自然语言太啰嗦,Python 又太重?试试给 AI 设计一套“伪代码”

在前几篇文章里，我们讨论了如何用 XML 给 Prompt 分区，如何用 JSON 强制输出格式。

但很快，做复杂业务逻辑（比如保险理算、促销规则判断、游戏剧情树）的朋友会发现一个新问题：

自然语言太“软”了。

举个例子，你让 AI 算运费：

“如果重量超过 5kg，但是如果是在偏远地区的话，要在基础运费上加 10 块钱，除非用户是 VIP，那样的话就打八折，但最低不能低于 5 块……”

这段话，人听了都头大，更别说 AI 了。它很容易绕进逻辑陷阱里，或者算出一个莫名其妙的数字。

有人说：“那我让 AI 写 Python 代码来算？”可以，但太重了。为了算个运费，AI 要写 import、定义函数、处理缩进……这些全是无效的 Token 消耗，而且生成的代码可能包含危险的系统调用。

今天，我们要介绍一种介于“人话”和“代码”之间的终极武器：DSL（领域特定语言）。

通俗点说，就是我们专门为 AI 发明的一套“行话”或“伪代码”。

01 什么是 DSL？AI 界的“电报码”

DSL（Domain Specific Language）不是什么新概念。SQL 是数据库的 DSL，HTML 是网页的 DSL。它们不通用，但在自己的地盘里效率极高。

在 AI 领域，DSL 就是我们为了特定任务，和 AI 约定的一套简写规则。

为什么要用 DSL？

02 场景一：复杂逻辑判定（Rule Engine）

回到刚才那个“运费计算”的例子。

如果我们设计一套简单的 DSL，规定：

DSL 版的 Prompt：

<instruction>  你是一个运费计算引擎。请将用户的自然语言描述，转化为以下 DSL 伪代码格式：  - 规则：IF [条件] THEN [结果] ELSE [结果]  - 变量：weight, is_remote, is_vip, base_fee</instruction><user_input>  重量超过 5kg，偏远地区加 10 块，VIP 打八折。</user_input><ai_output>  IF weight > 5 AND is_remote == True THEN     base_fee = base_fee + 10  END  IF is_vip == True THEN     base_fee = CALC(base_fee * 0.8)  END</ai_output>

发生了什么？AI 不需要真的去执行计算（它很容易算错），它只需要把糊涂的“人话”翻译成清晰的“逻辑表达式”。然后，你的后端代码拿到这段 DSL，用一个简单的解释器去执行它。

逻辑的解释权归 AI，逻辑的执行权归你。完美分工。

03 场景二：Agent 动作序列（Action Sequence）

在做 Agent（智能体）时，AI 经常需要操作很多软件。用自然语言描述动作非常啰嗦：

“请先打开浏览器，然后输入百度网址，然后等待加载，然后输入关键词……”

我们可以定义一套动作 DSL：

DSL 定义：

实战 Prompt：

### 任务你是一个自动化测试助手。请将用户的需求转化为标准 DSL 指令集。### 用户需求帮我去百度搜一下 iPhone 15 的价格。### AI 输出GOTO("https://www.baidu.com")WAIT(2)TYPE("iPhone 15 价格")CLICK("百度一下")

对于后端来说，解析这四行文本，比解析一段“小作文”要容易且稳定得多。

04 场景三：结构化图谱生成

如果你想让 AI 生成一个思维导图或者流程图，让它直接画图是不可能的。但你可以让它输出 DSL，比如 Mermaid 或 Graphviz。

Prompt：

请分析这家公司的股权结构，并输出 Mermaid 格式的 DSL 代码：graph TD   A[母公司] --> B[子公司]

这其实就是一种最典型的 DSL 应用。AI 非常擅长写这种结构化文本，因为它的训练数据里包含了几亿行的 GitHub 代码。

利用 AI 的“代码本能”，去解决“逻辑问题”，往往比直接用自然语言效果好得多。

05 产品经理的思考：定义属于你的“黑话”

DSL 听起来很技术，但本质上它是产品设计的一部分。

作为AI应用开发者，你在设计 AI 功能时，可以试着定义一套“中间语言”。

怎么设计 DSL？遵循三个原则：

写在最后

从 Natural Language（自然语言） 到 Structured Output（结构化输出），再到 DSL（领域特定语言）。

这是 Prompt Engineering 的进阶之路。

当你的 Prompt 开始变得像代码一样简练、像数学公式一样优美时，你就真正掌握了驾驭大模型算力的钥匙。