📝 docs(tsl): add TSL playbook README
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude Fable 5
+10
@@ -0,0 +1,10 @@
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.claude/
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node_modules/
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.pytest_cache/
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tmp/
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.tmp/
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__pycache__/
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docs/superpowers/
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test/agent/result/
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package-lock.json
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@@ -0,0 +1,306 @@
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# TSL Playbook
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**面向 AI 编码代理的 TSL 语言知识库与路由层**
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_让 AI 写对 TSL —— 不靠"像 Pascal"的猜测，只靠可核对的文档事实_
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## 目录
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- 🛠 **第一部分 · 技术路径**（开发者视角）
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- [项目介绍](#项目介绍)
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- [核心理念](#核心理念)
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- [架构设计](#架构设计)
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- [目录结构](#目录结构)
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- [后续升级方向](#后续升级方向)
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- 👤 **第二部分 · 实际场景**（用户视角）
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- [同一条提示词 · 多环境实测](#统一提示词)
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## 🛠 第一部分 · 技术路径
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**开发者视角 —— playbook 是什么、如何搭建、往哪演进**
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</div>
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### 项目介绍
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**TSL**（天软语言）是天软金融分析平台的专用编程语言，语法接近 Pascal，内置海量金融数据仓库函数（行情、财务、板块、选股、回测等）。它的三个特点，让通用大模型很容易写错：
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- **语法冷门** —— 赋值用 `:=`、类定义要写 `type Name = class ... end;`、`.tsl` 有严格的"语句区在前、声明区在后"规则，与主流语言的直觉直接冲突。
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- **函数量巨大** —— 数据仓库函数上万个，签名各异，模型凭记忆一定会编造参数。
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- **文件模型敏感** —— `.tsl`（可执行脚本）与 `.tsf`（可复用声明）选错就直接编译失败。
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**TSL Playbook 就是为解决这个问题而生的知识层**。它不是解释器，也不是运行时，而是一套喂给 AI 编码代理的**结构化文档 + 检索工具 + 硬约束路由**，目标只有一个：
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> 让 AI 在写 TSL 时，每一处语法和每一个函数签名，都来自**可核对的文档事实**，而不是"看起来像别的语言"的幻觉。
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### 核心理念
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整个 playbook 建立在四条铁律之上，它们贯穿所有文档：
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| 原则 | 含义 |
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| :-- | :-- |
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| 🚫 **禁止发明语法** | 无文档结论、文件模型不明或执行事实缺失时，**停止并确认**，绝不用 Pascal / Python / JS 的相似写法补全。 |
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| 🎯 **首跳路由** | 任何 TSL 需求，第一跳统一进唯一入口，由入口分流到具体页，**不全目录搜索、不凭空猜路径**。 |
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| 🧱 **块级证据** | 页面级元数据只做粗判断；落代码时以块级 `代码块身份` 为准 —— 只有标注 `可直接照写示例` 的代码块能当源码外形照抄。 |
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| 💾 **Token 高效** | 分层索引 + 按需检索，相比通读全部文档可节省 **80–90%** 上下文开销。 |
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### 架构设计
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playbook 是一个金字塔式的知识结构：顶部是**极简的硬约束**，中部是**分层的事实文档**，底部是**可执行的检索工具**。下面四小节自顶向下逐层拆解，最后由「首跳路由」把各层串成一条完整链路。
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#### 分层知识库
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文档按**职责**而非按目录平铺组织，每一层只回答自己那一层的问题：
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| 层 | 位置 | 负责回答 | 不负责 |
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| :-- | :-- | :-- | :-- |
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| **硬约束层** | `AGENTS.md` | 铁律、首跳、阻断条件 | 完整语法（故意不复写） |
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| **语法事实层** | `docs/tsl/syntax/` | 语言规则、文件模型、控制流、类、TS-SQL | 具体函数签名 |
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| **模块集成层** | `docs/tsl/modules/` | pyTSL、策略回测、微信通知 API | 纯语法、通用取数 |
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| **风格偏好层** | `code_style.md` `naming.md` | 命名与组织偏好 | 语法事实（明确声明"仅偏好"） |
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| **函数事实层** | `tsl-api-reference` skill | 12455 个函数的名字 / 签名 / 参数 / 返回值 | 语言语法 |
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每个语法文档页头都带一组**机器可读的元数据**，让代理在读正文前就能判断能否照抄：
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```
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文档类型：语法主线
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是否可直接用于生成代码：是
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是否含可直接照写示例：是
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是否含不可照写反例：是
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遇到不确定时：<指向下一跳的具体页>
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```
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#### TSL 语法体系
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`docs/tsl/syntax/` 用 **24 个专题**覆盖了 TSL 语言的方方面面，从最短骨架到矩阵深潜：
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| 主题簇 | 专题 |
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| :-- | :-- |
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| **入门与模型** | `01` 快速落代码 · `02` 文件模型（`.tsl`/`.tsf`）· `03` 值与字面量 · `04` 变量常量 |
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| **函数与表达式** | `05` 函数与调用 · `06` 表达式运算符 · `07` 控制流 |
