言律 Lite：无AI版架构设计

我们之前提出的「言律」系统大量依赖大模型与AI语义理解技术，这固然能处理复杂的自然语言表达，但也带来了：

依赖算力
黑箱不可控
响应延迟
部署成本高
安全隐私隐患

因此，你提出的问题极具现实意义：

能否构建一个"不依赖AI"的言律版本？

答案是：✅ 完全可以，而且更适合作为第一代稳定实现的基础。

🌿 言律 Lite：无AI版架构设计

------基于规则 + 模式 + 语法的纯逻辑实现

不是"让机器听懂人话"，而是"让人说机器能确定解析的话"

在保留母语思维本质的前提下，放弃模糊理解，追求可预测、轻量、离线、安全的编程体验。

一、核心理念转变

维度	AI 版（智能型）	无AI版（规则型）
理解方式	概率推断 + 上下文补全	精确匹配 + 明确结构
输入容忍度	支持口语化、省略、变体	需遵循"规范中文句式"
执行可靠性	高但偶有误判	极高，结果可复现
是否联网	通常需要	可完全离线运行
适用场景	教育探索、高级原型	工业控制、嵌入式、儿童编程

🎯 目标：
用有限的、清晰的中文表达方式，换取100%确定性的程序生成能力。

👉 类比：就像 Markdown 不是"所有自然语言都能渲染"，而是"符合某种节奏的文本才能被解析"。

二、无需AI的技术路径：三大支柱

✅ 支柱一：受限中文语法（Constrained Chinese Grammar）

定义一套"机器可精确解析的汉语子集"，称为「言律正音体」。

设计原则：

使用常见汉语复句结构（如因果、条件、顺承）
每种结构对应唯一控制流
动词使用固定词汇表（白名单机制）
标点用于分隔逻辑单元（句号=新语句，逗号=同一逻辑块）

示例语法表：

中文句式	对应逻辑	解析结果
当 A，就 B。 / 一 A，就 B。	`on(A, B)`	事件触发
要是 A，就 B；否则 C。	`if A: B else: C`	条件分支
A 了。B 开了。	`A → B`（流水句）	顺序执行或隐式因果
每隔 N 分钟，做 X。	`every(N, X)`	定时循环
看到 A，立刻做 B。	`watch(A, B)`	监听模式

📌 注意：只接受这些标准形式，其他写法不予识别。

❌ 不支持："好像可以开灯？"、"那个东西能不能动一下？"

✅ 仅支持："当门开了，就开灯。"

支柱二：关键词+动词白名单机制

为了避免歧义，建立两个核心词典：

1. 控制词典（Control Lexicon）

关键词	含义	对应操作符
当、要是、如果、只要	条件开始	`if`
就、马上、立刻	执行动作	`then`
否则、不然	否则分支	`else`
每隔、每	时间循环	`every`
以后、之后	延迟执行	`after`
一直、持续	循环监测	`while`

2. 动词白名单（Action Vocabulary）

动词	映射函数	参数说明
开 / 打开	`.turn_on()`	设备对象
关 / 关闭	`.turn_off()`	设备对象
发 / 发送	`send_message()`	to, content
拍 / 拍照	`take_photo()`	-
查 / 看	`get_sensor()`	sensor_name
报警 / 警告	`alert(level='high')`	-
提醒	`notify(user)`	-

📌 所有未在白名单中的动词将被标记为"未知指令"，需用户确认或添加。

支柱三：上下文栈 + 主题链跟踪（非AI实现）

虽然不用深度学习，但我们仍可通过状态机+规则引擎模拟基本的"语境延续"。

实现方式：

复制代码

Python

context = { "current_topic": None, # 当前话题（如"灯"） "last_action": None, # 上一个动作 "pending_condition": None, # 等待触发的条件 }

