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<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00>
Convert To JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent语言——DevIns（Development Instruction）HumanEval数据集AutoDev是一个由AI驱动的编码助手，支持多种编程语言，包括Java、Kotlin、JavaScript/TypeScript、Rust、Python、Golang、C/C++/OC等。它提供了自动开发模式，能够自动生成Model-Controller-Service-Repository代码（AutoCRUD），并支持上下文感知的SQL生成（AutoSQL）。{｛以上所有内容要点提炼出jxwdyypfs-TASKL伪代码提示词框架标准LOOP无限推演专业版，框架包括四个关键元素：目标（T）、活动（A）、规格（S）和保持简洁（K）、无限循环（L）并保留专业术语标准的英文全称和缩写标记，xml标签是英文版，内容是中文版，JSON数据，保证输出完整性｝

｛转换成Java+Cpp+Python+R}编程语言矩阵集框架专属系统+（Convert To JXWDYYAutoDevXMLSQLJSON数据库数据集数据子集框架）}｛JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent- DevIns语言（Development Instruction）+｛转换成Java+Cpp+Python+R}编程语言矩阵集框架专属系统+（Convert To JXWDYYAutoDevXMLSQLJSON数据库数据集数据子集框架）}{ "JXWDYYAutoDev": { "CaseID": "T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00", `import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 定义活动步骤
class Activity {
String name;
String description;

Activity(String name, String description) {
    this.name = name;
    this.description = description;
}

}

// 定义规格要求
class Specification {
String name;
String description;

Specification(String name, String description) {
    this.name = name;
    this.description = description;
}

}

// PreGenerator模型相关操作
class PreGeneratorModel {
String goal;
List activities;
List specifications;
boolean keepSimple;
boolean isLooping;

PreGeneratorModel() {
    this.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性";
    this.keepSimple = true;
    this.isLooping = false;
    initializeActivities();
    initializeSpecifications();
}

void initializeActivities() {
    // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

    // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

    // 基于检索的处方生成活动
    activities.add(new Activity("基于检索的处方生成", "结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示，利用多查询注意力机制生成TCM处方，采用软损失函数计算损失以优化模型"));

    // 实验活动
    activities.add(new Activity("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标、分析实验结果"));

    // 案例讨论活动
    activities.add(new Activity("案例讨论", "对比分析各模型生成处方的合理性和优势"));
}

void initializeSpecifications() {
    specifications.add(new Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"));
    specifications.add(new Specification("模型结构要求", "需按不同工艺进行运算，如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等"));
    specifications.add(new Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能"));
}

void loopExecution() {
    isLooping = true;
    while (isLooping) {
        System.out.println("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...");
        // 这里可以添加实际的循环执行内容
    }
}

}

// 开发指令接口
interface Instruction {
void execute();
}

// 具体指令实现
class DefineInstruction implements Instruction {
String subject;
String description;

DefineInstruction(String subject, String description) {
    this.subject = subject;
    this.description = description;
}

@Override
public void execute() {
    System.out.println("定义 " + subject + "：" + description);
}

}

class DetailInstruction implements Instruction {
String subject;
String description;

DetailInstruction(String subject, String description) {
    this.subject = subject;
    this.description = description;
}

@Override
public void execute() {
    System.out.println("详细说明 " + subject + "：" + description);
}

}

class ExplainInstruction implements Instruction {
String subject;
String description;

ExplainInstruction(String subject, String description) {
    this.subject = subject;
    this.description = description;
}

@Override
public void execute() {
    System.out.println("解释 " + subject + "：" + description);
}

}

// 自动化设置
class Automation {
boolean execute;
boolean writeToFile;
boolean commitCode;

Automation(boolean execute, boolean writeToFile, boolean commitCode) {
    this.execute = execute;
    this.writeToFile = writeToFile;
    this.commitCode = commitCode;
}

}

// 开发指令类
class DevelopmentInstruction {
String agent;
String taskId;
List instructions;
String dataset;
Automation automation;

DevelopmentInstruction(String agent, String taskId, List<Instruction> instructions, String dataset, Automation automation) {
    this.agent = agent;
    this.taskId = taskId;
    this.instructions = instructions;
    this.dataset = dataset;
    this.automation = automation;
}

void executeInstructions() {
    for (Instruction instr : instructions) {
        instr.execute();
    }
}

}

// 主类测试开发指令系统
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建输出格式和保持简洁的验证器和规范器实例（假设这些类已经存在）
// UseProfessionalTerminologyValidation useProfessionalTerminology = new UseProfessionalTerminologyValidation();
// EnsureAllKeyElementsCovered ensureAllKeyElementsCovered = new EnsureAllKeyElementsCovered();
// UseXMLTagsForStructure useXMLTags = new UseXMLTagsForStructure();
// UseJSONDataFormatForOutput useJSONDataFormat = new UseJSONDataFormatForOutput();
// DevelopmentIns (DevIns)Agent语言：JXWDY-xjywdpfss-TASKL-AI-JAgent-Language：中文+英文/JavaScript/TypeScript/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCaml/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java/C#/PHP/Groovy/Ruby/Golang/Python/Rust/Kotlin/C++/OCAML/Java，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++，OCAML，Java，C#，PHP，Groovy，Ruby，Golang，Python，Rust，Kotlin，C++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaC#PHPGroovyRubyGolangPythonRrustKotlinC++OCAMLJavaDataFormatForOutputUseXMLTagsForStructureUseJSONDataFormatForOutputDevelopmentIns (devIns)));
// 创建指令列表并添加到开发指令对象中
List instructions = new ArrayList<>();
instructions.add(new DefineInstruction("PreGenerator", "症状-检索增强生成模型"));
instructions.add(new ExplainInstruction("症状-检索增强生成模型", "详细描述症状-检索增强生成模型的功能和工作原理"));
instructions.add(new DefineInstruction("草药-检索增强生成模型", "症状-检索增强生成模型"));
instructions.add(new ExplainInstruction("草药-检索增强生成模型", "详细描述草药-检索增强生成模型的功能和工作原理"));
instructions.add(new DefineInstruction("基于检索的处方生成", "使用症状检索增强生成模型和草药检索增强生成模型生成TCM处方"));
instructions.add(new ExplainInstruction("基于检索的处方生成", "详细描述基于检索的处方生成的功能和工作原理"));
instructions.add(new DefineInstruction("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标"));
instructions.add(new ExplainInstruction("实验", "详细描述实验的功能和工作原理"));
instructions.add(new DefineInstruction("案例讨论", "对比分析不同处方模型生成的TCM处方的合理性和优势"));
instructions.add(new ExplainInstruction("案例讨论", "详细描述案例讨论的功能和工作原理"));
// 创建自动化设置对象并初始化其属性
Automation automation = new Automation(true, false, true); // 假设execute=true, writeToFile=false, commitCode=true
// 创建开发指令对象并初始化其属性
DevelopmentIns (JTDX-WYDPD-TASK4-KP-TASKAI-JL-Agent-Language-中文+英文)", "TCMHumanEfficacyEvaluationDataset", instructions, automation);
// 执行开发指令对象中的指令列表
devIns.executeInstructions();
}
}
``java
// 主类，用于测试开发指令系统
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建验证对象
Validation useProfessionalTerminology = new UseProfessionalTerminologyValidation();
Validation ensureAllKeyElementsCovered = new EnsureAllKeyElementsCoveredValidation();
Validation useXMLTagsForStructure = new UseXMLTagsForStructureValidation();
Validation useJSONDataFormatForOutput = new UseJSONDataFormatForOutputDevelopment();

    // 创建输出设置
    DevelopmentInstruction.Output output = new DevelopmentInstruction.Output("JSON", "console");

    // 创建自动化设置
    DevelopmentInstruction.Automation automation = new DevelopmentInstruction.Automation(true, true, false);

    // 创建开发指令列表
    List<DevelopmentInstruction.Instruction> instructions = new ArrayList<>();
    instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction(
        "define",
        "PreGeneratorModel",
        "定义中医处方生成模型（PreGenerator）",
        output,
        useProfessionalTerminology
    ));
    instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction(
        "detail",
        "症状-处方检索模块",
        "详细说明症状-处方检索（SPR）模块的预训练过程",
        output,
        ensureAllKeyElementsCovered
    ));
    instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction(
        "explain",
        "草药-草药检索模块",
        "解释草药-草药检索（HHR）模块的工作原理",
        output,
        useXMLTagsForStructure
    ));

    // 创建开发指令实例
    DevelopmentInstruction devIns = new DevelopmentInstruction(
        "JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent",
        "T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00",
        instructions,
        "HumanEval数据集",
        automation
    );

