我在日常工作中，按AI和程序占比，总结了两种简单的系统运作模式，生成驱动程序和程序约束生成 先说说程序约束生成： 就是用预设程序，按一定规则产出一个模板项目… · @UFO2002616 · TwKit

@UFO2002616

我在日常工作中，按AI和程序占比，总结了两种简单的系统运作模式，生成驱动程序和程序约束生成 先说说程序约束生成： 就是用预设程序，按一定规则产出一个模板项目，项目包含固定的结构和配套上下文约束。内部自成一套工作流，只需要将业务需求交给AI Agent，它就会让这个模板项目适配需求。这是我最常用的一种，适合在token受限、业务流程固定的场景。 比如我经常需要写一种嵌入式程序，传统流程是拿到需求和规范，用一个祖传的代码生成器，将规范生成模板代码，人手工去修改模板代码满足需求。现在我改造代码生成器，在生成的过程中，注入AGENTS.md和一些skills作为上下文约束，顺便修改一些之前代码生成器留下的bug，生成项目后，只需要让AI去阅读需求，就能自动完成剩下的适配。特别是制造业应该有很多应用场景，算是LLM能力飞跃之后，workflow的一种退化版本。 生成驱动程序：典型的AI Native应用几乎都是这类，程序是一个外壳或解释器，LLM来生成结构。这种可以适应变化多端的需求，比如chatgpt的Intelligent UI，还有Claude逆天的视频生成能力。 以往我们做这类系统往往需要设计一种领域专用语言（DSL），比如写网页有 HTML、CSS，数据库查询有SQL，画流程图有Mermaid，各种硬件描述语言，甚至，数学？而现在，LLM正在成为各种语言的巴别塔，人类语言和最终表达之间只需要加个LLM层。 以前看特德姜的小说《领悟》，讲了一个类似超体的故事，男主使用药物让大脑智力得到不断的进化，他用超级智力来理解万物追寻真理，以至于最后人类语言无法描述他追求的真理。然后它自己发明了一种语言，能够描述整个宇宙。我在想，后面LLM能够自己改进自己，会不会也发明出这样一种语言呢？

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