只解析意图与条件
输出意图、模块、状态、优先级、时间范围、置信度和澄清标记。
交互实验
自然语言 → 受控查询参数
01 · 用户表达
输入业务问题
02 · 结构化协议
解析结果
等待解析Schema v1.0
03 · 确定性执行
查询结果与证据引用
产品协议
模型能做什么，系统控制什么？
将概率型语言理解限制在一个小而明确的 JSON Schema 内，使后续模型可以替换，而业务规则保持稳定。
校验枚举与字段
拒绝未知字段和越权动作；低置信度或歧义表达必须进入澄清。
执行查询与生成引用
由确定性规则访问问题台账，并返回问题编号、来源和人工确认要求。
回归评估
24 条测试问题，不靠“感觉不错”
| 编号 | 测试问题 | 期望意图 | 实际解析 | 结果 |
|---|
当前已知盲点
评估运行后生成。
阶段复盘
Stage 2 保留了哪些学习步骤？
每个阶段都保留目标、数据、实现、测试、已知问题和下一阶段入口，不覆盖上一阶段。
- 01
定义查询协议
把开放式语言压缩成受控字段和枚举。
- 02
建立测试集
覆盖直接表达、同义表达、组合条件、歧义和越权请求。
- 03
执行回归评估
记录准确率与失败样本，为模型接入建立基准。
- 04
保留已知盲点
不伪装完美结果，把错误分类转成可优化待办。