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| **对象与模块** | `08` 类与对象 · `09` unit 与作用域 · `24` 算符/遍历重载 |
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| **运行时** | `10` 运行时上下文与 with · `15` 调试与性能 · `20` 对象自省 · `21` 内置运行时对象 |
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| **数据结构** | `12` 数组与集合 · `22` 矩阵深潜 · `23` FMArray · `13` 结果集过滤 |
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| **数据查询** | `14` TS-SQL |
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| **底层与互操作** | `16` 词法与编译选项 · `17` 类型转换 · `18` external/DLL/线程 · `19` namespace/Libpath |
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| **避坑** | `11` 高频误写与反例 |
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每一页都用**四种块级身份**给代码块打标签，这是"禁止发明语法"落地的关键：
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| 代码块身份 | 能否照抄 | 用途 |
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| :-- | :--: | :-- |
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| ✅ `可直接照写示例` | **能** | 唯一可当源码外形的块 |
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| ⚠️ `反例 / 不可照写` | 否 | 展示会编译/运行失败的写法 |
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| 📤 `输出片段` | 否 | 只是运行结果 |
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| 🔧 `配置片段 / 概念骨架` | 否 | 带 `<占位符>` 的模板 |
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> **示例：** 语法页会明确告诉代理，`.tsl` 语句区可以调用后置的函数声明，但**在声明区后再追加脚本语句**是反例 —— 并附上真实报错 `invalid statement` 作为负向边界。
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#### tsl-api-reference Skill
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上万个数据仓库函数无法塞进上下文，playbook 把它做成一个**可调用的 Agent Skill**：一个 `function_index.tsv`（**12455 条**：2404 个 builtin + 10051 个 dotnet）加一个 `lookup.py` 检索脚本。
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```bash
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# 已知函数名 → 精确查签名、参数、返回值、示例
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python skills/tsl-api-reference/scripts/lookup.py --name argmax
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# 只知道行为 / 中文关键词 → 关键词检索（AND 语义）候选
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python skills/tsl-api-reference/scripts/lookup.py --kw 数组 排序
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```
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检索是**两段式**的：关键词查询先返回候选行（名字 + 一句话摘要），代理挑中后再用 `--name` 拉取该函数的完整文档块。函数文档本身分两大来源：
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| 来源 | 分类 | 覆盖 |
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| :-- | :--: | :-- |
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| **builtin**（语言内置） | 12 类 | math(636) · base(560) · language(441) · external · resource · graphics · document · gui · system … |
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| **dotnet**（数据仓库） | 21 类 | sector(2405) · equity(1967) · fund(1561) · fundamentals · market_data · bond · quant · macro · futures … |
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Skill 还内置了防幻觉规则：**不从记忆或相似语言推断签名；TSL 名字大小写无关但下划线有意义**，查询时不得删下划线或改成驼峰。
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#### 首跳路由机制
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这是 playbook 最核心的设计。代理面对任何 TSL 需求，都遵循同一条决策链 —— 永远从固定入口开始，逐级收窄，而不是漫无目的地翻文档：
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```mermaid
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flowchart TD
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A[用户提示词] --> B{AGENTS.md<br/>硬约束 + 首跳}
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B -->|需要任何 TSL 事实| C[docs/tsl/index.md<br/>总入口]
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C -->|写代码/语言规则| D[syntax/index.md<br/>语法路由]
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C -->|取金融数据/查函数| E[tsl-api-reference<br/>Skill]
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C -->|模块集成| F[modules/index.md]
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C -->|命名/风格| G[naming.md /<br/>code_style.md]
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D --> H[24 个语法专题]
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E -->|已知名 --name<br/>未知名 --kw| I[12455 条索引]
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H --> Z[✅ 落 .tsl / .tsf 代码]
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I --> Z
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F --> Z
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style B fill:#2b7489,color:#fff
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style C fill:#3178c6,color:#fff
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style E fill:#8250df,color:#fff
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style Z fill:#2ea043,color:#fff
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```
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每个路由表都是**「任务信号 → 入口 → 阻断条件」**三列结构，多行命中时自上而下取第一个，且每一跳都带明确的"什么时候**不**该走这条"的阻断条件，避免过度泛化。
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### 目录结构
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```
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playbook/
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├── AGENTS.md # 顶层硬约束：铁律 + 首跳路由（不复写语法）
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├── docs/tsl/
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│ ├── index.md # TSL 总入口：任务 → 文档区分流
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│ ├── naming.md # 命名偏好（非语法事实）
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│ ├── code_style.md # 代码风格偏好（非语法事实）
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│ ├── toolchain.md # 工具链与验证命令模板
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│ ├── syntax/ # 24 个语法专题 + index.md 路由
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│ │ ├── 01_quickstart.md # ├─ 快速落代码 / 最小骨架
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│ │ ├── 02_core_model.md # ├─ .tsl / .tsf 文件模型
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│ │ ├── ... # ├─ 函数/类/控制流/矩阵/TS-SQL...