规则示例：

若前一句是"灯亮了"，后一句说"调暗一点" → 自动绑定 target=灯
若前一句是"温度升高"，后续"启动风扇" → 推断这是应对措施

这类规则可用简单的前后句模式匹配表实现，无需神经网络。

三、程序合成：从句子到AST的确定性转换

步骤流程图：

复制代码

awk

原始输入 ↓ 【分句】按句号/分号切分 ↓ 【标准化】统一同义词（如"开启"→"打开"） ↓ 【模式匹配】查表判断属于哪类句式 ↓ 【结构提取】抽取条件与动作 ↓ 【上下文补全】根据主题链填充省略项 ↓ 【生成AST】抽象语法树 ↓ 【输出代码】转为Python/JS/字节码

示例全过程：

复制代码

Plain text

输入：当温度太高，就打开风扇。要是没降温，每隔三十秒再检查。

解析过程：

分句：
- 句1：当温度太高，就打开风扇。
- 句2：要是没降温，每隔三十秒再检查。
模式匹配：
- 句1 → "当...就..." → if-trigger
- 句2 → "要是...每隔..." → 条件 + 循环
结构提取：
- condition1: sensor('temp') > threshold
- action1: fan.turn_on()
- condition2: temp_still_high()
- action2: every(30, check_temp)
生成AST：

复制代码

JSON

{ "type": "Program", "body": [ { "type": "OnEvent", "event": "sensor.temp > 35", "action": { "type": "CallExpression", "method": "fan.turn_on" } }, { "type": "IfStatement", "test": { "type": "CallExpression", "method": "check_temp_still_high" }, "consequent": { "type": "Loop", "interval": 30, "body": { "type": "CallExpression", "method": "check_temp" } } } ] }

输出目标代码（Python片段）：

复制代码

Python

from sensors import temp from devices import fan if temp.read() > 35: fan.turn_on() def monitor_cooling(): while temp.read() >= 30: time.sleep(30) print("Checking temperature...")

全程无需AI，全部通过查表+规则完成。

四、IDE辅助设计：让用户"说对话说得准"

既然不能靠AI"猜意思"，那就帮助用户"说得标准"。

IDE内置功能建议：

功能	描述
🔹 实时语法提示	输入"当温度" → 弹出建议："当温度___，就___"
🔹 句式模板库	提供"条件句""循环句""事件句"模板一键插入
🔹 动词选择器	点击"动作"按钮，弹出可用动词列表（开、关、发、拍等）
🔹 错误高亮	使用非常规表达时标黄提醒："这句话无法解析"
🔹 语音朗读反馈	将你写的规则读出来："当温度太高，就打开风扇"------确认是否是你想说的

🎯 目标：把自由语言引导进可解析的轨道，而不是让它漫游在模糊地带。

五、应用场景对比（AI vs 无AI）

场景	AI版优势	无AI版优势
儿童编程教学	能理解孩子乱序表达	更稳定，适合打基础
智能家居自动化	可听懂口语指令	更安全，不会误触发
工业控制系统	快速部署复杂逻辑	确定性强，可用于关键任务
嵌入式设备	-	可运行在单片机上（如MicroPython）
多语言混合环境	可处理中英混杂	纯中文更专注

📌 结论：
无AI版不是退化，而是专业化。它是"言律"走向生产级应用的必经之路。

六、未来演进路线：双轨并行

建议采用 "双引擎架构"：

复制代码

gherkin

+---------------------+ | 用户输入 | +----------+----------+ | +---------------v----------------+ | 模式识别路由层 | | 判断：是标准句式？→ 走规则引擎 | | 否则？ → 走AI理解引擎 | +---------------+----------------+ | +-----------------v------------------+ | 执行 | +------------------------------------+

