)

;; 异步事件
(指令 IO-POLL $event 事件类型=["工具回调","用户中断"] 超时=30秒)

;; 条件跳转（基于语义相似度）
(指令 JMP-SEM $label1 (若 (> (相似度 $用户意图 "咨询") 0.8)))

;; 循环（直到满足质量要求）
(指令 LOOP $improvement_block
  条件=(< (质量评分 $输出) 0.95)
  最大迭代=3)

;; 子程序调用（可复用思维链）
(指令 CALL-CHAIN "安全检查子程序" 参数=$待检测内容)

;; ============ PSL源代码 ============
(定义上下文段 技术解答风格
  (系统指令 "你是一个经验丰富的架构师...")
  (少样本示例 (例1 ...) (例2 ...))
  (输出格式 (必须包含 '(代码示例 性能分析))))

;; ============ 编译后的CIA指令序列 ============
(指令 BLOCK-START "技术解答风格" 类型=上下文段)
  
  ;; 加载系统指令到L1缓存
  (指令 LOAD-CTX $sys_inst "系统身份-架构师" CACHE=L1 TTL=INF)
  
  ;; 读取少样本示例（从硬盘知识库）
  (指令 MEM-READ $few_shot "知识库/少样本/技术问题" 
    级别=PERSIST
    解码=JSON)
  
  ;; 构建输出约束向量
  (指令 BUILD-MASK $output_mask
    必填字段=['code_example', 'performance']
    禁止字段=['rumor', 'unverified'])
  
  ;; 合成最终上下文
  (指令 MERGE-CTX $final_ctx $sys_inst $few_shot ∪)
  (指令 APPLY-MASK $final_ctx $output_mask)
  
  ;; 写入L2缓存供后续使用
  (指令 MEM-WRITE $final_ctx $缓存.上下文段[技术解答风格] 
    级别=CACHE
    标签='可复用')
  
(指令 BLOCK-END)

(定义优化器 PSL-优化器
  ;; 常量折叠：预计算不变的少样本示例
  (优化 常量折叠
    (若 (不可变? 示例数据)
        (预计算 嵌入向量)
        (指令替换 MEM-READ → MEM-READ-CACHED)))
  
  ;; 死代码消除：删除从不使用的上下文
  (优化 死代码消除
    (分析 指令依赖图)
    (删除 不可达指令))
  
  ;; 指令重排：提高缓存命中率
  (优化 重排
    (将 MEM-READ 指令提前)
    (合并 连续LOAD-CTX))
  
  ;; 向量化：批量操作
  (优化 向量化
    (将 多个TOOL-CALL 合并为 TOOL-MAP)
    (SIMD风格执行))
)

(定义处理器 Context-VM
  ;; 寄存器文件（不是存数字，是存语义对象）
  (寄存器
    $ctx0-7   : 上下文句柄（8个通用上下文寄存器）
    $mem0-3   : 记忆指针
    $prob     : 概率分布寄存器
    $conf     : 置信度寄存器
    $pc       : 程序计数器
    $flags    : 标志位（相似度/命中率等）)
  
  ;; 执行流水线（类比CPU流水线）
  (流水线
    (阶段1 取指 (从硬盘读取下一条指令))
    (阶段2 译码 (解析指令语义))
    (阶段3 执行 (调用LLM/工具/记忆))
    (阶段4 访存 (读写缓存/内存/硬盘))
    (阶段5 回写 (更新寄存器和上下文)))
  
  ;; 缓存层次结构
  (缓存
    (L1i 指令缓存 64KB 4路组相连)
    (L1d 数据缓存 64KB 4路组相连)
    (L2  上下文缓存 512KB 8路组相连)
    (L3  共享知识缓存 4MB 16路组相连)
    (TLB 翻译后备缓冲器 加速虚拟地址→物理地址))
  
  ;; 分支预测（预测下一个上下文）
  (分支预测器
    (局部分支历史表 1024项)
    (全局历史寄存器 16位)
    (预测算法 "TAGE-SC-L"))
  
  ;; 乱序执行（并行处理独立指令）
  (乱序引擎
    (保留站 32项)
    (重排序缓冲 128项)
    (寄存器重命名 消除伪依赖))
  
