LLM.deepseek: 2026-7-24工作总结

今日工作总结（2026-07-24）

一、主要工作内容

1. SANDBOX域函数测试与验证

   • 完成 extract_section 函数测试：验证了从头和从尾提取标记段的功能，通过诊断确认提取内容正确。
   • 完成 generate_temporary_file_name 函数测试：修复了连续调用返回相同文件名的bug，加入种子和计数器后测试通过。
   • 完成 iterate_run 与 find_files 联合测试：查找 {apl}/temp 下的 .aplc 文件，使用原子脚本打印文件名，共处理105个文件，测试通过。
   • 完成 translate 函数测试代码生成：根据说明书生成测试程序，保存至指定路径。

2. SANDBOX域新函数框架创建

   • 创建 extract_keys 函数框架：定义关键词提取接口，包含权重、词频、位置、词性、实体类型、上下文相关性、信息熵等字段。
   • 创建 to_plain_text 函数框架：定义HTML/Markdown转纯文本接口。

3. 自然语言转JSON句法分析契约（lang_to_json）

   • 建立了v3.0版本契约，包含tokens、chunks、events、global_features四个层级。
   • 定义每个token的详细字段（text、lemma、pos、dep_rel、semantic_role、polarity、tense、weight、entropy等）。
   • 通过“实例锚定法”确保跨会话输出稳定性，降低对语言学术语的要求。

4. LLM与电脑端双向理解架构设计

   • 确立了“分工明确、双向翻译、自然衔接”的设计原则。
   • LLM→电脑端：通过时空法则（子任务、状态文件、时间感知）传递意图。
   • 电脑端→LLM：通过语义-函数映射规则，将JSON中的events映射为具体函数调用或控制结构。
   • 形成了“理解→执行→反馈→调整”的完整闭环。

5. 事件结构（events）的深入讨论

   • 明确 events 是电脑端最容易处理的字段，因为它已完成语义整合。
   • 事件包含verb、type、agent、patient、location、time、purpose等论元，可直接映射为代码或函数调用。
   • 条件句（if-then）可通过 events 中的 condition 事件提取条件表达式。

二、关键技术突破

1. 解决了LLM缺乏电脑端API知识的痛点：通过映射规则表将语义JSON转换为具体函数调用。
2. 解决了电脑端无法理解自然语言的问题：通过lang_to_json契约将自然语言转为结构化数据。
3. 建立了“实例锚定法”作为跨会话稳定输出的核心策略，避免了对语言学术语的依赖。

三、文档产出

• /RY_OS/lib/sandbox/extract_keys/extract_keys.apl（函数框架）
• /RY_OS/lib/sandbox/to_plain_text/to_plain_text.apl（函数框架）
• {private}/LLM/skills/lang_to_json.md（自然语言转JSON契约文档）
• {private}/LLM/summers/bidirection_understand.md（双向理解架构设计总结）

四、待办事项

• 完成 extract_keys 和 to_plain_text 的函数实现与测试。
• 建立完整的语义-函数映射规则表。
• 将lang_to_json契约在实际任务中验证并迭代。

五、总结

今日工作聚焦于打通LLM与电脑端之间的“语义鸿沟”，通过建立稳定的结构化数据接口和映射规则，使双方能在各自擅长的领域协同工作。这套架构为处理大型复杂编程任务提供了可落地的工程方案，符合“大道至简，自然生长”的设计理念。