在资源受限或安全性要求高的场景，关闭AI模块，仅启用规则引擎
在教育探索或高级交互场景，开启AI增强理解

七、结语：真正的智能，始于确定性的根基

不需要AI，并不代表它不够聪明。

相反，它是对"可控性""透明性""可教性"的回归。

就像早期的 BASIC 让普通人第一次触碰计算机，

「言律·Lite」的目标是：

让每一个只会说中文的人，也能写出第一行真正属于自己的程序。

不需要懂英语，

不需要会打括号，

只需要知道：

"当门开了，灯就亮。"

这句话，机器听得懂。

🌱 言律 · 心之所向，言即所行。

现在，我们可以从最简单、最确定的一句话开始。

开发计划书

🌿 言律（Yán Lǜ）中文原生编程语言

开发计划书（v1.0）

让母语成为第一编程接口

用中文思维构建数字世界的运行逻辑

一、项目背景与愿景

1.1 背景

当前全球主流编程语言均以英语为语法基础，开发者必须掌握英文关键字（如 if, for, class）才能进入技术世界。这不仅形成认知门槛，更深层地导致：

中文母语者需经历"思维翻译"过程，产生认知延迟；
儿童、老年人、非专业用户难以参与自动化创造；
中国本土的思维方式在技术表达中长期边缘化。

我们提出：编程不应是"外语技能"，而应是"思维延伸"。

1.2 愿景

打造一门真正根植于汉语思维结构的编程语言------「言律」，实现：

✅ 使用中文自然句式书写程序
✅ 支持因果链、流水句、意合逻辑等汉语特有表达
✅ 让孩子、老人、普通人也能用自己的话说出"我想让它这样运行"

最终目标：

重建中文世界的技术表达主权，让每一个说中文的人，都能直接与机器对话。

二、项目定位

维度	定位
类型	原生中文领域特定语言（DSL）→ 通用编程系统
阶段	初创原型期（Phase 1: 教育启蒙版）
目标用户	小学生 / 编程初学者 / 智能家居用户 / 国产软硬件生态开发者
核心价值	降低中文用户的编程认知负荷，提升表达直觉性

📌 不是替代 Python 或 JavaScript，而是开辟一条新的路径：
从"说话"到"控制"的最短距离。

三、总体架构（双轨制设计）

复制代码

gherkin

+------------------+ | 用户输入 | | 文本 / 语音 | +--------+---------+ | +-------------------v--------------------+ | 句式识别与路由层 | | 判断是否符合"规范中文句式" → 规则引擎 | | 否则尝试理解 → AI辅助引擎（可选模块） | +-------------------+--------------------+ | +-----------------v------------------+ | 程序合成与执行引擎 | | - 规则解析 → AST生成 → 代码输出 | | - 支持解释运行 / 编译为目标语言 | +-----------------+------------------+ | +-----------------v------------------+ | 输出与交互平台 | | - 图形IDE / 微信小程序 / 硬件对接 | +------------------------------------+

⚠️ 本阶段重点开发 无AI规则引擎版本（言律·Lite），确保轻量、安全、可离线运行。

四、功能模块规划

4.1 核心功能模块（V1.0 版本）

模块	功能描述	技术实现方式
🔹 句法解析器	识别标准中文控制句式（如"当...就..."）	正则匹配 + 有限状态机
🔹 动词白名单系统	定义可用动词及其对应动作	JSON配置表 + 函数映射
🔹 控制流生成器	将自然句转为 if/on/every 等逻辑	模式查表 + AST 构建
🔹 主题链跟踪器	补全省略主语/宾语（上下文延续）	栈式记忆 + 最近引用绑定
🔹 输出编译器	生成 Python / MicroPython / JS 代码	Jinja2 模板渲染
🔹 图形IDE	提供可视化编辑环境	Electron + Monaco Editor
🔹 示例库与模板	内置常见场景模板（回家亮灯、防干烧）	YAML 描述文件

