为什么代码有可视化编程，而提示词却没有？

[Prompt Logic Gates (PLG) GitHub仓库](https://github.com/WithSJ/Prompt-Logic-Gates-PLG/tree/main?utm_source=chatgpt.com) 这是我最近一直在思考的问题。在软件开发中，我们花费了几十年的时间构建抽象层，以便让复杂的系统变得可控：* 函数取代重复代码 * 类与模块取代巨型文件 * 可视化系统，例如虚幻引擎蓝图（Unreal Blueprints）、Node-RED和LabVIEW。* 编译器在执行前验证并转换输入 然而，在AI提示词方面，许多人仍在编写大量的文本块。一个复杂的提示词很容易变得长达数百词，并承担多个职责：* 上下文 * 约束条件 * 风格指令 * 排除项 * 决策逻辑 * 后备行为 此时，它开始变得更像程序而非文本。这让我想到：为什么我们不把提示词当作可执行逻辑来对待呢？想象一下，使用逻辑门构建提示词：* AND → 合并指令 * OR → 在备选方案中选择 * NOT → 去除不想要的概念 * 问题节点 → 识别缺失的需求 * 编译器 → 在执行前检测矛盾 无需编辑庞大的字符串，你可以构建一个图并将其编译为最终的提示词。我一直在尝试一个名为**Prompt Logic Gates (PLG)**的原型。它将提示词当作可编译程序，使用依赖图、执行顺序、语义冲突检测、可视化节点和编译流水线等概念。例如虚幻引擎蓝图、Node-RED和LabVIEW。仓库：[Prompt Logic Gates (PLG) GitHub仓库](https://github.com/WithSJ/Prompt-Logic-Gates-PLG/tree/main?utm_source=chatgpt.com) 我发布这个并非作为产品发布或其他——我更感兴趣的是，从软件工程的角度来看，这个方向是否合理。你认为提示词最终会成为它们自己的编程层吗？还是自然语言永远是更好的抽象？好奇其他开发者的看法。