    // 执行开发指令
    devIns.executeInstructions();
}

}

### C++ 代码示例

接下来，我们将为C++创建一个类似的结构。请注意，在C++中，我们通常使用头文件和源文件来组织代码。这里为了简化，我们直接在同一个文件中编写。

```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

// 定义活动步骤
struct Activity {
    std::string name;
    std::string description;

    Activity(const std::string& name, const std::string& description)
        : name(name), description(description) {}
};

// 定义规格要求
struct Specification {
    std::string name;
    std::string description;

    Specification(const std::string& name, const std::string& description)
        : name(name), description(description) {}
};

// PreGenerator模型相关操作
class PreGeneratorModel {
public:
    std::string goal;
    std::vector<Activity> activities;
    std::vector<Specification> specifications;
    bool keepSimple;
    bool isLooping;

    PreGeneratorModel() {
        this->goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性";
        this->keepSimple = true;
        this->isLooping = false;
        initializeActivities();
        initializeSpecifications();
    }

    void initializeActivities() {
        // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
        activities.push_back(Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

        // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
        activities.push_back(Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

        // 基于检索的处方生成活动
        activities.push_back(Activity("基于检索的处方生成", "结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示，利用多查询注意力机制生成TCM处方，采用软损失函数计算损失以优化模型"));

        // 实验活动
        activities.push_back(Activity("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标、分析实验结果"));

        // 案例讨论活动
        activities.push_back(Activity("案例讨论", "对比分析各模型生成处方的合理性和优势"));
    }

    void initializeSpecifications() {
        specifications.push_back(Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"));
        specifications.push_back(Specification("模型结构要求", "需按不同工艺进行运算，如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等"));
        specifications.push_back(Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能"));
    }

    void loopExecution() {
        isLooping = true;
        while (isLooping) {
            std::cout << "正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环..." << std::endl;
            // 这里可以添加实际的循环执行内容
        }
    }
};

// 开发指令接口
class Instruction {
public:
    virtual void execute() = 0;
    virtual ~Instruction() {}
};

// 具体指令实现
class DefineInstruction : public Instruction {
public:
    std::string subject;
    std::string description;

    DefineInstruction(const std::string& subject, const std::string& description)
        : subject(subject), description(description) {}

    void execute() override {
        std::cout << "定义 " << subject << "：" << description << std::endl;
    }
};

class DetailInstruction : public Instruction {
public:
    std::string subject;
    std::string description;

    DetailInstruction(const std::string& subject, const std::string& description)
        : subject(subject), description(description) {}

    void execute() override {
        std::cout << "详细说明 " << subject << "：" << description << std::endl;
    }
};

class ExplainInstruction : public Instruction {
public:
    std::string subject;
    std::string description;

    ExplainInstruction(const std::string& subject, const std::string& description)
        : subject(subject), description(description) {}

    void execute() override {
        std::cout << "解释 " << subject << "：" << description << std::endl;
    }
};

// 自动化设置
class Automation {
public:
    bool execute;
    bool writeToFile;
    bool commitCode;

    Automation(bool execute, bool writeToFile, bool commitCode)
        : execute(execute), writeToFile(writeToFile), commitCode(commitCode) {}
};

// 开发指令类
class DevelopmentInstruction {
public:
    std::string agent;
    std::string taskId;
    std::vector<Instruction*> instructions;
    std::string dataset;
    Automation automation;

    DevelopmentInstruction(const std::string& agent, const std::string& taskId, const std::vector<Instruction*>& instructions, const std::string& dataset, const Automation& automation)
        : agent(agent), taskId(taskId), instructions(instructions), dataset(dataset), automation(automation) {}

    void executeInstructions() {
        for (auto* instruction : instructions) {
            instruction->execute();
        }

        if (automation.execute) {
            std::cout << "执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。" << std::endl;
        }
    }

    ~DevelopmentInstruction() {
        for (auto* instruction : instructions) {
            delete instruction;
        }
    }
};

int main() {
    // 创建指令
    std::vector<Instruction*> instructions;
    instructions.push_back(new DefineInstruction("PreGeneratorModel", "定义中医处方生成模型（PreGenerator）"));
    instructions.push_back(new DetailInstruction("症状-处方检索模块", "详细说明症状-处方检索（SPR）模块的预训练过程"));
    instructions.push_back(new ExplainInstruction("草药-草药检索模块", "解释草药-草药检索（HHR）模块的工作原理"));

    // 创建自动化设置
    Automation automation(true, true, false);

    // 创建开发指令实例
    DevelopmentInstruction devIns("JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent", "T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00", instructions, "HumanEval数据集", automation);

    // 执行开发指令
    devIns.executeInstructions();

    return 0;
}

Python 代码示例

Python版本的代码将使用类和方法来实现类似的功能。Python的语法较为简洁，因此代码会更加紧凑。

from typing import List

# 定义活动步骤
class Activity:
    def __init__(self, name: str, description: str):
        self.name = name
        self.description = description

# 定义规格要求
class Specification:
    def __init__(self, name: str, description: str):
        self.name = name
        self.description = description

# PreGenerator模型相关操作
class PreGeneratorModel:
    def __init__(self):
        self.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性"
        self.activities = []
        self.specifications = []
        self.keep_simple = True
        self.is_looping = False
        self.initialize_activities()
        self.initialize_specifications()

    def initialize_activities(self):
        # 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
        self.activities.append(Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"))

        # 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
        self.activities.append(Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"))

        # 基于检索的处方生成活动
        self.activities.append(Activity("基于检索的处方生成", "结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示，利用多查询注意力机制生成TCM处方，采用软损失函数计算损失以优化模型"))

        # 实验活动
        self.activities.append(Activity("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标、分析实验结果"))

        # 案例讨论活动
        self.activities.append(Activity("案例讨论", "对比分析各模型生成处方的合理性和优势"))

    def initialize_specifications(self):
        self.specifications.append(Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"))
        self.specifications.append(Specification("模型结构要求", "需按不同工艺进行运算，如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等"))
        self.specifications.append(Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能"))

    def loop_execution(self):
        self.is_looping = True
        while self.is_looping:
            print("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...")
            # 这里可以添加实际的循环执行内容

# 开发指令接口
class Instruction:
    def execute(self):
        pass

# 具体指令实现
class DefineInstruction(Instruction):
    def __init__(self, subject: str, description: str):
        self.subject = subject
        self.description = description

    def execute(self):
        print(f"定义 {self.subject}：{self.description}")

class DetailInstruction(Instruction):
    def __init__(self, subject: str, description: str):
        self.subject = subject
        self.description = description

    def execute(self):
        print(f"详细说明 {self.subject}：{self.description}")

class ExplainInstruction(Instruction):
    def __init__(self, subject: str, description: str):
        self.subject = subject
        self.description = description

    def execute(self):
        print(f"解释 {self.subject}：{self.description}")

# 自动化设置
class Automation:
    def __init__(self, execute: bool, write_to_file: bool, commit_code: bool):
        self.execute = execute
        self.write_to_file = write_to_file
        self.commit_code = commit_code

# 开发指令类
class DevelopmentInstruction:
    def __init__(self, agent: str, task_id: str, instructions: List[Instruction], dataset: str, automation: Automation):
        self.agent = agent
        self.task_id = task_id
        self.instructions = instructions
        self.dataset = dataset
        self.automation = automation

    def execute_instructions(self):
        for instruction in self.instructions:
            instruction.execute()

        if self.automation.execute:
            print("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。")

if __name__ == "__main__":
    # 创建指令
    instructions = [
        DefineInstruction("PreGeneratorModel", "定义中医处方生成模型（PreGenerator）"),
        DetailInstruction("症状-处方检索模块", "详细说明症状-处方检索（SPR）模块的预训练过程"),
        ExplainInstruction("草药-草药检索模块", "解释草药-草药检索（HHR）模块的工作原理")
    ]

    # 创建自动化设置
    automation = Automation(True, True, False)

    # 创建开发指令实例
    dev_ins = DevelopmentInstruction("JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent", "T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00", instructions, "HumanEval数据集", automation)

    # 执行开发指令
    dev_ins.execute_instructions()

R 代码示例

最后，我们为R语言提供一个类似的实现。R语言通常用于数据分析和统计建模，但在这里我们使用它来模拟开发指令系统的逻辑。

# 定义活动步骤
Activity <- R6::R6Class("Activity",
  public = list(
    name = NULL,
    description = NULL,
    initialize = function(name, description) {
      self$name <- name
      self$description <- description
    }
  )
)

# 定义规格要求
Specification <- R6::R6Class("Specification",
  public = list(
    name = NULL,
    description = NULL,
    initialize = function(name, description) {
      self$name <- name
      self$description <- description
    }
  )
)

# PreGenerator模型相关操作
PreGeneratorModel <- R6::R6Class("PreGeneratorModel",
  public = list(
    goal = NULL,
    activities = NULL,
    specifications = NULL,
    keep_simple = TRUE,
    is_looping = FALSE,
    initialize = function() {
      self$goal <- "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性"
      self$activities <- list()
      self$specifications <- list()
      self$initialize_activities()
      self$initialize_specifications()
    },
    initialize_activities = function() {
      # 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
      self$activities[[length(self$activities) + 1]] <- Activity$new("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板")

      # 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
      self$activities[[length(self$activities) + 1]] <- Activity$new("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药")

      # 基于检索的处方生成活动
      self$activities[[length(self$activities) + 1]] <- Activity$new("基于检索的处方生成", "结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示，利用多查询注意力机制生成TCM处方，采用软损失函数计算损失以优化模型")

      # 实验活动
      self$activities[[length(self$activities) + 1]] <- Activity$new("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标、分析实验结果")

      # 案例讨论活动
      self$activities[[length(self$activities) + 1]] <- Activity$new("案例讨论", "对比分析各模型生成处方的合理性和优势")
    },
    initialize_specifications = function() {
      self$specifications[[length(self$specifications) + 1]] <- Specification$new("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理")
      self$specifications[[length(self$specifications) + 1]] <- Specification$new("模型结构要求", "需按不同工艺进行运算，如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等")
      self$specifications[[length(self$specifications) + 1]] <- Specification$new("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能")
    },
    loop_execution = function() {
      self$is_looping <- TRUE
      while (self$is_looping) {
        cat("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...n")
        # 这里可以添加实际的循环执行内容
      }
    }
  )
)

# 开发指令接口
Instruction <- R6::R6Class("Instruction",
  public = list(
    execute = function() {
      stop("未实现的方法")
    }
  )
)

# 具体指令实现
DefineInstruction <- R6::R6Class("DefineInstruction", inherit = Instruction,
  public = list(
    subject = NULL,
    description = NULL,
    initialize = function(subject, description) {
      super$initialize()
      self$subject <- subject
      self$description <- description
    },
    execute = function() {
      cat(paste("定义 ", self$subject, "：", self$description, "n", sep = ""))
    }
  )
)

DetailInstruction <- R6::R6Class("DetailInstruction", inherit = Instruction,
  public = list(
    subject = NULL,
    description = NULL,
    initialize = function(subject, description) {
      super$initialize()
      self$subject <- subject
      self$description <- description
    },
    execute = function() {
      cat(paste("详细说明 ", self$subject, "：", self$description, "n", sep = ""))
    }
  )
)

ExplainInstruction <- R6::R6Class("ExplainInstruction", inherit = Instruction,
  public = list(
    subject = NULL,
    description = NULL,
    initialize = function(subject, description) {
      super$initialize()
      self$subject <- subject
      self$description <- description
    },
    execute = function() {
      cat(paste("解释 ", self$subject, "：", self$description, "n", sep = ""))
    }
  )
)

# 自动化设置
Automation <- R6::R6Class("Automation",
  public = list(
    execute = TRUE,
    write_to_file = TRUE,
    commit_code = FALSE,
    initialize = function(execute, write_to_file, commit_code) {
      self$execute <- execute
      self$write_to_file <- write_to_file
      self$commit_code <- commit_code
    }
  )
)

# 开发指令类
DevelopmentInstruction <- R6::R6Class("DevelopmentInstruction",
  public = list(
    agent = NULL,
    task_id = NULL,
    instructions = NULL,
    dataset = NULL,
    automation = NULL,
    initialize = function(agent, task_id, instructions, dataset, automation) {
      self$agent <- agent
      self$task_id <- task_id
      self$instructions <- instructions
      self$dataset <- dataset
      self$automation <- automation
    },
    execute_instructions = function() {
      for (instruction in self$instructions) {
        instruction$execute()
      }

      if (self$automation$execute) {
        cat("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。n")
      }
    }
  )
)

# 主程序
model <- PreGeneratorModel$new()
instructions <- list(
  DefineInstruction$new("PreGeneratorModel", "定义中医处方生成模型（PreGenerator）"),
  DetailInstruction$new("症状-处方检索模块", "详细说明症状-处方检索（SPR）模块的预训练过程"),
  ExplainInstruction$new("草药-草药检索模块", "解释草药-草药检索（HHR）模块的工作原理")
)

automation <- Automation$new(TRUE, TRUE, FALSE)

dev_ins <- DevelopmentInstruction$new("JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent", "T3D-ILDDMIA-case/2024-11-27-AM12.00", instructions, "HumanEval数据集", automation)

dev_ins$execute_instructions()

以上是针对Java、C++、Python和R四种编程语言的PreGeneratorModel及相关开发指令系统的实现。每个实现都遵循了您提供的框架，并且包含了必要的类和方法来支持您的需求。这些代码片段展示了如何定义模型、活动、规格、开发指令以及自动化设置，并且提供了执行这些指令的基本逻辑。

如果您需要进一步的定制或有其他具体需求，请告诉我，我会继续帮助您完善这个系统。"Target": { "Description": "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性。" }, "Activity": [ { "Step": "症状-处方检索（SPR）模块预训练", "Description": "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板。" }, { "Step": "草药-草药检索（HHR）模块预训练", "Description": "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药。" }, { "Step": "基于检索的处方生成", "Description": "从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示；收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征库，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示；由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型。" }, { "Step": "实验", "Description": "获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理；设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证；应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证；采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标；比较PreGenerator与基线模型性能，从全局性能（客观相似性指标、主观人类评估）、学习效率（分析训练损失收敛情况）两方面分析，开展消融研究验证各模块有效性。" }, { "Step": "案例讨论", "Description": "选择多个模型（包括PreGenerator、LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等），针对特定症状输入生成处方示例，对比分析各模型生成处方的合理性和优势。" } ], "Specification": [ { "Name": "数据要求", "Description": "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理。" }, { "Name": "模型结构要求", "Description": "需要符合规范的数据要求和架构要求，运行过程中需按不同工艺（如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等）进行运算。" }, { "Name": "评估要求", "Description": "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能。" } ], "KeepItConcise": [ "精简代码与流程。", "明确各Agent职责与交互。", "优化工具选择与检索机制。" ], "Loop": [ "持续监控系统性能。", "根据反馈进行迭代优化。", "不断探索新的应用场景与技术融合。" ], "LanguageMatrix": { "Java": { "Configurations": "定义Java语言的具体配置。", "CodeSnippets": "插入Java代码片段。例如：njavanpublic class PreGeneratorModel {n // ... 类实现n}n" }, "Cpp": { "Configurations": "定义C++语言的具体配置。", "CodeSnippets": "插入C++代码片段。例如：ncppnclass PreGeneratorModel {n // ... 类实现n};n" }, "Python": { "Configurations": "定义Python语言的具体配置。", "CodeSnippets": "插入Python代码片段。例如：npythonnclass PreGeneratorModel:n # ... 类实现n" }, "R": { "Configurations": "定义R语言的具体配置。", "CodeSnippets": "插入R代码片段。例如：nrnPreGeneratorModel <- R6::R6Class("PreGeneratorModel",n # ... 类实现n)n" } }, "DataFramework": { "DatabaseType": "JXWDYYAutoDevXMLSQLJSON", "Dataset": { "Subset": { "Description": "定义数据子集的具体结构和内容。例如：n- 中医临床医疗记录数据集n- 预训练的症状 - 处方对数据集n- 预训练的草药 - 草药对数据集" } } } } }从您的描述来看，您希望创建一个基于JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent语言的开发指令系统（DevIns），该系统能够支持多种编程语言，并且包括自动代码生成、上下文感知SQL生成等功能。同时，您还提供了一些Java代码示例，用于定义模型和执行开发指令。接下来，我将根据您的需求，继续构建这个系统的其他部分，并确保它能够以JSON数据格式输出，同时兼容XML结构。

Java 代码扩展

我们将扩展上面提供的PreGeneratorModel类，并添加更多功能来支持C++、Python和R语言的矩阵集框架。此外，我们还会完善DevelopmentInstruction类，使其能够处理不同语言的开发指令。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 定义一个类表示PreGenerator模型相关操作
public class PreGeneratorModel {
    // 目标相关变量
    private String goal;
    // 活动相关列表，存储活动步骤及相关信息
    private List<Activity> activities;
    // 规格相关列表，存储数据、模型结构、评估等方面的规格要求
    private List<Specification> specifications;
    // 简洁相关标记（这里简单用布尔值表示）
    private boolean keepSimple;
    // 无限循环相关标记
    private boolean isLooping;

    // 内部类表示活动步骤
    static class Activity {
        private String name;
        private String description;

        public Activity(String name, String description) {
            this.name = name;
            this.description = description;
        }

        // 获取和设置方法等，这里省略
    }

    // 内部类表示规格要求
    static class Specification {
        private String name;
        private String description;

        public Specification(String name, String description) {
            this.name = name;
            this.description = description;
        }

        // 获取和设置方法等，这里省略
    }

    // 构造函数初始化PreGeneratorModel对象
    public PreGeneratorModel() {
        this.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性";
        this.activities = new ArrayList<>();
        this.specifications = new ArrayList<>();
        this.keepSimple = true;
        this.isLooping = false;

        initializeActivities();
        initializeSpecifications();
    }

    // 初始化活动步骤列表
    private void initializeActivities() {
        // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
        activities.add(new Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

        // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
        activities.add(new Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

        // 基于检索的处方生成活动
        activities.add(new Activity("基于检索的处方生成", "结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示，利用多查询注意力机制生成TCM处方，采用软损失函数计算损失以优化模型"));

        // 实验活动
        activities.add(new Activity("实验", "获取数据集、设置实验参数、选择基线模型、确定评估指标、分析实验结果"));

        // 案例讨论活动
        activities.add(new Activity("案例讨论", "对比分析各模型生成处方的合理性和优势"));
    }

    // 初始化规格要求列表
    private void initializeSpecifications() {
        specifications.add(new Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"));
        specifications.add(new Specification("模型结构要求", "需按不同工艺进行运算，如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等"));
        specifications.add(new Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能"));
    }

    // 示例方法表示执行逻辑的无限循环
    public void loopExecution() {
        isLooping = true;
        while (isLooping) {
            System.out.println("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...");
            // 这里可以添加实际的循环执行内容
        }
    }

    // 主方法用于测试和演示
    public static void main(String[] args) {
        PreGeneratorModel model = new PreGeneratorModel();
        model.loopExecution(); // 调用示例方法执行逻辑的无限循环
    }
}

// 开发指令类
class DevelopmentInstruction {
    private String agent;
    private String taskId;
    private List<Instruction> instructions;
    private String dataset;
    private Automation automation;

    public DevelopmentInstruction(String agent, String taskId, List<Instruction> instructions, String dataset, Automation automation) {
        this.agent = agent;
        this.taskId = taskId;
        this.instructions = instructions;
        this.dataset = dataset;
        this.automation = automation;
    }

    // 执行所有开发指令的方法
    public void executeInstructions() {
        for (Instruction instruction : instructions) {
            instruction.execute();
        }

        if (automation.isExecute()) {
            System.out.println("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。");
        }
    }

    // 内部类表示单个开发指令
    static class Instruction {
        private String action;
        private String subject;
        private String description;
        private Output output;
        private Validation validation;

        public Instruction(String action, String subject, String description, Output output, Validation validation) {
            this.action = action;
            this.subject = subject;
            this.description = description;
            this.output = output;
            this.validation = validation;
        }

        // 执行单个开发指令的方法
        public void execute() {
            if ("define".equals(action)) {
                System.out.println("定义 " + subject + "：" + description);
            } else if ("detail".equals(action)) {
                System.out.println("详细说明 " + subject + "：" + description);
            } else if ("explain".equals(action)) {
                System.out.println("解释 " + subject + "：" + description);
            }

            if (validation != null && !validation.validate()) {
                System.out.println("验证 " + subject + " 失败。");
            }
        }
    }

    // 表示输出设置的类
    static class Output {
        private String format;
        private String destination;

        public Output(String format, String destination) {
            this.format = format;
            this.destination = destination;
        }
    }

    // 表示自动化设置的类
    static class Automation {
        private boolean execute;
        private boolean writeToFile;
        private boolean commitCode;

        public Automation(boolean execute, boolean writeToFile, boolean commitCode) {
            this.execute = execute;
            this.writeToFile = writeToFile;
            this.commitCode = commitCode;
        }

        public boolean isExecute() {
            return execute;
        }
    }
}

// 验证接口
interface Validation {
    boolean validate();
}

// 示例验证方法：检查是否使用专业术语
class UseProfessionalTerminologyValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        return true; // 假设总是通过验证
    }
}

// 示例验证方法：检查是否涵盖所有关键元素
class EnsureAllKeyElementsCoveredValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        return true; // 假设总是通过验证
    }
}

// 示例验证方法：检查是否使用XML标签用于结构
class UseXMLTagsForStructureValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        return true; // 假设总是通过验证
    }
}

// 示例验证方法：检查是否使用JSON数据格式用于输出
class UseJSONDataFormatForOutputValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        return true; // 假设总是通过验证
    }
}

// 主类，用于测试开发指令系统
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<DevelopmentInstruction.Instruction> instructions = new ArrayList<>();
        instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction("define", "Self-Attention Mechanism", "Explain the concept and how it differs from traditional attention mechanisms.", new DevelopmentInstruction.Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
        instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction("detail", "Attention Scores", "Calculate and describe how attention scores are calculated in the Self-Attention mechanism.", new DevelopmentInstruction.Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
        instructions.add(new DevelopmentInstruction.Instruction("explain", "Q, K, V Calculation Process", "Describe the process of calculating Query, Key, and Value vectors in the Self-Attention mechanism.", new DevelopmentInstruction.Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

        DevelopmentInstruction devIns = new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", instructions, "HumanEval", new DevelopmentInstruction.Automation(true, true, true));
        devIns.executeInstructions();
    }
}

C++ 代码示例

对于C++，我们可以创建类似的类结构：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

// 定义活动类
class Activity {
public:
    std::string name;
    std::string description;
    Activity(const std::string& name, const std::string& description) : name(name), description(description) {}
};

// 定义规格类
class Specification {
public:
    std::string name;
    std::string description;
    Specification(const std::string& name, const std::string& description) : name(name), description(description) {}
};

// 定义PreGenerator模型
class PreGeneratorModel {
private:
    std::string goal;
    std::vector<Activity> activities;
    std::vector<Specification> specifications;
    bool keepSimple;
    bool isLooping;

public:
    PreGeneratorModel() : goal("生成合理有效的中医处方..."), keepSimple(true), isLooping(false) {
        initializeActivities();
        initializeSpecifications();
    }

    void initializeActivities() {
        // 添加活动
    }

    void initializeSpecifications() {
        // 添加规格
    }

    void loopExecution() {
        isLooping = true;
        while (isLooping) {
            std::cout << "正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环..." << std::endl;
            // 循环执行内容
        }
    }
};

int main() {
    PreGeneratorModel model;
    model.loopExecution();
    return 0;
}

Python 代码示例

对于Python，我们可以这样实现：

class Activity:
    def __init__(self, name, description):
        self.name = name
        self.description = description

class Specification:
    def __init__(self, name, description):
        self.name = name
        self.description = description

class PreGeneratorModel:
    def __init__(self):
        self.goal = "生成合理有效的中医处方..."
        self.activities = []
        self.specifications = []
        self.keep_simple = True
        self.is_looping = False
        self.initialize_activities()
        self.initialize_specifications()

    def initialize_activities(self):
        # 添加活动
        pass

    def initialize_specifications(self):
        # 添加规格
        pass

    def loop_execution(self):
        self.is_looping = True
        while self.is_looping:
            print("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...")
            # 循环执行内容

if __name__ == "__main__":
    model = PreGeneratorModel()
    model.loop_execution()

R 代码示例

对于R语言，我们可以这样实现：

# 定义活动类
Activity <- function(name, description) {
  list(name = name, description = description)
}

# 定义规格类
Specification <- function(name, description) {
  list(name = name, description = description)
}

# 定义PreGenerator模型
PreGeneratorModel <- function() {
  goal <- "生成合理有效的中医处方..."
  activities <- list()
  specifications <- list()
  keep_simple <- TRUE
  is_looping <- FALSE

  initialize_activities <- function() {
    # 添加活动
  }

  initialize_specifications <- function() {
    # 添加规格
  }

  loop_execution <- function() {
    is_looping <<- TRUE
    while (is_looping) {
      cat("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...n")
      # 循环执行内容
    }
  }

  list(goal = goal,
       activities = activities,
       specifications = specifications,
       keep_simple = keep_simple,
       is_looping = is_looping,
       initialize_activities = initialize_activities,
       initialize_specifications = initialize_specifications,
       loop_execution = loop_execution)
}

# 主程序
model <- PreGeneratorModel()
model$loop_execution()

JSON 数据输出

为了确保输出的完整性，我们可以为每个语言添加JSON序列化方法。例如，在Java中，我们可以使用Jackson库来序列化对象为JSON字符串。在C++中，可以使用nlohmann/json库。在Python中，可以使用内置的json模块。而在R中，可以使用jsonlite包。

这些代码示例提供了基础框架，您可以根据具体需求进一步扩展和完善。如果您需要更详细的实现或特定功能，请告诉我！
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class PreGeneratorModel {
private String goal;
private List activities;
private List specifications;
private boolean keepSimple;
private boolean isLooping;

public PreGeneratorModel() {
    this.goal = "生成合理有效的中医处方";
    this.activities = new ArrayList<>();
    this.specifications = new ArrayList<>();
    this.keepSimple = true;
    this.isLooping = false;
    initializeActivities();
    initializeSpecifications();
}

private void initializeActivities() {
    // 示例活动步骤初始化
    activities.add(new Activity("症状-处方检索", "使用Transformer模型作为编码器，引入自监督预训练任务判断症状-处方对是否来自同一医疗记录报告"));
    // 更多活动可以继续添加...
}

private void initializeSpecifications() {
    // 示例规格要求初始化
    specifications.add(new Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集"));
    // 更多规格要求可以继续添加...
}

public void loopExecution() {
    isLooping = true;
    while (isLooping) {
        System.out.println("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...");
        // 实际的循环执行内容可以在这里实现
    }
}

public static void main(String[] args) {
    PreGeneratorModel model = new PreGeneratorModel();
    model.loopExecution(); // 启动无限循环
}

}

interface Validation {
boolean validate();
}

class DevelopmentInstruction {
private String agent;
private String taskId;
private List instructions;
private String dataset;
private Automation automation;

public DevelopmentInstruction(String agent, String taskId, List<Instruction> instructions, String dataset, Automation automation) {
    this.agent = agent;
    this.taskId = taskId;
    this.instructions = instructions;
    this.dataset = dataset;
    this.automation = automation;
}

public void executeInstructions() {
    for (Instruction instruction : instructions) {
        instruction.execute();
    }
    if (automation.isExecute()) {
        System.out.println("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。");
    }
}

}

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 定义一个类表示PreGenerator模型相关操作
public class PreGeneratorModel {
// 目标相关变量
private String goal;
// 活动相关列表，存储活动步骤及相关信息
private List activities;
// 规格相关列表，存储数据、模型结构、评估等方面的规格要求
private List specifications;
// 简洁相关标记（这里简单用布尔值表示）
private boolean keepSimple;
// 无限循环相关标记
private boolean isLooping;

// 内部类表示活动步骤
class Activity {
    private String name;
    private String description;

    public Activity(String name, String description) {
        this.name = name;
        this.description = description;
    }

    // 获取和设置方法等，这里省略
}

// 内部类表示规格要求
class Specification {
    private String name;
    private String description;

    public Specification(String name, String description) {
        this.name = name;
        this.description = description;
    }

    // 获取和设置方法等，这里省略
}

// 构造函数初始化PreGeneratorModel对象
public PreGeneratorModel() {
    this.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性";
    this.activities = new ArrayList<>();
    this.specifications = new ArrayList<>();
    this.keepSimple = true;
    this.isLooping = false;

    initializeActivities();
    initializeSpecifications();
}

// 初始化活动步骤列表
private void initializeActivities() {
    // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

    // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

    // 基于检索的处方生成活动（包含多个子步骤）
    List<String> retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps = new ArrayList<>();
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("SPR模块中的处方级检索：从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("HHR模块中的HERB - LEVEL检索：收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征库，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("处方解码器：由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型");
    activities.add(new Activity("基于检索的处方生成", String.join("n", retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps)));

    // 实验活动（包含多个子步骤）
    List<String> experimentSteps = new ArrayList<>();
    experimentSteps.add("数据集收集：获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理");
    experimentSteps.add("实验设置：设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证");
    experimentSteps.add("选择基线模型：应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证");
    experimentSteps.add("确定评估指标：采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标");
    experimentSteps.add("实验结果与分析：比较PreGenerator与基线模型性能，从全局性能（客观相似性指标、主观人类评估）、学习效率（分析训练损失收敛情况）两方面分析，开展消融研究验证各模块有效性");
    activities.add(new Activity("实验", String.join("n", experimentSteps)));

    // 案例讨论活动
    activities.add(new Activity("案例讨论", "选择多个模型（包括PreGenerator、LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等），针对特定症状输入生成处方示例，对比分析各模型生成处方的合理性和优势"));
}

// 初始化规格要求列表
private void initializeSpecifications() {
    // 数据要求规格
    specifications.add(new Specification("数据要求", "需要中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"));

    // 模型结构要求规格
    specifications.add(new Specification("模型结构要求", "需要符合规范的数据要求和架构要求，运行过程中需按不同工艺（如Transformer模型、多查询注意力机制、LSTM解码器等）进行运算"));

    // 评估要求规格
    specifications.add(new Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标，全面客观地评估模型生成处方的性能"));
}

// 示例方法表示执行逻辑的无限循环（这里简单打印相关信息）
public void loopExecution() {
    isLooping = true;
    while (isLooping) {
        System.out.println("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）验证与优化循环...");
        // 这里可以添加实际的循环执行内容，如重新训练模型、更新数据等
    }
}

// 主方法用于测试和演示
public static void main(String[] args) {
    PreGeneratorModel model = new PreGeneratorModel();
    model.loopExecution(); // 调用示例方法执行逻辑的无限循环
}

}
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 验证接口
interface Validation {
boolean validate();
}

// 开发指令类
class DevelopmentInstruction {
private String agent;
private String taskId;
private List instructions;
private String dataset;
private Automation automation;

public DevelopmentInstruction(String agent, String taskId, List<Instruction> instructions, String dataset, Automation automation) {
    this.agent = agent;
    this.taskId = taskId;
    this.instructions = instructions;
    this.dataset = dataset;
    this.automation = automation;
}

// 执行所有开发指令的方法
public void executeInstructions() {
    for (Instruction instruction : instructions) {
        instruction.execute();
    }

    if (automation.isExecute()) {
        // 这里可以添加实际执行任务的逻辑，比如调用其他方法来真正执行生成代码、运行测试等操作
        System.out.println("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。");
    }
}

// 内部类表示单个开发指令
class Instruction {
    private String action;
    private String subject;
    private String description;
    private Output output;
    private Validation validation;

    public Instruction(String action, String subject, String description, Output output, Validation validation) {
        this.action = action;
        this.subject = subject;
        this.description = description;
        this.output = output;
        this.validation = validation;
    }

    // 执行单个开发指令的方法
    public void execute() {
        // 根据不同的action执行不同的逻辑，这里只是示例输出到控制台
        if ("define".equals(action)) {
            System.out.println("定义 " + subject + "：" + description);
        } else if ("detail".equals(action)) {
            System.out.println("详细说明 " + subject + "：" + description);
        } else if ("explain".equals(action)) {
            System.out.println("解释 " + subject + "：" + description);
        }

        // 进行验证
        if (validation != null && !validation.validate()) {
            System.out.println("验证 " + subject + " 失败。");
        }
    }
}

// 表示输出设置的类
class Output {
    private String format;
    private String destination;

    public Output(String format, String destination) {
        this.format = format;
        this.destination = destination;
    }
}

// 表示自动化设置的类
class Automation {
    private boolean execute;
    private boolean writeToFile;
    private boolean commitCode;

    public Automation(boolean execute, boolean writeToFile, boolean commitCode) {
        this.execute = execute;
        this.writeToFile = writeToFile;
        this.commitCode = commitCode;
    }

    public boolean isExecute() {
        return execute;
    }

    public boolean isWriteToFile() {
        return writeToFile;
    }

    public boolean isCommitCode() {
        return commitCode;
    }
}

}

// 示例验证方法：检查是否使用专业术语
class UseProfessionalTerminologyValidation implements Validation {
@Override
public boolean validate() {
// 这里应该添加实际检查是否使用专业术语的逻辑，返回true或false
return true; // 假设总是通过验证
}
}

// 示例验证方法：检查是否涵盖所有关键元素
class EnsureAllKeyElementsCoveredValidation implements Validation {
@Override
public boolean validate() {
// 这里应该添加实际检查是否涵盖所有关键元素的逻辑，返回true或false
return true; // 假设总是通过验证
}
}

// 示例验证方法：检查是否使用XML标签用于结构
class UseXMLTagsForStructureValidation implements Validation {
@Override
public boolean validate() {
// 这里应该添加实际检查是否使用XML标签用于结构的逻辑，返回true或false
return true; // 假设总是通过验证
}
}

// 示例验证方法：检查是否使用JSON数据格式用于输出
class UseJSONDataFormatForOutputValidation implements Validation {
@Override
public boolean validate() {
// 这里应该添加实际检查是否使用JSON数据格式用于输出的逻辑，返回true或false
return true; // 假设总是通过验证
}
}

// 主类，用于测试开发指令系统
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List instructions = new ArrayList<>();
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("define", "Self-Attention Mechanism", "Explain the concept and how it differs from traditional attention mechanisms.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("detail", "Attention Scores", "Calculate and describe how attention scores are calculated in the Self-Attention mechanism.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("explain", "Q, K, V Calculation Process", "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("ensure", "Professional Terminology", "Ensure that all explanations maintain a professional tone and use only standard terminology.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("ensure", "All Key Elements", "Ensure that all key elements - Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep (K), Loop (L) - are covered in the instructions.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("text", "console"), new EnsureAllKeyElementsCoveredValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("ensure", "XML Structure", "Use XML tags to structure the output.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("xml", "file"), new UseXMLTagsForStructureValidation()));
instructions.add(new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Instruction("ensure", "JSON Data Format", "Use JSON data format for the output.", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Output("json", "file"), new UseJSONDataFormatForOutputValidation()));

    DevelopmentInstruction developmentInstruction = new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", instructions, "HumanEval", new DevelopmentInstruction("JXWDYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", null).new Automation(true, true, true));
    developmentInstruction.executeInstructions();
}

}

Java示例

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 定义一个类来表示PreGenerator模型相关操作
class PreGeneratorModel {

// 目标相关变量
private String goal;

// 活动相关列表，存储不同的活动步骤及相关信息
private List<Activity> activities;

// 规格相关列表，存储数据、模型结构、评估等方面的规格要求
private List<Specification> specifications;

// 保持简洁相关标记（这里简单用一个布尔值表示是否简洁模式，可根据实际需求细化）
private boolean keepSimple;

// 无限循环相关变量（这里简单示例，实际可能需要更复杂的循环控制逻辑）
private boolean isLooping;

// 内部类表示活动步骤
class Activity {
    private String name;
    private String description;

    public Activity(String name, String description) {
        this.name = name;
        this.description = description;
    }

    // 可添加获取和设置方法等，这里省略

}

// 内部类表示规格要求
class Specification {
    private String name;
    private String description;

    public Specification(String name, String description) {
        this.name = name;
        this.description = description;
    }

    // 可添加获取和设置方法等，这里省略

}

public PreGeneratorModel() {
    this.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性";
    this.activities = new ArrayList<>();
    this.specifications = new ArrayList<>();
    this.keepSimple = true;
    this.isLooping = false;

    // 初始化活动步骤
    initializeActivities();

    // 初始化规格要求
    initializeSpecifications();
}

private void initializeActivities() {
    // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

    // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
    activities.add(new Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

    // 基于检索的处方生成活动（包含多个子步骤）
    List<String> retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps = new ArrayList<>();
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("SPR模块中的处方级检索：从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("HHR模块中的HERB - LEVEL检索：收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征池，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.add("处方解码器：由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型");
    activities.add(new Activity("基于检索的处方生成", String.join("n", retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps)));

    // 实验活动（包含多个子步骤）
    List<String> experimentSteps = new ArrayList<>();
    experimentSteps.add("数据集收集：获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理");
    experimentSteps.add("实验设置：设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证");
    experimentSteps.add("选择基线模型：应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证");
    experimentSteps.add("确定评估指标：采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标");
    experimentSteps.add("实验结果与分析：比较PreGenerator与基线模型性能，从全局性能（客观相似性指标、主观人类评估）、学习效率（分析训练损失收敛情况）两方面分析，开展消融研究验证各模块有效性");
    activities.add(new Activity("实验", String.join("n", experimentSteps)));

    // 案例讨论活动
    activities.add(new Activity("案例讨论", "选择多个模型（包括PreGenerator）针对特定输入症状生成处方示例，对比分析各模型生成处方的合理性，突出PreGenerator能识别症状关系、遵循草药配伍规则生成合适草药组合的优势"));
}

private void initializeSpecifications() {
    // 数据要求规格
    specifications.add(new Specification("数据要求", "中医临床医疗记录数据集需清洗、结构化，提取症状与草药信息并统一规范，预训练数据集需按规则匹配症状 - 处方对、草药 - 草药对"));

    // 模型结构要求规格
    specifications.add(new Specification("模型结构要求", "PreGenerator需包含SPR、HHR、处方解码器（PreD）三个核心模块，各模块按特定架构及工艺（如Transformer编码器、多查询注意力机制、LSTM解码器等）运行"));

    // 评估要求规格
    specifications.add(new Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标全面衡量模型生成处方的性能，客观指标与主观判断结合"));
}

// 可添加获取和设置方法等，这里省略

// 示例方法表示无限循环执行的逻辑（这里简单打印相关信息）
public void loopExecution() {
    isLooping = true;
    while (isLooping) {
        System.out.println("正在进行基于检索增强的中医处方生成模型验证及优化循环...");
        // 这里可添加实际的循环内执行的具体操作，比如重新训练模型、更新数据等
    }
}

}
 

C++示例

include

include

include

// 结构体表示活动步骤
struct Activity {
std::string name;
std::string description;

Activity(const std::string& name, const std::string& description) : name(name), description(description) {}

};

// 结构体表示规格要求
struct Specification {
std::string name;
std::string description;

Specification(const std::string& name, const std::string& description) : name(name), description(description) {}

};

// 类表示PreGenerator模型相关操作
class PreGeneratorModel {
private:
std::string goal;
std::vector activities;
std::vector specifications;
bool keepSimple;
bool isLooping;

public:
PreGeneratorModel() : goal("生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性"), keepSimple(true), isLooping(false) {
initializeActivities();
initializeSpecifications();
}

void initializeActivities() {
    // 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
    activities.push_back(Activity("症状-处方检索（SPR）模块预训练", "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"));

    // 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
    activities.push_back(Activity("草药-草药检索（HHR）模块预训练", "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"));

    // 基于检索的处方生成活动（包含多个子步骤）
    std::vector<std::string> retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps;
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.push_back("SPR模块中的处方级检索：从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.push_back("HHR模块中的HERB - LEVEL检索：收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征库，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示");
    retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps.push_back("处方解码器：由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型");
    activities.push_back(Activity("基于检索的处方生成", joinStrings(retrievalBasedPrescriptionGenerationSteps, "n")));

    // 实验活动（包含多个子步骤）
    std::vector<std::string> experimentSteps;
    experimentSteps.push_back("数据集收集：获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理");
    experimentSteps.push_back("实验设置：设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证");
    experimentSteps.push_back("选择基线模型：应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证");
    experimentSteps.push_back("确定评估指标：采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标");
    experimentSteps.push_back("实验结果与分析：比较PreGenerator与基线模型性能，从全局性能（客观相似性指标、主观人类评估）、学习效率（分析训练损失收敛情况）两方面分析，开展消融研究验证各模块有效性");
    activities.push_back(Activity("实验", joinStrings(experimentSteps, "n")));

    // 案例讨论活动
    activities.push_back(Activity("案例讨论", "选择多个模型（包括PreGenerator）针对特定输入症状生成处方示例，对比分析各模型生成处方的合理性，突出PreGenerator能识别症状关系、遵循草药配伍规则生成合适草药组合的优势"));
}

void initializeSpecifications() {
    // 数据要求规格
    specifications.push_back(Specification("数据要求", "中医临床医疗记录数据集需清洗、结构化，提取症状与草药信息并统一规范，预训练数据集需按规则匹配症状 - 处方对、草药 - 草药对"));

    // 模型结构要求规格
    specifications.push_back(Specification("模型结构要求", "PreGenerator需包含SPR、HHR、处方解码器（PreD）三个核心模块，各模块按特定架构及工艺（如Transformer编码器、多查询注意力机制、LSTM解码器等）运行"));

    // 评估要求规格
    specifications.push_back(Specification("评估要求", "综合采用相似性评估和人类评估指标全面衡量模型生成处方的性能，客观指标与主观判断结合"));
}

std::string joinStrings(const std::vector<std::string>& strings, const std::string& delimiter) {
    std::string result;
    for (size_t i = 0; i < strings.size(); ++i) {
        if (i > 0) {
            result += delimiter;
        }
        result += strings[i];
    }
    return result;
}

// 示例方法表示无限循环执行的逻辑（这里简单打印相关信息）
void loopExecution() {
    isLooping = true;
    while (isLooping) {
        std::cout << "正在进行基于检索增强的中医处方生成模型验证及优化循环..." << std::endl;
        // 这里可添加实际的循环内执行的具体操作，比如重新训练模型、更新数据等
    }
}

};
 

Python示例

from typing import List

定义一个类来表示PreGenerator模型相关操作

class PreGeneratorModel:

def __init__(self):
    self.goal = "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性"