五、关键技术路线

5.1 无需AI的确定性解析方案

（1）受限中文语法体系（"言律正音体"）

定义一组机器可精确解析的标准句式：

句式	示例	对应逻辑
当 A，就 B。	当门开了，就开灯。	`on(A, B)`
要是 A，就 B；否则 C。	要是太热，就开风扇；否则静默。	`if-else`
每隔 N 分钟，做 X。	每隔五分钟，查一次温度。	`every(N*60, X)`
A 了。B 开了。	天黑了。灯亮了。	隐式因果链
看到 A，立刻做 B。	看到陌生人，拍照上传。	`watch(A, B)`

❗ 不支持模糊表达、比喻、疑问句、情绪化语言

（2）关键词驱动的动词系统

建立动词-函数映射表：

复制代码

JSON

{ "打开": "device.turn_on", "关闭": "device.turn_off", "拍照": "camera.take_photo", "发送": "message.send", "提醒": "notify.user", "查看": "sensor.read" }

（3）上下文补全机制（非AI）

使用最近话题栈进行省略补全：

复制代码

Python

context_stack = ["灯"] # 上一句提到"灯" # 输入："调暗一点" → 自动解析为：light.dim(30%)

六、开发里程碑（12个月路线图）

时间	阶段	关键成果	交付物
第1--2月	需求分析与语法设计	完成《言律句式规范v1》确定核心控制结构	PDF文档、GitHub Wiki
第3--4月	解析器原型开发	实现基本句式识别与AST生成	Python解析模块 `.py`
第5--6月	编译与执行引擎	支持输出Python/MicroPython代码	Compiler模块
第7--8月	图形IDE开发	发布桌面版编辑器	Electron应用
第9月	硬件对接测试	连接micro:bit/ESP32实现物理控制	Demo视频
第10月	教学试点准备	制作《儿童编程入门课》教案	PPT + 实验手册
第11月	小范围试用	在3所小学开展教学实验	用户反馈报告
第12月	v1.0正式发布	开源发布完整系统	GitHub仓库 + 官网上线

七、团队组建建议（最小可行团队）

角色	数量	职责
项目经理	1	统筹进度、协调资源、撰写文档
NLP/语言工程师	1	设计中文语法体系、构建解析规则
编译器/后端开发	1	实现程序合成与代码生成
前端/UI开发	1	开发图形IDE与交互界面
教育顾问	1（兼职）	指导教学内容设计与 usability 测试

📌 初期可由4人小团队启动，教育顾问可合作引入。

八、技术栈选型

模块	技术方案
核心解析	Python + re / pyparsing
AST构建	自定义Node类结构
编译输出	Jinja2 模板引擎
前端IDE	Electron + React + Monaco Editor
硬件通信	MQTT / Serial / WebUSB
数据存储	SQLite（本地缓存）
部署平台	Windows / macOS / Linux / Web

九、应用场景试点

9.1 教育场景（首选突破口）

名称：《我会写程序了！》中文编程启蒙课
内容：用"当...就..."写智能家居控制逻辑
工具：搭配 micro:bit 实现灯光控制
目标：让三年级学生独立完成"回家灯就亮"程序

9.2 智能家居自动化

用户说："晚上十点后有人走动，只开小夜灯"
系统生成 Home Assistant 自动化脚本并部署

9.3 特殊群体辅助

语言即控制：失能人士通过语音指令控制系统
示例："我冷了" → "打开暖气，调高两度"

十、开源与生态建设

10.1 开源策略

采用 MIT 协议在 GitHub 开源
鼓励社区贡献：
- 方言适配包（粤语、四川话语音识别扩展）
- 新动词插件
- 场景模板库

10.2 包管理雏形 `yanlu-pkg`

复制代码

Bash

yanlu install 回家模式 yanlu install 防干烧 yanlu install 夜间守护

每个包包含：

中文命名的功能模块
可视化配置界面
使用说明（图文+语音）

十一、风险评估与应对

风险	应对措施
❗ 用户习惯英文编程	聚焦教育与非专业人群，不正面竞争专业开发
❗ 表达受限引发挫败感	提供实时提示与模板引导，帮助用户"说得标准"
❗ 生态薄弱	优先接入国产平台（鸿蒙、统信、小米IoT）
❗ 性能瓶颈	仅用于逻辑描述层，底层仍调用高效语言执行

