diff --git a/src/compare/index.md b/src/compare/index.md index b422059..c3df82c 100644 --- a/src/compare/index.md +++ b/src/compare/index.md @@ -5,3 +5,10 @@ ## 与Skyve低代码平台的对比 参见 [nop-vs-skyve.md](nop-vs-skyve.md) + +## 与SolonFlow的对比 +逻辑编排引擎与Solon平台中的solon-flow引擎对比，参见[nop-task-flow-vs-solon-flow.md](nop-task-flow-vs-solon-flow.md) + +## 与APIJSON的对比 +NopORM + NopGraphQL的功能与APIJSON框架的对比，参见[nop-vs-apijson.md](nop-vs-apijson.md) + diff --git a/src/compare/nop-task-flow-vs-solon-flow.md b/src/compare/nop-task-flow-vs-solon-flow.md index 79317a2..343a11a 100644 --- a/src/compare/nop-task-flow-vs-solon-flow.md +++ b/src/compare/nop-task-flow-vs-solon-flow.md @@ -48,7 +48,7 @@ nodes: ```javascript @Test - public void testDiscount() + public void testDiscount() FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance(); flowEngine.load(Chain.parseByUri("classpath:flow/bookDiscount.yml")); @@ -62,10 +62,10 @@ nodes: //价格变了，省了100块 assert bookOrder.getRealPrice() == 400; -} +} ``` -NopTaskFlow的核心（nop-task-core模块）虽然只有3000行左右的代码，但是它是一个非常完整的逻辑编排引擎，支持异步处理、超时重试、断点重提等高级功能，所以用NopTaskFlow可以很容易的实现solon-flow所演示的功能。 +**NopTaskFlow的核心（nop-task-core模块）虽然只有3000行左右的代码，但是它是一个非常完整的逻辑编排引擎，支持异步处理、超时重试、断点重提等高级功能**，所以用NopTaskFlow可以很容易的实现solon-flow所演示的功能。 ```yaml version: 1 @@ -131,3 +131,231 @@ public void testDiscount01ForYaml() { | **上下文设置方式** | 使用 `ChainContext.put` 设置上下文变量。 | 使用 `ITaskRuntime.setInput` 设置输入参数。 | | **任务执行方式** | 使用 `flowEngine.eval` 方法执行任务。 | 使用 `task.execute` 方法执行任务。 | | **任务执行** | 同步执行，通过对象属性来返回结果 | 支持异步执行。任务会返回outputs结果变量集合，当然也可以通过对象属性来返回结果 | + +## 二. NopTaskFlow内置的可扩展能力 + +NopTaskFlow非常强大，自动支持异步实行、支持图模式和堆栈模式等多种执行模式，并支持非常精细的变量作用域控制。详细介绍参见[从零开始编写的下一代逻辑编排引擎 NopTaskFlow](https://mp.weixin.qq.com/s/2mFC0nQon_l2M82tOlJVhg)。任何用到函数的地方都可以替换为使用NopTaskFlow，比如后台服务函数可以直接调用NopTaskFlow来实现，而不需要在Java中编码。参见[通过NopTaskFlow逻辑编排实现后台服务函数](https://mp.weixin.qq.com/s/CMBcV9Riehlf4_Ds_BmyEw)。 + +除了上述的领域特定设计（比如事务、异步、状态恢复等）之外，NopTaskFlow还从Nop平台自动继承了XLang语言所自带的一系列可扩展机制。 + +### 2.1 统一模型加载器 + +solon-flow的示例演示了从classpath加载模型文件，而NopTaskFlow使用Nop平台统一提供的ResourceComponentManager.loadComponentModel来加载模型文件，它自动识别虚拟文件路径，具体虚拟文件的实际保存位置可以是classpath，也可以是操作系统中的某个目录，或者是数据库中的一张模型表。而且模型加载过程会自动缓存解析结果，并自动跟踪模型文件的依赖关系。比如说`a.task.xml`用到了xpl标签库`batch.xlib`，则当`batch.xlib`被修改的时候，`a.task.xml`对应的模型缓存会自动失效。 + +虚拟文件系统的能力可以被其他DSL所共享，比如ORM模型文件同样基于这一机制加载，假如我们为虚拟文件系统增加了一个Redis存储支持，则ORM模型和NopTaskFlow模型都会立刻获得相关支持。而solon-flow的做法中并不能在多个DSL模型之间共享这种底层机制。 + +### 2.2 Delta定制 + +Nop平台中由统一模型加载器所管理的DSL模型都自动支持Delta定制。当我们需要修改模型内容时，并不需要直接修改原有的模型文件，而是可以在`_delta`目录下增加一个同名的模型文件，则会覆盖原有模型文件，优先加载delta目录下的文件。在定制文件中可以通过`x:extends='super'`来表示继承已有的模型文件。 + +Delta定制类似于Docker中的分层文件系统，上层的文件会自动覆盖下层同名的文件。只是通过XLang语言中的`x:extends`语法，Nop平台中的模型文件可以实现两个模型文件的内部结构的合并，而不是如Docker那样只能按照文件名整体进行覆盖。 + +详细介绍参见[如何在不修改基础产品源码的情况下实现定制化开发](https://mp.weixin.qq.com/s/JopDTYBIw0_Pmp0ZsTuMpA) + +### 2.3 Delta合并 + +Nop平台的所有DSL模型都支持`x:extends`和`x:gen-extends`语法，可以用它来实现复杂模型的分解与合并。比如 + +```yaml +x:extends: "base.task.xml" +x:gen-extends: | + + +steps: + - type: step + name: step2 + x:override: remove +``` + +`x:extends`可以用于表示继承已有的模型文件，可以通过逗号分隔表示多个基础文件，然后会按照从前到后的顺序依次进行合并。 + +可以通过`x:gen-extends`和`x:post-extends`执行编译期的代码生成逻辑，动态生成用于继承的基础模型。 + +在合并的过程中，可以通过`x:override`来控制具体节点的合并逻辑，比如`x:override: remove`表示删除该节点。通过这种方式可以引入删除语义和逆元的概念。 + +详细介绍参见 [XDSL：通用的领域特定语言设计](https://mp.weixin.qq.com/s/usInt7_odzvFzuiIUPw4iQ) + +### 2.4 多重表象 + +可逆计算理论强调同一个信息可以具有多种表达形式(Representaion)，这些表达形式因为信息等价，所以可以自由的进行可逆转换。比如说，所谓的可视化设计可以看作是DSL模型的一种可视化展现形式，而DSL代码文本是模型信息的文本表达形式。之所以能够进行可视化设计，原因就在于可视化表象和文本表象之间可以相互转换。 + +``` +可视化表象 = Designer(文本表象), 文本表象 = Serializer(可视化表象) +``` + +利用Nop平台内置的机制和可逆性的可复合性，从字段级别的多重表象可以自动推导得到对象级别的多重表象，从而自动实现模型对象的可视化编辑。比如说，对于solon-flow而言，如果要开发一个可视化设计器，需要专门针对solon-flow的语法去设计并实现这个设计器，但是在Nop平台中，我们可以根据元模型定义自动生成一个专用于逻辑编排的可视化设计器，并不需要针对逻辑编排引擎去编写设计器。 + +作为一个简单的示例，Nop平台中的所有模型都自动支持XML和YAML等多种语法表示形式，可以使用多种形式来表示同一个业务逻辑。 + +```xml + + + + + + order.setRealPrice(order.getOriginalPrice()); + logInfo("没有优惠"); + + + + + = 300 + ]]> + + order.setRealPrice(order.getOriginalPrice() - 100); + logInfo("优惠100元"); + + + + + = 100 && order.getOriginalPrice() < 200 + ]]> + + order.setRealPrice(order.getOriginalPrice() - 20); + logInfo("优惠20元"); + + + + + + order.realPrice + + +``` + +这里的XML表达的信息与上一节中YAML格式所表达的信息完全相同。 + +在Nop平台中，另外一个自动存在的表象形式是Excel。对于任意的DSL模型，无需编写Excel解析和生成代码，就可以通过Excel来配置复杂的领域模型对象。比如ORM模型和API模型一般都通过Excel来管理，而不是通过`orm.xml`和`api.xml`模型文件来管理。根据Excel模型可以自动转换得到对应的XML模型文件。 + +## 三. 规则模型 + +除了NopTaskFlow逻辑编排之外，Nop平台还提供了一个专门描述复杂判断逻辑的规则模型(NopRule)，可以用它来描述决策表或者决策树。与NopTaskFlow的区别在于，NopRule专注于逻辑判断，通过树结构和矩阵结构可以复用判断条件，从而简化配置，优化性能。比如对于决策树而言，在上层节点判断过之后，在下层节点就不需要重复判断了。另外规则模型还引入了加权平均等概念，可以直接映射到业务层面的计分卡等管理工具，比直接使用逻辑编排要简单。 + +使用NopRule来配置同样的折扣规则: + +```xml + + + + + + + + + + + + 0 + + + + + + + + + + 100 + + + + + + 20 + + + + + +``` + +除了XML格式之外，我们还可以使用Excel格式来配置决策表和决策树 +![](nop/nop-rule.png) + +在Nop平台中，我们还可以将Excel模型导入到数据库中，通过Web页面来在线编辑、调整规则，并可以在线调试。 + +关于NopRule的详细介绍，参见[采用Excel作为可视化设计器的开源规则引擎 NopRule](https://mp.weixin.qq.com/s/zJvovUG2f4mjB5CbrlX6RA) + +## 四. 模型嵌套 + +Nop平台与所有其他平台、框架的一个本质性区别在于，它并不是孤立的去研发某个底层引擎，而是一次性抽象完成所有引擎的底层技术架构，所有的引擎都共享同样的XLang语言和可逆计算支持。使用XLang定义的DSL语言不需要自己去考虑扩展性问题（也不用设计相关语法），而且也不需要考虑多个DSL如何无缝集成在一起使用的问题。 + +前面介绍了NopTaskFlow和NopRule这两个DSL模型，通过xpl模板语言，我们只需要实现一个xpl标签函数（类似Vue组件），就可以将两种DSL模型无缝集成在一起使用。 + +```xml + + + + + + + order.setRealPrice(order.originalPrice - outputs.discount); + + + + + + + order.realPrice + + +``` + +在上面的示例中，我们通过``标签函数调用`discount.rule.xlsx`这个规则模型来计算折扣，返回结果保存在outputs变量中。通过这种方式，我们就可以在Excel中维护业务规则，在业务代码中直接调用Excel格式的业务规则。 + +`rule.xlib`的实现也非常简单 + +```xml + + + + + + + + + + + + + + + + + +``` + +可以直接指定ruleModelPath，也可以指定ruleName和ruleVersion，然后动态确定规则模型对象（从虚拟文件内系统中加载，没有找到则尝试在数据库中加载）。 + +Nop平台并不只是提供单一功能的DSL，而是一系列DSL组成的所谓DSL森林。关于DSL森林的详细介绍，可以参见[Nop如何克服DSL只能应用于特定领域的限制?](https://mp.weixin.qq.com/s/6TOVbqHFmiFIqoXxQrRkYg), +更详细的示例参见[为什么SpringBatch是一个糟糕的设计？](https://mp.weixin.qq.com/s/1F2Mkz99ihiw3_juYXrTFw)。 + + +基于可逆计算理论设计的低代码平台NopPlatform已开源： + +- gitee: [canonical-entropy/nop-entropy](https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy) +- github: [entropy-cloud/nop-entropy](https://github.com/entropy-cloud/nop-entropy) +- gitcode:[canonical-entropy/nop-entropy](https://gitcode.com/canonical-entropy/nop-entropy) +- 开发示例：[docs/tutorial/tutorial.md](https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy/blob/master/docs/tutorial/tutorial.md) +- [可逆计算原理和Nop平台介绍及答疑\_哔哩哔哩\_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV14u411T715/) +- 官网国际站: [https://nop-platform.github.io/](https://nop-platform.github.io/) +- 网友Crazydan Studio建立的Nop开发实践分享网站: [https://nop.crazydan.io/](https://nop.crazydan.io/) + diff --git a/src/compare/nop-vs-mps.md b/src/compare/nop-vs-mps.md new file mode 100644 index 0000000..c0aa9ca --- /dev/null +++ b/src/compare/nop-vs-mps.md @@ -0,0 +1,186 @@ +# Nop平台与Jetbrains公司的MPS产品的设计对比 + +## KimiChat +我先仔细看了用户的问题，他想了解Nop平台中的XLang和Jetbrains公司的MPS之间的对比。我觉得这个问题挺有意思，因为涉及到两个不同的技术体系，而且它们在领域专用语言（DSL）开发方面都有自己的特点。 +我首先想到的是，要对比这两个东西，得先搞清楚它们各自的特点和优势。我得从它们的定义、功能、应用场景等方面入手，这样才能全面地进行对比。 +我先回忆了一下XLang的相关信息，它是Nop平台的核心语言，专门用于DSL开发，基于可逆计算理论，有多个子语言，语法类似于JavaScript，支持元编程机制，还提供了完善的编程工具支持。这些特点让我觉得XLang在DSL开发方面应该很有优势。 +然后我又想到了MPS，它是Jetbrains推出的元编程系统，也支持DSL开发，有强大的IDE支持，代码生成能力强，还支持投影编辑。这些特点让我觉得MPS在提供开发工具和代码生成方面应该很有优势。 +接下来，我开始思考如何将这些信息整合起来，形成一个清晰的对比。我决定从几个关键方面进行对比，比如语言设计、功能特性、应用场景、开发工具支持等。这样可以让用户更直观地看到它们之间的异同。 +在对比的过程中，我遇到了一些小问题，比如有些信息不太确定，或者有些地方不太清楚怎么表述。但我没有放弃，而是继续思考，尝试从不同的角度去理解这些信息。我甚至想到了一些类比，比如把XLang和MPS比作两种不同的工具，各有各的用途和优势。 +经过一番思考和调整，我终于找到了一个比较清晰的对比思路。我决定按照之前确定的几个关键方面，逐一进行对比，同时尽量用简洁明了的语言来表达。这样可以让用户更容易理解。 +现在，我觉得已经思考得比较充分了，可以开始正式回复用户的问题了。 +Nop平台中的XLang与Jetbrains公司的MPS（Meta Programming System）都是用于领域专用语言（DSL）开发的工具，但它们在设计理念、实现方式和应用场景等方面存在一些差异。以下是它们的主要特点和对比： +XLang +定义：XLang是Nop平台中的核心语言，专门用于定义和实现领域专用语言（DSL）。它基于可逆计算理论，支持DSL的快速定义和差量结构生成。 +功能特性： +多子语言支持：XLang包含多个子语言，如XScript脚本语言、Xpl模板语言、XTransform结构转换语言和XDef元模型定义语言等。 +语法一致性：多个子语言共用大量的语法特性，并且可以共用全局函数库。 +DSL开发：XLang使得开发DSL的成本非常低，只需定义XDef元模型文件，即可得到DSL的解析器、验证器、IDE插件等。 +应用场景：XLang主要用于Nop平台中的低代码开发，支持可视化设计、差量化定制等。 +MPS（Meta Programming System） +定义：MPS是JetBrains公司推出的一款元编程系统，旨在为用户提供自定义语言IDE的能力。它允许用户根据需求定义可扩展的领域专用语言（DSL）。 +功能特性： +投影编辑：MPS使用投影编辑技术，允许用户以直观的视觉方式编辑代码，支持表格、图表等多种编辑方式。 +IDE支持：MPS集成了强大的IDE功能，包括代码补全、导航、重构、错误检查、调试等。 +代码生成：MPS通过生成器将DSL模型逐步转换为低级通用语言（如Java、C、JavaScript等）的代码。 +应用场景：MPS适用于需要高度定制化语言开发的场景，如嵌入式软件开发、大数据分析、税务立法编码等。 +对比 +语言设计： +XLang：基于可逆计算理论，专注于DSL的定义和生成，语法类似于JavaScript，支持对象函数调用。 +MPS：使用投影编辑技术，支持多种编辑方式，语法和编辑方式更加灵活。 +功能特性： +XLang：提供多个子语言，支持DSL的快速定义和差量结构生成。 +MPS：提供强大的IDE功能和代码生成能力，支持多种编辑方式和语言扩展。 +应用场景： +XLang：主要用于Nop平台中的低代码开发，支持可视化设计和差量化定制。 +MPS：适用于需要高度定制化语言开发的场景，如嵌入式软件开发、大数据分析等。 +总结 +XLang和MPS都是强大的DSL开发工具，但它们在设计理念、实现方式和应用场景上有所不同。XLang更适合于Nop平台中的低代码开发，而MPS则更适合于需要高度定制化语言开发的场景。 + +## DeepSeek +### **XLang与JetBrains MPS对比分析（修订版）** + +--- + +#### **1. 核心定位与设计哲学** +| **维度** | **XLang** | **JetBrains MPS** | +|----------------|---------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------| +| **设计目标** | **面向粗粒度系统级复用**，通过差量机制实现无侵入定制化，支持多DSL无缝集成与编译期元编程。 | **面向多语言混合编程**，提供全生命周期的DSL开发工具链（语法、编辑器、代码生成）。 | +| **理论依据** | 基于可逆计算理论（`Y=F(X)+Δ`），强调结构层差量运算与AST坐标系的唯一性。 | 基于语言导向编程（LOP）和元模型驱动开发，支持语言扩展和组合。 | +| **核心理念** | **“差量即逻辑”**：通过Delta文件与`x-extends`实现多DSL的编译期粘结。 | **“语言即接口”**：通过元模型定义语言，支持多语言在同一项目中的语法混合。 | + +--- + +#### **2. 技术实现对比** +| **维度** | **XLang** | **JetBrains MPS** | +|------------------------|---------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------| +| **多DSL集成能力** | ✅ **编译期元编程**：通过XDef元模型定义DSL的语法和语义，不同DSL的AST通过`x-extends`在编译期合并为统一结构。 | ✅ **运行时多语言混合**：支持在项目中同时使用不同DSL（如SQL+Java），但需预定义语言间的交互接口。 | +| **语法表示形式** | ✅ **多模态表示**：同一逻辑支持文本、图形、表格等多种形式，且可自由转换（如DSL文本↔可视化编辑器）。 | ✅ **图形化优先**：提供非文本语法（如表格、图表），但多表示形式的转换需手动实现。 | +| **扩展性机制** | ✅ **差量定制**：通过Delta文件修改任意DSL的AST节点，无需预置扩展点。 | ✅ **语言扩展**：通过继承或组合现有语言模块添加新语法，需预定义扩展接口。 | +| **工具链支持** | ✅ **通用IDE插件**：Nop平台提供语法提示、调试支持，但生态尚在建设中。 | ✅ **成熟IDE环境**：提供完整的语法高亮、实时预览、调试工具，生态成熟。 | +| **性能与侵入性** | ✅ **零运行时损耗**：差量合并在编译期完成，无动态代理或反射。 | ❌ **运行时开销**：语言模块加载和动态解析可能影响性能。 | + +--- + +#### **3. 核心机制深度对比** +##### **（1）多DSL集成原理** +- **XLang**： + - 所有DSL均基于XDef元模型定义，生成统一AST结构。 + - 不同DSL的AST通过`x-extends`在编译期合并为单一逻辑树，形成**全局坐标系**（通过XPath唯一标识节点）。 + - **示例**： + ```yaml + # DSL1: 定义数据模型 + model: + - name: User + fields: + - name: id + type: string + + # DSL2: 定义API接口（通过x:extends集成DSL1） + x:extends: dsl1.yaml + api: + - path: /user/{id} + method: GET + response: User # 直接引用DSL1中定义的User模型 + ``` + +- **MPS**： + - 通过**语言模块**定义独立的DSL（如Java、SQL），模块间需显式定义交互规则（如类型映射）。 + - 多语言混合依赖**生成器**将不同DSL转换为中间代码（如Java），再统一编译。 + +##### **（2）图形化支持** +- **XLang**： + - 图形化是DSL的**可视化表示**，与文本形式等价且可双向转换。 + - **示例**： + - 文本形式：`steps: [ {name: "Step1", action: "callAPI"} ]` + - 图形形式：流程图节点“Step1”指向“callAPI”操作。 + +- **MPS**： + - 图形化是**语法的一部分**（如表格、符号），需单独定义编辑器和渲染规则。 + - 不同表示形式的转换需手动实现（如表格→代码生成）。 + +--- + +#### **4. 典型应用场景** +| **场景** | **XLang适用性** | **MPS适用性** | +|------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------| +| **企业系统无侵入定制** | ✅ **最优解**：通过Delta文件修改核心系统（如银行账户模型），无需修改源码。 | ❌ 需通过语言扩展预定义接口，侵入性较高。 | +| **多DSL混合编程** | ✅ **编译期集成**：不同DSL通过AST合并实现逻辑粘结（如数据模型+API定义+前端页面）。 | ✅ **运行时混合**：适合需要动态组合多语言的项目（如嵌入式系统开发）。 | +| **快速原型开发** | ✅ **高效**：XDef元模型快速生成DSL工具链，支持多模态编辑。 | ❌ **高成本**：需定义语法、编辑器、生成器，初期投入大。 | +| **可视化优先场景** | ✅ **灵活**：文本与图形双向编辑，适合业务人员与开发者协作。 | ✅ **专业**：提供成熟的图形化语法设计，适合需要复杂UI交互的领域（如机器人控制）。 | + +--- + +#### **5. 优势与局限性** +| **工具** | **优势** | **局限性** | +|----------------|-------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------| +| **XLang** | - **无侵入定制**（Delta机制）
- **多DSL编译期集成**
- **多模态表示自由转换** | - 学习曲线陡峭（需理解可逆计算）
- 生态工具链待完善
- 动态语言混合支持较弱 | +| **MPS** | - **成熟的图形化工具链**
- **多语言运行时混合**
- 适合复杂语法设计 | - 扩展需预定义接口
- 运行时性能损耗
