📖 AI 总结

文章探讨了大语言模型在生成自定义领域特定语言（DSL）时面临的可靠性问题。核心发现是：模型对语言的掌握程度本质上是训练语料频率的函数，Python、SQL等高频语言生成可靠，而全新设计的DSL因语料频次为零，模型会进行插值推断，挪用相近语法，产生看似流畅实则错误的结构。由于传统DSL解析器普遍具备宽松容错特性，这些错误往往被静默跳过，难以察觉。作者提出“类型化领域锚定”（TDG）方案，主张不发明新语法，而是将领域逻辑嵌入模型已熟悉的主流宿主语言，让编译器充当判定权威，通过类型错误暴露领域错误。这一思路与RAG正交，可组合使用，为DSL设计者和AI工程化负责人提供了可立即落地的设计原则。