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7月14日

22:48

22:48

Martin Fowler@martinfowler

Martin Fowler 发布新文章，介绍 @unmeshjoshi 使用抽象和领域特定语言（DSL）来约束 LLM 代码生成的经验。通过为 LLM 设定明确边界，可减少生成代码中的错误。文章强调 DSL 能确保输出符合预期，提高代码质量。该方法适用于快速原型设计及生产级代码的生成。

技巧 Martin Fowler DSL 领域特定语言

推荐理由：Martin Fowler 分享了用 DSL 给 LLM 画好框框的技巧，能少踩不少坑，写代码更稳。

6月23日

11:08

11:08

官方账号arXiv cs.AI@Alexander V. Kozachok, Alexander M. Nazimov, Shamil G. Magomedov

论文将自然语言到DSL代码生成定义为Text2DSL新问题，并引入PolkitBench数据集，含4204对自然语言-Polkit规则对。实验在GigaChat-10B-A1.8B（18亿活跃参数）和Nemotron-3-Nano-30B-A3B（30亿活跃参数）两个MoE模型上测试。提供结构化上下文（BNF语法、API说明、允许标识符词汇）后，语法有效性达98.6-99.4%，结构有效性提升9.7-35.5个百分点，CodeBLEU分数提升60-95%。

论文 Text2DSL PolkitBench DSL

推荐理由：这篇论文定义了Text2DSL任务，带了一个4204条规则的数据集PolkitBench，还发现喂给模型语法规则能让代码生成质量暴增，不用微调。