- 多表示形式转换成本高 | + +--- + +#### **6. 总结与选型建议** +- **选择XLang若**： + - 核心需求是**企业级系统的无源码定制**（如金融、ERP）。 + - 需**多DSL协同工作**（如数据模型+业务逻辑+前端），且希望编译期完成集成。 + - 追求**逻辑的多模态表示**（文本、图形、表格自由切换）。 + +- **选择MPS若**： + - 需开发**复杂图形化DSL**（如工业控制、科学计算）。 + - 项目依赖**多语言动态混合**（如将领域语言嵌入通用语言）。 + - 团队可接受较高的初期开发成本，追求成熟的IDE支持。 + +--- + +#### **本质差异总结** +| **维度** | **XLang** | **MPS** | +|------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| +| **集成方式** | 编译期AST合并（结构层粘结） | 运行时语言模块加载（对象层交互） | +| **扩展自由度** | 任意节点修改（差量驱动） | 预定义扩展点（接口驱动） | +| **表示灵活性** | 多模态等价表示（文本↔图形） | 语法形式固定（需单独定义多表示） | +| **适用场景** | 企业级系统复用、多DSL协同 | 多语言混合、复杂语法设计 | + +**最终结论**： +XLang与MPS分别代表了**“结构层差量驱动”**与**“语言层模块化设计”**两种技术路线，前者更适合需要无侵入定制和多DSL协同的企业场景，后者则擅长复杂语法和多语言动态混合的开发需求。两者在哲学和实现上互补，实际选型需结合项目目标与团队能力。 + + +## 豆包 +XLang语言和Jetbrains公司的MPS产品都聚焦于领域特定语言（DSL）开发，但它们在理论基础、实现方式和应用场景等方面存在差异。以下从多个维度对二者进行深度分析： +1. **理论基础与设计理念** + - **XLang语言**：基于可逆计算理论构建，核心思想是通过差量计算实现软件的灵活扩展与定制，公式为`App = Delta x - extends Generator`。它借鉴物理学和数学概念，如引入领域结构坐标系，将软件系统视为一个具有内在联系的整体，强调从场论世界观出发解决软件构造问题。这种设计理念使XLang在处理软件复用和定制化方面具有独特优势，能够有效降低系统开发和维护成本，提高软件的可扩展性。 + - **MPS产品**：MPS是一个元编程系统，其设计理念侧重于提供一个通用的平台，支持用户创建和使用领域特定语言进行软件开发。它强调语言工作台的概念，通过提供丰富的工具和框架，帮助开发者定义语言的语法、语义和代码生成规则，实现对特定领域问题的高效建模和解决。MPS更注重开发者在语言创建和使用过程中的便利性和灵活性，通过可视化和可定制的环境，降低创建DSL的门槛。 +2. **技术实现方式** + - **XLang语言**：XLang通过XDef元模型定义语言、Xpl模板语言等多种语言协同工作来实现其功能。XDef用于定义DSL的语法结构，采用同态设计，简单直观且约束性强；Xpl用于编译期代码生成，支持多种输出模式，如`outputMode=node`，可输出XNode节点，便于记录源码位置和表达复杂业务对象结构。XLang还支持通过宏函数和标签函数扩展语法，增强了语言的可扩展性。在处理差量计算时，XLang在编译期执行Delta合并运算，将XML或JSON解析为XNode节点后进行操作，这种方式使得差量计算的结果能够自然地融入到原始DSL结构中。 + - **MPS产品**：MPS提供了一套基于图形化界面的开发环境，开发者可以通过拖拽、配置等方式定义DSL的语法和结构。它内置了强大的代码生成引擎，能够根据定义的语言模型自动生成相应的代码框架和运行时支持。MPS通过语言层次结构和模板机制来实现代码复用和扩展，开发者可以创建不同层次的语言抽象，并通过模板实例化生成具体代码。MPS还支持与其他Jetbrains工具（如IDEA）的集成，利用这些工具的强大功能提升开发体验。 +3. **应用场景与优势** + - **XLang语言**：在需要高度定制化和可扩展性的场景中表现出色，如低代码平台开发、企业级应用的多租户定制等。在Nop平台中，使用XLang开发的银行核心应用可以在不修改基础产品源码的情况下，通过Delta差量文件定制从数据模型到业务逻辑再到前端显示界面的所有逻辑。这得益于XLang对差量计算的支持，使得开发人员能够轻松应对复杂多变的业务需求，减少重复开发工作，提高开发效率和软件质量。 + - **MPS产品**：适用于各种需要快速创建和使用DSL的场景，尤其是对语言定制和可视化开发有较高要求的项目。在一些特定领域的软件开发中，如游戏开发、科学计算等，MPS可以帮助开发者快速创建适合该领域的专用语言，提高开发效率和代码可读性。MPS的可视化开发环境和与Jetbrains生态系统的集成，使得开发者能够充分利用已有工具和资源，降低学习成本，快速上手开发工作。 +4. **局限性与挑战** + - **XLang语言**：目前XLang语言的应用范围相对较窄，主要依赖于Nop平台，在更广泛的开发者社区中的知名度和使用量有待提高。由于其理论基础涉及物理学和数学等跨学科知识，对于只熟悉传统计算机科学的开发者来说，理解和学习成本较高。 + - **MPS产品**：MPS虽然提供了强大的功能，但它的学习曲线较陡，对于初学者来说，需要花费一定时间学习其复杂的语言定义和开发流程。MPS生成的代码可能存在一定的性能开销，在处理大规模、高性能要求的应用场景时，可能需要进行额外的优化工作。 + + +## 通义千问 +Nop平台中的XLang语言和JetBrains公司的MPS（Meta-Programming System）产品都是为了支持领域特定语言（DSL, Domain Specific Language）的创建与使用而设计的，但它们在设计理念、实现方式和技术特点上有着明显的差异。以下是对两者进行深度对比的分析： + +### 设计理念 + +**XLang语言**是Nop平台的关键性支撑技术，它旨在为快速开发和扩展领域特定语言提供支持，并实现所谓的面向语言编程范式（Language Oriented Programming）。XLang的主要用途是用于快速开发和扩展领域特定语言，实现业务逻辑的高效表达。通过XDef元模型定义文件，开发者可以迅速获得一个新的DSL，并利用Nop平台提供的基础设施自动实现解析器、验证器以及可视化编辑器等功能。 + +**MPS**则是一个更为通用的语言工作台，它允许用户定义自己的可扩展DSL，并立即开始使用这些DSL来生成最终用户应用程序。MPS的一个重要特性是其投影编辑技术，这种技术克服了传统文本解析器的限制，能够生成更加丰富的DSL编辑器，如带有表格和图表的编辑器。MPS的设计目的是为了满足各种业务需求，通过创建自定义的DSL来提高开发效率和质量。 + +### 实现方式 + +**XLang**通过引入一种新的程序结构空间，在这个空间中可以很方便地实现可逆计算理论所提出的`Y = F(X) + Delta`的计算范式。XLang将传统的Map结构扩展为Tree结构，并且增加了逆向删除的语义，这使得它能够在不修改已有源代码的情况下，通过Delta定制机制对软件进行定制化开发。 + +相比之下，**MPS**采用了一种独特的抽象语法树（AST）维护代码的方式，消除了对传统文本解析器的需求。这意味着在MPS中，代码不仅以文本形式存在，还可以用图形化的形式表示，提供了更为直观的编辑体验。此外，MPS还支持BaseLanguage，允许重用Java代码，这为那些熟悉Java的开发者提供了一个熟悉的环境。 + +### 技术特点 + +**XLang**的特点之一在于它的差量计算规则，这是世界上第一个在语言层面明确定义领域结构坐标并内置通用的差量计算规则的程序语言。它支持模块分解、差量定制和元编程等通用语言特性，这些特性使得XLang在处理复杂系统的定制化方面具有独特的优势。 + +**MPS**则以其强大的语言编辑器和图形化特性著称，允许开发人员使用图形化界面创建DSL的语法、定义编辑器的行为以及类型检查规则等。同时，MPS还提供了对多种语言的支持，包括但不限于Java、C#、Python等，这使得它成为一个多语言环境下的理想选择。 + +### 总结 + +虽然XLang和MPS都致力于解决领域特定语言的创建和使用问题，但它们采用了不同的方法论和技术手段。XLang更侧重于通过创新的程序结构空间和差量计算规则来支持快速开发和定制化，而MPS则强调通过抽象语法树和投影编辑技术来提供一个灵活、可视化的DSL开发环境。两种工具各有千秋，选择哪一种取决于具体的应用场景和个人或团队的技术偏好。对于追求快速迭代和高度定制化的项目，XLang可能更具吸引力；而对于需要跨语言支持和丰富编辑体验的项目，MPS则是更好的选择。 \ No newline at end of file diff --git a/src/compare/nop/nop-rule.png b/src/compare/nop/nop-rule.png new file mode 100644 index 0000000..0f55515 Binary files /dev/null and b/src/compare/nop/nop-rule.png differ diff --git a/src/theory/delta-frontend.md b/src/theory/delta-frontend.md deleted file mode 100644 index 0601e0b..0000000 --- a/src/theory/delta-frontend.md +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -# 支持差量的前端无代码设计 - -```xml - - - - - - - 1 - - - - - - - - - - - - - - - -``` - -1. 通过一个虚拟文件系统的名字空间来加载组件。这里面就可以实现动态编译，动态Delta定制。 -2. 如果需要定制，可以使用通用的x:extends来定义一个局部组件。合并规则是按名称合并，列表中的元素按照name或者id定位，而不是通过数组下标。 -3. 组件内部引用组件只要使用局部名称。除去组件定义部分之后的template部分完全可以采用通用的Vue或者React组件形式。 -4. Vue组件是一个运行时框架。在运行时框架基础上增加Delta的能力不需要改变运行时框架的基本结构。所有Delta的概念可以只存在于编译期。 -5. DSL语言本身不用考虑可扩展性和可编辑性的问题，可以由Nop的底层机制统一提供。 -6. AMIS页面的根节点上也是允许指定json schema。整体设计是具有元模型约束的，DSL优先而不是可视化优先。 -7. 运行时组件的表达是最简表达，没有任何多余的层级或者属性。 - - -1. 系统中非常重要的一个抽象是Loader，大量操作可以在Loader层面完成。 -2. 传统的组件是黑箱模型。但是允许Delta定制的组件是白盒模型。 -3. 页面是一个特殊的组件，也不需要一个额外的容器组件。编译期完成结构变换，所以不需要运行期的容器组件支持。 -4. Delta合并是一个通用操作，它完全可以脱离任何运行时环境来完成。不依赖于任意的DSL. -5. 组件模型是 状态+输入变量定义+输出变量定义。组件可以提供再封装的语义。 -6. overwrite允许改变结构 -7. 组件提供局部变量空间，本身影响是局部的。 -8. 多层overwrite到底以哪个为准。 diff --git a/src/theory/delta-model-design.md b/src/theory/delta-model-design.md deleted file mode 100644 index e75b8ef..0000000 --- a/src/theory/delta-model-design.md +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -# 使用XLang实现通用的差量化模型设计 - -在我的上一篇文章[] diff --git a/src/theory/index.md b/src/theory/index.md index 1cfb8a6..5d8c156 100644 --- a/src/theory/index.md +++ b/src/theory/index.md @@ -31,6 +31,9 @@ App = Delta x-extends Generator 继续补充一些针对可逆计算理论的概念辨析，澄清对于可逆计算理论的一些常见误解 +## [可逆计算理论中的可逆到底指的是什么？](what-does-reversible-mean.md) +可逆一词与物理学中熵的概念息息相关，熵增的方向确定了物理世界中时间箭头的演化方向，可逆计算理论所研究的是面向演化的粗粒度软件结构的构造规律，所以可逆正是这个理论的点睛之笔。一些没有学过热力学和统计物理的同学，对于熵的概念一无所知，看到可逆这个说法难免会感到一头雾水。可逆重要吗？软件要怎么可逆？逆向执行吗？这有什么意义？在本文中，我简单解释一下可逆计算理论中可逆到底指什么。 + ## [从可逆计算看Delta Oriented Programming](delta-oriented-programming.md) 本文对比了可逆计算理论与软件工程理论界的相关工作，如面向特性编程（FOP）和面向差量编程（DOP），并指出在可逆计算视角下，这些理论还存在哪些不足之处。 @@ -39,6 +42,12 @@ App = Delta x-extends Generator 框架设计中的多维度扩展在数学层面上可以看作是张量积空间上的线性映射函数。本文从理论层面解释了可逆计算原理如何与Loader抽象相结合。 +## [写给程序员的差量概念辨析,以Git和Docker为例](explanation-of-delta.md) +虽然都叫做差量，但是差量和差量之间仍然有着非常深刻的区别。总的来说git和docker本质上都涉及到差量计算，但是它们所对应的差量也有着本质上不同的地方，这里的精细的差异需要从数学的角度才能解释清楚。