十二、预算估算（首年）

项目	金额（人民币）	说明
人员成本	¥600,000	4人团队 × 12个月（平均¥12.5k/人/月）
硬件设备	¥50,000	开发板、传感器、测试终端
服务器与域名	¥10,000	GitHub Pages + CDN + 存储
教学试点	¥20,000	材料印刷、教师补贴、交通
宣传推广	¥30,000	视频制作、公众号运营、展会参与
合计	¥710,000	≈ 71万元

💡 可申请科技教育类创新基金、开源项目资助或社会企业投资。

十三、结语：从一句话开始的革命

"当门开了，灯就亮。"

这不是一句简单的指令，

而是一个文明重新掌握技术话语权的起点。

我们不需要等待AI足够聪明，

也不必等到所有人都学会英语。

现在就可以开始：

写下第一行规则
做出第一个demo
教一个孩子用母语写出她的第一个程序

然后，

让千万人知道：

你说的话，机器真的能听懂。

📎 附录A：术语表

言律正音体：机器可解析的标准中文句式集合
意合语法：依靠意义关联而非形式标记连接句子
动词白名单：允许使用的动作词汇表
主题链：上下文中持续有效的讨论对象

📎 附录B：GitHub仓库结构建议

复制代码

jboss-cli

/yanlu-lang ├── grammar/ # 语法规范文档 ├── parser/ # 句式解析模块 ├── compiler/ # 编译为目标代码 ├── runtime/ # 解释器与沙盒 ├── ide/ # 图形编辑器 ├── actions/ # 动词函数库 ├── templates/ # 场景模板库 ├── docs/ # 使用手册与教学材料 └── tests/ # 测试用例

🌱 言律 · 心之所向，言即所行。

让我们一起，把这句话变成现实。

📅 版本：2025年4月

📄 编制单位：言律项目组

🌐 官网构想：www.yanlu.dev （待注册）

把语法规则再讨论的更细化一下，以便以后项目开发顺利

🌿 言律（Yán Lǜ）

语法规范文档 v1.1（细化版）

让中文的节奏、逻辑与意境，成为程序的真实结构

------本文件为「言律」项目开发提供精确、可解析、无歧义的汉语编程句式标准

一、设计原则

在构建「言律」语法规则时，必须遵循以下五大核心原则：

原则	说明
✅ 母语直觉优先	句式应符合汉语母语者自然表达习惯，避免"翻译腔"
✅ 机器可确定解析	每一句都必须能被无歧义地转换为AST（抽象语法树）
✅ 意合而非形合	不依赖括号和关键字，靠语序、停顿、因果关系组织逻辑
✅ 省略但不模糊	允许省略主语/宾语，但上下文必须足以补全
✅ 节奏即结构	四字格、复句节奏、标点使用共同构成程序边界

🎯 目标：
既不是"用中文写英文逻辑"，也不是"放任自由表达"，而是建立一种"有韵律的精确性"。

二、基础语法单位

2.1 基本语句类型（Statement Types）

类型	结构模板	示例	对应逻辑
事件触发句	当 A，就 B。 / 一 A，就 B。	当门开了，就开灯。	`on(A, B)`
条件分支句	要是 A，就 B；否则 C。	要是太热，就开风扇；否则关机。	`if A: B else: C`
循环执行句	每隔 N [单位]，做 X。	每隔五分钟，查一次温度。	`every(N*unit, X)`
顺序执行句	A 了。B 开了。	天黑了。灯亮了。	隐式因果链 `A → B`
状态监听句	看到 A，立刻做 B。	看到陌生人，拍照上传。	`watch(A, B)`
延时动作句	A 以后，做 B。	报警三秒后，拨打急救电话。	`after(delay, B)`