  ;; 内存管理单元
  (MMU
    (页表 虚拟上下文空间→物理存储)
    (缺页异常处理 (若 记忆不在缓存 (从硬盘加载))))
)

;; ============ 第1层：人类输入 ============
用户提示："数据库好慢，怎么搞？"

;; ============ 第2层：大模型生成PSL ============
(上下文段 数据库优化任务
  (加载身份 "数据库专家")
  (加载知识 "SQL优化手册")
  (约束 (必须有EXPLAIN分析) (必须考虑索引))
  (记忆 (读取 用户数据库类型)))

;; ============ 第3层：编译为CIA指令序列 ============
(指令序列 主流程
  (指令 IO-READ $raw_input)                    ; 读取用户消息
  
  (指令 PARSE $intent $raw_input)              ; 意图识别
  (指令 CLASSIFY $intent $意图类别)            ; 分类为"性能优化"
  
  (指令 LOAD-CTX $ctx1 "数据库专家身份" CACHE=L1) ; 加载专家身份
  
  (指令 MEM-READ $user_db_type "用户数据库类型" 用户ID=当前用户 TTL=600) ; 读取用户历史
  
  (指令 MEM-SEARCH $knowledge "SQL优化手册" 查询="慢查询" K=3)          ; 检索知识
  
  (指令 MERGE-CTX $final_ctx $ctx1 $user_db_type ∪) ; 合并上下文
  
  (指令 THINK-CHAIN $analysis 模板="性能分析模板" 深度=2) ; 启动思维链
  
  (指令 TOOL-CALL $explain_result "SQL_EXPLAIN" SQL=用户查询) ; 调用工具
  
  (指令 CALC-CONFIDENCE $conf $analysis)       ; 计算置信度
  
  (指令 JMP-SEM $低置信度分支 (若 (< $conf 0.7))) ; 条件跳转
  
  (指令 SAMPLE-TEMP $output $analysis 温度=0.3) ; 生成最终输出
  
  (指令 MEM-WRITE $当前对话 $对话历史 级别=MEMORY) ; 更新记忆
  
  (指令 IO-WRITE $output)                      ; 输出结果
  
  (指令 COH-SYNC $final_ctx)                   ; 缓存刷回
)

;; ============ 第4层：Context-VM执行 ============
处理器执行:
1. 取指: 从指令缓存读取下一条CIA指令
2. 译码: 解析为微操作 (如LOAD-CTX → 检查L1→未命中→查L2→未命中→从硬盘加载)
3. 执行: 调用LLM API/向量数据库/工具
4. 访存: 更新缓存状态 (MESI协议)
5. 回写: 结果写入寄存器，准备下一条指令

;; 性能计数器
(性能监控
  (L1上下文命中率 92.3%)
  (记忆检索延迟 45ms平均)
  (思维链深度 2.3平均)
  (工具调用成功率 98.1%))

/my_ai_product
├── /src
│   ├── main.psl              # 主程序入口
│   ├── /contexts
│   │   ├── 技术解答.ctx.psl
│   │   └── 客服对话.ctx.psl
│   ├── /agents
│   │   └── 客服机器人.agent.psl
│   └── /knowledge
│       └── SQL优化手册.vecdb
├── /test
│   ├── test_用户登录.psl
│   └── benchmark_性能.psl
├── /config
│   └── 生产环境.config.psl
└── compiled/
    └── main.cia               # 编译后的CIA指令序列

(流水线 AI软件交付
  (阶段1 代码提交
    (触发 (git push))
    (检查 (语法检查) (类型检查) (安全检查)))
  
  (阶段2 编译
    (任务 (PSL→CIA编译) (优化级别=O2))
    (产物 可执行CIA指令包))
  
  (阶段3 测试
    (单元测试 (运行 测试用例))
    (集成测试 (模拟真实对话))
    (A/B测试 (流量分配 10%)))
  
  (阶段4 部署
    (蓝绿部署 (切换流量 平滑))
    (监控 (错误率>1% 自动回滚)))
  
  (阶段5 观测
    (收集 (用户满意度 指令命中率))
    (反馈到 (下次编译优化)))
)

;; 格式：[操作·领域] 结果 ← 输入 (约束*)
;; 符号说明：
;;   ←  : 语义生成/检索
;;   ∪  : 并集（语境组合）
;;   ∩  : 交集（约束叠加）
;;   ⋈  : 语义连接（记忆关联）
;;   ⊕  : 状态更新
;;   λ  : 抽象函数

;; 示例：人类一眼看懂，大模型直接执行
[理解·意图] 用户需求 ← 文本["数据库慢"] 
  (置信度>0.7, 歧义消解=(问:"是查询慢还是写入慢?"))