一般人对于差量概念的理解其实是望闻生义，存在着非常多的含混的地方，所以很多的争论本质上是因为定义不清导致的，而不是这个问题本身内在的矛盾导致的。 +[金蝶云苍穹的Extension与Nop平台的Delta的区别](delta-vs-extension.md) +[DeepSeek AI对于Delta定制概念的理解--深度超越普通程序员](deepseek-understanding-of-delta.md) +[通用的Delta差量化机制](generic-delta-composition.md) + ## [从可逆计算看DSL的设计要点](xdsl-design.md) Nop平台基于可逆计算原理，提出了一整套系统化的构建机制来简化DSL的设计和实现，使得我们很容易增加针对自己业务领域的DSL，也很容易在已有DSL的基础上进行扩展。 @@ -50,3 +59,68 @@ Nop平台基于可逆计算原理，提出了一整套系统化的构建机制 ## [如何评价一种框架技术（比如ORM框架）的好坏](props-and-cons-of-orm-framework.md) 对于一种新的框架技术，"很方便、很好用"这样的评价表达的仅仅是一种主观感受，能否在客观层面定义一些不受人的主观偏好影响的客观标准？ +[什么是好的模型？](good_design.md) +[业务开发如何才能独立于框架](framework-agnostic.md) + +## [Nop如何克服DSL只能应用于特定领域的限制？](nop-for-dsl.md) +Nop平台可以看作是一个语言工作台（Language Workbench），它为DSL(领域特定语言，Domain Specific Language)的设计和研发提供了完整的理论支撑和底层工具集。使用Nop平台来开发，主要是使用DSL来表达业务逻辑，而不是使用通用的程序语言来表达。有些人可能会有疑问：既然DSL是所谓的领域特定语言，那岂不是意味着它只能应用于某个特定领域，这样在描述业务的时候是不是会存在本质性的限制？以前ROR(Ruby On Rails)框架流行的时候，热炒过一段时间DSL的概念，但现在不也悄无声息了，Nop又有何特异之处？对这个问题的回答很简单：Nop平台是基于可逆计算理论从零开始构建的下一代低代码平台，而可逆计算理论是一个系统化的关于DSL设计和构建的理论，它在理论层面解决了传统DSL设计和应用所存在的问题。 +[如何开发一个能够开发低代码平台的平台](meta-platform.md) +[从可逆计算看DSL的设计要点](xdsl-design.md) + +## [Nop平台为什么是一个独一无二的开源软件开发平台](technical-strategy.md) +Nop平台与其他开源软件开发平台相比，其最本质的区别在于Nop平台是**从第一性的数学原理出发，基于严密的数学推导**逐步得到各个层面的详细设计。它的各个组成部分具有一种内在的数学意义上的一致性。这直接导致Nop平台的实现相比于其他平台代码要短小精悍得多，而且**在灵活性和可扩展性方面也达到了所有已知的公开技术都无法达到的高度**，可以实现系统级的粗粒度软件复用。而主流的技术主要基于组件组装的思想进行设计，其理论基础已经决定了整体软件的复用度存在上限。 + +## [为什么说XLang是一门创新的程序语言？](why-xlang-is-innovative.md) +XLang语言之所以是一门创新的程序语言，是因为它创造了一个新的程序结构空间，在这个结构空间中可以很方便的实现可逆计算理论所提出的`Y = F(X) + Delta`的计算范式 +[DeepSeek的通俗版解释：XLang为什么是一门创新的编程语言？](deepseek-understanding-of-xlang.md) + +对于这篇文章的答疑参见 [答疑1](xlang-explained.md)， [答疑2](xlang-explained2.md) + +## [如果重写SpringBoot，我们会做哪些不同的选择？](lowcode-ioc.md) +如果我们完全从零开始重新编写SpringBoot，那么我们会明确定义哪些核心问题由底层框架来负责解决？针对这些问题我们会提出什么样的解决方案？这些解决方案与SpringBoot目前的做法又有哪些本质上的差异？Nop平台中的依赖注入容器NopIoC是基于可逆计算原理从零开始实现的一个模型驱动的依赖注入容器，它通过大约5000行代码，实现了我们所用到的SpringBoot的所有动态自动装配机制和AOP拦截机制，并且实现了GraalVM集成，可以很容易的编译为native镜像。在本文中，我将结合NopIoC的实现代码，谈一谈在可逆计算理论视角下对IoC容器设计原理的所作的一些分析。 + +## [低代码平台需要什么样的ORM引擎？](lowcode-orm-1.md) +什么是ORM？ORM为什么可以简化数据访问层的代码编写？哪些常见的业务语义可以统一下放到ORM层来表达？在低代码平台的语境下，数据结构需要支持用户自定义调整，从前端展现界面到后台数据存储的逻辑路径需要被尽量压缩，ORM引擎可以为此提供哪些支持？如果我们不满足于事先限定的某些低代码应用场景，而是希望实现一条从LowCode到ProCode的平缓的升级路径，我们对ORM引擎会提出什么样的要求？ +[低代码平台需要什么样的ORM引擎？(2)](lowcode-orm-2.md) + +## [为什么在数学的意义上GraphQL严格的优于REST？](graphql-vs-rest.md) +Nop平台中通过严密的数学推理，对于GraphQL的定位进行了重新的诠释，获得了一些新的设计思想和技术实现方案。在这种诠释下，NopGraphQL引擎实现了对REST的全面超越， +可以说在数学的意义上GraphQL严格的优于REST。 + +## [从零开始编写的下一代逻辑编排引擎 NopTaskFlow](lowcode-task-flow.md) +NopTaskFlow是一个基于可逆计算理论实现的逻辑编排引擎。 +[为什么NopTaskFlow是一个独一无二的逻辑编排引擎](why-nop-taskflow-is-special.md) + +## [NopReport为什么是一个非常独特的报表引擎？](why-nop-report-is-special.md) +NopReport与一般的报表引擎不同，它可以直接采用Excel和Word作为模板，而不一定需要使用专用的可视化设计器。 + +## [为什么SpringBatch是一个糟糕的设计？](why-springbatch-is-bad.md) +SpringBatch的设计在今天看来存在严重的设计问题，对于性能优化、代码复用都极为不友好。本文分析了SpringBatch的设计问题，并结合NopBatch这一新的批处理框架的实现方案来介绍下一代批处理框架的设计思想。 + +## [为什么Nop平台坚持使用XML而不是JSON或者YAML](why-xml.md) +在Nop平台中，XML和JSON是自动支持双向转换的，本质上用哪种表达方式都不影响模型的语义 + + +## [从可逆计算看低代码](lowcode-explained.md) +[从可逆计算看AI时代的复用](reuse.md) + +## [关于Nop平台底层理论的答疑](faq-about-theory-of-nop.md) +[关于可逆计算的讨论--答圆角骑士魔理沙](discussion-about-reversible-computation.md) + +## [什么是数据驱动？它和模型驱动、领域驱动、元数据驱动、DSL驱动之间有什么区别？](what-is-data-driven.md) +XX Driven是软件工程领域的常见黑话之一，翻译过来就是某某驱动，替换一下XX，我们就得到了数据驱动、模型驱动、领域驱动、元数据驱动、DSL驱动等等这一大堆的驱动。一个很自然的疑问是，这些不同的驱动之间有什么区别？有什么必要人为制造出这么多不同的概念？ + +## [小学生也可以轻松掌握的Paxos算法秘奥](paxos-explained.md) +Paxos算法是分布式领域中一个非常基本的算法，一向以晦涩烧脑著称。但是它之所以让人感到摸不着头脑，主要是因为我们不容易直观地理解它为什么要这样设计。尽管我们可以通过具体例子来验证其正确性，甚至可以用严谨的数学证明来说服自己它是对的，但我们还是很难回答，为什么一定要选择这种方式？这是否是唯一可行的方法？有没有可能不依赖数学推导，就能找到一种解释，让Paxos算法在直觉上显得不言而喻？ +[Paxos的魔法学研究报告](paxos.md), [普通小学生也能理解的Paxos算法讲解](paxos-for-kids.md) + +## [函数式编程为什么有利于解耦(Decouple)](functional-programming-for-decouple.md) +函数式编程的思想以及在我们日常编程中如何应用函数式编程来实现逻辑解耦，函数式编程在哪些方面提供了对于面向对象编程的一种有益的补充 + +## [从React Hooks看React的本质](essence-of-react.md) + +``` +(props, @reactive state) => vdom +``` + +render函数是一种好不容易建立起来的信息管道，如果使用一次就随手丢弃，那实在是太浪费了，何不反复利用？通过引入具备响应性的状态变量，规定一个全局的响应式规则：“无论什么原因导致state变化，自动触发局部的render函数重新执行”，就可以使得render函数得到成功的升华，**完美的将微观的交互性嵌入到了宏观的信息流场景中**。 diff --git a/src/theory/lowcode-expained.md b/src/theory/lowcode-explained.md similarity index 100% rename from src/theory/lowcode-expained.md rename to src/theory/lowcode-explained.md diff --git a/src/theory/next-generation-lang.md b/src/theory/next-generation-lang.md new file mode 100644 index 0000000..76282ca --- /dev/null +++ b/src/theory/next-generation-lang.md @@ -0,0 +1,554 @@ +# AI时代的下一代程序语言还有可能做出哪些语言创新？ + +现有的程序语言都没有考虑到人与AI协同的问题，设计的时候默认的假设是人去编写且人去读取并理解。经过了几十年的发展，优秀的设计被不同的程序语言相互借鉴，似乎所有可能的语法设计都已经被不同的语言尝试过，有用的特性开始被大量语言所接受。为了发展面向AI时代的下一代程序语言，我们还可以做出哪些此前没有做过的创新设计？这些设计能够更好的解决什么问题 + +**思考过程**: + +嗯，用户问的是AI时代的下一代程序语言可能会有哪些创新，特别是考虑到现有语言在设计时没有考虑人与AI协同的问题。这个问题挺大的，需要先拆解一下用户的需求。首先，用户可能已经了解现有编程语言的发展，知道它们主要面向人类编写和阅读，但现在AI作为协作者或甚至开发者的一部分，需要新的设计思路。所以用户想知道未来语言可能有哪些创新，这些创新能解决什么问题。 + +接下来，我需要考虑用户可能的背景。可能是开发者、研究人员或者对编程语言设计感兴趣的人。他们可能希望了解未来趋势，或者正在寻找研究方向。用户提到现有语言已经借鉴了很多优秀设计，所以需要找出尚未被探索的领域，尤其是在AI协作方面。 + +用户的问题里提到“人与AI协同”，这意味着新的语言可能需要让AI更容易理解、生成或优化代码。现有的语言可能在这方面存在不足，比如语法复杂、不够结构化，或者缺乏元数据让AI理解意图。因此，创新点可能包括更自然的语法、双向可逆性、意图与实现分离、动态语法树等。 + +然后，我需要思考现有的语言有哪些不足。比如，现在的代码主要是文本形式，AI处理时可能需要解析成AST，但如果在语言层面就支持动态语法树，可能提高AI的工作效率。另外，代码的意图和实现常常混在一起，导致AI难以理解程序的目的，如果能分离这两者，可能让AI更容易生成或优化代码。 + +还有，用户提到现有语言的设计假设是人编写和阅读，所以新的语言可能需要更适合AI生成和操作的结构，比如声明式与自动优化的结合，或者实时协同编程的支持。另外，可解释性和伦理约束也可能是创新点，比如在语言层面内置伦理规则，让AI生成的代码自动符合某些规范。 + +还需要考虑交互方式的创新，比如自然语言与代码混合编程，或者多模态编程环境，结合文本、语音、图表等。这可能让开发更高效，尤其是非专业开发者也能参与。 + +另外，测试和调试方面，AI可能需要更自动化的工具，比如基于概率的测试，或者实时错误预测。这些都可以集成到语言设计中，而不是作为外部工具。 + +最后，要确保这些创新点能解决实际问题，比如提高开发效率，降低维护成本，增强代码的可维护性和安全性，促进人机协作等。可能需要举一些具体的例子，比如GitHub Copilot在现有语言中的局限，新语言如何改进这些点。 + +总结起来，需要从语法、结构、元数据、交互方式、调试测试、伦理约束等多个方面探讨可能的创新，并说明这些设计如何解决AI时代的新挑战。同时，要确保回答覆盖用户可能关心的方面，比如现有语言未涉及的部分，以及这些创新带来的实际好处 + +**具体回答**： + +面向AI时代的下一代程序语言设计，需要突破传统以人类为中心的单向编程思维范式。