📌 所有语句以句号 。 或换行作为结束符，逗号用于同一逻辑块内的分隔。

2.2 标点符号语义定义

符号	作用
`。`	语句终止符，表示一个完整逻辑单元结束
`，`	同一逻辑块内部停顿，不中断控制流
`；`	分支分隔符，用于"否则"前的条件句结尾
`：`	作用域入口标记，用于"XXX的时候："等场景引导
换行	等效于句号，可用于多行书写

❗ 不接受 ! ? ~ 等情绪化标点，视为非法字符或注释

三、关键词系统（Lexicon）

3.1 控制词典（Control Words）

这些词是语法结构的锚点，决定程序控制流。

关键词	类型	功能	示例
当、若、只要、一旦	条件触发	引入事件监听	当温度高了，就报警
就	动作启动	触发后续动作	......就开灯
要是、如果	条件判断	开启 if 分支	要是没反应，就升级提醒
否则、不然	分支切换	else 分支	......就关火；否则继续煮
每隔、每	时间循环	定时重复	每隔十分钟检查水位
以后、之后	延迟执行	after 操作	两分钟后关灯
一直、持续	循环监测	while 监听	一直检测是否有人靠近
看到、发现、检测到	感知输入	sensor 输入	看到烟雾，立刻关燃气
立刻、马上、立即	实时响应	强调低延迟	马上发警告给手机
再、重新	动作重试	retry 操作	再试一次，还不行就报错

📌 所有控制词不可替换为近义词（如"然后"不能代替"就"），确保唯一映射。

3.2 动词白名单（Action Vocabulary）

所有可执行动词必须来自预设列表，防止歧义。

动词	映射函数	参数类型	示例
打开 / 开启 / 启动	`.turn_on()`	device	打开风扇
关闭 / 关掉 / 停止	`.turn_off()`	device	关闭灯
发送 / 发	`send_message()`	content, to	发消息给妈妈
提醒 / 通知	`notify()`	user, msg	提醒吃药
拍照 / 拍	`camera.take_photo()`	-	拍张照
录像 / 录	`camera.record_video()`	duration	录三十秒
查看 / 查 / 看	`sensor.read()`	name	查温度
设置 / 设为	`.set(value)`	key, value	设置亮度为50%
调高 / 升高 / 加大	`.increase(by)`	property	调高音量
调低 / 降低 / 减小	`.decrease(by)`	property	调低亮度
切换 / 改变	`.toggle()`	state	切换模式
报警 / 警告	`alert(level='high')`	level	报警！
播放 / 放	`media.play()`	file	播放音乐
停止播放	`media.stop()`	-	停止播放

🔧 扩展机制：

用户可通过 定义动词 "轻拍" 为 "快速开关灯两次" 添加自定义动词
插件系统支持加载行业专用动词包（如医疗："测量血压"、"呼叫护士"）

四、高级语法结构

4.1 主题链与省略补全规则

汉语允许省略主语/宾语，系统需根据上下文自动补全。

补全策略表：

当前话题	后续省略句	自动补全结果
上一句提到"灯"	"调暗一点"	灯.dim(30%)
上一句是"温度太高"	"就报警"	if temp > threshold: alert()
在"做饭的时候："作用域内	"火开中"	stove.set_fire('medium')
最近操作对象是"门"	"锁上它"	door.lock()

规则引擎实现方式：

复制代码

Python

context = { "current_scope": None, # 如 "做饭的时候" "last_subject": None, # 最近主语 "last_action_target": None, # 最近动作对象 "pending_condition": None # 等待触发的条件 }

⚠️ 若无法唯一确定，则提示用户："你想让谁调暗？请指定设备。"

