把模糊想法变成结构化提示词
这周在迭代 GAO —— 一个把模糊想法变成结构化 AI 提示词的 CLI。
确定性优于黑盒
很多提示词工程依赖 LLM 的”灵光一现”。GAO 反其道：完全确定性，零 LLM 调用。
输入一句”实现 JWT 认证”，GAO 用模式匹配把它分解成模块图：
authenticator—— 验证凭证、签发 tokenvalidator—— 校验 tokenauthorizer—— 权限检查
每个模块有依赖关系，输出紧凑的 YAML，约束 AI 按这个结构生成代码。
三个引擎
- 意图引擎 —— 理解你说的是什么，不只是字面意思
- 分解引擎 —— 把目标拆成模块图 + 依赖树
- 约束核 —— 三层合并规则（项目 > 包 > 内置）
验证环
除了生成提示词，GAO 还能反向检查代码质量：函数长度、命名一致性、依赖深度、循环引用。 这才是”约束”的完整闭环。
这周还在想：GAO 输出的提示词，能不能直接变成 gaothink.in 上的一个 skill？ 如果可以，“提示词”和”skill”的边界就更模糊了。思考中。