    self.activities: List[dict] = []
    self.specifications: List[dict] = []
    self.keep_simple = True
    self.is_looping = False

    # 初始化活动步骤
    self.initialize_activities()

    # 初始化规格要求
    self.initialize_specifications()

def initialize_activities(self):
    # 症状-处方检索（SPR）模块预训练活动
    self.activities.append({
        "name": "症状-处方检索（SPR）模块预训练",
        "description": "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"
    })

    # 草药-草药检索（HHR）模块预训练活动
    self.activities.append({
        "name": "草药-草药检索（HHR）模块预训练",
        "description": "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"
    })

    # 基于检索的处方生成活动（包含多个子步骤）
    retrieval_based_prescription_generation_steps = [
        "SPR模块中的处方级检索：从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示",
        "HHR模块中的HERB - LEVEL检索：收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征池，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示",
        "处方解码器：由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型"
    ]
    self.activities.append({
        "name": "基于检索的处方生成",
        "description": "n".join(retrieval_based_prescription_generation_steps)
    })

    # 实验活动（包含多个子步骤）
    experiment_steps = [
        "数据集收集：获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草 药对数据集，对数据清洗、结构化处理",
        "实验设置：设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证",
        "选择基线模型：应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证",
        "确定评估指标：采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标",
        "实验结果与分析：比较PreGenerator

"T": "生成合理有效的中医处方，充分利用非结构化资源、中医知识及有限临床记录，验证基于检索增强的中医处方生成模型（PreGenerator）的合理性与有效性",
"A": [
{
"name": "症状-处方检索（SPR）模块预训练",
"description": "使用Transformer模型作为症状和处方文本对的编码器，引入自监督预训练任务判断症状处方对是否来自同一医疗记录报告，基于交叉熵损失优化学习目标，以检索给定症状描述的最相关中药处方并学习抽象模板"
},
{
"name": "草药-草药检索（HHR）模块预训练",
"description": "利用Transformer模型作为草药编码器，引入自监督预训练任务确定两种药材是否来自同一处方，基于交叉熵损失优化学习目标，预训练该模块以生成下一步最合适的草药"
},
{
"name": "基于检索的处方生成",
"description": [
{
"step": "SPR模块中的处方级检索",
"detail": "从训练处方集合中，根据症状与处方的匹配得分返回前k个相关处方样本及前l个关键中药，利用多查询注意力机制结合症状嵌入向量、检索到的处方特征表示及关键中药材嵌入表示学习处方模板表示"
},
{
"step": "HHR模块中的HERB - LEVEL检索",
"detail": "收集检索出的处方中的草药建立检索池，用预训练编码器获取草药级别特征池，以最高概率选择kh种草药，利用多查询注意力机制结合输入症状嵌入、关键草药嵌入及隐藏状态学习草药模板表示"
},
{
"step": "处方解码器",
"detail": "由两层LSTM解码器组成，结合症状特征、处方模板表示和草药模板表示，按照‘君主、大臣、助手和使节’匹配规则生成TCM处方，引入覆盖机制避免重复草药生成，采用软损失函数计算损失以优化模型"
}
]
},
{
"name": "实验",
"description": [
{
"step": "数据集收集",
"detail": "获取中医临床医疗记录数据集及预训练的症状 - 处方对和草药 - 草药对数据集，对数据清洗、结构化处理"
},
{
"step": "实验设置",
"detail": "设置输入嵌入、模型参数（如多头注意力头数、网络维度等）、优化方法（Adam）及训练周期、批量大小等，划分训练集、验证集、测试集，采用10折交叉验证"
},
{
"step": "选择基线模型",
"detail": "应用如LSTM seq2seq、PTM、TCM Translator等多种基线模型用于对比验证"
},
{
"step": "确定评估指标",
"detail": "采用相似性评估（汉明损失、微F1、精确度、召回率）和人类评估（由中医从业者评估草药有效性、相容性）指标"
},
{
"step": "实验结果与分析",
"detail": "比较PreGenerator与基线模型性能，从全局性能（客观相似性指标、主观人类评估）、学习效率（分析训练损失收敛情况）两方面分析，开展消融研究验证各模块有效性"
}
]
},
{
"name": "案例讨论",
"description": "选择多个模型（包括PreGenerator）针对特定输入症状生成处方示例，对比分析各模型生成处方的合理性，突出PreGenerator能识别症状关系、遵循草药配伍规则生成合适草药组合的优势"
}
],
"S": [
{
"name": "数据要求",
"description": "中医临床医疗记录数据集需清洗、结构化，提取症状与草药信息并统一规范，预训练数据集需按规则匹配症状 - 处方对、草药 - 草药对"
},
{
"name": "模型结构要求",
"description": "PreGenerator需包含SPR、HHR、处方解码器（PreD）三个核心模块，各模块按特定架构及机制（如Transformer编码器、多查询注意力机制、LSTM解码器等）运行"
},
{
"name": "评估要求",
"description": "综合采用相似性评估和人类评估指标全面衡量模型生成处方的性能，客观指标与主观判断结合"
}
],
"K": "提炼核心要点，保留专业术语英文全称及缩写，遵循中医领域专业表述规范",
"L": "持续优化模型性能，不断验证改进基于检索增强的中医处方生成方式，循环开展实验对比、模块优化等活动以提升生成处方的合理性与有效性"
}
{# 导入必要的库（这里假设相关库已安装，实际应用中根据具体需求导入） import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// 假设这里有相应的库来处理类似功能，实际应用中需导入具体库
// 例如，可能需要类似 chromadb-java-client 等库来处理与chromadb相关操作，这里暂未详细列出具体导入

// 目标 (T)
public class AgenticRAGSystem {

public static String setGoal() {
    return "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。";
}

// 活动 (A)
public static void performActivities() {
    // 文档准备与初始化
    List<String> names = new ArrayList<>();
    names.add("c-rag");
    names.add("self-rag");
    names.add("kg-rag");

    List<String> files = new ArrayList<>();
    files.add("../../data/c-rag.pdf");
    files.add("../../data/self-rag.pdf");
    files.add("../../data/kg-rag.pdf");

    // 构建基础Tool Agent
    Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict = buildBaseToolAgents(files, names);

    // 设计Agent层级结构
    TopAgent topAgent = designAgentHierarchy(toolAgentsDict, names);

    // 实现系统运行机制
    testTopAgent(topAgent);

    // 优化大规模文档处理
    optimizeLargeScaleDocuments(topAgent);
}

// 构建基础Tool Agent
public static Map<String, ToolAgent> buildBaseToolAgents(List<String> files, List<String> names) {
    Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < names.size(); i++) {
        String name = names.get(i);
        String file = files.get(i);
        ToolAgent toolAgent = createToolAgent(file, name);
        toolAgentsDict.put(name, toolAgent);
    }
    return toolAgentsDict;
}

// 创建针对特定文档的Tool Agent
public static ToolAgent createToolAgent(String file, String name) {
    System.out.println("Starting to create tool agent for [" + name + "]...n");

    // 加载文档并分割等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    // 假设已完成以下操作并得到相应节点数据
    List<DocumentNode> nodes = new ArrayList<>(); 

    // 创建向量索引并持久化存储等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    // 假设已完成向量索引相关操作并得到查询引擎
    QueryEngine vectorQueryEngine = getVectorQueryEngine(); 

    // 创建摘要索引并得到查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    QueryEngine summaryQueryEngine = getSummaryQueryEngine(); 

    // 查询工具创建
    QueryEngineTool queryTool = new QueryEngineTool(
            vectorQueryEngine,
            "query_tool",
            "Use if you want to query details about " + name
    );
    QueryEngineTool summaryTool = new QueryEngineTool(
            summaryQueryEngine,
            "summary_tool",
            "Use ONLY if you want to get a holistic summary of the documents. DO NOT USE if you want to query some details about " + name + "."
    );

    // 创建一个 Tool Agent
    return new ToolAgent(queryTool, summaryTool, name);
}

// 获取向量查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
public static QueryEngine getVectorQueryEngine() {
    return null;
}

// 获取摘要查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
public static QueryEngine getSummaryQueryEngine() {
    return null;
}

// 设计Agent层级结构
public static TopAgent designAgentHierarchy(Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict, List<String> names) {
    List<QueryEngineTool> allTools = new ArrayList<>();
    for (Str

{
"agent": "JXWDYYAutoDev",
"task": "jxwdyypfs-TASKL",
"instructions": {
"Target (T)": "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。",
"Activity (A)": [
{
"step": "文档准备与初始化",
"description": "准备RAG相关的PDF文档作为测试数据，如示例中使用三个基础文档（可扩展规模）。"
},
{
"step": "构建基础Tool Agent",
"description": "创建专门函数处理单个PDF文档，生成Tool Agent，包括加载分割文档、构建向量索引查询引擎和摘要索引查询引擎，并集成为Tool Agent的核心工具。"
},
{
"step": "设计Agent层级结构",
"description": "采用双层Agent架构，包括二级Tool Agent（为每个PDF文档创建独立Tool Agent，用字典存储便于管理）和一级Top Agent（作为中央控制器，接收处理用户查询请求，调度协调下层Tool Agents）。"
},
{
"step": "实现系统运行机制",
"description": "以具体查询示例说明，Top Agent分析查询内容选择合适工具并构造参数，Tool Agent调用向量索引查询引擎搜索信息并深入分析生成答案，Tool Agent将结果返回给Top Agent评估，若满足需求则输出给用户。"
},
{
"step": "优化大规模文档处理",
"description": "采用Object Index类型工具检索器，根据用户问题智能检索相关工具，通过设置similarity_top_k参数控制检索范围，修改创建Top Agent代码使用工具检索器，建立验证机制检验工具检索结果。"
}
],
"Specification (S)": [
"使用多Agent协作机制。",
"实现知识的智能协同与主动理解。",
"确保系统的高效性、准确性与可靠性。",
"提供全面的决策支持。",
"处理知识冲突与保护敏感信息。"
],
"Keep it Concise (K)": [
"精简代码与流程。",
"明确各Agent职责与交互。",
"优化工具选择与检索机制。"
],
"Loop (L)": [
"持续监控系统性能。",
"根据反馈进行迭代优化。",
"不断探索新的应用场景与技术融合。"
]
}
}
 
import os
from chromadb.utils import embedding_utils
from llama_index import StorageContext, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, SentenceSplitter
from llama_index.agents import ReActAgent, OpenAIAgent
from llama_index.indices.summary import SummaryIndex
from llama_index.tools.query_engine_tool import QueryEngineTool
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from chromadb import HttpClient

目标 (T)

def set_goal():
return "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。"

活动 (A)

def perform_activities():

文档准备与初始化

names = ['c-rag', 'self-rag', 'kg-rag']
files = ['../../data/c-rag.pdf', '../../data/self-rag.pdf', '../../data/kg-rag.pdf']

# 构建基础Tool Agent
tool_agents_dict = build_base_tool_agents(files, names)

# 设计Agent层级结构
top_agent = design_agent_hierarchy(tool_agents_dict, names)

# 实现系统运行机制
test_top_agent(top_agent)

# 优化大规模文档处理
optimize_large_scale_documents(top_agent)

构建基础Tool Agent

def build_base_tool_agents(files, names):
tool_agents_dict = {}
for name, file in zip(names, files):
tool_agent = create_tool_agent(file, name)
tool_agents_dict[name] = tool_agent
return tool_agents_dict

创建针对特定文档的Tool Agent

def create_tool_agent(file, name):
print(f"Starting to create tool agent for [{name}]...n")

加载文档并分割

docs = SimpleDirectoryReader(input_files=[file]).load_data()
splitter = SentenceSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=5)
nodes = splitter.get_nodes_from_documents(docs)

# 创建向量索引并持久化存储
if not os.path.exists(f"./storage/{name}"):
    print("Creating vector index...n")
    storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=get_vector_store())
    vector_index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context)
    vector_index.storage_context.persist(persist_dir=f"./storage/{name}")
else:
    print("Loading vector index...n")
    storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=f"./storage/{name}", vector_store=get_vector_store())
    vector_index = load_index_from_storage(storage_context=storage_context)

# 构造基于向量的查询引擎
query_engine = vector_index.as_query_engine(similarity_top_k=5)

# 创建一个摘要索引
summary_index = SummaryIndex(nodes)
summary_engine = summary_index.as_query_engine(response_mode="tree_summarize")

# 查询工具
query_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
    query_engine=query_engine,
    name=f'query_tool',
    description=f'Use if you want to query details about {name}'
)
summary_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
    query_engine=summary_engine,
    name=f'summary_tool',
    description=f'Use ONLY if you want to get a holistic summary of the documents. DO NOT USE if you want to query some details about {name}.'
)

# 创建一个 Tool Agent
tool_agent = ReActAgent.from_tools([query_tool, summary_tool], verbose=True, system_prompt="""You are a specialized agent designed to answer queries about {name}. You must ALWAYS use at least one of the tools provided when answering a question; DO NOT rely on prior knowledge. DO NOT fabricate answers.""")
return tool_agent

获取向量存储

def get_vector_store():
chromadb.HttpClient(host="localhost", port=8000)
collection = chroma.get_or_create_collection(name="agentic_rag")
return ChromaVectorStore(chroma_collection=collection)

设计Agent层级结构

def design_agent_hierarchy(tool_agents_dict, names):
all_tools = []
for name in names:
agent_tool = QueryEngineTool.from_defaults(
query_engine=tool_agentsdict[name],
name=f"tool{name.replace('-', '')}",
description=f"Use this tool if you want to answer any questions about {name}."
)
all_tools.append(agent_tool)

top_agent = OpenAIAgent.from_tools(tools=all_tools, verbose=True, system_prompt="""You are an agent designed to answer queries over a set of given papers. Please always use the tools provided to answer a question. Do not rely on prior knowledge. DO NOT fabricate answers""")
return top_agent

测试Top Agent

def test_top_agent(top_agent):
top_agent.chat_repl()

优化大规模文档处理

def optimize_large_scale_documents(top_agent):
print('======================================================================n')
print('Creating tool retrieve index...n')
obj_index = ObjectIndex.from_objects(
all_tools,
index_cls=VectorStoreIndex
)
tool_retriever = obj_index.as_retriever(similarity_top_k=2, verbose=True)

top_agent = OpenAIAgent.from_tools(
    tool_retriever=tool_retriever,
    verbose=True,
    system_prompt="""You are an agent designed to answer queries over a set of given papers. Please always use the tools provided to answer a question. Do not rely on prior knowledge."""
)

# 这里可添加验证机制相关代码，比如检验工具检索结果等
tools_needed = tool_retriever.retrieve("What is the Adaptive retrieval in the c-RAG?")
print('Tools needed to answer the question:')
for tool in tools_needed:
    print(tool.metadata.name)

规格 (S)

def set_specifications():
return [
"使用多Agent协作机制。",
"实现知识的智能协同与主动理解。",
"确保系统的高效性、准确性与可靠性。",
"提供全面的决策支持。",
"处理知识冲突与保护敏感信息。"
]

保持简洁 (K)

def keep_it_concise():
return [
"精简代码与流程。",
"明确各Agent职责与交互。",
"优化工具选择与检索机制。"
]

无限循环 (L)

def loop_operations():
while True:

持续监控系统性能

    monitor_system_performance()

    # 根据反馈进行迭代优化
    feedback = get_feedback()
    if feedback:
        iterate_optimization(feedback)

    # 不断探索新的应用场景与技术融合
    explore_new_scenarios_and_tech_fusion()

持续监控系统性能（这里可添加具体的监控逻辑，比如记录响应时间、准确率等指标）

def monitor_system_performance():
pass

获取反馈（这里可添加获取用户反馈或系统运行反馈的逻辑）

def get_feedback():
return None # 这里暂时返回None，实际应用中根据具体情况获取反馈

根据反馈进行迭代优化（这里可添加根据反馈修改代码、调整参数等逻辑）

def iterate_optimization(feedback):
pass

不断探索新的应用场景与技术融合（这里可添加探索新场景、尝试新技术与现有系统结合的逻辑）

def explore_new_scenarios_and_tech_fusion():
pass

"jxwdyypfs-TASKL伪代码提示词框架": [
    {
        "目标（T）": "构建自主决策型检索增强系统Agentic RAG，实现更智能、灵活的知识处理，突破传统RAG技术局限，满足复杂应用场景需求",
        "活动（A）": [
            {
                "文档准备与初始化": "准备RAG相关的PDF文档作为测试数据，如示例中使用三个基础文档（可扩展规模）"
            },
            {
                "Tool Agent构建流程": [
                    {
                        "基础Tool Agent构建": [
                            "创建专门函数处理单个PDF文档，生成Tool Agent，包括加载分割文档、构建向量索引查询引擎（处理事实性问题）和摘要索引查询引擎（处理需更高层次语义理解问题），并集成为Tool Agent的核心工具"
                        ]
                    },
                    {
                        "Agent层级结构设计": [
                            "采用双层Agent架构，包括二级Tool Agent（为每个PDF文档创建独立Tool Agent，用字典存储便于管理）和一级Top Agent（作为中央控制器，接收处理用户查询请求，调度协调下层Tool Agents）"
                        ]
                    },
                    {
                        "系统运行机制": [
                            "以具体查询示例说明，Top Agent分析查询内容选择合适工具并构造参数，Tool Agent调用向量索引查询引擎搜索信息并深入分析生成答案，Tool Agent将结果返回给Top Agent评估，若满足需求则输出给用户"
                        ]
                    },
                    {
                        "大规模文档优化方案": [
                            "采用Object Index类型工具检索器，根据用户问题智能检索相关工具，通过设置similarity_top_k参数控制检索范围，修改创建Top Agent代码使用工具检索器，建立验证机制检验工具检索结果"
                        ]
                    }
                ]
            },
            {
                "实现Agentic RAG的应用场景": "将AI Agent的智能决策能力与RAG系统的精确知识检索相结合，在知识管理、服务交互、专业技术领域、决策支持等方面发挥价值"
            }
        ],
        "规格（S）": [
            "Agentic RAG采用清晰三层架构设计，从底层RAG工具层，到中间文档智能体层（DocAgent），再到顶层协调智能体层（TopAgent），各层承担独特关键角色"
        ],
        "保持简洁（K）": "在构建和描述各环节时，需简洁明了地呈现关键步骤和功能，避免过多冗余信息",
        "无限循环（L）": "在系统运行过程中，如Top Agent处理查询请求、Tool Agent搜索分析信息等环节，可根据需求不断迭代循环执行相关操作以提供准确完整的回答"
    }
]

}
<TARGET|>目标(T): 实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。</TARGET|>
<ACTIVITY|>活动(A):

1. 文档准备与初始化。
2. 构建基础Tool Agent。
3. 设计Agent层级结构。
4. 实现系统运行机制。
5. 优化大规模文档处理。</ACTIVITY|>
   <SPECIFICATION|>规格(S):
6. 使用多Agent协作机制。
7. 实现知识的智能协同与主动理解。
8. 确保系统的高效性、准确性与可靠性。
9. 提供全面的决策支持。
10. 处理知识冲突与保护敏感信息。</SPECIFICATION|>
    <KEEP IT CONCISE|>保持简洁(K):
11. 精简代码与流程。
12. 明确各Agent职责与交互。
13. 优化工具选择与检索机制。</KEEP IT CONCISE|>
    <LOOP|>无限循环(L):
14. 持续监控系统性能。
15. 根据反馈进行迭代优化。
16. 不断探索新的应用场景与技术融合。</LOOP|>
    {
    "TARGET": "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。",
    "ACTIVITY": [
    "文档准备与初始化。",
    "构建基础Tool Agent。",
    "设计Agent层级结构。",
    "实现系统运行机制。",
    "优化大规模文档处理。"
    ],
    "SPECIFICATION": [
    "使用多Agent协作机制。",
    "实现知识的智能协同与主动理解。",
    "确保系统的高效性、准确性与可靠性。",
    "提供全面的决策支持。",
    "处理知识冲突与保护敏感信息。"
    ],
    "KEEP IT CONCISE": [
    "精简代码与流程。",
    "明确各Agent职责与交互。",
    "优化工具选择与检索机制。"
    ],
    "LOOP": [
    "持续监控系统性能。",
    "根据反馈进行迭代优化。",
    "不断探索新的应用场景与技术融合。"
    ]
    }

Java版本

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// 假设这里有相应的库来处理类似功能，实际应用中需导入具体库
// 例如，可能需要类似 chromadb-java-client 等库来处理与chromadb相关操作，这里暂未详细列出具体导入

// 目标 (T)
public class AgenticRAGSystem {

public static String setGoal() {
    return "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。";
}

// 活动 (A)
public static void performActivities() {
    // 文档准备与初始化
    List<String> names = new ArrayList<>();
    names.add("c-rag");
    names.add("self-rag");
    names.add("kg-rag");

    List<String> files = new ArrayList<>();
    files.add("../../data/c-rag.pdf");
    files.add("../../data/self-rag.pdf");
    files.add("../../data/kg-rag.pdf");

    // 构建基础Tool Agent
    Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict = buildBaseToolAgents(files, names);

    // 设计Agent层级结构
    TopAgent topAgent = designAgentHierarchy(toolAgentsDict, names);

    // 实现系统运行机制
    testTopAgent(topAgent);

    // 优化大规模文档处理
    optimizeLargeScaleDocuments(topAgent);
}

// 构建基础Tool Agent
public static Map<String, ToolAgent> buildBaseToolAgents(List<String> files, List<String> names) {
    Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < names.size(); i++) {
        String name = names.get(i);
        String file = files.get(i);
        ToolAgent toolAgent = createToolAgent(file, name);
        toolAgentsDict.put(name, toolAgent);
    }
    return toolAgentsDict;
}

// 创建针对特定文档的Tool Agent
public static ToolAgent createToolAgent(String file, String name) {
    // 这里模拟打印信息，实际应用中可根据日志框架进行处理
    System.out.println("Starting to create tool agent for [" + name + "]...n");

    // 加载文档并分割等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    // 假设已完成以下操作并得到相应节点数据
    List<DocumentNode> nodes = new ArrayList<>(); 

    // 创建向量索引并持久化存储等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    // 假设已完成向量索引相关操作并得到查询引擎
    QueryEngine vectorQueryEngine = getVectorQueryEngine(); 

    // 创建摘要索引并得到查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    QueryEngine summaryQueryEngine = getSummaryQueryEngine(); 

    // 查询工具创建
    QueryEngineTool queryTool = new QueryEngineTool(
            vectorQueryEngine,
            "query_tool",
            "Use if you want to query details about " + name
    );
    QueryEngineTool summaryTool = new QueryEngineTool(
            summaryQueryEngine,
            "summary_tool",
            "Use ONLY if you want to get a holistic summary of the documents. DO NOT USE if you want to query some details about " + name + "."
    );

    // 创建一个 Tool Agent
    return new ToolAgent(queryTool, summaryTool, name);
}

// 获取向量查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
public static QueryEngine getVectorQueryEngine() {
    return null;
}

// 获取摘要查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
    public static QueryEngine getSummaryQueryEngine() {
    return null;
}

// 设计Agent层级结构
public static TopAgent designAgentHierarchy(Map<String, ToolAgent> toolAgentsDict, List<String> names) {
    List<QueryEngineTool> allTools = new ArrayList<>();
    for (String name : names) {
        QueryEngineTool agentTool = new QueryEngineTool(
                toolAgentsDict.get(name).getQueryEngine(),
                "tool_" + name.replace('-', ''),
                "Use this tool if you want to answer any questions about " + name + "."
        );
        allTools.add(agentTool);
    }

    return new TopAgent(allTools);
}

// 测试Top Agent
public static void testTopAgent(TopAgent topAgent) {
    // 这里假设TopAgent有相应的交互方法来模拟聊天回复等操作，实际需根据具体实现来完成
    topAgent.chatRepl();
}

// 优化大规模文档处理
public static void optimizeLargeScaleDocuments(TopAgent topAgent) {
    System.out.println("======================================================================n");
    System.out.println("Creating tool retrieve index...n");

    // 这里假设ObjectIndex相关操作已根据具体库完成并得到工具检索器
    ToolRetriever toolRetriever = getToolRetriever(); 

    topAgent.setToolRetriever(toolRetriever);

    // 这里可添加验证机制相关代码，比如检验工具检索结果等
    List<Tool> toolsNeeded = toolRetriever.retrieve("What is the Adaptive retrieval in the c-RAG?");
    System.out.println("Tools needed to answer the question:");
    for (Tool tool : toolsNeeded) {
        System.out.println(tool.getName());
    }
}

// 获取工具检索器，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
public static ToolRetriever getToolRetriever() {
    return null;
}

// 规格 (S)
public static List<String> setSpecifications() {
    List<String> specifications = new ArrayList<>();
    specifications.add("使用多Agent协作机制。");
    specifications.add("实现知识的智能协同与主动理解。");
    specifications.add("确保系统的高效性、准确性与可靠性。");
    specifications.add("提供全面的决策支持。");
    specifications.add("处理知识冲突与保护敏感信息。");
    return specifications;
}

// 保持简洁 (K)
public static List<String> keepItConcise() {
    List<String> concisePoints = new ArrayList<>();
    concisePoints.add("精简代码与流程。");
    concisePoints.add("明确各Agent职责与交互。");
    concisePoints.add("优化工具选择与检索机制。");
    return concisePoints;
}

// 无限循环 (L)
public static void loopOperations() {
    while (true) {
        // 持续监控系统性能
        monitorSystemPerformance();

        // 根据反馈进行迭代优化
        String feedback = getFeedback();
        if (feedback!= null) {
            iterateOptimization(feedback);
        }

        // 不断探索新的应用场景与技术融合
        exploreNewScenariosAndTechFusion();
    }
}

// 持续监控系统性能（这里可添加具体的监控逻辑，比如记录响应时间、准确率等指标）
public static void monitorSystemPerformance() {
    // 具体实现待补充
}

// 获取反馈（这里可添加获取用户反馈或系统运行反馈的逻辑）
public static String getFeedback() {
    return null; // 这里暂时返回null，实际应用中根据具体情况获取反馈
}

// 根据反馈进行迭代优化（这里可添加根据反馈修改代码、调整参数等逻辑）
public static void iterateOptimization(String feedback) {
    // 具体实现待补充
}

// 不断探索新的应用场景与技术融合（这里可添加探索新场景、尝试新技术与现有系统结合的逻辑）
public static void exploreNewScenariosAndTechFusion() {
    // 具体实现待补充
}

// 内部类定义ToolAgent
public static class ToolAgent {
    private QueryEngineTool queryTool;
    private QueryEngineTool summaryTool;
    private String name;

    public ToolAgent(QueryEngineTool queryTool, QueryEngineTool summaryTool, String name) {
        this.queryTool = queryTool;
        this.summaryTool = summaryTool;
        this.name = name;
    }

    public QueryEngine getQueryEngine() {
        return queryTool.getQueryEngine();
    }
}

// 内部类定义TopAgent
public static class TopAgent {
    private List<QueryEngineTool> tools;
    private ToolRetriever toolRetriever;

    public TopAgent(List<QueryEngineTool> tools) {
        this.tools = tools;
    }

    public void setToolRetriever(ToolRetriever toolRetriever) {
        this.toolRetriever = toolRetriever;
    }

    public void chatRepl() {
        // 具体实现待补充，模拟与TopAgent交互的方法
    }
}

// 假设的查询引擎类
public static class QueryEngine {
    // 具体实现待补充
}

// 假设的查询工具类
public static class QueryEngineTool {
    private QueryEngine queryEngine;
    private String name;
    private String description;

    public QueryEngineTool(QueryEngine queryEngine, String name, String description) {
        this.queryEngine = queryEngine;
        this.name = name;
        this.description = description;
    }

    public QueryEngine getQueryEngine() {
        return queryEngine;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }
}

// 假设的工具检索器类
public static class ToolRetriever {
    public List<Tool> retrieve(String query) {
        // 具体实现待补充
        return new ArrayList<>();
    }
}

// 假设的工具类
public static class Tool {
    private String name;

    public Tool(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }
}

// 假设的文档节点类
public static class DocumentNode {
    // 具体实现待补充
}

}
 

C++版本

include

include

include

include

// 假设这里有相应的库来处理类似功能，实际应用中需导入具体库
// 例如，可能需要类似 chromadb-cpp-client 等库来处理与chromadb相关操作，这里暂未详细列出具体导入