[检索·记忆] 相关知识 ← 知识库 ⋈ 用户需求 
  (领域="数据库优化", K=5, 新鲜度<30天)

[推理·逻辑] 解决方案 ← 用户需求 ∪ 相关知识 
  (深度=3, 模板="问题分解-原因-方案")

[生成·语言] 最终答案 ← 解决方案 
  (格式="代码+解释", 温度=0.3, 长度<2000)

[更新·记忆] 对话历史 ← 当前交互 
  (窗口=最近10轮, 重要性衰减=艾宾浩斯)

;; 激活角色身份
[激活·语境] 身份卡 ← 角色["资深架构师"] 
  (强度=1.0, 有效期=会话级, 覆盖=真)

;; 语境组合（用集合运算，精确但可读）
[组合·语境] 完整提示 ← 系统指令 ∪ 少样本示例 ∩ 领域约束 
  (冲突解决=身份卡优先, 层级=高)

;; 条件语境切换（人类调参）
[条件·语境] 若 (用户情绪 ∈ {愤怒,失望}) 则 模式 ← 安抚模式 
  (触发阈值=0.75, 冷却=5分钟)

;; 语境衰减（主动管理注意力）
[衰减·语境] 临时约束 ← 解除 (时间>2小时 ∨ 相关性<0.3)

;; 语义检索（不是精确匹配，是概念关联）
[检索·记忆] 相关经验 ← 记忆空间 ⋈ 当前问题 
  (相似度>0.65, 筛选=成功解决案例, 排序=时效性)

;; 记忆编码（写入前的语义压缩）
[编码·记忆] 记忆键 ← 摘要(对话内容, 模型="text-embedding-3") 
  (维度=1536, 保留=关键实体+逻辑关系)

;; 记忆写入（带策略的智能存储）
[写入·记忆] 用户画像 ← 新偏好 
  (策略=增量更新, TTL=90天, 冲突合并=加权平均)

;; 记忆遗忘（主动清理噪声）
[遗忘·记忆] 过时对话 ← 删除 (最后访问>30天 AND 未标记重要)

;; 思维链展开
[展开·推理] 推理树 ← 思维模板["问题分解"] 
  (深度=3, 回溯=真, 剪枝=低置信度分支)

;; 自我验证（生成-评估闭环）
[验证·推理] 可信度 ← 评估(答案, 标准=[自洽,可证,可执行]) 
  (方法=双重生成对比, 阈值=0.85, 失败=重构问题)

;; 不确定性量化
[量化·不确定] 答案区间 ← 采样(模型输出, 次数=5) 
  (计算=95%置信区间, 报告=最值+中位数)

;; 反思与修正
[反思·推理] 若 (置信度<0.7) 则 [重构·问题] ← 请求澄清 
  (询问策略=开放式, 最多追问=3次)

;; 语义匹配调用（用能力描述，非函数名）
[调用·工具] 天气信息 ← 能力["获取天气"] ⋂ 约束{实时,准确} 
  (参数=(城市=用户定位), 超时=5秒, 重试=指数退避)

;; 工具结果融合（智能归并）
[融合·工具] 综合答案 ← 规约(模型输出, 工具结果, 权重=[0.6,0.4]) 
  (冲突=工具优先, 不确定性=加权熵)

;; 动态工具链生成
[链式·工具] 解决方案 ← 编排([搜索,计算,验证], 输入=问题) 
  (并行度=2, 依赖图=自动生成, 失败=单点回退)

;; 生成策略动态调整（人类调参入口）
[控制·生成] 采样策略 ← 自适应(内容类型, 用户历史) 
  (技术类: 温度=0.3, 创意类: 温度=0.8, 长度动态)