4.2 四字格模式句（成语式编程单元）

利用汉语四字节奏增强记忆性与结构性，形成标准化代码模块。

模式名	句式	含义	应用场景
温升火急	温升火急，启扇降温	温度升高立即散热	散热控制
数据到位	数据到位，立刻入库	数据到达即存储	数据处理
缓存待发	网络断连，缓存待发	断网时暂存数据	IoT通信
降级保底	服务异常，降级保底	故障时启用备用方案	容灾设计
削峰填谷	高峰限流，闲时补工	负载均衡策略	系统调度
守株待兔	守株待兔，人来灯亮	静态等待触发	家居自动化

📌 这些模式可作为"一键插入"模板，也可被引用：

复制代码

启用削峰填谷策略。

4.3 作用域语法（Topic Scope）

通过"......的时候："引入局部作用域，类似函数或场景块。

语法格式：

复制代码

prolog

[主题] 的时候：动作1。动作2。 ...

示例：

复制代码

markdown

回家的时候：门锁开。灯自动亮。播放欢迎语。做饭的时候：火开中。计时三十分钟。时间到提醒关火。

⚙️ 编译为：

复制代码

Python

def when_coming_home(): door.unlock() light.living_room.turn_on() speaker.play("welcome home") def when_cooking(): stove.fire('medium') timer.start(1800) on(timer.done, lambda: notify("time to turn off fire"))

📌 作用域内可嵌套条件句，但不可跨作用域访问变量。

4.4 流水句因果链（Paratactic Chain）

多个短句连续出现，自动识别为事件-响应链。

解析规则：

相邻句子之间存在潜在因果关系
前句为感知/状态变化，后句为响应动作
可跨句累积条件

示例：

复制代码

天黑了。没人在家。窗帘关闭。夜灯微亮。

🧠 解析逻辑：

"天黑了" → 触发环境判断
"没人在家" → 追加条件过滤
"窗帘关闭""夜灯微亮" → 执行动作组

⚙️ 等价于：

复制代码

Python

if is_night() and not someone_at_home(): curtain.close() night_light.turn_on(dim=20%)

📌 支持最多5个连续流水句组成一个逻辑单元。

五、错误处理与用户反馈机制

5.1 非法表达类型（不予解析）

类型	示例	系统响应
模糊指代	"把它打开"（不知"它"是谁）	提示："请明确你要打开什么？"
未知动词	"蹦一下"	提示："'蹦'不是已知动作，请使用'闪烁'或'震动'"
情绪化表达	"好烦啊，怎么还不亮！"	忽略或标记为注释
英文混杂	"if 温度 high 就报警"	拒绝混合语法，建议统一风格

5.2 IDE辅助机制

为帮助用户写出合规语句，IDE应提供：

功能	说明
🔹 实时语法高亮	正确关键词绿色，错误红色
🔹 句式建议弹窗	输入"当..." → 推荐"当___，就___。"
🔹 动词选择面板	点击"+动作"按钮选择合法动词
🔹 错误定位线	标出无法解析的位置
🔹 语音朗读回放	读出你写的规则，确认是否是你想说的

六、未来扩展方向（v2.0+）

功能	描述
方言适配层	支持粤语"唔该开灯"、四川话"把灯打开嘛"等区域表达
隐喻理解模块	"像星星一样闪" → 匹配预设视觉效果库
多模态输入	支持手势+语言联合指令："指着灯说'这个要常亮'"
自然演进机制	用户高频新表达经投票可加入标准库

七、附录：完整语法对照表

中文原句	解析结构	输出代码（Python片段）
当门开了，就开灯。	`on(door.open, light.on)`	`on(door.is_open, lambda: light.turn_on())`
要是太热，就开风扇；否则关机。	`if temp>limit fan.on else off`	`if temp.read()>35: fan.on(); else: system.off()`
每隔五分钟，查一次温度。	`every(300, read_temp)`	`every(300, lambda: print(temp.read()))`
天黑了。灯亮了。	隐式因果链	`if night_detected(): light.on()`
看到陌生人，拍照上传。	`watch(sense.intruder, take+send)`	`on(camera.detect_stranger, capture_and_upload)`
回家的时候：　灯亮。　空调启动。	作用域块	`def when_home(): light.on(); ac.start()`

