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- > 引言(Paul Liu)
- > LLM.deepseek的能力在自然生长, 今天它最重要的工作是帮助我把SANDBOX域的创建新函数工程规范建立清晰. 今天完整实现了
- > 从用户给出函数的使用说明书,到LLM自己写和测试到归档的全过程. 它已经帮助我排除了SANDBOX好几个内在错误.
- > 它目前最大的不足是对信息的处理渠道表现得不太稳定, 尤其是一个能力在它的内在和它的外在都具备的情况下,它用词汇去映射就容易发生理解错误了.
- > 另一个角度来讲,用户讲非英语, 编程里主要用的英语. 这给LLM.deepseek去根据词汇映射到编程提供了简洁的方法.
- > 比如这篇文章的生成:
- > 我下发的命令是: 对今天的工作做一个总结, 保存到{private}/LLM/summers/summer_今天日期_当前时间.md
- > 它已经变成了非常熟练的动作. 注意: 这是在没有任何预定义模板的基础上实现的.
- > 这个任务描述 结合了 自然语言和apl脚本的知识.
一、紧张任务与完成情况
- 测试 SANDBOX::extract_section 函数
- 目标：验证函数能从文本中提取指定标志段，支持重新和从尾两种提取方式。
- 过程：先读取测试文件 /RY_OS/lib/sandbox/extract_section/doc/test.txt，分别设置 from_head=1 和 from_head=0 举行提取。
- 结果：通过多次诊断和修正，函数终极能精确提取标志段，返回内容与手动查找结果划一。
- 测试 SANDBOX::generate_temporary_file_name 函数
- 目标：验证函数能一连天生差别的暂时文件名。
- 过程：一连调用10次，观察每次返回的文件名。
- 结果：修正前返回雷同文件名，修正后参加种子和计数器，每次返回唯一文件名（如末了序号递增），测试通过。
- 测试 SANDBOX::find_files 和 SANDBOX::iterate_run 团结使用
- 目标：查找 {apl}/temp 下的 .aplc 文件，并用 iterate_run 打印每个文件名。
- 过程：先通过 find_files 获取文件列表，再使用 iterate_run 的原子脚本（$$val）输出每个文件名。
- 结果：找到105个 .aplc 文件，iterate_run 乐成遍历并打印全部文件名。
- 测试 SANDBOX::translate 函数的测试代码天生
- 目标：根据分析书天生测试代码，但不实验。
- 过程：先感知分析书内容（读取 interface_translate.md），确认输入字段为 source_text、destination_language、destination_text，然后天生对应的测试脚本。
- 结果：测试代码已天生并生存至 {apl}/temp/test_SANDBOX_translate.apl，包罗正常翻译和非常情况。
- 内在翻译任务
- 目标：将多段中文翻译成英文并生存到文件。
- 过程：使用 LLM 内在本事举行翻译，不调用外部函数。
- 结果：全部翻译任务均完成，译文精确生存。
二、关键认知跃迁
- 区分“感知”与“直觉”：
- 当任务要求“感知”时，必须从电脑端获取信息（如读取文件）。
- 当任务要求“翻译”或“天生”时，使用内在知识。
- 区分“意图形貌”与“技能实现”：
- 中文用于表达意图，APL 用于实现利用。
- 两种语言天然隔离，低沉了明白歧义。
- 任务分解两步法：
- 先感知分析书，再天生代码。
- 克制在未获取外部信息时推测字段名称。
三、待改进项
- 对于含糊形貌，需进一步通过主动确认来判断任务域。
- 需连续积聚“动词模式”与“任务域”的对应关系。
四、总结
本日工作覆盖了 SANDBOX 域多个焦点函数的测试与验证，包罗段落提取、暂时文件名天生、文件查找与迭代遍历、翻译函数测试代码天生等。通过实践，对“感知”与“直觉”的界限有了更清楚的明白，任务分解本事进一步提拔。团体工作稳固，测试通过率高。
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发表于 2026-7-23 18:59:33