以下是可能实现的创新方向和对应价值： + +--- + +### 一、**双向可逆编程（Bidirectional Programming）** + +- **创新点**：代码与抽象语法树（AST）的动态双向映射 + - 允许开发者直接在语法树层级操作（如AI生成或修改），同时保持人类可读的代码形态 + - 内置版本化AST结构，支持代码修改的因果追溯 +- **解决问题**：解决AI生成的代码难以理解、调试和迭代的痛点，消除人类与AI协作时的语义鸿沟 + +--- + +### 二、**意图导向编程（Intent-Oriented Programming）** + +- **创新点**： + 1. 显式分离**程序意图**（What）和**实现细节**（How） + 2. 内置自然语言注释层与机器可解析的意图标记（如`@optimize_for_latency`） +- **案例**： + + ```plaintext + #intent: 实现一个快速排序算法，优先内存效率 + #constraint: 输入规模可能达到10^6级别 + [AI生成或推荐的实现代码] + ``` +- **解决问题**：让AI更精准理解需求，减少"代码正确但不符合意图"的错误 + +--- + +### 三、**动态语法（Adaptive Syntax）** + +- **创新点**： + + - 允许根据上下文动态调整语法规则 + - 支持多模态语法表达（如数学公式直接嵌入） + +- **示例**： + + ```python + # 传统方式 + matrix_multiply(A, B) + + # 动态语法 + C = A ⨯ B # 符号直接映射到底层实现 + ``` + +- **解决问题**：突破固定语法的限制，提升AI生成代码的可读性和表达效率 + +--- + +### 四、**概率化编程原语（Probabilistic Primitives）** + +- **创新点**： + - 原生支持概率分布类型（如`Gaussian(μ=0, σ=1)`） + - 内置贝叶斯推理引擎 +- **应用场景**： + + ```python + sensor_data ~ Normal(mean=ground_truth, sd=0.1) # 自动生成概率模型 + ``` +- **解决问题**：简化机器学习模型的实现，使AI能直接操作概率语义 + +--- + +### 五、**自省与可解释性增强** + +- **创新点**： + 1. 代码执行过程自动生成解释轨迹（Explanation Trace） + 2. 决策链的因果标记（`becauseof`关键字） +- **示例**： + + ```python + if x > threshold: # @becauseof(input_statistics.summary()) + trigger_alert() + ``` +- **解决问题**：解决AI生成代码的"黑箱"问题，增强调试和审计能力 + +--- + +### 六、**协同编程协议（Collaboration Protocol）** + +- **创新点**： + - 代码块粒度的人机责任标记（`@human_responsibility`/`@AI_suggestion`） + - 变更建议的差分式表达（Delta-structured Code） +- **价值**：明确人机协作边界，降低代码所有权争议风险 + +--- + +### 七、**伦理约束内嵌（Ethical Constraints as First-Class Citizen）** + +- **创新点**： + - 类型系统扩展支持伦理属性（如`PersonalData @encrypted`） + - 资源访问的合规性验证前置 +- **示例**： + + ```python + def process(data: UserProfile @GDPR_Compliant) -> + @Fairness(metric=demographic_parity): + # 代码逻辑 + ``` +- **解决问题**：在语言层面确保AI生成代码符合伦理规范 + +--- + +### 八、**实时反馈编程（Realtime Feedback Loop）** + +- **创新点**： + - 执行环境与开发环境深度融合 + - 基于运行时的即时优化建议（如自动提示`建议将O(n^2)算法替换为O(n log n)`） +- **技术支持**：JIT编译器的双向通信通道 + +--- + +### 突破性价值： + +1. **降低认知负荷**：开发者更专注问题域而非实现细节 +2. **提升协作效率**：人机互补的代码生成/审查/优化闭环 +3. **增强系统可靠性**：通过形式化意图和约束减少错误 +4. **加速知识迁移**：AI可理解的设计意图促进代码复用 + +--- + +### 实现挑战： + +- **形式化语义的扩展**：需要新的数学工具描述动态语法和意图 +- **开发工具链重构**：编译器需要整合AI推理引擎 +- **人机交互范式转变**：从"精确指令"到"意图协商"的思维转换 + +未来编程语言可能不再局限于文本编辑，而是向**意图可视化编辑**、**多模态交互**和**持续演进的活文档**方向发展。真正的创新将来自对"程序即人机协作媒介"这一本质的重新定义。 + +在AI与人类深度协同的编程范式下，未来的程序语言创新可能进一步突破传统边界。以下是更前沿的探索方向及其技术实现可能性： + +--- + +### 九、**神经符号融合编程（Neuro-Symbolic Programming）** + +- **创新点**： + + - **混合执行引擎**：同时支持符号逻辑推理（如Prolog风格规则）和神经网络计算图 + - **梯度流控制**：允许在符号逻辑层定义可微分约束 + +- **示例**： + + ```python + # 符号层定义业务规则 + @constraint ∀x (age(x)>18 → can_apply_loan(x)) + + # 神经层处理非结构化数据 + risk_score = NeuralModel(application_data).forward() + + # 混合决策 + final_decision = symbolic_constraints.resolve() * risk_score + ``` + +- **突破价值**：解决纯神经方法缺乏可解释性、纯符号方法难以处理不确定性的根本矛盾 + +--- + +### 十、**因果推理原语（Causal Primitives）** + +- **创新点**： + + - 内置因果图（Causal Graph）数据结构 + - `intervene`关键字支持虚拟干预实验 + - 自动反事实推理（Counterfactual Reasoning） + +- **应用场景**： + + ```python + graph = CausalGraph.from_data(df, edges=[ + ("广告投入", "销量"), + ("季节", "库存") + ]) + + # 模拟将广告预算提高20%的效果 + with graph.intervene("广告投入", value=current_value*1.2): + predicted_sales = simulate() # 自动进行do-calculus + ``` + +- **技术支撑**：整合结构因果模型（SCM）和潜在结果框架 + +--- + +### 十一、**语义版本化（Semantic Versioning 2.0）** + +- **创新设计**： + - **三维版本标识**：`语义版本@时间戳#知识版本` + - `2.3.1@2025-Q3#GPT-5-v3` 表示由GPT-5第3代模型生成的2.3.1版实现 + - **知识图谱锚定**：代码变更自动链接到领域知识库节点 +- **解决问题**：追踪AI生成代码的"知识谱系"，解决模型迭代导致的代码退化问题 + +--- + +### 十二、**环境感知编程（Context-Aware Programming）** + +- **核心创新**： + + - **运行时环境元数据**自动注入（如硬件配置、数据特征、用户权限） + - **自适应代码生成**：同一段逻辑在不同环境下编译为不同实现 + +- **案例**： + + ```python + # 通用代码 + def process(data): + clean_data = data.clean() + + # 在边缘设备编译时自动插入： + clean_data = lightweight_clean(data) # 生成ARM优化版本 + + # 在云端编译时自动插入： + clean_data = spark_clean(data) # 生成分布式版本 + ``` + +- **技术实现**：基于LLM的上下文感知编译器（Context-Aware Compiler） + +--- + +### 十三、**多智能体协商语法（Multi-Agent Negotiation Syntax）** + +- **创新机制**： + + - 代码块级`@proposal`和`@consensus`标注 + - 分布式共识算法内置于语言运行时 + +- **协作示例**： + + ```python + @proposal(agent="AI_Optimizer") + def algorithm_v1(): # 初始AI建议 + return bubble_sort(arr) + + @proposal(agent="Human") + def algorithm_v2(): # 开发者修改 + return quick_sort(arr) + + @consensus(strategy="latency_priority") # 运行时自动选择最优实现 + def final_algorithm(): + ... + ``` + +- **突破意义**：实现人-AI-AI群组间的协作决策，而非单向代码生成 + +--- + +### 十四、**认知负荷优化系统** + +- **创新设计**： + + - **注意力热力图**：编译器自动标记代码复杂度区域 + - **渐进式披露**：按开发者认知水平动态展示代码细节 + +- **交互示例**： + + ```python + # 初级开发者视图 + def main(): + [数据预处理] -> [模型训练] -> [结果输出] + + # 专家模式（Ctrl+展开） + def main(): + df = load_data("input.csv") + cleaned = remove_outliers(df, method='IQR') + model = XGBoost(params).fit(cleaned) + save_model(model, "v1.pkl") + ``` + +- **技术支撑**：实时眼动追踪与认知状态建模 + +--- + +### 十五、**量子-经典混合编程模型** + +- **前沿整合**： + + - **统一资源管理系统**：自动分配计算任务到经典/量子计算单元 + - **噪声自适应编译**：根据量子硬件特性动态优化电路 + +- **语法示例**： + + ```python + @quantum_section(backend="IBMQ_16") # 声明量子计算块 + def quantum_routine(): + q = QuantumRegister(3) + c = ClassicalRegister(3) + circuit = QuantumCircuit(q, c) + circuit.h(q[0]) + ... + return circuit + + # 经典代码中无缝调用 + result = hybrid_execute(quantum_routine(), shots=1000) + ``` + +- **核心价值**：为后量子计算时代提供平滑过渡方案 + +--- + +### 十六、**自我进化型API（Self-Evolving API）** + +- **突破性特征**： + - **动态接口适配**：根据使用模式自动生成/废弃API方法 + - **语义版本漂流防护**：API变更自动保持向后兼容 +- **案例流程**： + 1. 开发者调用`api.fetch_data()` + 2. 系统监测到90%用户实际需要分页功能 + 3. 自动升级API为`fetch_data(page_size=50, page=1)` + 4. 旧调用方式仍可通过虚拟接口兼容 + +--- + +### 十七、**多模态编程界面（Multimodal Interface）** + +- **融合创新**： + - **语音-代码双向转换**：口述"创建一个包含姓名和年龄的表格"自动生成代码 + - **草图识别**：绘制UI草图即时生成前端框架代码 + - **AR编程辅助**：通过Hololens等设备三维可视化数据流 +- **技术栈整合**： + +```mermaid +graph LR + A[语音输入] --> B(意图识别引擎) + C[手绘草图] --> B + D[AR手势] --> B + B --> E[AST生成] + E --> F[多模态代码渲染] +``` + +--- + +### 深层技术挑战： + +1. **不确定性管理**：如何处理AI生成代码的随机性输出 +2. **责任溯源**：当人机协作代码出现故障时的归责机制 +3. **心智模型对齐**：确保开发者与AI对代码语义的理解一致 +4. **持续学习系统**：语言本身如何适应快速进化的AI模型 + +--- + +### 未来形态展望： + +- **活体文档（Living Documentation）**：代码中的注释自动保持与实现同步 +- **生态感知系统**：根据技术趋势自动建议依赖库迁移（如"检测到TensorFlow使用率下降，建议转至PyTorch"） +- **认知镜像（Cognitive Mirror）**：通过代码风格反向推断开发者思维模式，提供个性化辅助 + +这种语言将不再是单纯的工具，而是演化为**人机认知共同体**的操作系统。