我把 GPT 当成 Runtime 用：只用一个客户端，跑一个可控、可审计的投资决策 DEMO
不用 API
不写后端
不靠 Prompt 技巧
在 GPT 客户端里，实现一个"能复跑、能审计"的决策流程
背景：为什么"问答式 AI"在真实决策中不够用？
如果你真的用 LLM 参与过投资、经营、项目评估，你大概率遇到过这些问题：
- 同样的问题，多问几次，结论不一样
- AI 说得"很有道理"，但你不知道依据是什么
- 出了问题，没法复盘：是你说错了，还是 AI 想歪了
从工程角度看，这不是"模型不行"，而是：
没有输入协议，却期望系统给出稳定输出。
换个思路：把 GPT 客户端当成 Runtime
在工程系统里，一个 Runtime 至少需要三样东西：
- 明确的输入协议
- 固定的执行流程
- 可复现的输出结构
于是我做了一个极简实验：
只用 GPT 客户端，在对话层实现一个投资决策 Runtime。
核心原则一句话就够：
自然语言负责表达意图
DSL 负责定义执行边界
Runtime Header（必须复制）
每一次运行，都从这个 Header 开始：
makefile
protocol: yuerdsl
runtime: LSR Runtime
edition: Personal说明
-
这是协议绑定，不是装饰
-
Header 缺失 → 执行退化为普通聊天
-
建议放在：
- GPT 客户端「自定义指令」
- 或新会话第一条消息
yuer DSL 是什么？（给工程师的解释）
从技术角度，它就是一个 输入协议：
把非结构化主诉，编译成可执行、可审计的 State。
但对普通用户来说，它只是：
一张"填空表单"，不需要写代码。
关键约束只有一个：
不填表，不执行；缺字段，不下结论。
最小可运行 DEMO（餐饮 / 小生意）
DEMO 1：投资前（防踩坑）
yaml
INVEST_PRE_V1:
goal:
mode: [open|franchise]
target: ""
risk_cap: ""
money:
own_cash: 0
debt:
amount: 0
type: [none|credit|online_loan|family|other]
project:
city: ""
category: ""
location:
store_type: [community|street|mall]
rent_per_month: 0行为规则：
- 字段不全 → 只返回缺失字段
- 不给 PASS / STOP
DEMO 2：已开业（止血 / 退场）
yaml
INVEST_INOP_V1:
situation:
open_months: 0
avg_daily_revenue: 0
delivery_ratio: 0
cost:
rent_per_month: 0
staff_count: 0
debt_pressure:
debt_amount: 0
runway_months: 0固定执行流程（Runtime Pipeline）
vbnet
Step 0: 阶段识别（投资前 / 已开业）
Step 1: 输出 DSL 模板
Step 2: 编译为 State
Step 3: 结构性风险计算
Step 4: 决策分级（PASS / WATCH / STOP）
Step 5: 给出可执行动作
Step 6: 输出审计回执重点不是"算得多复杂"，
而是 流程固定、不漂移。
决策分级：PASS / WATCH / STOP
- PASS：结构成立，可继续
- WATCH：变量不足 / 风险集中
- STOP：结构性不成立，建议止损
这是 状态机输出，不是价值判断。
审计回执（为什么这是关键）
每次运行，都会输出类似结构：
yaml
AUDIT_RECEIPT_V1:
key_variables:
break_even_daily_revenue_est: 0
debt_runway_risk: [low|mid|high]
decision:
grade: [PASS|WATCH|STOP]
actions:
P0: []
P1: []这意味着：
- 同样输入 → 同样输出
- 可以复跑
- 可以对比
- 可以复盘
这是**"聊天式 AI"做不到的部分**。
为什么只用 GPT 客户端就够了？
这是一个工程取舍问题：
- GPT 对 YAML / 表单这类结构解析稳定
- 长指令遵循度高，适合 Runtime
- 客户端本身就是执行环境，无需外部系统
不是绑定模型，而是选择当前最合适的载体。
这件事真正想验证的是什么？
不是"AI 多聪明"，而是：
当你给 LLM 一个输入协议和执行流程，它能不能像一个 Runtime 一样工作？
至少在这个 DEMO 里，答案是：可以，而且稳定。
作者 & 项目
作者 ：Yuer
关注方向：
- 人机交互协议
- 可控 AI / 可审计推理
- 基于语言的 Runtime 与执行系统
项目仓库（yuer DSL）
仓库主要记录 DSL 结构、Runtime 规范和可复用示例。
给掘金读者的扩展建议
如果你是工程师，可以继续往下玩：
- 把 DSL 拆成更细的子协议
- 加一层状态机 / 评分函数
- 做成你自己的行业 Runtime
Runtime 给的是秩序 ，
工程能力决定你能走多远。