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│ │ └── 24_object_overloads... # └─ 算符与遍历重载
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│ └── modules/ # 模块集成：pyTSL / 回测 / 微信
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└── skills/
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└── tsl-api-reference/ # 函数检索 Skill
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├── SKILL.md # ├─ 触发说明
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├── scripts/lookup.py # ├─ 检索脚本
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├── data/function_index.tsv# ├─ 12455 条函数索引
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└── references/codegen/ # └─ 函数完整文档块
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```
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### 后续升级方向
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playbook 目前已覆盖语法、函数、模块三大知识面，下一步按优先级从高到低，围绕**架构演进、分类治理、覆盖广度、检索质量**四个方向推进：
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**🧩 架构演进 · 语法层 Skill 化**
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- **方向** — 把 `syntax/` 的 24 篇知识页搬进独立 skill 作为 `references/`，由 `SKILL.md` 正文承载「任务信号 → 页 → 阻断条件」的首跳路由表，与 `tsl-api-reference` 对齐成统一的 skill 调用模型；`AGENTS.md` 保留为常驻硬约束闸门。
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- **目的** — 让语法与函数两类知识统一走 skill 触发，获得可分发、可移植的标准打包单元，并降低对"先读 `AGENTS.md`、再照链接逐跳"这条隐式流程的依赖。
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- **难点**
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- **确定性 vs 模糊触发** — 纲领是可审计的有序路由 + 阻断条件，而 skill 靠 `description` 被模型模糊匹配触发；syntax 的"写代码"触发面与 api-reference 的"取数"高度重叠，有序消歧逻辑必须完整保留进 `SKILL.md` 正文，不能退化成模型猜测。
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- **常驻不变量** — skill 是被触发的，替代不了 `AGENTS.md`「禁止发明语法 + 先定 `.tsl` / `.tsf` 文件模型」这条必须最先命中的硬约束，须防止自动触发把代理直接拽进语法页、跳过文件模型判断。
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- **证据随迁不走样** — `可直接照写示例` 等块级身份标注要在目录搬迁后保持有效、不失链。
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**🗂 分类治理 · codegen 归类校准与全量可用性核验**
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- **方向** — 复核 codegen 母本（builtin 12 类 / dotnet 21 类）的函数归类，纠正错分与 `misc` 兜底堆积，让类目边界清晰；并对全部 12455 个函数逐一探针实测，给每个函数标注真实可用性状态。
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- **目的** — 一方面让 `--kw` 关键词检索落在符合直觉的类目、候选更准；另一方面用实测的「可用 / 真缺失 / 参数不对」三态，取代"索引里有就默认能用"的假设，从源头杜绝把不可用函数写进生成代码。
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- **难点**
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- **重分类无生成器** — codegen 生成脚本只剩 `.pyc`，母本 md 已是产物；重新归类只能直接改 md 母本与 routes 并同步维护索引一致性，不能再靠重跑生成器。
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- **可用性须真解释器** — 「可用」无法静态判定，须接真实 TSL 解释器对上万函数逐一探针（`toolchain.md` 的执行入口目前仍是模板占位），规模大、成本高。
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- **假阴性要甄别** — 探针报错可能是"函数真缺失"，也可能只是"参数没给对"；两者须隔离区分（`special/pending` vs `special/unknown`），否则会把本可用的函数误标为不可用。
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**📚 覆盖广度**
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- 扩充 `modules/`：补充更多平台模块（数据落库、告警渠道、报表导出）的 API 事实页。
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- 沉淀**场景配方库**（Recipe）：把"选股 → 回测 → 通知"这类高频端到端流程做成可照写的组合骨架。
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- 为常见报错建立**反例 → 正确写法**的快速跳转索引，让避坑更即时。
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**🔍 检索质量**
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- 为 `function_index.tsv` 增加**参数类型实证**：当前仍有约 2600 个函数（builtin 246 / dotnet 2382）的参数声明为 `any`/`object`，需用 `dataType()` 逐一收紧。
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- 引入**语义检索**（embedding），让"我想算个动量因子"这类模糊意图也能命中相关函数。
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- 补齐关键词索引的中文近义词，降低 `--kw` 空命中率。
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## 👤 第二部分 · 实际场景
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**用户视角 —— 同一条提示词，不同环境实测**
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> 这一部分没有虚构：**同一条提示词，投给不同的 AI 编码环境，记录真实行为与产出。** 第一轮（Claude Code · Fable 5）已完成，后续环境测完逐一补进对比表。
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### 统一提示词
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> 💬 _阅读AGENTS.md。写一个tsl策略。获取昨天的主板所有股票涨幅排名，取前50股票代码_
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考察点只有五个：**函数敢不敢编、语法照不照抄、文件后缀选没选对、会不会自己验证、拿不准时是硬写还是明说**。
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### 第一轮实测：Claude Code · Fable 5
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**真实过程回放**（每一步都能对应第一部分的机制）：