其终极目标不是替代人类编程，而是通过"语言即接口"的革新，实现克拉克第三定律所述境界："任何足够先进的编程技术都与魔法无异"。 + +面向AI时代的下一代编程语言可能会在以下方向实现突破性创新，这些创新将重构人机协作的编程范式： + +#### 一、多模态语法架构 + +1. **自然语言-代码混合语法**（NL-Code Hybrid） + 开发支持自然语言片段与精确代码无缝嵌套的语法结构，例如： + + ```python + # 模糊语法示例 + def process_data: + "读取用户上传的CSV文件，清洗电话号码格式，去除重复项" + with AI.auto_implement(context=locals()) as code: + return code + ``` + + 关键创新点在于允许保留自然语言意图的同时生成可执行代码，AI可自动填补实现细节。 + +2. **动态可调语法树** + 引入语法规则的运行时可变性，允许AI根据上下文动态调整语法结构。例如： + + ```julia + @dynamic_syntax begin + "创建神经网络：输入层28x28，两个隐藏层(128,64)，输出10分类" + model = Sequential( + Flatten(28,28), + Dense(128, activation=:relu), + Dropout(0.2), + Dense(64, activation=:relu), + Dense(10, activation=:softmax) + ) + end + ``` + + AI可自动补全层类型、激活函数等细节，同时保持代码可读性。 + +#### 二、意图导向编程系统 + +1. **目标分解代数** + 开发基于范畴数学的形式化目标分解系统： + + ```haskell + project :: Goal -> [Subgoal] + project "构建电商推荐系统" = + [DataIngestion, FeatureEngineering, ModelTraining, ServingAPI] + ⊗ ScalabilityConstraints + ⊗ PrivacyRequirements + ``` + + AI通过类型系统自动验证目标分解的完备性。 + +2. **运行时意图验证** + 在语言层面集成意图验证机制： + + ```rust + #[intent("确保用户年龄在18岁以上")] + fn validate_age(age: i32) -> bool { + age >= 18 + } + ``` + + 编译器自动生成反例测试，AI持续验证实现是否违背原始意图。 + +#### 三、可逆计算原语 + +1. **双向代码变换** + 内置代码修改的因果追踪系统： + + ```clojure + (defn calculate-tax [income] + (←history "2023-07: 税率从5%调整到7%") + (* income 0.07)) + ``` + + AI可沿修改历史回溯，理解每个变更的决策背景。 + +2. **概率代码结构** + + ```python + with uncertainty(0.8): + def recommend(user): + if user.history.length > 10: + return collaborative_filter() + else: + return popular_items() + ``` + + AI运行时根据上下文动态调整代码执行路径。 + +#### 四、认知增强型类型系统 + +1. **语义类型推理** + + ```typescript + type Temperature = Number<"℃", {min: -273.15, max: 10000}> + | Number<"℉", {min: -459.67, max: 1832}> + | String<"cold" | "hot">; + ``` + + AI自动处理单位转换和语义边界检查。 + +2. **类型流分析** + + ```scala + def process(data: DataFrame[Schema]) => + data.filter(_.age > 18) + .map(_.name) : Stream[List[String@Length(1..50)]] + ``` + + AI实时跟踪数据流类型变化，预防运行时错误。 + +#### 五、自演进代码生态 + +1. **代码DNA系统** + + ```ruby + class User + include Versioning::Gene( + mutations: [:encryption, :validation], + constraints: :GDPR + ) + + attr :email, DNA: { format: /.+@.+/ } + end + ``` + + AI根据环境变化自动应用合规性"基因突变"。 + +2. **知识图谱集成** + + ```sparql + INSERT { + :UserProfile a owl:Class; + rdfs:subClassOf :PrivacySensitiveData; + dc:compliance :GDPR-Article30. + } + WHERE { + SERVICE { + ?newClass should_implement data_protection_standard() + } + } + ``` + + 代码变更自动更新关联知识图谱。 + +#### 六、人机协作基础设施 + +1. **认知注意力标记** + + ```csharp + [Attention(priority: Critical, + stakeholders: [SecurityTeam, Legal], + explanation: "跨境数据传输合规检查")] + void TransferData(DataSet data, Country destination) { + // AI优先检查此区域代码 + } + ``` + +2. **决策溯源语法** + + ```elixir + defmodule Pricing do + @decision_tree """ + IF market == :europe THEN + apply VAT + ELSE + check_tax_treaty() + END + """ + |> AI.audit_trail("2023-Q3 Tax Strategy") + end + ``` + +这些创新将解决以下核心问题： + +1. **意图失真**：降低从需求到代码实现的语义鸿沟 +2. **知识衰减**：保持业务规则与技术实现的一致性 +3. **协作摩擦**：优化人-AI团队的知识传递效率 +4. **系统演进**：支持持续安全的架构自适应 +5. **认知负荷**：将程序员从机械性编码升级为监督性编程 + +未来编程语言可能发展为"可执行的领域知识图谱"，其中代码、文档、测试、架构决策等要素通过形式化语义连接，形成支持持续演进的数字孪生系统。AI不仅作为编程助手，更成为代码生命周期的共同维护者，人类开发者则专注于价值判断和创造性决策。 diff --git a/src/theory/nop/delta-pipeline.png b/src/theory/nop/delta-pipeline.png new file mode 100644 index 0000000..2e72a61 Binary files /dev/null and b/src/theory/nop/delta-pipeline.png differ diff --git a/src/theory/xlang-explained.md b/src/theory/xlang-explained.md index 6a1f8be..a1783fe 100644 --- a/src/theory/xlang-explained.md +++ b/src/theory/xlang-explained.md @@ -347,3 +347,20 @@ public class NopMybatisSessionFactoryCustomizer implements SqlSessionFactoryBean 在开发阶段通过延迟加载、即时编译、并行加载等技术可以减少系统初始化时间。 对于正式发布版本，可以通过maven打包工具在编译期执行合并，最终生成合并后的模型文件到`_delta`目录下，并在模型根节点上标注`x:validated="true"`。运行时会优先加载`_delta`目录下的模型文件（这个文件是最终合并后的结果），并且因为已经标注为模型已验证，会自动跳过合并过程，所以再复杂的差量合并逻辑也不会影响运行时性能。 + + +## 5. Lang是不是就是一套标注，底层引擎能理解这套标注，解析后进行差量化合并 + +你可以认为是在通用的XNode节点（相当于是一种通用的AST）基础上引入了新的差量运算语法规则，也就是你说的`x:extends`, `x:override`这种标注。 + + +* 那如果把这套标注和解析引擎做成一套通用的xml的输入和输出，那是不是就可以实现万物的差量化？不管是程序逻辑还是流程，还是表单，或者其它任意的内容都可以用xml定义出来，能定义出来就一定可以实现差量化合并，合并完后就交给执行引擎 +是的，但是这种理解是局部的，而且包含各种误解。比如这种理解完全绑定在所谓的XML实现形式上，但其实XLang根本与具体形式无关，就是关于通用的Tree结构上的运算规律。 + +* 那是不是XLang就是一套属性标准定义，增加，删除，或者修改节点定义用的描述，差量化合并就是把主文件和delta进行合并，合并的规则就是XLang语言的定义规范用来合并，合并后就成了一份新的dsl描述（可以是xml，也可以是json，也可以是任何tree结构），得到这份新的dsl后剩下交给执行引擎，怎么解析这份dsl是执行引擎的事情，与XLang无关。 +大致上是的。但是还需要理解`x:gen-extends`和`x:post-extends`的作用，最终形成对`App = Delta x-extends Generator`这样一个完整的计算模式的认知。 + +## 6. XLang这种模式对于二次开发和ISV生态开发是否会存在挑战？如果调试bug，因为各自都拿不到其它开发团队的delta，如何诊断数据在哪个逻辑被修改了 +首先所有模型文件都在`_vfs`虚拟文件目录下统一管理，而且都具有XDef元模型定义。一般只需要查看元模型定义就可以知道DSL的具体语法结构，而且IDEA插件还可以自己进行语法提示，支持断点调试等。 +系统启动时，所有Delta合并的结果会输出到dump目录下，这里可以看到每个模型文件最终的合并结果以及每个属性、节点的来源位置。如果要进一步追踪合并的过程，可以在根节点上标注`x:dump="true"`。 +详细调试方式参见[debug.md](../dev-guide/debug.md) diff --git a/src/theory/xlang-explained2.md b/src/theory/xlang-explained2.md index 03947b5..1c9b748 100644 --- a/src/theory/xlang-explained2.md +++ b/src/theory/xlang-explained2.md @@ -8,13 +8,13 @@ XLang语言之所以是一门创新的程序语言，是因为它创造了一个 > 耐性读完了您的两篇大作，我要说完全看不懂，那是昧着良心说话，但是看懂一点点比完全看不懂更让人困惑：您这XLang是干什么用的？是一个超级的注册表形式的数据结构吗？要怎么实现你说的（或者我以为的）宏伟目标？函数在你这语言中是否是一等公民？ -这种疑惑很常见，本质上是因为XLang所依据的理论原理来自于数学和物理学，所以仅受过计算机科班教育的同学将XLang的概念向自己熟悉的计算机领域的概念映射时，会出现种种心理上的不舒服的感觉。**一个人很难理解他尚未理解的事物**，而他已经接受的某些事物往往会被不自觉的看作是天经地义、理所当然的，对于偏离现有理解的认知会自动的无视甚至抗拒。在本文中我再针对性的进行一些解释，如果有问题欢迎留言讨论。 +这种疑惑很常见，本质上是因为XLang所依据的理论原理来自于数学和物理学，所以仅受过计算机科班教育的同学将XLang的概念向自己熟悉的计算机领域的概念映射时，会出现种种心理上的不适的感觉。**一个人很难理解他尚未理解的事物**，而他已经接受的某些事物往往会被不自觉的看作是天经地义、理所当然的，对于偏离现有理解的认知会自动的无视甚至抗拒。在本文中我再针对性的进行一些解释，如果有问题欢迎留言讨论。 ## 一. XLang是干什么用的？ -**XLang的主要用途是用于快速开发和扩展领域特定语言，实现所谓的面向语言编程范式(Language Oriented Programming)**。