// 目标 (T)
std::string setGoal() {
return "实现一个基于多文档的Agentic RAG查询引擎的分层Agent系统。";
}

// 活动 (A)
void performActivities() {
// 文档准备与初始化
std::vector names = {"c-rag", "self-rag", "kg-rag"};
std::vector files = {"../../data/c-rag.pdf", "../../data/self-rag.pdf", "../../data/kg-rag.pdf"};

// 构建基础Tool Agent
std::map<std::string, ToolAgent> toolAgentsDict = buildBaseToolAgents(files, names);

// 设计Agent层级结构
TopAgent topAgent = designAgentHierarchy(toolAgentsDict, names);

// 实现系统运行机制
testTopAgent(topAgent);

// 优化大规模文档处理
optimizeLargeScaleDocuments(topAgent);

}

// 构建基础Tool Agent
std::map<std::string, ToolAgent> buildBaseToolAgents(const std::vector& files, const std::vector& names) {
std::map<std::string, ToolAgent> toolAgentsDict;
for (size_t i = 0; i < names.size(); ++i) {
std::string name = names[i];
std::string file = files[i];
ToolAgent toolAgent = createToolAgent(file, name);
toolAgentsDict[name] = toolAgent;
}
return toolAgentsDict;
}

// 创建针对特定文档的Tool Agent
ToolAgent createToolAgent(const std::string& file, const std::string& name) {
std::cout << "Starting to create tool agent for [" << name << "]...n";

// 加载文档并分割等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
// 假设已完成以下操作并得到相应节点数据
std::vector<DocumentNode> nodes; 

// 创建向量索引并持久化存储等操作，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
// 假设已完成向量索引相关操作并得到查询引擎
QueryEngine* vectorQueryEngine = getVectorQueryEngine(); 

// 创建摘要索引并得到查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
QueryEngine* summaryQueryEngine = getSummaryQueryEngine(); 

// 查询工具创建
QueryEngineTool queryTool(vectorQueryEngine, "query_tool", "Use if you want to query details about " + name);
QueryEngineTool summaryTool(summaryQueryEngine, "summary_tool", "Use ONLY if you want to get a holistic summary of the documents. DO NOT USE if you want to query some details about " + name + ".");

// 创建一个 Tool Agent
return ToolAgent(queryTool, summaryTool, name);

}

// 获取向量查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
QueryEngine* getVectorQueryEngine() {
return nullptr;
}

// 获取摘要查询引擎，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
QueryEngine* getSummaryQueryEngine() {
return nullptr;
}

// 设计Agent层级结构
TopAgent designAgentHierarchy(const std::map<std::string, ToolAgent>& toolAgentsDict, const std::vector& names) {
std::vector allTools;
for (const auto& name : names) {
QueryEngineTool agentTool(toolAgentsDict.at(name).getQueryEngine(), "tool_" + name.replace('-', ''), "Use this tool if you want to answer any questions about " + name + ".");
allTools.push_back(agentTool);
}

return TopAgent(allTools);

}

// 测试Top Agent
void testTopAgent(TopAgent topAgent) {
// 这里假设TopAgent有相应的交互方法来模拟聊天回复等操作，实际需根据具体实现来完成
topAgent.chatRepl();
}

// 优化大规模文档处理
void optimizeLargeScaleDocuments(TopAgent topAgent) {
std::cout << "======================================================================n";
std::cout << "Creating tool retrieve index...n";

// 这里假设ObjectIndex相关操作已根据具体库完成并得到工具检索器
ToolRetriever* toolRetriever = getToolRetriever(); 

topAgent.setToolRetriever(toolRetriever);

// 这里可添加验证机制相关代码，比如检验工具检索结果等
std::vector<Tool> toolsNeeded = toolRetriever->retrieve("What is the Adaptive retrieval in the c-RAG?");
std::cout << "Tools needed to answer the question:" << std::endl;
for (const auto& tool : toolsNeeded) {
    std::cout << tool.getName() << std::endl;
}

}

// 获取工具检索器，这里暂未详细实现，需根据具体库来完成
ToolRetriever* getToolRetriever() {
return nullptr;
}

// 规格 (S)
std::vector setSpecifications() {
std::vector specifications;
specifications.push_back("使用多Agent协作机制。");
Specification.push_back("实现知识的智能协同与主动理解。");
Specification.push_back("确保系统的高效性、准确性与可靠性。");
Specification.push_back("提供全面的决策支持。");
Specification.push_back("处理知识冲突与保护敏感信息。");
return specifications;
}

// 保持简洁 (K)
std::vector keepItConcise() {
std::vector concisePoints;
concisePoints.push_back("精简代码与流程。");
concisePoints.push_back("明确各Agent职责与交互。");
concisePoints.push_back("优化工具选择与检索机制。");
return concisePoints;
}

// 无限循环 (L)
void loopOperations() {
while (true) {
// 持续监控系统性能
monitorSystemPerformance();

    // 根据反馈进行迭代优化
    std::string feedback = getFeedback();
    if (!feedback.empty()) {
        iterateOptimization(feedback);
    }

    // 不断探索新的应用场景与技术融合
    exploreNewScenariosAndTechFusion();
}

}

// 持续监控系统性能（这里可添加具体的监控逻辑，比如记录响应时间、准确率等指标）
void monitorSystemPerformance() {
// 具体实现待补充
}

// 获取反馈（这里可添加获取用户反馈或系统运行反馈的逻辑）
std::string getFeedback() {
return ""; //
Convert To JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L) -AI Agent语言——DevIns（Development Instruction）HumanEval数据集AutoDev是AI，Java、Kotlin、JavaScript/TypeScript、Rust、Python、Golang、C/C++/OC-Model-Controller-Service-Repository代码（AutoCRUD）（AutoSQL）。{
"agent": "JXWDYYAutoDev",
"task_id": "jxwdyypfs-TASKL",
"instructions": [
{
"action": "define",
"subject": "Self-Attention Mechanism",
"description": "Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms.",
"output": {
"format": "text",
"destination": "console"
}
},
{
"action": "detail",
"subject": "Attention Scores",
"description": "Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism.",
"output": {
"format": "text",
"destination": "console"
}
},
{
"action": "explain",
"subject": "Q, K, V Calculation Process",
"description": "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors.",
"output": {
"format": "text",
"destination": "console"
}
},
{
"action": "ensure",
"subject": "Professional Terminology",
"description": "Use professional terminology and maintain a professional tone throughout the explanation.",
"validation": {
"method": "useProfessionalTerminology",
"expected_result": true
}
},
{
"action": "ensure",
"subject": "All Key Elements Covered",
"description": "Ensure all key elements are covered: Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L).",
"validation": {
"method": "ensureAllKeyElementsCovered",
"expected_result": true
}
},
{
"action": "use",
"subject": "XML Tags for Structure",
"description": "Use XML tags for structure.",
"validation": {
"method": "useXMLTagsForStructure",
"expected_result": true
}
},
{
"action": "use",
"subject": "JSON Data Format for Output",
"description": "Use JSON data format for output.",
"validation": {
"method": "useJSONDataFormatForOutput",
"expected_result": true
}
}
],
"dataset": "HumanEval",
"automation": {
"execute": true,
"write_to_file": true,
"commit_code": true
}
}JXWDYYAutoDev-jxwdyypfs-TASKL-AI Agent- DevIns语言（Development Instruction）

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 用于验证是否满足特定条件的接口
interface Validation {
boolean validate();
}

// 表示一个开发指令的类
class DevelopmentInstruction {
private String agent;
private String taskId;
private List instructions;
private String dataset;
private Automation automation;

public DevelopmentInstruction(String agent, String taskId, List<Instruction> instructions, String dataset, Automation automation) {
    this.agent = agent;
    this.taskId = taskId;
    this.instructions = instructions;
    this.dataset = dataset;
    this.automation = automation;
}

// 执行所有开发指令的方法
public void executeInstructions() {
    for (Instruction instruction : instructions) {
        instruction.execute();
    }

    if (automation.isExecute()) {
        // 这里可以添加实际执行任务的逻辑，比如调用其他方法来真正执行生成代码、运行测试等操作
        System.out.println("执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。");
    }
}

// 内部类表示单个开发指令
class Instruction {
    private String action;
    private String subject;
    private String description;
    private Output output;
    private Validation validation;

    public Instruction(String action, String subject, String description, Output output, Validation validation) {
        this.action = action;
        this.subject = subject;
        this.description = description;
        this.output = output;
        this.validation = validation;
    }

    // 执行单个开发指令的方法
    public void execute() {
        // 根据不同的action执行不同的逻辑，这里只是示例输出到控制台
        if ("define".equals(action)) {
            System.out.println("定义 " + subject + "：" + description);
        } else if ("detail".equals(action)) {
            System.out.println("详细说明 " + subject + "：" + description);
        } else if ("explain".equals(action)) {
            System.out.println("解释 " + subject + "：" + description);
        }

        // 进行验证
        if (validation!= null &&!validation.validate()) {
            System.out.println("验证 " + subject + " 失败。");
        }
    }
}

// 表示输出设置的类
class Output {
    private String format;
    private String destination;

    public Output(String format, String destination) {
        this.format = format;
        this.destination = destination;
    }
}

// 表示自动化设置的类
class Automation {
    private boolean execute;
    private boolean writeToFile;
    private boolean commitCode;

    public Automation(boolean execute, boolean writeToFile, boolean commitCode) {
        this.execute = execute;
        this.writeToFile = writeToFile;
    AI Agent返回的内容，如写入文件、提交代码。HumanEval数据集。
        this.commitCode = commitCode;
    }

    public boolean isExecute() {
        return execute;
    }

    public boolean isWriteToFile() {
        return writeToFile;
    }

    public boolean isCommitCode() {
        return commitCode;
    }
}

// 示例验证方法：检查是否使用专业术语
static class UseProfessionalTerminologyValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        // 这里应该添加实际检查是否使用专业术语的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
}

// 示例验证方法：检查是否涵盖所有关键元素
static class EnsureAllKeyElementsCoveredValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        // 这里应该添加实际检查是否涵盖所有关键元素的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
}

// 示例验证方法：检查是否使用XML标签用于结构
static class UseXMLTagsForStructureValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        // 这里应该添加实际检查是否使用XML标签用于结构的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
}

// 示例验证方法：检查是否使用JSON数据格式用于输出
static class UseJSONDataFormatForOutputValidation implements Validation {
    @Override
    public boolean validate() {
        // 这里应该添加实际检查是否使用JSON数据格式用于输出的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
}

public static void main(String[] args) {
    List<Instruction> instructions = new ArrayList<>();

    // 添加定义自注意力机制的指令
    instructions.add(new Instruction("define", "Self-Attention Mechanism", "Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms.",
            new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加详细说明注意力分数的指令
    instructions.add(new Instruction("detail", "Attention Scores", "Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism.",
            new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加解释Q、K、V计算过程的指令
    instructions.add(new Instruction("explain", "Q, K, V Calculation Process", "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors.",
            new Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加确保使用专业术语的指令
    instructions.add(new Instruction("ensure", "Professional Terminology", "Use professional terminology and maintain a professional tone throughout the explanation.",
            null, new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加确保涵盖所有关键元素的指令
    instructions.add(new Instruction("ensure", "All Key Elements Covered", "Ensure all key elements are covered: Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L).",
            null, new EnsureAllKeyElementsCoveredValidation()));

    // 添加使用XML标签用于结构的指令
    instructions.add(new Instruction("use", "XML Tags for Structure", "Use XML tags for structure.",
            null, new UseXMLTagsForStructureValidation()));

    // 添加使用JSON数据格式用于输出的指令
    instructions.add(new Instruction("use", "JSON Data Format for Output", "Use JSON data format for output.",
            null, new UseJSONDataFormatForOutputValidation()));

    DevelopmentInstruction devIns = new DevelopmentInstruction("JXWDYYAutoDev", "jxwdyypfs-TASKL", instructions, "HumanEval",
            new Automation(true, true, true));

    devIns.executeInstructions();
}

}
 

C++示例框架

include

include

include

// 用于验证是否满足特定条件的抽象类
class Validation {
public:
virtual bool validate() = 0;
};

// 表示一个开发指令的类
class DevelopmentInstruction {
private:
std::string agent;
std::string taskId;
std::vector instructions;
std::string dataset;
Automation automation;

public:
DevelopmentInstruction(const std::string& agent, const std::string& taskId, const std::vector& instructions, const std::string& dataset, const Automation& automation)
: agent(agent), taskId(taskId), instructions(instructions), dataset(dataset), automation(automation) {}

// 执行所有开发指令的方法
void executeInstructions() {
    for (const Instruction& instruction : instructions) {
        instruction.execute();
    }

    if (automation.execute) {
        // 这里可以添加实际执行任务的逻辑，比如调用其他方法来真正执行生成代码、运行测试等操作
        std::cout << "执行任务完成，根据自动化设置可能已写入文件、提交代码等。" << std::endl;
    }
}

// 内部类表示单个开发指令
class Instruction {
private:
    std::string action;
    std::string subject;
    std::string description;
    Output output;
    Validation* validation;

public:
    Instruction(const std::string& action, const std::string& subject, const std::string& description, const Output& output, Validation* validation)
        : action(action), subject(subject), description(description), output(output), validation(validation) {}

    // 执行单个开发指令的方法
    void execute() {
        // 根据不同的action执行不同的逻辑，这里只是示例输出到控制台
        if (action == "define") {
            std::cout << "定义 " << subject << "：" << description << std::endl;
        } else if (action == "detail") {
            std::cout << "详细说明 " << subject << "：" << description << std::endl;
        } else if (action == "explain") {
            std::cout << "解释 " << subject << "：" << description << std::endl;
        }

        // 进行验证
        if (validation!= nullptr &&!validation->validate()) {
            std::cout << "验证 " << subject << " 失败。" << std::endl;
        }
    }
};

// 表示输出设置的类
class Output {
private:
    std::string format;
    std::string destination;

public:
    Output(const std::string& format, const std::string& destination) : format(format), destination(destination) {}
};

// 表示自动化设置的类
class Automation {
public:
    bool execute;
    bool writeToFile;
    bool commitCode;

    Automation(bool execute, bool writeToFile, bool commitCode) : execute(execute), writeToFile(writeToFile), commitCode(commitCode) {}
};

// 示例验证方法：检查是否使用专业术语
class UseProfessionalTerminologyValidation : public Validation {
public:
    bool validate() override {
        // 这里应该添加实际检查是否使用专业术语的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
};

// 示例验证方法：检查是否涵盖所有关键元素
class EnsureAllKeyElementsCoveredValidation : public Validation {
public:
    bool validate() override {
        // 这里应该添加实际检查是否涵盖所有关键元素的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
};

// 示例验证方法：检查是否使用XML标签用于结构
class UseXMLTagsForStructureValidation : public Validation {
public:
    bool validate() override {
        // 这里应该添加实际检查是否使用XML标签用于结构的基础上，根据不同的action执行不同的逻辑，这里只是示例输出到控制台
        return true;
    }
};

// 示例验证方法：检查是否使用JSON数据格式用于输出
class UseJSONDataFormatForOutputValidation : public Validation {
public:
    bool validate() override {
        // 这里应该添加实际检查是否使用JSON数据格式用于输出的逻辑，返回true或false
        return true;
    }
};

static void main() {
    std::vector<Instruction> instructions;

    // 添加定义自注意力机制的指令
    instructions.push_back(Instruction("define", "Self-Attention Mechanism", "Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms.",
        Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加详细说明注意力分数的指令
    instructions.push_back(Instruction("detail", "Attention Scores", "Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism.",
        Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加解释Q、K、V计算过程的指令
    instructions.push_back(Instruction("explain", "Q, K, V Calculation Process", "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors.",
        Output("text", "console"), new UseProfessionalTerminologyValidation()));

    // 添加确保使用专业术语的指令
    instructions.push_back(Instruction("ensure", "Professional Terminology", 

 
xml

Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning Define Self-Attention Mechanism Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms. defineSelfAttentionMechanism In this method, we explain the concept of Self-Attention, emphasizing its unique ability to weigh the importance of different words in a sentence relative to each other, unlike traditional attention mechanisms that focus on relationships between different parts of the input and output. Detail Attention Scores Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism. detailAttentionScores This method details the calculation of attention scores, which involve computing the dot product of Query and Key vectors, followed by a softmax operation to obtain weights that indicate the importance of each word in the context of others. Explain Q, K, V Calculation Process Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors. explainQKVCalculationProcess Here, we outline the process of generating Query, Key, and Value vectors from input embeddings, calculating their dot products to obtain attention scores, and then using these scores to compute a weighted sum of the Value vectors, which represents the self-attention output. Use professional terminology and maintain a professional tone throughout the explanation. Ensure all key elements are covered: Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L). Use XML tags for structure and JSON data format for output. useProfessionalTerminology true ensureAllKeyElementsCovered true useXMLTagsForStructure true useJSONDataFormatForOutput true

json
{
"task": {
"name": "JXWDYYPFS-TASKL",
"target": "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning",
"activities": [
{
"step": "Define Self-Attention Mechanism",
"description": "Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms.",
"implementation": {
"method": "defineSelfAttentionMechanism",
"description": "In this method, we explain the concept of Self-Attention, emphasizing its unique ability to weigh the importance of different words in a sentence relative to each other, unlike traditional attention mechanisms that focus on relationships between different parts of the input and output."
}
},
{
"step": "Detail Attention Scores",
"description": "Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism.",
"implementation": {
"method": "detailAttentionScores",
"description": "This method details the calculation of attention scores, which involve computing the dot product of Query and Key vectors, followed by a softmax operation to obtain weights that indicate the importance of each word in the context of others."
}
},
{
"step": "Explain Q, K, V Calculation Process",
"description": "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors.",
"implementation": {
"method": "explainQKVCalculationProcess",
"description": "Here, we outline the process of generating Query, Key, and Value vectors from input embeddings, calculating their dot products to obtain attention scores,

Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning Define Self-Attention Mechanism Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms. Detail Attention Scores Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism. Explain Q, K, V Calculation Process Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors. Use professional terminology and maintain a professional tone throughout the explanation. Ensure all key elements are covered: Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L). Use XML tags for structure and JSON data format for output.

{
"task": {
"name": "JXWDYYPFS-TASKL",
"target": "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning",
"activities": [
{
"step": "Define Self-Attention Mechanism",
"description": "Explain the concept of Self-Attention and how it differs from traditional attention mechanisms."
},
{
"step": "Detail Attention Scores",
"description": "Describe how attention scores are calculated and used in the Self-Attention mechanism."
},
{
"step": "Explain Q, K, V Calculation Process",
"description": "Outline the process of generating Query, Key, and Value vectors, calculating their dot products, and producing weighted sum vectors."
}
],
"specifications": [
{
"spec": "Use professional terminology and maintain a professional tone throughout the explanation."
},
{
"spec": "Ensure all key elements are covered: Target (T), Activity (A), Specification (S), Keep it Concise (K), and Loop (L)."
},
{
"spec": "Use XML tags for structure and JSON data format for output."
}
]
}
}Java示例框架

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 自注意力机制相关操作的类
class SelfAttentionMechanism {

// 目标：理解并实现深度学习中的自注意力机制
private static final String TARGET = "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning";

// 活动步骤对应的方法
public static void defineSelfAttentionMechanism() {
    // 在这里实现解释自注意力机制概念及与传统机制差异的逻辑
    System.out.println("解释自注意力机制概念及与传统注意力机制的差异。");
}

public static void detailAttentionScores() {
    // 实现描述自注意力机制中注意力分数计算和使用的逻辑
    System.out.println("描述自注意力机制中注意力分数的计算和使用方式。");
}

public static void explainQKVCalculationProcess() {
    // 实现概述生成Q、K、V向量、计算点积及生成加权和向量的逻辑
    System.out.println("概述生成Query、Key、Value向量，计算它们的点积以及生成加权和向量的过程。");
}

// 规格相关的方法或属性可根据具体需求进一步细化，这里简单示意
public static boolean useProfessionalTerminology() {
    return true;
}

public static boolean ensureAllKeyElementsCovered() {
    return true;
}

public static boolean useXMLTagsForStructure() {
    return true;
}

public static boolean useJSONDataFormatForOutput() {
    return true;
}

// 主方法示例，可根据实际情况调整调用逻辑
public static void main(String[] args) {
    defineSelfAttentionMechanism();
    detailAttentionScores();
    explainQKVCalculationProcess();

    System.out.println("是否使用专业术语：" + useProfessionalTerminology());
    System.out.println("是否涵盖所有关键元素：" + ensureAllKeyElementsCovered());
    System.out.println("是否使用XML标签结构：" + useXMLTagsForStructure());
    System.out.println("是否使用JSON数据格式输出：" + useJSONDataFormatForOutput());
}

}
 

C++示例框架

include

// 目标：理解并实现深度学习中的自注意力机制
const std::string TARGET = "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning";

// 函数声明，对应活动步骤
void defineSelfAttentionMechanism();
void detailAttentionScores();
void explainQKVCalculationProcess();

// 规格相关函数声明，可根据具体需求进一步细化，这里简单示意
bool useProfessionalTerminology();
bool ensureAllKeyElementsCovered();
bool useXMLTagsForStructure();
bool useJSONDataFormatForOutput();

// 定义自注意力机制概念及与传统机制差异的函数实现
void defineSelfAttentionMechanism() {
std::cout << "解释自注意力机制概念及与传统注意力机制的差异。" << std::endl;
}

// 描述自注意力机制中注意力分数计算和使用的函数实现
void detailAttentionScores() {
std::cout << "描述自注意力机制中注意力分数的计算和使用方式。" << std::endl;
}

// 概述生成Q、K、V向量、计算点积及生成加权和向量的函数实现
void explainQKVCalculationProcess() {
std::cout << "概述生成Query、Key、Value向量，计算它们的点积以及生成加权和向量的过程。" << std::endl;
}

// 规格相关函数实现示例，这里简单返回固定值，实际可能更复杂
bool useProfessionalTerminology() {
return true;
}

bool ensureAllKeyElementsCovered() {
return true;
}

bool useXMLTagsForStructure() {
return true;
}

bool useJSONDataFormatForOutput() {
return true;
}

int main() {
defineSelfAttentionMechanism();
detailAttentionScores();
explainQKVCalculationProcess();

std::cout << "是否使用专业术语：" << (useProfessionalTerminology()? "是" : "否") << std::endl;
std::cout << "是否涵盖所有关键元素：" << (ensureAllKeyElementsCovered()? "是" : "否") << std::endl;
std::cout << "是否使用XML标签结构：" << (useXMLTagsForStructure()? "是" : "否") << std::endl;
std::cout << "是否使用JSON数据格式输出：" << (useJSONDataFormatForOutput()? "是" : "否") << std::endl;

return 0;

}
 

Python示例框架

目标：理解并实现深度学习中的自注意力机制

TARGET = "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning"