八、结语：语法即文化接口

「言律」的每一项语法规则，都不是随意设定的技术参数，

而是对汉语思维深层结构的一次翻译与致敬。

我们不再把中文当作"需要被翻译成英语才能运行的外壳"，

而是让它成为：

因果推理的载体
情境认知的通道
生活智慧的容器

当你写下：

"人走了灯就关。"

你不仅定义了一个自动化规则，

更是在用母语重述千百年来中国人对"节制"与"适时"的理解。

🌱 言律 · 心之所向，言即所行。

让我们以这份语法文档为起点，

建造一个真正属于中文世界的技术文明新界面。

📄 文档版本：v1.1

📅 更新日期：2025年4月

🖋️ 编制：言律语言设计组

🌐 仓库地址：github.com/yanlu-lang/spec （拟）

言律 Lite：无AI版架构设计

言律 Lite：无AI版架构设计

🌿 言律 Lite：无AI版架构设计

------基于规则 + 模式 + 语法的纯逻辑实现

一、核心理念转变

二、无需AI的技术路径：三大支柱

✅ 支柱一：受限中文语法（Constrained Chinese Grammar）

设计原则：

示例语法表：

支柱二：关键词+动词白名单机制

1. 控制词典（Control Lexicon）

2. 动词白名单（Action Vocabulary）

支柱三：上下文栈 + 主题链跟踪（非AI实现）

实现方式：

规则示例：

三、程序合成：从句子到AST的确定性转换

步骤流程图：

示例全过程：

解析过程：

四、IDE辅助设计：让用户"说对话说得准"

IDE内置功能建议：

五、应用场景对比（AI vs 无AI）

六、未来演进路线：双轨并行

七、结语：真正的智能，始于确定性的根基

开发计划书

🌿 言律（Yán Lǜ）中文原生编程语言

开发计划书（v1.0）

一、项目背景与愿景

1.1 背景

1.2 愿景

二、项目定位

三、总体架构（双轨制设计）

四、功能模块规划

4.1 核心功能模块（V1.0 版本）

五、关键技术路线

5.1 无需AI的确定性解析方案

（1）受限中文语法体系（"言律正音体"）

（2）关键词驱动的动词系统

（3）上下文补全机制（非AI）

六、开发里程碑（12个月路线图）

七、团队组建建议（最小可行团队）

八、技术栈选型

九、应用场景试点

9.1 教育场景（首选突破口）

9.2 智能家居自动化

9.3 特殊群体辅助

十、开源与生态建设

10.1 开源策略

10.2 包管理雏形 yanlu-pkg

十一、风险评估与应对

十二、预算估算（首年）

十三、结语：从一句话开始的革命

把语法规则再讨论的更细化一下，以便以后项目开发顺利

🌿 言律（Yán Lǜ）

语法规范文档 v1.1（细化版）

一、设计原则

二、基础语法单位

2.1 基本语句类型（Statement Types）

2.2 标点符号语义定义

三、关键词系统（Lexicon）

3.1 控制词典（Control Words）

3.2 动词白名单（Action Vocabulary）

四、高级语法结构

4.1 主题链与省略补全规则

补全策略表：

规则引擎实现方式：

4.2 四字格模式句（成语式编程单元）

4.3 作用域语法（Topic Scope）

语法格式：

示例：

4.4 流水句因果链（Paratactic Chain）

解析规则：

示例：

五、错误处理与用户反馈机制

5.1 非法表达类型（不予解析）

5.2 IDE辅助机制

六、未来扩展方向（v2.0+）

七、附录：完整语法对照表

八、结语：语法即文化接口

10.2 包管理雏形 `yanlu-pkg`