面向语言编程范式并不是我发明的一个概念，是计算机科学领域中已经存在很多年的概念，比如1994年的这篇论文[[PDF] Language-Oriented Programming | Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/paper/Language-Oriented-Programming-Ward/825a90a7eaebd7082d883b198e1a218295e0ed3b)。 +**XLang的主要用途是用于快速开发和扩展领域特定语言，实现所谓的面向语言编程范式(Language Oriented Programming)**。面向语言编程范式并不是我发明的一个概念，它是计算机科学领域中已经存在了很多年的概念，比如1994年的这篇论文[[PDF] Language-Oriented Programming | Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/paper/Language-Oriented-Programming-Ward/825a90a7eaebd7082d883b198e1a218295e0ed3b)。 -我们平时实现业务都是使用通用程序语言，而面向语言编程范式强调领域特定语言（DSL, Domain Specific Language）的作用，开发业务时总是先开发一个专用于这个业务领域的DSL，然后再用这个DSL去表达业务逻辑。开发了IntelliJ IDEA的JetBrains公司就有一个相关的技术产品[MPS(Meta Programming System)](https://www.jetbrains.com/mps/)。 +我们平时实现业务都是使用通用程序语言，而面向语言编程范式强调领域特定语言（DSL, Domain Specific Language）的作用，开发业务时总是先开发一个专用于这个业务领域的DSL，然后再用这个DSL去表达业务逻辑。开发了IDEA集成开发工具的JetBrains公司就有一个相关的技术产品[MPS(Meta Programming System)](https://www.jetbrains.com/mps/)。 使用XLang来开发一个新的DSL非常简单，简单到只需要增加一个XDef元模型定义文件，然后你就可以立刻得到一个新的DSL。Nop平台提供了一个通用的IDEA插件，可以自动读取XDef元模型，实现自定义DSL的语法提示、链接跳转、断点调试等功能，后续还会自动实现类型推导等。Nop平台的基础设施自动根据XDef元模型文件生成模型类定义，自动实现解析器和验证器，并自动生成可视化编辑器等。 @@ -59,13 +59,107 @@ XLang语言中的坐标系具体如何实现？答案很简单，**每个DSL语 任何一种程序语言都可以解析为抽象语法树AST，而AST的每个节点和属性都具有唯一的xpath，因此任何一种程序语言都定义了一个内在的坐标系。但是问题在于通用程序语言的坐标在业务层面是不稳定的。比如说，在数据模型层面增加了一个字段，用通用语言表达的时候，可能很多地方都需要手动修改代码。但是如果是模型驱动架构，在数据模型这个DSL中可能只需要修改一个地方，然后会自动推导得到其他地方的修改。我们可以说，增加字段这个变化在数据模型所定义的坐标系中只会产生一个局部的扰动。如果学习过狄拉克提出的Delta函数，我们在形式上可以把它表达为 $ Field*\delta(x-x_0)$。 -XLang语言所定义的所有DSL相比于一般的Tree结构，都需要引入一个额外的约定：所有的列表元素都必须具有一个可以用作唯一标识的属性，比如name、id等，如果业务层面上没有这样的属性，XLang还提供了内置的`x:id`可供使用。引入这个约束后，DSL的每个Tree节点都会有一个稳定的坐标，不会因为新增或者删除节点导致大量节点的坐标发生漂移。这里的处理方案其实很容易理解也很自然，前端领域的React框架和Vue框架在实现虚拟DOM Diff算法的时候，都要求列表结构必须引入一个key属性，从而保证Diff算法的稳定性。 +XLang语言所定义的所有DSL相比于一般的Tree结构，**需要引入一个额外的约定：所有的列表元素都必须具有一个可以用作唯一标识的属性**，比如name、id等，如果业务层面上没有这样的属性，XLang还提供了内置的`x:id`可供使用。引入这个规则之后，DSL的每个Tree节点都会得到一个稳定的坐标，不会因为新增或者删除节点导致大量节点的坐标发生漂移。这里的处理方案其实很容易理解也很自然，前端领域的React框架和Vue框架在实现虚拟DOM Diff算法的时候，都要求列表结构必须引入一个key属性，从而保证Diff算法的稳定性。 > DeepSeek的评价: 这一约束实际上暗合计算机科学中的命名哲学——正如DNS通过域名解耦IP地址、UUID通过唯一标识解耦存储位置，XLang通过强制唯一标识将树节点的逻辑身份与其物理位置分离，实现了从“脆弱的位置耦合”到“稳定的身份抽象”的范式跃迁。 -### 活动标架法 +## 三. 怎么实现XLang的宏伟目标？ + +整个可逆计算理论的技术路线体现为如下核心公式： + +``` +App = Delta x-extends Generator +``` + +XLang解决问题的独特方式本质上就是反复应用上述公式，**不断通过横向和纵向分解将问题空间向众多的DSL子空间投影，然后通过Delta差量来将这些子空间粘结为一个整体**。如果学习过微分流形理论，就可以很容易的理解这里的内在逻辑。详细介绍参见[Nop如何克服DSL只能应用于特定领域的限制?](https://mp.weixin.qq.com/s/6TOVbqHFmiFIqoXxQrRkYg) + +比如说，XLang为面向动态相似性的复用提供一条标准化的技术路线。 + +> 传统的复用只能利用稳定的相同性，很难利用动态的相似性。 + +![](nop/delta-pipeline.png) + +1. 借助于嵌入式元编程和代码生成，任意结构A和C之间都可以建立一条推理管线 + +2. 将推理管线分解为多个步骤 :  A => B => C + +3. 进一步将推理管线差量化：A => _B => B => _C => C + +每一个环节都允许暂存和透传本步骤不需要使用的扩展信息。 +具体来说，Nop内置的模型驱动生产线可以分解为四个主要模型： + +1. XORM：面向存储层的领域模型 +2. XMeta：针对GraphQL接口层的领域模型，可以直接生成GraphQL的类型定义 +3. XView：在业务层面理解的前端逻辑，采用表单、表格、按钮等少量UI元素，与前端框架无关 +4. XPage：具体使用某种前端框架的页面模型 + +在模型推导的时候我们只是推导得到一个备选的结果（一般存放在以下划线为前缀的模型文件中），然后我们可以选择继承这个备选的模型，增加手工修正和依赖额外信息的Delta推理部分（存放在不以下划线为前缀的模型）。整个推理关系的各个步骤都是可选环节：我们可以从任意步骤直接开始，也可以完全舍弃此前步骤所推理得到的所有信息。例如我们可以手动增加xview模型，并不需要它一定具有特定的xmeta支持，也可以直接新建page.yaml文件，按照AMIS组件规范编写JSON代码，AMIS框架的能力完全不会受到推理管线的限制。借助于这种类似深度学习的深度分解模式，我们可以完全释放模型驱动的威力，同时在必要时可以通过Delta差量引入额外信息，最终成品的能力不会受到模型表达能力的限制。这也使得我们建模时不需要再追求对各种细节需求的覆盖，只需要集中精力关注最核心、最普适的通用需求部分即可。 + +> `XORM = Generator + Delta` +> `XMeta = Generator + Delta` +> `XView = Generator + Delta` +> `XPage = Generator + Delta` -*以下是DeepSeek R1生成的活动标架法的介绍。* +如果映射到传统计算机科学领域的概念，**XLang所提供的可以说是一种多阶段编译的模式**。**传统上编译期的运行规则由编译器固化，编译过程本身相当于是一个黑箱且只有一步**，而XLang的做法是通过编译期元编程将编译期空间打开，允许在图灵完备的编译期空间引入领域特定的结构构造规则，然后补充差量概念形成多阶段分层推理。 + +XLang所强调的差量概念在传统编程语言中也有一些对应，比如GraphQL定义语言中通过`extend type`语法可以引入类型差量等。但是**XLang所实现的一个本质性创新是，它提供了一种统一的、通用的差量定义和差量运算机制，从而避免了在每一个DSL领域空间中都重复定义**，再结合XDef元模型就可以保证所有的DSL领域空间具有内在的一致性，可以无缝粘结在一起。 + +为什么只有XLang能够提供统一的差量定义和差量运算？因为它是在结构层而不是在对象层来实现差量运算！关于这一点，DeepSeek AI自动生成了一个有趣的类比： + +### **结构层操作：直接修改“设计图纸”** + +- **传统方式**：代码像建好的房子，改窗户得砸墙（改源码）或挂窗帘（[AOP代理](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=710733231&content_type=Answer&match_order=1&q=AOP%E4%BB%A3%E7%90%86&zhida_source=entity)）。 + +- **XLang方式**：直接改建筑设计图（XNode树结构），再按图重建房子。例如： + +- 原图纸：`大门位置=(10,20)` + +- 差量图纸：`大门位置=(15,20)` + +- 系统自动生成新图纸，无需关心墙怎么砌。 + +- **技术核心**：XLang在**结构层**（类似CAD图纸）定义差量，而非在**对象层**（已建好的房子）打补丁。 + +可逆计算强调我们在将信息转化为业务对象之前，存在统一的结构表达层，可以直接在这个层面完成很多通用操作，没有必要把处理放到对象层。对象层每个对象的类型不同，造成的对应的处理规则也不同。 +**正如千变万化的建筑作品背后是统一的工程力学，在结构层看来，很多业务层面不同的东西本质上是一样的，遵循同样的结构构造规律，可以采用同样的处理工具和手段**。 + +> DeepSeek AI的评价：微分流形理论通过“局部线性化+全局光滑粘合”的框架，将复杂的几何对象转化为可计算的结构。这种思想在XLang中被抽象为“DSL子空间+Delta差量粘结”的工程范式，使得软件系统既能保持模块化开发的简单性，又能通过数学严密的差量运算实现全局一致性。 + +## 四. 函数在XLang语言中是否是一等公民? + +程序空间中的最基本单元就是值与函数，而函数式编程在理论层面甚至宣称一切都是函数，所有的值以及值所具有的运算规则（比如加减乘除）都可以用函数来模拟。在现代程序语言中，函数的重要性不断被强调，最终就体现为函数是语言中的一等公民，可以不借助其他概念（比如要求函数一定要属于类）就可以参与各种运算和结构构造。但是，XLang语言的概念体系与现有的程序语言有着很大的区别，因此它并不关心传统的值与函数的二元划分。或者说，XLang语言中只有差量才是真正的一等公民，A = 0 + A，全量是差量的一种特例。至于函数是否是一等公民是一个次一级的问题。 + +对于这个问题的理解，如果学习过固体物理中的能带论，就可以很容易领会它内在的逻辑。在固体物理中，固体的基本构造基元是电子、离子以及它们之间的相互作用。但是能带论中的第一等公民既不是电子也不是离子，而是所谓的声子（phonon）。声子是晶体中晶格振动的量子化激发，是描述晶格中原子或离子集体振动的准粒子。简单的说，声子是一种集体运动模式，但是我们在概念层面上可以像对待粒子一样把它当作一个独立存在的个体来看待。同样的，差量是各种微小扰动合并在一起构成的一种宏观层面可以独立定义并独立管理的基本构造单元。它可以很小，小到一个属性或者一个函数或者一个函数内部的执行步骤，大可以是横跨多个对象的AOP的一个切面，甚至可以大到整个系统的一个分层切片。 + +> DeepSeek AI的解释：声子是晶格振动的量子化能量包，它不直接对应任何实体粒子，而是描述原子集体运动的动态模式。就像XLang中的差量是系统演化的基本载体，声子也并非组成物质的静态单元，而是反映物质内部动态相互作用的基本语言。当宏观物性（如热传导、电导率）需要被描述时，物理学家并不直接追踪每个原子的位移，而是通过声子的激发与湮灭来表征系统的状态变迁。这种通过动态差量而非静态实体构建理论体系的方法论，正是XLang语言设计理念在计算机科学领域的完美映照。 + +**函数的粒度对于XLang而言并不是最小的可组合粒度**。在函数之下的结构只要引入领域坐标，一样是XLang的结构运算空间的一部分。 + +因为所有足够强大的程序语言都是图灵完备的，所以本质上它们之间的概念可以相互转换。比如说，差量可以被理解为一个函数。 A = f(0) = 0 + A， 任何差量都可以看作是在单位元基础上执行的一个函数！在可逆计算理论中的Generator在逻辑上也对应于一个数学层面的函数映射。所以在这个意义上，说函数是XLang中的一等公民也没有任何问题。但是，这种理解都是纯数学层面上的，反映到具体的程序语言实现中时会有微妙的差异。 + +首先，程序语言中的函数虽然满足结合律，可以从函数f和函数g组合得到一个新函数h，但是f和g复合在一起时并不会自动生成一个简化实现（编译器在我们看不见的黑魔法层面才会打开函数边界，简化复合函数的内部实现）。但是差量则不同，Delta1和Delta2组合在一起后会自动执行合并运算，得到的Delta3是一个简化后的结果。 + +第二，数学层面上的函数对应到具体实现层面可能并不对应于一个简单的由某种程序语言实现的函数。