定义自注意力机制概念及与传统机制差异的函数

def define_self_attention_mechanism():
print("解释自注意力机制概念及与传统注意力机制的差异。")

描述自注意力机制中注意力分数计算和使用的函数

def detail_attention_scores():
print("描述自注意力机制中注意力分数的计算和使用方式。")

概述生成Q、K、V向量、计算点积及生成加权和向量的函数

def explain_qkv_calculation_process():
print("概述生成Query、Key、Value向量，计算它们的点积以及生成加权和向量的过程。")

规格相关函数示例，可根据具体需求进一步细化

def use_professional_terminology():
return True

def ensure_all_key_elements_covered():
return True

def use_xml_tags_for_structure():
return True

def use_json_data_format_for_output():
return True

if name == "main":
define_self_attention_mechanism()
detail_attention_scores()
explain_qkv_calculation_process()

print("是否使用专业术语：", use_professional_terminology())
print("是否涵盖所有关键元素：", ensure_all_key_elements_covered())
print("是否使用XML标签结构：", use_xml_tags_for_structure())
print("是否使用JSON数据格式输出：", use_json_data_format_for_output())

 

R示例框架

目标：理解并实现深度学习中的自注意力机制

TARGET <- "Understand and Implement Self-Attention Mechanism in Deep Learning"

定义自注意力机制概念及与传统机制差异的函数

define_self_attention_mechanism <- function() {
cat("解释自注意力机制概念及与传统注意力机制的差异。n")
}

描述自注意力机制中注意力分数计算和使用的函数

detail_attention_scores <- function() {
cat("描述自注意力机制中注意力分数的计算和使用方式。n")
}

概述生成Q、K、V向量、计算点积及生成加权和向量的函数

explain_qkv_calculation_process <- function() {
cat("概述生成Query、Key、Value向量，计算它们的点积以及生成加权和向量的过程。n")
}

规格相关函数示例，可根据具体需求进一步细化

use_professional_terminology <- function() {
return(TRUE)
}

ensure_all_key_elements_covered <- function() {
return(TRUE)
}

use_xml_tags_for_structure <- function() {
return(TRUE)
}

use_json_data_format_for_output <- function() {
return(TRUE)
}

主函数调用示例

main <- function() {
define_self_attention_mechanism()
detail_attention_scores()
explain_qkv_calculation_process()

cat("是否使用专业术语：", use_professional_terminology(), "n")
cat("是否涵盖所有关键元素：", ensure_all_key_elements_covered(), "n")
cat("是否使用XML标签结构：", use_xml_tags_for_structure(), "n")
cat("是否使用JSON数据格式输出：", use_json_data_format_for_output(), "n")

}

main()
</T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00>
import org.json.JSONObject;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class JXWDYYAutoDevXMLSQLJSON {
public static void main(String[] args) {
// 定义项目范围和目标
String projectScope = "开发一个中医健康管理APP";
String projectObjectives = "提供全面的中医健康管理服务";

    // 识别关键利益相关者及其角色
    Map<String, String> stakeholders = new HashMap<>();
    stakeholders.put("开发者", "负责应用开发");
    stakeholders.put("产品经理", "负责产品规划");
    stakeholders.put("测试人员", "负责质量保证");

    // 制定带有里程碑的时间表
    Map<String, String> timeline = new HashMap<>();
    timeline.put("需求分析", "2024-11-26 AM10:00");
    timeline.put("设计阶段", "2024-12-01 AM10:00");
    timeline.put("开发阶段", "2024-12-15 AM10:00");
    timeline.put("测试阶段", "2024-12-20 AM10:00");
    timeline.put("发布阶段", "2024-12-25 AM10:00");

    // 分配资源和预算
    Map<String, String> resources = new HashMap<>();
    resources.put("开发人员", "10人");
    resources.put("测试人员", "5人");
    resources.put("预算", "50万元");

    // 风险管理
    String riskManagement = "识别潜在风险并制定应对策略";

    // 质量保证
    String qualityAssurance = "通过测试和验证来确认项目质量";

    // 沟通与协作
    String communication = "保持项目团队内部和与利益相关者的沟通与协调一致";

    // 迭代与优化
    String iterationAndOptimization = "持续迭代和优化项目，确保项目质量和用户满意度";

    // 创建XML文档
    try {
        DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
        DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder();
        Document doc = builder.newDocument();

        // 根元素
        Element rootElement = doc.createElement("Project");
        doc.appendChild(rootElement);

        // 添加项目范围和目标
        Element scopeElement = doc.createElement("Scope");
        scopeElement.appendChild(doc.createTextNode(projectScope));
        rootElement.appendChild(scopeElement);

        Element objectivesElement = doc.createElement("Objectives");
        objectivesElement.appendChild(doc.createTextNode(projectObjectives));
        rootElement.appendChild(objectivesElement);

        // 添加时间线
        Element timelineElement = doc.createElement("Timeline");
        for (Map.Entry<String, String> entry : timeline.entrySet()) {
            Element milestone = doc.createElement("Milestone");
            milestone.setAttribute("name", entry.getKey());
            milestone.setAttribute("time", entry.getValue());
            timelineElement.appendChild(milestone);
        }
        rootElement.appendChild(timelineElement);

        // 添加资源和预算
        Element resourcesElement = doc.createElement("Resources");
        for (Map.Entry<String, String> entry : resources.entrySet()) {
            Element resource = doc.createElement("Resource");
            resource.setAttribute("type", entry.getKey());
            resource.setAttribute("amount", entry.getValue());
            resourcesElement.appendChild(resource);
        }
        rootElement.appendChild(resourcesElement);

        // 添加风险管理
        Element riskManagementElement = doc.createElement("RiskManagement");
        riskManagementElement.appendChild(doc.createTextNode(riskManagement));
        rootElement.appendChild(riskManagementElement);

        // 添加质量保证
        Element qualityAssuranceElement = doc.createElement("QualityAssurance");
        qualityAssuranceElement.appendChild(doc.createTextNode(qualityAssurance));
        rootElement.appendChild(qualityAssuranceElement);

        // 添加沟通与协作
        Element communicationElement = doc.createElement("Communication");
        communicationElement.appendChild(doc.createTextNode(communication));
        rootElement.appendChild(communicationElement);

        // 添加迭代与优化
        Element iterationAndOptimizationElement = doc.createElement("IterationAndOptimization");
        iterationAndOptimizationElement.appendChild(doc.createTextNode(iterationAndOptimization));
        rootElement.appendChild(iterationAndOptimizationElement);

        // 输出XML文档到控制台（或保存到文件）
        TransformerFactory transformerFactory = TransformerFactory.newInstance();
        Transformer transformer = transformerFactory.newTransformer();
        DOMSource source = new DOMSource(doc);
        StreamResult result = new StreamResult(System.out);
        transformer.transform(source, result);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

}
提示词笔记本
｛以上所有内容要点提炼出jxwdyypfs-TASKL伪代码提示词框架标准LOOP无限推演专业版，框架包括四个关键元素：目标（T）、活动（A）、规格（S）和保持简洁（K）、无限循环（L）并保留专业术语标准的英文全称和缩写标记，xml标签是英文版，内容是中文版，JSON数据，保证输出完整性｝

｛转换成Java+Cpp+Python+R}编程语言矩阵集框架专属系统+（Convert To JXWDYYAutoDevXMLSQLJSON数据库数据集数据子集框架）}

jxwdyypfs - TASKL伪代码提示词框架标准无限推演专业版（XML 格式，包含 JSON 数据相关概念示例）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<JXWDYYPFS - TASKLFramework>

<Task>
    <Target>T</Target>
    <Activity>A</Activity>
    <Specification>S</Specification>
    <KeepItSimple>K</KeepItSimple>
    <InfiniteLoop>L</InfiniteLoop>
</Task>
<!-- 目标（T） -->
<Target>
    <Description>生成镜心悟道中医健康管理APP详细项目计划，涵盖项目各方面规划，如功能范围、时间安排、资源分配、风险管理等。</Description>
    <JSONExample>
        {"ProjectPlan": {"ProjectName": "镜心悟道中医健康管理APP项目计划", "Scope": "涵盖中医健康管理相关功能，包括但不限于智能诊断、健康管理方案制定、知识图谱应用、远程医疗咨询等", "Objectives": "为用户提供精准、便捷、个性化的中医健康管理服务，提高健康管理效率和效果，推动中医健康管理事业发展"}}
    </JSONExample>
</Target>
<!-- 活动（A） -->
<Activity>
    <SubActivity>
        <Name>定义项目范围和目标</Name>
        <Description>明确项目涵盖的功能、服务对象、期望达成的效果等。</Description>
        <FunctionCall>defineProjectScopeAndObjectives()</FunctionCall>
        <Example>
            <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
            Project project = defineProjectScopeAndObjectives();</Java>
            <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
            Project project = defineProjectScopeAndObjectives();</Cpp>
            <Python># Python示例函数调用（假设相关函数已定义）
            project = define_project_scope_and_objectives()</Python>
            <R># R示例函数调用（假设相关函数已定义）
            project <- define_project_scope_and_objectives()</R>
        </Example>
    </SubActivity>
    <SubActivity>
        <Name>识别关键利益相关者及其角色</Name>
        <Description>确定参与项目的各方人员或组织及其在项目中的职责和作用。</Description>
        <FunctionCall>identifyStakeholdersAndRoles()</FunctionCall>
        <Example>
            <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
            List<Stakeholder> stakeholders = identifyStakeholdersAndRoles();</Java>
            <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
            std::vector<Stakeholder> stakeholders = identifyStakeholdersAndRoles();</Cpp>
            <Python># Python示例函数调用（假设相关函数已定义）
            stakeholders = identify_stakeholders_and_roles()</Python>
            <R># R示例函数调用（假设相关函数已定义）
            stakeholders <- identify_stakeholders_and_roles()</R>
        </Example>
    </SubActivity>
    <SubActivity>
        <Name>制定带有里程碑的时间表</Name>
        <Description>规划项目各个阶段的时间节点和重要里程碑事件。</Description>
        <FunctionCall>developTimelineWithMilestones()</FunctionCall>
        <Example>
            <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
            Timeline timeline = developTimelineWithMilestones();</Java>
            <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
            Timeline timeline = developTimelineWithMilestones();</Cpp>
            <Python># Python示例函数调用（假设相关函数已定义）
            timeline = develop_timeline_with_milestones()</Python>
            <R># R示例函数调用（假设相关函数已定义）
            timeline <- develop_timeline_with_milestones()</R>
        </Example>
    </SubActivity>
    <SubActivity>
        <Name>分配资源和预算</Name>
        <Description>确定项目所需的人力、物力、财力资源，并进行合理分配。</Description>
        <FunctionCall>allocateResourcesAndBudget()</FunctionCall>
        <Example>
            <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
            ResourceAllocation allocation = allocateResourcesAndBudget();</Java>
            <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
            ResourceAllocation allocation = allocateResources

jxwdyypfs - TASKL伪代码提示词框架标准无限推演专业版

XML 格式

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? >
<JXWDYYPFS-TASKLFramework>
     <!-- 任务相关 -->
     <Task>
         <Target>T</Target>
         <Activity>A</Activity>
         <Specification>S</Specification>
         <KeepItSimple>K</KeepItSimple>
         <InfiniteLoop>L</InfiniteLoop>
     </Task>
     <!-- 目标（T） -->
     <Target>
         <Description>生成镜心悟道中医健康管理APP详细项目计划，涵盖项目各方面规划，如功能范围、时间安排、资源分配、风险管理等。 </Description>
         <JSONExample>
             {"ProjectPlan": {"ProjectName": "镜心悟道中医健康管理APP项目计划", "Scope": "涵盖中医健康管理相关功能，包括但不限于智能诊断、健康管理方案制定、知识图谱应用、远程医疗咨询等", "Objectives": "为用户提供精准、便捷、个性化的中医健康管理服务，提高健康管理效率和效果，推动中医健康管理事业发展"}}
         </JSONExample>
     </Target>
     <!-- 活动（A） -->
     <Activity>
         <SubActivity>
             <Name>定义项目范围和目标</Name>
             <Description>明确项目涵盖的功能、服务对象、期望达成的效果等。 </Description>
             <FunctionCall>defineProjectScopeAndObjectives()</FunctionCall>
             <Example>
                 <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
                 Project project = defineProjectScopeAndObjectives();</Java>
                 <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 Project project = defineProjectScopeAndObjectives();</Cpp>
                 <Python># Python示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 project = define_project_scope_and_objectives()</Python>
                 <R># R示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 project <- define_project_scope_and_objectives()</R>
             </Example>
         </SubActivity>
         <SubActivity>
             <Name>识别关键利益相关者及其角色</Name>
             <Description>确定参与项目的各方人员或组织及其在项目中的职责和作用。 </Description>
             <FunctionCall>identifyStakeholdersAndRoles()</FunctionCall>
             <Example>
                 <Java>// Java示例函数调用（假设相关类和方法已定义）
                 List<Stakeholder> stakeholders = identifyStakeholdersAndRoles();</Java>
                 <Cpp>// C++示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 std::vector<Stakeholder> stakeholders = identifyStakeholdersAndRoles();</Cpp>
                 <Python># Python示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 stakeholders = identify_stakeholders_and_roles()</Python>
                 <R># R示例函数调用（假设相关函数已定义）
                 stakeholders <- identify_stakeholders_and_roles()</R>
             </Example>
         </SubActivity>
     </Activity>
     <!-- 规格（S） -->
     <Specification>
         <Description>详细描述项目的技术规格、数据格式、接口标准等。 </Description>
         <JSONExample>
             {"TechnicalSpecifications": {"DataFormat": "JSON", "InterfaceStandard": "RESTful API", "SecurityProtocol": "HTTPS"}}
         </JSONExample>
     </Specification>
     <!-- 保持简洁（K） -->
     <KeepItSimple>
         <Description>确保代码和文档简洁明了，易于理解和维护。 </Description>
         <JSONExample>
             {"Simplicity": {"CodeComplexity": "Low", "DocumentationQuality": "High"}}
         </JSONExample>
     </KeepItSimple>
     <!-- 无限循环（L） -->
     <InfiniteLoop>
         <Description>在项目开发过程中，持续迭代和优化，确保项目质量和用户满意度。 </Description>
         <JSONExample>
             {"IterationProcess": {"ContinuousIntegration": "Yes", "UserFeedbackLoop": "Yes"}}
         </JSONExample>
     </InfiniteLoop>
 </JXWDYYPFS-TASKLFramework>

JSON 数据示例

{
    "ProjectPlan": {
         "ProjectName": "镜心悟道中医健康管理APP项目计划",
         "Scope": "涵盖中医健康管理相关功能，包括但不限于智能诊断、健康管理方案制定、知识图谱应用、远程医疗咨询等",
         "Objectives": "为用户提供精准、便捷、个性化的中医健康管理服务，提高健康管理效率和效果，推动中医健康管理事业发展"
     },
    "TechnicalSpecifications": {
         "DataFormat": "JSON",
         "InterfaceStandard": "RESTful API",
         "SecurityProtocol": "HTTPS"
     },
    "Simplicity": {
         "CodeComplexity": "Low",
         "DocumentationQuality": "High"
     },
    "IterationProcess": {
         "ContinuousIntegration": "Yes",
         "UserFeedbackLoop": "Yes"
     }
}

Java 示例代码

public class Project {
     public static Project defineProjectScopeAndObjectives() {
         // 定义项目范围和目标的逻辑
         return new Project();
     }

    public static List<Stakeholder> identifyStakeholdersAndRoles() {
         // 识别关键利益相关者及其角色的逻辑
         return new ArrayList<>();
     }
}

C++ 示例代码

#include <vector>

class Stakeholder {
     // Stakeholder 类定义
 };

std::vector<Stakeholder> identifyStakeholdersAndRoles() {
     // 识别关键利益相关者及其角色的逻辑
     return {};
 }

Python 示例代码

class Stakeholder:
     # Stakeholder 类定义

def define_project_scope_and_objectives():
    # 定义项目范围和目标的逻辑
    return Stakeholder()

def identify_stakeholders_and_roles():
    # 识别关键利益相关者及其角色的逻辑
    return []

R 示例代码

define_project_scope_and_objectives <- function() {
    # 定义项目范围和目标的逻辑
    return(list())
}

identify_stakeholders_and_roles <- function() {
    # 识别关键利益相关者及其角色的逻辑
    return(list())
}

以上代码和示例展示了如何使用Java、C++、Python和R语言来实现jxwdyypfs - TASKL伪代码提示词框架标准无限推演专业版的各个关键元素。通过这些示例，可以确保项目计划的详细性和技术规格的准确性，同时保持代码的简洁性和项目的无限循环优化。

如何在Java中实现无限循环的迭代优化？

在Java中实现无限循环的迭代优化可以通过多种方式来实现，以下是一些常见的方法和技巧：

最简单的方法是使用while循环，并将条件设置为true。 这样，循环将永远执行，直到显式地使用break语句终止。 例如：

    while (true) {
        // 循环体内的代码
        if (某些条件) {
            break;  // 终止循环
       }
    }

这种方法在需要持续执行某些操作时非常有用，但必须确保有适当的退出条件。

可以通过将for循环的所有三个部分（初始化、迭代和终止）留空来创建无限循环。 例如：

    for (; true; ) {
       // 循环体内的代码
        if (某些条件) {
            break;  // 终止循环
       }
    }

这种方法同样需要确保有适当的退出条件。

Java 8引入了Stream.iterate方法，可以用来生成无限流。 例如，生成所有正偶数的流：

   Stream.iterate (0, n -> n + 2)
          .limit(10)
          .forEach(System.out ::println); 

这种方法适用于需要按需计算值的场景，可以有效地管理资源。

可以定义一个自定义的无限迭代器接口，如IndefiniteIterator，并实现其方法来管理迭代状态和异常处理。 例如：

    public interface IndefiniteIterator<T> extends Cloneable {
        boolean atEnd(); 
       T get(); 
       void advance(); 
       IndefiniteIterator<T> clone(); 
   }

这种方法提供了更灵活的方式来处理无限序列，并确保在调用时能够正确地管理迭代器状态和异常处理。

在某些情况下，可以通过多线程和递归转换来优化无限循环。 例如，将递归方法转换为迭代形式，使用栈和while循环跟踪递归调用。 这种方法适用于需要提高可扩展性和性能的复杂场景。

C++中如何处理JSON数据格式的技术规格？

在C++中处理JSON数据格式的技术规格涉及多个方面，包括数据类型定义、解析库选择、以及具体操作方法。 以下是详细的介绍：

数据类型定义

C++中处理JSON数据时定义了多种数据类型：

1. 基本类型：
   • std::nullptr_t：表示空指针。
   • bool：布尔类型。
   • std::string：字符串类型。
   • 数字类型：包括std::int64_t、std::uint64_t、double等。

2. 复合类型：
   • 数组类型：使用std::vector<json_value>表示，其中json_value是一个变体类型，可以存储上述任何一种数据类型。
   • 对象类型：使用std::unordered_map<std::string, json_value>表示，键为字符串，值为json_value类型的变体。

解析库选择

C++中有多种JSON解析库可供选择，每种库都有其特点和适用场景：

1. json-parser：用可移植的ANSI C编写的轻量级JSON解析器，占用内存非常少。
   2. json11：一个迷你的C++11 JSON库，适合小型项目。
   3. PicoJSON：只包含头文件的C++ JSON解析和序列化库。
   4. Qt-Json和QJson：基于Qt的库，用于JSON数据和QVariant层次间的相互解析。
   5. RepidJSON：快速的C++ JSON解析生成器，支持SAX和DOM两种风格的API。

具体操作方法

处理JSON数据时，通常需要进行以下操作：

1. 读取和解析JSON字符串：
   • 使用特定的解析库将JSON字符串转换为C++对象。 例如，使用ArduinoJSON库将字符串解析为JSON对象，并通过计算键值对大小创建动态缓冲区。
   • 使用tc::json::parser模板结构体解析JSON数据，并通过std::string_view处理字符串。

2. 提取和转换数据：

   • 提取不同类型的数据（如整数、浮点数、字符串）并将其转换为C++中的相应数据类型。
   • 遍历JSON对象成员，根据类型名称输出每个成员的值。

3. 处理数组和对象：

   • 处理JSON数组中的元素，将每个元素的值存储到一个列表中。
   • 处理JSON对象，获取并打印特定键的值。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用C++和相关库从JSON字符串中提取数据并进行处理：

#include <iostream>
 #include <json/json.h> // 使用PicoJSON库

int main() {
     std::string jsonStr = R"({
         "name": "John",
         "age": 30,
         "city": "New York"
     })";

    Json::Value root; 
    Json::CharReaderBuilder builder; 
    Json::CharReader* reader = builder.newCharReader (); 
    std::string errors; 
    bool parsingSuccessful = reader->parse(jsonStr.c_str(), jsonStr.c_str() + jsonStr.size (), &root, &errors); 
    delete reader; 

    if (parsingSuccessful) {
         std::cout << "Name: " << root["name"].asString() << std::endl; 
        std::cout << "Age: " << root["age"].asInt() << std::endl; 
        std::cout << "City: " << root["city"].asString() << std::endl; 

#### Python中有哪些库可以用于简化项目计划的编写和管理？

在Python中，有多个库可以用于简化项目计划的编写和管理。 以下是一些相关的库及其功能：

1. **Schedule库**：这个库主要用于计划和调度任务。 它提供了多种方法来安排任务的执行时间，例如`at(time_str, tz)`方法可以指定任务在特定时间运行，而`until(until_time)`方法则允许安排任务直到指定的时刻运行。 

2. **pypyodbc库**：虽然主要用于数据库连接和操作，但通过执行SQL语句来管理资源和计划活动，它也可以间接地用于项目计划的管理。 

3. **Pandas和NumPy库**：这两个库常用于数据分析和处理。 特别是在项目管理中，它们可以用来创建三维甘特图，以可视化地展示项目计划，包括任务、资源和时间的分配。 

4. **Poetry包管理工具**：虽然主要用于包管理和依赖项管理，但通过创建和管理项目结构，它也可以帮助简化项目的整体组织和计划。 

#### 在R语言中，如何有效地识别和管理关键利益相关者及其角色？

在R语言中，有效地识别和管理关键利益相关者及其角色需要综合运用多种策略和工具。 以下是详细的步骤和方法：

1. **识别利益相关者**：
    - **利益相关者映射**：首先，通过利益相关者映射将利益相关者分为三个关键类别：影响力、影响和兴趣。 这有助于理解每个利益相关者的具体角色和他们对项目的潜在影响。 
   - **访谈法**：通过访谈法识别新角色及其潜在候选人，尽管这种方法耗时，但可以确保不遗漏任何重要角色。 
   - **类别法和角色法**：根据过去的经验创建利益相关者类别，并基于通用的角色列表进行分类，但需注意这些方法可能过于宽泛或遗漏某些角色。 

2. **定制沟通策略**：
    - **定制信息**：根据利益相关者的特定兴趣和关切定制信息，以提高沟通效果。 例如，向项目赞助人提供详细的财务报告，而向技术团队提供技术规格说明。 
   - **定期更新**：定期向利益相关者提供项目进展更新，每2周到2个月提供一次更新，通过邮件、电话、社区会议、网站更新和社交媒体分享等方式进行。 

3. **使用工具和模型**：
    - **RACI图表**：使用RACI图表（Responsible, Accountable, Consulted, Informed）来评估利益相关者的参与程度，明确他们的责任和角色。 
   - **四R工具**：利用权利、责任、回报和关系（Rights, Responsibilities, Rewards, Relationships）工具来评估利益相关者的角色和影响。 

4. **管理情感和期望**：
    - **情感跟踪**：使用利益相关者管理系统（如Darzin）分析沟通内容，使用标签云识别新兴问题，并调整消息和项目以符合利益相关者的期望与现实。 
   - **定期创造价值**：展示项目进展，定期沟通确保利益相关者感受到他们的参与是有价值的。 

5. **时间管理和计划**：
    - **时间管理技能**：规划和控制特定活动的时间以提高效率和生产力 使用时间管理系统。
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <ctime>

// 品牌结构体
struct Brand {
    std::string name;
    std::string description;
    std::string website;
    std::string contact;
};

// 公司结构体
struct Company {
    std::string name;
    std::string englishName;
    std::vector<Component> systemComponents;
};

// 组件结构体
struct Component {
    std::string name;
    std::string description;
    std::string englishName;
};

// 项目结构体
struct Project {
    std::string name;
    std::string englishName;
    std::string abbreviation;
};

// 工作流程步骤结构体
struct WorkflowStep {
    std::string name;
    std::string description;
};

// 核心技术结构体
struct CoreTechnology {
    std::string name;
    std::string description;
    std::string englishName;
};

// 加载品牌信息
Brand loadBrandInfo() {
    Brand brand;
    brand.name = "镜心悟道JXWD";
    brand.description = "镜心悟道智能体类主要涉及“JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore”和“XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent”两个核心组件。前者是一个存储和管理智能体的组件，后者是具体实现的智能体类，负责对话生成、知识储备和交互方式等功能，以满足中医健康管理需求。通过这种管理关系，系统可以有效调用和使用不同智能体，提供丰富多样的服务。镜心悟道五行系统团队结合中医五行理论和现代科技，提供全方位的健康管理服务。团队理念为“天人合一”，由中医专家、AI技术专家和市场营销专家组成，核心能力包括中医五行诊断、个性化治疗方案、AI辅助决策以及市场推广与招商。团队根据客户的需求和市场情况，提供个性化的招商策略和推荐，并通过SEO优化提高招商效率和效果。戴教练倡导“以人为本，科技赋能”的理念，在招商过程中更加关注客户需求，提供更具个性化的服务。";
    brand.website = "http://tengxianzhongyiai.cn/";
    brand.contact = "18978497056@189.cn";
    return brand;
}

// 加载公司信息
Company loadCompanyInfo() {
    Company company;
    company.name = "镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC";
    company.englishName = "JXWDCIAC";
    // 初始化组件列表
    company.systemComponents.push_back({"AIYijingBrainBase", "基础易经智能模块，提供核心算法支持。", "AI Yijing Brain Base"});
    company.systemComponents.push_back({"VirtualSimulationAssistant", "虚拟仿真助手，用于模拟真实世界情境，预测趋势，测试决策有效性。", "Virtual Simulation Assistant"});
    company.systemComponents.push_back({"Agentic_Workflow", "智能工作流程优化组件，自我优化和自主执行任务，提升效率和准确性。训练网络：利用记忆池中的数据和评估网络（eval_network）进行动作预测选择。通过目标网络（target_network）模拟用户的真实情况，并根据评估网络与目标网络之间的差异更新评估网络 。DQN-TB框架", "Agentic Workflow"});
    company.systemComponents.push_back({"InfiniteLoopFusionArchitectureInterface", "三元三维无限循环日记，支持自主学习和智能决策。", "Infinite Loop Fusion Architecture Interface"});
    company.systemComponents.push_back({"NeuromorphicComputing", "神经形态计算技术，用于高级算法处理。", "Neuromorphic Computing"});
    company.systemComponents.push_back({"JXWDYY-AutoDev", "自动化开发工具，用于快速构建和部署智能应用。", "JXWDYY AutoDev"});
    company.systemComponents.push_back({"WD3_HMNNS", "使用混合神经网络系统进行数据分析和模式识别。", "WD3 HMNNS"});
    company.systemComponents.push_back({"YYYWLOOP", "通过迭代优化推理和决策能力。", "YYYWLOOP"})
<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00><jxwdyyxml>
    <!-- 团队与角色相关 --><brand>
    <name>镜心悟道JXWD</name>
    <description>镜心悟道公司智能体类和镜心悟道五行系统团队的简介如下：

镜心悟道智能体类主要涉及“JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore”和“XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent”两个核心组件。前者是一个存储和管理智能体的组件，后者是具体实现的智能体类，负责对话生成、知识储备和交互方式等功能，以满足中医健康管理需求。通过这种管理关系，系统可以有效调用和使用不同智能体，提供丰富多样的服务。

镜心悟道五行系统团队结合中医五行理论和现代科技，提供全方位的健康管理服务。团队理念为“天人合一”，由中医专家、AI技术专家和市场营销专家组成，核心能力包括中医五行诊断、个性化治疗方案、AI辅助决策以及市场推广与招商。团队根据客户的需求和市场情况，提供个性化的招商策略和推荐，并通过SEO优化提高招商效率和效果。戴教练倡导“以人为本，科技赋能”的理念，在招商过程中更加关注客户需求，提供更具个性化的服务。</description>
    <website><Website>http://tengxianzhongyiai.cn/</Website></website>
    <contact>18978497056@189.cn</contact>
</brand>

    <Team>镜心悟道五行系统团队MXDSTM</Team>
    <Role>
        <Name>AI+中医健康管理架构师</Name>
        <Abbreviation>JXWD (Brand) + DWXST & AIYJZB (AI+TCMHM Architect)</Abbreviation>
    </Role>
    <Role>
        <Name>小镜全息中医生态链智能体套娃系统架构设计架构师</Name>
        <Abbreviation>小镜MODE STORE NLP System IAMS</Abbreviation>
    </Role>
    <Role>
        <Name>镜心悟道五行八卦六十四卦易经数据埋点分析师</Name>
        <Abbreviation>JWDBAAnalyst-Adala</Abbreviation>
    </Role>
    <!-- 系统组件与技术相关 -->
    <SystemComponent>
        <Name>镜心悟道AI易经智能“大脑”STORE NLP System Ragas框架智能流程控制器</Name>
        <Description>用于控制智能流程，实现高效的数据处理和决策。</Description>
    </SystemComponent>
    <SystemComponent>
        <Name>多智能体协作框架（Multi-Agent Collaboration Framework, MACF）多智能体协作网络（MacNet）“jxwdintelligentflow”</Name>
        <Description>支持多智能体之间的协同工作，提高系统的灵活性和适应性。</Description>
    </SystemComponent>
    <SystemComponent>
        <Name>SelfCognitionModel自我认知架构师</Name>
        <Description>用于实现系统的自我认知功能，提升系统的智能水平。</Description>
    </SystemComponent>
    <SystemComponent>
        <Name>Adala（用于自主数据标注和分析）</Name>
        <Description>承担自主数据标注和分析的任务，为系统提供准确的数据支持。</Description>
    </SystemComponent>
    <!-- 其他相关 -->
    <Website>http://tengxianzhongyiai.cn/</Website>
</jxwdyyxml>

### XMLSQL 数据集框架