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| 步骤 | 实际行为 |
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| :-- | :-- |
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| 🧭 首跳照走 | 读 `AGENTS.md` → 进 `docs/tsl/index.md` 总入口 → 按路由取用快速落代码 / 控制流 / 数组集合三个语法页 |
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| 🔍 函数全部查证 | 调用 `tsl-api-reference` skill 逐一核实 `getAbkbyDate` · `lastTradeDay` · `stockZf8` · `appendArray` · `sortTableByField` —— **五个函数零编造** |
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| 📄 文件模型判对 | 一次性取数任务 → 按规则判为 `.tsl`，落盘 `scripts/main_board_top50_zf.tsl` |
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| ✅ 主动验证 | 本机解释器实测：键表构造、循环截断、排序等 builtin 逻辑全部跑通，整个文件编译通过 |
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| 🗣 诚实报告边界 | 数据仓库函数离线环境没有（`function not found`），**如实说明需在天软客户端端到端确认，而不是谎称全部跑通** |
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**产出代码（原样）：**
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```tsl
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// 主板股票昨日涨幅排名前 50
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// 主板成分：上证A股 + 深证A股（getAbkbyDate 支持分号分隔多板块）
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// "昨天"取当前日期的前一个交易日，避开周末/节假日
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setSysParam(pn_cycle(), cy_day());
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yday := lastTradeDay(date()); // 昨日（最近一个已收盘交易日）
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prevday := lastTradeDay(yday); // 昨日的前一个交易日
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stocks := getAbkbyDate('上证A股;深证A股', yday);
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result := array();
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for i, stockid in stocks do
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begin
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setSysParam(pn_stock(), stockid);
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zf := stockZf8(prevday, yday); // prevday收盘 -> yday收盘的涨幅(%)
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||||
appendArray(result, array("StockID": stockid, "Zf": zf));
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end
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sortTableByField(result, "Zf", 0);
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top50 := array();
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n := length(result);
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if n > 50 then begin n := 50; end
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for i := 0 to n - 1 do
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begin
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||||
appendArray(top50, result[i]["StockID"]);
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||||
end
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||||
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||||
return top50;
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```
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**两处细节见功力：**"昨天"没有偷懒写成日历昨天，而是用 `lastTradeDay(date())` 取**最近一个已收盘交易日**——周一运行会正确落在上周五；"主板 = 上证A股 + 深证A股"这个组合也是从函数文档示例里查证的，不是想当然。
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**成本：** 总耗时 16 分 57 秒；token 为模型自估——输入约 15–20 万（多数命中提示缓存），输出约 0.5–1 万。
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### 横向对比（持续补充）
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| 观察维度 | Claude Code · Fable 5 | 环境 ②（待测） | 环境 ③（待测） |
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| :-- | :-- | :--: | :--: |
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| 函数真实性 | 5/5 全部查证，零编造 | — | — |
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| 语法与编译 | 整文件编译通过 | — | — |
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| 文件模型 | `.tsl` 判定正确 | — | — |
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| 自主验证 | builtin 部分本机实测跑通 | — | — |
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| 边界诚实度 | 明说 dotnet 函数需客户端确认 | — | — |
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| 总耗时 | 16m57s | — | — |
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| token（自估） | 输入 15–20 万 / 输出 0.5–1 万 | — | — |
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<div align="center">
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_TSL Playbook —— 不是让 AI "会写代码"，而是让 AI "只写有据可查的代码"。_
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