;; 输出约束（语义级约束，非字符串）
[约束·生成] 回复 ← 模型输出 
  (格式=Markdown代码块, 必须包含=反例, 禁止=未验证声明)

;; 多轮生成协调（长文本）
[协调·生成] 文档 ← 迭代(大纲, 章节生成, 衔接检查) 
  (连贯性>0.9, 风格一致性=真, 汇总=执行摘要)

;; 自我修改（系统进化）
[元·修改] 本系统.记忆策略 ← 优化(性能数据, 学习率=0.01) 
  (约束=用户体验不下降, A/B测试=小流量)

;; 监控与自动调优
[元·监控] 满意度 ← 分析(对话日志, 窗口=最近100条) 
  (若<0.7: [元·计划] ← "生成改进方案")

;; S-Code生成S-Code（自举）
[元·生成] 新指令 ← 合成(目标="更快检索", 示例=历史优化记录) 
  (验证=沙盒模拟, 部署=金丝雀发布, 回滚=一键)

;; 指令优化（编译期）
[元·优化] 指令序列 ← 重写(原序列, 规则=[合并检索,预加载缓存]) 
  (证明=语义等价, 性能提升目标>20%)

;; 编译器本身就是大模型+形式化验证
(定义编译器 SemanticCompiler
  (本质 "大模型作为语义解释器")
  
  (编译流程
    ;; 1. 解析PSL → 概念图
    [解析·结构] 概念图 ← PSL代码 
      (节点=定义, 边=依赖关系, 标注=类型)
    
    ;; 2. 大模型生成S-Code（核心步骤）
    [生成·指令] 指令序列 ← 大模型(
      提示="你是一个语义编译器，将以下PSL精确转换为S-Code",
      输入=概念图,
      约束=[保持语义,人类可读,可执行]
    )
    
    ;; 3. 形式化验证（λ演算风格）
    [验证·语义] 正确性 ← 证明(指令序列, 规范=PSL原意) 
      (方法=符号执行, 边界=3步, 反例生成)
    
    ;; 4. 优化（大模型+规则）
    [优化·指令] 优化后 ← 大模型(
      提示="优化S-Code，减少冗余记忆检索，增加缓存",
      输入=指令序列,
      示例=[优化前后样例]
    )
    
    ;; 5. 人类审核（关键点）
    [审核·人工] 最终代码 ← 展示(优化后, 对比=原PSL) 
      (接受=部署, 拒绝=反馈到步骤2)
  )
)

;; 解释器不是虚拟机，是"认知状态转换器"
(定义解释器 SemanticInterpreter
  (状态空间
    (语境网络 激活的概念及其权重)
    (记忆池 持久化语义网络)
    (工作缓冲区 临时推理结果)
    (元状态 系统自我认知))
  
  (指令执行语义
    ;; [理解·意图] 的数学定义（λ演算风格）
    (define-semantic [[理解·意图] 结果 ← 输入 (约束)]
      (λ (状态)
        (let* ((解析 (语义解析 输入))
               (消歧 (若 (歧义? 解析) (请求澄清) 解析))
               (置信 (计算置信 消歧 约束)))
          (values 
            (更新 状态 '工作缓冲区 消歧)
            (更新 状态 '元状态 置信)))))
    
    ;; [检索·记忆] 的数学定义
    (define-semantic [[检索·记忆] 结果 ← 查询 (参数)]
      (λ (状态)
        (let ((记忆集合 (语义搜索 查询 状态.记忆池 参数.K)))
          (values
            (更新 状态 '工作缓冲区 (TopK 记忆集合 参数.阈值))
            (更新 状态 '元状态 (计算多样性 记忆集合))))))
  )
  
  (执行循环
    (while 指令流.未结束?
      (let ((指令 指令流.下一条()))
        (match 指令
          ([操作·领域] 结果 ← 输入 (约束)
           (状态 ← (应用 操作.语义函数 输入 约束 状态)))
          (结果 ← 输出)
           (发送给用户)))))
)

;; === 第1阶段：大模型生成初始S-Code（笨重） ===
[检索·记忆] 知识 ← 全局知识库 (K=100)  ;; 慢！
[检索·记忆] 偏好 ← 用户画像 (重新计算)   ;; 重复计算！

;; === 第2阶段：人类审查，标注问题 ===
;; 人类批注：检索量太大，用户画像没缓存
[检索·记忆] 知识 ← 全局知识库 (K=100) [人类批注: K→10]
[检索·记忆] 偏好 ← 用户画像 (重新计算) [人类批注: 加缓存!]