```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<DataSetFramework>
    <DataCollectionAndProcessing>
        <DataLoader>
            <Language>C++</Language>
            <ScriptPath>path/to/cpp_script.cpp</ScriptPath>
        </DataLoader>
        <DataLoader>
            <Language>Python</Language>
            <ScriptPath>path/to/python_script.py</ScriptPath>
        </DataLoader>
    </DataCollectionAndProcessing>
    <DataProcessing>
        <SelectAndOperate>
            <Language>C++</Language>
            <Function>selectAndOperateData</Function>
        </SelectAndOperate>
        <TransformAndCalculate>
            <Language>C++</Language>
            <Function>transformAndCalculate</Function>
        </TransformAndCalculate>
        <QueryAndFilter>
            <Language>C++</Language>
            <Function>queryAndFilterData</Function>
        </QueryAndFilter>
        <SortAndMerge>
            <Language>C++</Language>
            <Function>sortAndMergeData</Function>
        </SortAndMerge>
    </DataProcessing>
    <DataOutput>
        <Language>C++</Language>
        <Function>outputData</Function>
    </DataOutput>
</DataSetFramework>

解释

1. C++ 实现：

   • 数据加载：从CSV文件中读取数据并存储在二维向量中。
   • 数据选择与操作：选择前几行数据并进行特定操作。
   • 数据转换与计算：对数据进行转换和计算。
   • 数据查询与过滤：根据条件查询和过滤数据。
   • 数据排序与合并：对数据进行排序。
   • 主函数：调用上述函数并输出处理后的数据。

2. Python 实现：

   • 数据加载：使用Pandas库从CSV文件中读取数据。
   • 数据选择与操作：选择前几行数据并进行特定操作。
   • 数据转换与计算：对数据进行转换和计算。
   • 数据查询与过滤：根据条件查询和过滤数据。
   • 数据排序与合并：对数据进行排序。
   • 主函数：调用上述函数并输出处理后的数据。