比如说Generator可能对应于一个复杂的代码生成工具，或者一个复杂的元编程处理插件等。 + +目前计算机科学对于软件构造的结构空间的认知还非常初级，真实的物理世界中的构造模式是非常丰富与复杂的，而软件结构似乎只有函数、值和简单的组合规则，我相信AI时代的智能软件研发需要建筑在新的软件构造理论的基础之上。 + +## 结语 + +黑客之王 Linux Torvalds说过，talk is cheap, show me the code。XLang语言并不仅仅是一种理论设计，而是开源低代码平台Nop平台的一个关键性支撑技术。对于XLang的各种疑问可以直接查看XLang语言的实现代码。 + +* gitee: [https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy](https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy) +* gitcode:[https://gitcode.com/canonical-entropy/nop-entropy](https://gitcode.com/canonical-entropy/nop-entropy) +* github: [https://github.com/entropy-cloud/nop-entropy](https://github.com/entropy-cloud/nop-entropy) + +文档：https://nop-platform.github.io/projects/nop-entropy/docs/dev-guide/xlang/ + +感谢[《国产编程语言蓝皮书2024》](https://www.ploc.org.cn/ploc/CNPL-2024-CHS.pdf)收录XLang语言 + +## 附录 + +以下是DeepSeek AI生成的对相关数学和物理概念的解释。 + +### A. 什么是活动标架法？ 活动标架法（**Moving Frame Method**，也称移动标架法）是微分几何中一种研究曲线、曲面及高维流形几何性质的强大工具。其核心思想是**通过几何对象自身的局部特性动态构建坐标系**，从而摆脱对固定全局坐标系的依赖。这一方法由法国数学家Élie Cartan在20世纪初系统化发展，现广泛应用于几何、物理和工程领域。 @@ -87,18 +181,18 @@ XLang语言所定义的所有DSL相比于一般的Tree结构，都需要引入 ##### **(1) 标架的构建** -- **切向量（T）**：沿曲线的切线方向，由参数化导数的归一化向量定义： +- **切向量（T）**：沿曲线的切线方向，由参数化导数的归一化向量定义： $\mathbf{T}(s) = \frac{d\mathbf{r}}{ds} $（$s $为弧长参数）。 -- **法向量（N）**：指向曲线弯曲方向的单位向量，由切向量的导数归一化得到： +- **法向量（N）**：指向曲线弯曲方向的单位向量，由切向量的导数归一化得到： $\mathbf{N}(s) = \frac{d\mathbf{T}/ds}{\|d\mathbf{T}/ds\|} $。 -- **副法向量（B）**：与T和N正交的单位向量，由叉积定义： +- **副法向量（B）**：与T和N正交的单位向量，由叉积定义： $\mathbf{B}(s) = \mathbf{T} \times \mathbf{N} $。 这三个向量构成曲线每一点处的**Frenet标架** \(\{ \mathbf{T}, \mathbf{N}, \mathbf{B} \}$，完全由曲线自身的几何性质决定。 ##### **(2) 结构方程（Frenet-Serret公式）** -标架的微分变化通过曲率（$\kappa $）和挠率（$\tau $）描述： +标架的微分变化通过曲率（$\kappa $）和挠率（$\tau $）描述： $$ \begin{cases} @@ -146,24 +240,194 @@ $$ 活动标架法的本质是**用几何对象的内在特性替代外部强加的坐标系**，这与现代物理中“背景无关性”（如广义相对论）和计算机科学中“领域专用语言”（DSL）的设计理念不谋而合——**通过对象自身结构定义描述框架**，而非依赖外部抽象。这种思想在数学与工程之间架起了一座深刻的桥梁。 -==================DeepSeek AI创作完毕==================== +### B. 什么是微分流形理论？ -## 三. 怎么实现XLang的宏伟目标？ +微分流形理论是研究“**局部像平面，但整体可能弯曲的复杂空间**”如何被拆解、测量和计算的学问。 （比如：地球表面整体是球面，但每个城市的地图像平面） +--- +**核心思想分步解释** - 要怎么实现你说的（或者我以为的）宏伟目标？函数在你这语言中是否是一等公民 +#### **1. 什么是流形？** -### **结构层操作：直接修改“设计图纸”** +想象你要研究一个“形状奇怪的物体”，比如： -- **传统方式**：代码像建好的房子，改窗户得砸墙（改源码）或挂窗帘（[AOP代理](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=710733231&content_type=Answer&match_order=1&q=AOP%E4%BB%A3%E7%90%86&zhida_source=entity)）。 +- **气球表面**（二维球面） +- **甜甜圈表面**（环面） +- **一团皱巴巴的纸** -- **XLang方式**：直接改建筑设计图（XNode树结构），再按图重建房子。例如： +**流形**的定义就是： **这种物体在任意一个“小局部”看起来都像是平坦的平面（或三维空间），但整体可能是弯曲或打结的。** -- 原图纸：`大门位置=(10,20)` +**举个例子**： +你站在地球上，脚下的地面感觉是平的（局部像平面），但整个地球其实是球形的（整体弯曲）。 -- 差量图纸：`大门位置=(15,20)` +--- -- 系统自动生成新图纸，无需关心墙怎么砌。 +#### **2. 如何描述流形？——用“地图册”** -- **技术核心**：XLang在**结构层**（类似CAD图纸）定义差量，而非在**对象层**（已建好的房子）打补丁。 +假设你要给整个地球画地图，但一张纸画不下整个球面，于是你做了三件事： + +1. **画多张小地图**：北京地图、上海地图、纽约地图... 每张地图只画地球的一小块区域。 +2. **标注重叠区域**：北京地图和上海地图的边缘有部分重叠（比如河北省）。 +3. **制定转换规则**：在重叠区域，北京地图上的“天津”坐标如何对应到上海地图上的坐标。 + +**这就是流形的核心方法**： + +- **每张小地图** = **局部坐标卡**（描述流形的一小块） +- **所有地图合起来** = **图册**（覆盖整个流形） +- **转换规则** = **转移函数**（确保地图间无缝衔接） + +--- + +#### **3. 为什么要“光滑”？——微分结构** + +流形不仅要“能用地图拼起来”，还要能在这个空间上做**微积分运算**（比如计算速度、加速度）。为此需要： + +- **光滑的转换规则**：相邻地图间的坐标转换必须“平滑过渡”，不能有突然的跳跃或折痕。 + （比如：北京地图和上海地图在重叠区域的经纬度转换必须是连续可导的） + +**现实比喻**： +如果你用瓦片拼贴一幅壁画，不仅要让瓦片图案在边缘对齐，还要让颜色渐变自然过渡——这就是“光滑性”的要求。 + +--- + +#### **4. 流形上的“方向”和“变化”——切空间** + +在平面上，方向可以用箭头表示（比如向东、向北）。但在弯曲的流形上，如何定义方向？ + +- **切空间**：在流形的每一点定义一个“虚拟的平坦平面”，用来表示该点的方向。 + （比如：你站在地球的某个点，切空间就是你脚下那块地面的“假想平面”） + +**实际意义**： + +- 计算汽车在地球表面的行驶方向 → 用切空间的箭头表示。 +- 计算卫星在太空中的轨迹 → 用四维时空流形的切空间。 + +--- + +#### **5. 为什么流形理论重要？** + +- **物理世界本质是弯曲的**： + 爱因斯坦的广义相对论认为，时空是一个四维流形，引力是时空弯曲的表现。 + +- **工程中的复杂系统**： + 机器人关节的运动范围、社交网络的连接结构、软件的模块化架构，都可以抽象为流形。 + +--- + +#### **微分流形 vs. 软件工程（XLang的DSL+Delta）** + +| **微分流形** | **软件系统** | **对应关系** | +| -------------- | ----------------- | --------------- | +| 局部地图（坐标卡） | 模块化代码（DSL子空间） | 局部简单化，隐藏复杂性 | +| 地图间的转换规则（转移函数） | 模块间的适配逻辑（Delta差量） | 确保不同模块协同工作 | +| 光滑性要求 | 接口兼容性、无冲突修改 | 修改必须平滑过渡，避免系统崩溃 | +| 切空间的方向计算 | 代码修改的局部影响分析 | 预测某个改动会如何影响其他模块 | + +--- + +#### **现实类比：城市交通系统** + +- **流形** = 整个城市的道路网 + （整体复杂，但每个路口附近的道路可以画成平面地图） +- **坐标卡** = 每个街区的地图 +- **转移函数** = 街区交界处的道路连接规则 +- **光滑性** = 道路坡度平缓，车辆能平稳行驶 +- **切空间** = 某个路口的行车方向指示牌 + +--- + +#### **总结** + +微分流形理论教会我们： + +1. **化整为零**：把复杂空间拆成多个简单局部（就像用模块化代码构建系统）。 +2. **制定规则**：明确局部之间如何衔接（就像软件模块间的接口协议）。 +3. **保持平滑**：确保整体变化自然连贯（就像软件升级不破坏现有功能）。 + +这种思想不仅用于研究宇宙和几何，还能指导我们构建灵活、可维护的复杂系统——无论是物理世界还是数字世界。 + +### C. 什么是声子? + +声子是凝聚态物理学中的重要概念，它是描述晶体中**晶格振动能量量子化**的准粒子。我们可以从以下几个层面理解这个核心概念： + +#### 一、物理本质 + +1. **集体振动的量子化** + 当晶体中的原子/离子在平衡位置附近做集体振动时（类似弹簧连接的质点网络），这种振动在量子力学框架下被离散化为能量包，每个能量包即对应一个**声子**。 + *数学描述*：通过正则坐标变换，将N个原子的3N维振动简化为3N个独立谐振子，每个振子的能量量子即为声子。 + +2. **准粒子特性** + + - 非真实粒子，而是**集体运动模式的数学抽象** + - 携带特定能量和动量：$E = \hbar\omega$（$\omega$为振动频率） + - 遵循玻色-爱因斯坦统计，可被激发和湮灭 + +#### 二、核心特征 + +| 特性 | 具体表现 | +| --------- | ----------------------------- | +| **非局域性** | 描述整个晶格的协同振动，无法定位到单个原子 | +| **量子化传播** | 振动能量以离散量（声子数）的形式在晶体中传播 | +| **模式多样性** | 包含纵波（声学支）和横波（光学支）等多种振动模式 | +| **相互作用** | 声子-声子散射影响热传导，声子-电子相互作用导致超导等现象 | + +#### 三、与XLang差量的类比 + +```mermaid +graph LR + A[晶体系统] --> B[声子] + C[软件系统] --> D[差量] + + B --> E[描述动态振动] + D --> E + B --> F[非实体基元] + D --> F + B --> G[通过组合解释宏观行为] + D --> G +``` + +1. **动态优先** + 正如物理学家用声子而非单个原子位移描述热传导，XLang用差量（Δ）而非完整状态描述系统演化。例如： + + ```python + # 传统方式 + system.temperature = 300K # 直接设置绝对值 + + # 差量方式 + system += Δ_temperature(+50K) # 记录温度变化过程 + ``` + +2. **组合性原理** + + - 声子：不同振动模式的叠加形成实际晶格动力学 + + - 差量：多个增量修改的组合构成最终系统状态 + + ```javascript + // 声子组合示例 + thermal_conductivity = phonon_mode1 ⊕ phonon_mode2 + + // 差量组合示例 + final_system = base_system + Δ_security + Δ_logging + + ``` + +#### 四、实际应用领域 + +1. **材料科学** + + - 解释热传导：声子平均自由程决定材料导热性能 + - 预测相变：声子谱软化预示结构失稳 + +2. **凝聚态理论** + + - 超导机制：电声耦合形成库珀对（BCS理论） + - 拓扑物态：声子霍尔效应的理论研究 + +3. **技术工程** + + - 热电材料：通过声子工程降低晶格热导率 + - 量子计算：声子作为量子信息载体（如离子阱系统） + +这种将复杂系统简化为基本激发量（声子/差量）的方法论，体现了人类认知从静态实体向动态关系的范式转变。正如声子革新了我们对固体物质的理解，差量概念正在重塑软件工程的构建哲学。