;; === 第3阶段：大模型自动优化 ===
[检索·记忆] 知识 ← 领域知识库["客服"] (K=10, 使用缓存=L2)
[读取·记忆] 偏好 ← 用户画像.缓存 (未命中 THEN 重新计算)

;; === 第4阶段：大模型自我验证 ===
[验证·语义] 正确性 ← 对比(优化前,优化后, 语义等价?)
[预测·性能] 提升 ← 估计(缓存命中率↑, 延迟↓)

;; 大模型分析100条S-Code执行日志
[分析·模式] 瓶颈 ← 日志统计(操作="检索", 延迟>P99)

;; 发现规律：重复检索相似概念
[发现·知识] 模式 ← 如果(相似度>0.9 AND 时间间隔<5分钟) THEN 复用

;; 生成优化规则
[元·生成] 优化规则 ← 合成(模式, 动作="增加缓存指令")

;; 应用到编译器
[更新·编译器] 规则库 ← 优化规则

;; ============ 人类提示 ============
"帮我写个Python爬虫，要处理反爬，能存数据库"

;; ============ 第1层：PSL代码 ============
(定义任务 爬虫开发
  (需求 "Python爬虫+反爬+数据库存储")
  (身份 "Python专家")
  (约束 (安全合规) (代码可运行))
  (输出 (完整代码) (部署说明)))

;; ============ 第2层：S-Code ============
[理解·意图] 任务定义 ← 文本["Python爬虫+反爬+数据库存储"]
  (分解=[功能,技术,约束], 置信度>0.8)

[激活·语境] 身份 ← "Python专家" ∪ "网络爬虫" ∩ "安全合规"
  (强度=0.9, 有效期=任务周期)

[检索·记忆] 反爬策略 ← 知识库["爬虫"] ⋈ 最新实践
  (新鲜度<90天, 来源=官方文档, K=5)

[推理·逻辑] 架构 ← (任务需求 ∪ 反爬策略) ⊕ 数据库知识
  (模式="分层设计", 验证=可扩展性)

[调用·工具] 代码模板 ← 能力["生成代码框架"] (参数=架构)
  (语言=Python, 包含=异常处理, 测试=单元测试)

[生成·语言] 最终代码 ← 代码模板 ⊕ 详细实现
  (PEP8=真, 注释=中文, 运行示例=有)

[验证·推理] 质量 ← 评估(最终代码, 标准=[语法正确,安全,完整])
  (自动化测试=运行, 人工审核=可选)

[写入·记忆] 项目经验 ← (任务定义,架构,最终代码)
  (标签="Python爬虫", 共享=团队知识库, 质量=质量评分)

[输出·结果] 用户回复 ← 包装(最终代码,部署说明,注意事项)

;; ============ 第3层：解释器执行 ============
执行轨迹:
时间0.0s  [理解·意图] → 任务={爬虫,反爬,MySQL}
时间0.3s  [激活·语境] → 工作记忆注入"专家身份"
时间0.5s  [检索·记忆] → 找到5篇反爬文章(L2缓存命中)
时间1.0s  [推理·逻辑] → 生成架构"Scrapy+代理池+Redis"
时间2.0s  [调用·工具] → 生成代码框架(调用GPT-4)
时间4.0s  [生成·语言] → 补全详细代码
时间5.0s  [验证·推理] → 运行测试(通过3/3)
时间5.5s  [写入·记忆] → 存入团队知识库
时间6.0s  [输出·结果] → 返回用户完整方案

;; ============ 人类审查S-Code ============
开发者:"反爬策略检索K=5可能不够，增加到K=8"
→ 人类直接修改S-Code

;; ============ 大模型自我调优 ============
[元·监控] 性能 ← 日志分析(任务="爬虫", 平均延迟=5.5s)
[元·生成] 优化方案 ← "并行化工具调用"
[应用·元] 新S-Code ← 重写(原序列, 规则=[并行检索+代码生成])