3. XMLSQL 数据集框架：

   • DataLoader：定义数据加载的脚本路径和语言。
   • DataProcessing：定义数据处理的各个步骤，包括选择与操作、转换与计算、查询与过滤、排序与合并。
   • DataOutput：定义数据输出的函数和语言。
     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC 神经形态计算技术（Neuromorphic Computing）AIYijingBrainBase模块包含三个主要组件：传统智慧库（YiJingWisdom）、高级AI引擎（AdvancedAIEngine）和具身认知模块（EmbodiedCognition）。JXWDCIAC AIYijingBrainBase 基础易经智能模块，提供核心算法支持。 AI Yijing Brain Base VirtualSimulationAssistant 虚拟仿真助手，用于模拟真实世界情境，预测趋势，测试决策有效性。 Virtual Simulation Assistant Agentic_Workflow 智能工作流程优化组件，自我优化和自主执行任务，提升效率和准确性。训练网络：利用记忆池中的数据和评估网络（eval_network）进行动作预测选择。通过目标网络（target_network）模拟用户的真实情况，并根据评估网络与目标网络之间的差异更新评估网络 。DQN-TB框架 Agentic Workflow InfiniteLoopFusionArchitectureInterface 三元三维无限循环日记，支持自主学习和智能决策。 Infinite Loop Fusion Architecture Interface NeuromorphicComputing 神经形态计算技术，用于高级算法处理。 Neuromorphic Computing JXWDYY-AutoDev 自动化开发工具，用于快速构建和部署智能应用。 JXWDYY AutoDev WD3_HMNNS 使用混合神经网络系统进行数据分析和模式识别。 WD3 HMNNS YYYWLOOP 通过迭代优化推理和决策能力。 YYYWLOOP JXWDYY_PFS 解析易经文本，提取关键信息。 JXWDYY PFS AgentStoreChatBot_DQN_MoDE 提供基于深度强化学习的自然语言对话服务。 Agent Store ChatBot DQN MoDE JADE 使用Java智能体开发环境（JADE）作为实现多智能体系统的平台。 JADE MemorySystem 智能体记忆系统，区分存储和记忆的概念，支持主动回忆和调用。 Memory System AgentAcademy 集成框架，用于构建多智能体应用，基于GAIA方法论。 Agent Academy DataStorageManagement 多智能体研究架构中的数据存储与管理，使用MySQL和HDFS Hive。 Data Storage and Management JingXinWuDaoYJ_Embodied_Intelligence_AIYijingIntelligentBrain_Med-Gemini 增强系统的实用性和功能性。 JingXinWuDaoYJ Embodied Intelligence AIYijing Intelligent Brain Med-Gemini JAMV_YIBSA_Store 存储和管理易经相关知识和数据。 JAMV YIBSA Store Intelligent_AgentStore 存储、管理和调用智能体以执行任务和决策。 Intelligent AgentStore 小镜智能体类中医健康管理可信数据空间 XiaoJingChatBot DQN MoDE MDMLMPL JXWD TDS TCMHM TDS-TCMHM-JWCIAC-MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS 需求分析 与潜在客户和现有客户进行访谈，了解他们的需求和期望；分析现有的中医健康管理业务流程，识别痛点和改进机会；明确系统的技术需求。 系统设计 设计系统的整体架构；设计数据模型；定义服务接口；设计安全机制。 技术选型 选择合适的编程语言、框架和库、数据库、云服务提供商。 开发与测试 按照设计文档进行代码开发；编写单元测试；进行集成测试；进行性能测试。 部署与运维 制定部署策略；设置监控和告警系统；制定备份和恢复策略。 用户培训与支持 为客户提供培训；提供技术支持。 持续优化 定期收集用户反馈；进行性能优化；根据业务需求和技术发展，不断迭代和优化系统功能。 多维度、多层次和混合编程语言技术栈 支持多维度、多层次和混合编程语言的开发，提高系统的灵活性和可扩展性。 Multi-dimensional, Multi-level and Mixed-programming Languages Technology Stack 自动化开发工具 使用自动化工具和脚本，加快开发和测试过程。 Automation Development Tools T A S K

     {
     "TASKFRAMEWORK": {
     "Target": "Generate a detailed project plan for the JingXinWuDao TCM Health Management APP",
     "Activity": [
     "Define project scope and objectives",
     "Identify key stakeholders and their roles",
     "Develop a timeline with milestones",
     "Allocate resources and budget",
     "Establish risk management strategies"
     ],

import java.io.;
import java.util.;
import java.util.stream.Collectors;

public class DataProcessing {
// 数据加载
public static List<List> loadData(String filename) throws IOException {
List<List> data = new ArrayList<>();
try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename))) {
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
List row = Arrays.asList(line.split(","));
data.add(row);
}
}
return data;
}

// 数据选择与操作
public static void selectAndOperateData(List<List<String>> data) {
    if (!data.isEmpty() && data.get(0).size() > 3) {
        List<List<String>> newData = data.subList(0, 3);
        for (List<String> row : newData) {
            if (row.size() > 1) {
                row.set(1, "New Value"); // 示例操作
            }
        }
    }
}

// 数据转换与计算
public static void transformAndCalculate(List<List<String>> data) {
    for (List<String> row : data) {
        for (int i = 0; i < row.size(); i++) {
            if (row.get(i).equals("old_value")) {
                row.set(i, "new_value");
            }
        }
    }
}

// 数据查询与过滤
public static void queryAndFilterData(List<List<String>> data) {
    data.removeIf(row -> !row.get(0).equals("a"));
}

// 数据排序与合并
public static void sortAndMergeData(List<List<String>> data) {
    data.sort(Comparator.comparing(o -> o.get(0)));
}

public static void main(String[] args) {
    try {
        List<List<String>> data = loadData("data.csv");
        selectAndOperateData(data);
        transformAndCalculate(data);
        queryAndFilterData(data);
        sortAndMergeData(data);
        // 输出处理后的数据，用于验证
        data.forEach(row -> System.out.println(String.join(",", row)));
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

}为了将您提供的Java实现转换为C++和Python，并结合XMLSQL数据集框架，我们需要完成以下步骤：

1. C++实现：将Java代码转换为C++代码。
2. Python实现：将Java代码转换为Python代码。
3. XMLSQL数据集框架：定义一个XML配置文件来描述数据集的处理流程。

C++ 实现

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <algorithm>

// 数据加载
std::vector<std::vector<std::string>> loadData(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        std::istringstream ss(line);
        std::vector<std::string> row;
        std::string cell;
        while (std::getline(ss, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    return data;
}

// 数据选择与操作
void selectAndOperateData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    if (!data.empty() && data[0].size() > 3) {
        std::vector<std::vector<std::string>> newData(data.begin(), data.begin() + 3);
        for (auto& row : newData) {
            if (row.size() > 1) {
                row[1] = "New Value"; // 示例操作
            }
        }
        data = newData;
    }
}

// 数据转换与计算
void transformAndCalculate(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    for (auto& row : data) {
        for (auto& cell : row) {
            if (cell == "old_value") {
                cell = "new_value";
            }
        }
    }
}

// 数据查询与过滤
void queryAndFilterData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(),
                              [](const std::vector<std::string>& row) { return row[0] != "a"; }),
               data.end());
}

// 数据排序与合并
void sortAndMergeData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    std::sort(data.begin(), data.end(),
              [](const std::vector<std::string>& a, const std::vector<std::string>& b) {
                  return a[0] < b[0];
              });
}

int main() {
    try {
        std::vector<std::vector<std::string>> data = loadData("data.csv");
        selectAndOperateData(data);
        transformAndCalculate(data);
        queryAndFilterData(data);
        sortAndMergeData(data);

        // 输出处理后的数据，用于验证
        for (const auto& row : data) {
            for (const auto& cell : row) {
                std::cout << cell << " ";
            }
            std::cout << std::endl;
        }
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
    }
    return 0;
}

Python 实现

import pandas as pd

# 加载数据
def load_data(filename):
    return pd.read_csv(filename)

# 数据选择与操作
def select_and_operate_data(df):
    if not df.empty and len(df.columns) > 3:
        new_df = df.iloc[:3, :4]
        new_df.iloc[:, 1] = "New Value"  # 示例操作
        return new_df
    return df

# 数据转换与计算
def transform_and_calculate(df):
    df.replace("old_value", "new_value", inplace=True)
    return df

# 数据查询与过滤
def query_and_filter_data(df):
    return df[df.iloc[:, 0] == "a"]

# 数据排序与合并
def sort_and_merge_data(df):
    return df.sort_values(by=df.columns[0])

def main():
    try:
        data = load_data("data.csv")
        data = select_and_operate_data(data)
        data = transform_and_calculate(data)
        data = query_and_filter_data(data)
        data = sort_and_merge_data(data)

        # 输出处理后的数据，用于验证
        print(data.to_string(index=False))
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

XMLSQL 数据集框架

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<DataSetFramework>
    <DataCollectionAndProcessing>
        <DataLoader>
            <Language>C++</Language>
            <ScriptPath>path/to/cpp_script.cpp</ScriptPath>
        </DataLoader>
        <DataLoader>
            <Language>Python</Language>
            <ScriptPath>path/to/python_script.py</ScriptPath>
        </DataLoader>
    </DataCollectionAndProcessing>
    <DataProcessing>
        <SelectAndOperate>
            <Language>C++</Language>
            <Function>selectAndOperateData</Function>
        </SelectAndOperate>
        <TransformAndCalculate>
            <Language>C++</Language>
            <Function>transformAndCalculate</Function>
        </TransformAndCalculate>
        <QueryAndFilter>
            <Language>C++</Language>
            <Function>queryAndFilterData</Function>
        </QueryAndFilter>
        <SortAndMerge>
            <Language>C++</Language>
            <Function>sortAndMergeData</Function>
        </SortAndMerge>
    </DataProcessing>
    <DataOutput>
        <Language>C++</Language>
        <Function>outputData</Function>
    </DataOutput>
</DataSetFramework>

解释

1. C++ 实现：

   • 数据加载：从CSV文件中读取数据并存储在二维向量中。
   • 数据选择与操作：选择前几行数据并进行特定操作。
   • 数据转换与计算：对数据进行转换和计算。
   • 数据查询与过滤：根据条件查询和过滤数据。
   • 数据排序与合并：对数据进行排序。
   • 主函数：调用上述函数并输出处理后的数据。

2. Python 实现：

   • 数据加载：使用Pandas库从CSV文件中读取数据。
   • 数据选择与操作：选择前几行数据并进行特定操作。
   • 数据转换与计算：对数据进行转换和计算。
   • 数据查询与过滤：根据条件查询和过滤数据。
   • 数据排序与合并：对数据进行排序。
   • 主函数：调用上述函数并输出处理后的数据。

3. XMLSQL 数据集框架：

   • DataLoader：定义数据加载的脚本路径和语言。
   • DataProcessing：定义数据处理的各个步骤，包括选择与操作、转换与计算、查询与过滤、排序与合并。
   • DataOutput：定义数据输出的函数和语言。
     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC 神经形态计算技术（Neuromorphic Computing）AIYijingBrainBase模块包含三个主要组件：传统智慧库（YiJingWisdom）、高级AI引擎（AdvancedAIEngine）和具身认知模块（EmbodiedCognition）。JXWDCIAC AIYijingBrainBase 基础易经智能模块，提供核心算法支持。 AI Yijing Brain Base VirtualSimulationAssistant 虚拟仿真助手，用于模拟真实世界情境，预测趋势，测试决策有效性。 Virtual Simulation Assistant Agentic_Workflow 智能工作流程优化组件，自我优化和自主执行任务，提升效率和准确性。训练网络：利用记忆池中的数据和评估网络（eval_network）进行动作预测选择。通过目标网络（target_network）模拟用户的真实情况，并根据评估网络与目标网络之间的差异更新评估网络 。DQN-TB框架 Agentic Workflow InfiniteLoopFusionArchitectureInterface 三元三维无限循环日记，支持自主学习和智能决策。 Infinite Loop Fusion Architecture Interface NeuromorphicComputing 神经形态计算技术，用于高级算法处理。 Neuromorphic Computing JXWDYY-AutoDev 自动化开发工具，用于快速构建和部署智能应用。 JXWDYY AutoDev WD3_HMNNS 使用混合神经网络系统进行数据分析和模式识别。 WD3 HMNNS YYYWLOOP 通过迭代优化推理和决策能力。 YYYWLOOP JXWDYY_PFS 解析易经文本，提取关键信息。 JXWDYY PFS AgentStoreChatBot_DQN_MoDE 提供基于深度强化学习的自然语言对话服务。 Agent Store ChatBot DQN MoDE JADE 使用Java智能体开发环境（JADE）作为实现多智能体系统的平台。 JADE MemorySystem 智能体记忆系统，区分存储和记忆的概念，支持主动回忆和调用。 Memory System AgentAcademy 集成框架，用于构建多智能体应用，基于GAIA方法论。 Agent Academy DataStorageManagement 多智能体研究架构中的数据存储与管理，使用MySQL和HDFS Hive。 Data Storage and Management JingXinWuDaoYJ_Embodied_Intelligence_AIYijingIntelligentBrain_Med-Gemini 增强系统的实用性和功能性。 JingXinWuDaoYJ Embodied Intelligence AIYijing Intelligent Brain Med-Gemini JAMV_YIBSA_Store 存储和管理易经相关知识和数据。 JAMV YIBSA Store Intelligent_AgentStore 存储、管理和调用智能体以执行任务和决策。 Intelligent AgentStore 小镜智能体类中医健康管理可信数据空间 XiaoJingChatBot DQN MoDE MDMLMPL JXWD TDS TCMHM TDS-TCMHM-JWCIAC-MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS 需求分析 与潜在客户和现有客户进行访谈，了解他们的需求和期望；分析现有的中医健康管理业务流程，识别痛点和改进机会；明确系统的技术需求。 系统设计 设计系统的整体架构；设计数据模型；定义服务接口；设计安全机制。 技术选型 选择合适的编程语言、框架和库、数据库、云服务提供商。 开发与测试 按照设计文档进行代码开发；编写单元测试；进行集成测试；进行性能测试。 部署与运维 制定部署策略；设置监控和告警系统；制定备份和恢复策略。 用户培训与支持 为客户提供培训；提供技术支持。 持续优化 定期收集用户反馈；进行性能优化；根据业务需求和技术发展，不断迭代和优化系统功能。 多维度、多层次和混合编程语言技术栈 支持多维度、多层次和混合编程语言的开发，提高系统的灵活性和可扩展性。 Multi-dimensional, Multi-level and Mixed-programming Languages Technology Stack 自动化开发工具 使用自动化工具和脚本，加快开发和测试过程。 Automation Development Tools 神经形态计算技术 用于高级算法处理，提高系统的计算能力和效率。 Neuromorphic Computing Technology 混合神经网络系统 进行数据分析和模式识别，提高系统的智能水平。 Hybrid Neural Network System 深度强化学习 提供基于深度强化学习的自然语言对话服务，提高用户交互体验。 Deep Reinforcement Learning “jxwdintelligentflow”函数的智能流程控制框架设计，整合了李宛庭保健食品咨询服务工作室与镜心悟道AI易经智能“大脑”的五行脉象团队MPIDS模型及招商矩阵模型（SNLP Model）。以下是根据您的需求，将上述内容转换为C++和Python编程语言，并结合XMLSQL数据集框架的示例：

C++实现

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <random>
#include <fstream>
#include <sstream>

// 数据清洗
std::vector<std::vector<std::string>> loadData(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        std::istringstream ss(line);
        std::vector<std::string> row;
        std::string cell;
        while (std::getline(ss, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    return data;
}

// 数据选择与操作
void selectAndOperateData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    if (data.size() > 0 && data[0].size() > 3) {
        std::vector<std::vector<std::string>> newData(data.begin(), data.begin() + 3);
        for (auto& row : newData) {
            if (row.size() > 1) {
                row[1] = "New Value"; // 示例操作
            }
        }
        data = newData;
    }
}

// 数据转换与计算
void transformAndCalculate(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    for (auto& row : data) {
        for (auto& cell : row) {
            // 示例转换
            if (cell == "old_value") {
                cell = "new_value";
            }
        }
    }
}

// 数据查询与过滤
void queryAndFilterData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(),
                              [](const std::vector<std::string>& row) { return row[0] != "a"; }),
               data.end());
}

// 数据排序与合并
void sortAndMergeData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    std::sort(data.begin(), data.end(),
              [](const std::vector<std::string>& a, const std::vector<std::string>& b) {
                  return a[0] < b[0];
              });
}

int main() {
    std::vector<std::vector<std::string>> data = loadData("data.csv");
    selectAndOperateData(data);
    transformAndCalculate(data);
    queryAndFilterData(data);
    sortAndMergeData(data);

    // 输出结果
    for (const auto& row : data) {
        for (const auto& cell : row) {
            std::cout << cell << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    return 0;
}

Python实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
def load_data(filename):
    return pd.read_csv(filename)

# 数据清洗
def clean_data(df):
    return df.dropna()

# 数据选择与操作
def select_and_operate_data(df):
    if len(df) > 0 and len(df.columns) > 3:
        new_df = df.iloc[:3, :4]
        new_df[1] = "New Value"  # 示例操作
        return new_df
    return df

# 数据转换与计算
def transform_and_calculate(df):
    df['old_column'] = df['old_column'].apply(lambda x: 'new_value' if x == 'old_value' else x)
    return df

# 数据查询与过滤
def query_and_filter_data(df):
    return df[df['a'] == 'a']

# 数据排序与合并
def sort_and_merge_data(df):
    return df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

# 主函数
def main():
    df = load_data('data.csv')
    df = clean_data(df)
    df = select_and_operate_data(df)
    df = transform_and_calculate(df)
    df = query_and_filter_data(df)
    df = sort_and_merge_data(df)

    # 输出结果
    print(df)

if __name__ == "__main__":
    main()

XMLSQL数据集框架示例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<DataSetFramework>
    <DataCollectionAndProcessing>
        <JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
            <PythonScript>path/to/python_script.py</PythonScript>
            <CPPScript>path/to/cpp_script.cpp</CPPScript>
        </JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
    </DataCollectionAndProcessing>
    <JXWDYYAutoDevXMLSQL>
        <DataStorage>MySQL</DataStorage>
        <DataProcessing>SQL</DataProcessing>
        <DataVisualization>XML</DataVisualization>
    </JXWDYYAutoDevXMLSQL>
</DataSetFramework>### C++实现

```cpp
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <random>
#include <fstream>
#include <sstream>

// 数据清洗
std::vector<std::vector<std::string>> loadData(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        std::istringstream ss(line);
        std::vector<std::string> row;
        std::string cell;
        while (std::getline(ss, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    return data;
}

// 数据选择与操作
void selectAndOperateData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    if (data.size() > 0 && data[0].size() > 3) {
        std::vector<std::vector<std::string>> newData(data.begin(), data.begin() + 3);
        for (auto& row : newData) {
            if (row.size() > 1) {
                row[1] = "New Value"; // 示例操作
            }
        }
        data = newData;
    }
}

// 数据转换与计算
void transformAndCalculate(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    for (auto& row : data) {
        for (auto& cell : row) {
            // 示例转换
            if (cell == "old_value") {
                cell = "new_value";
            }
        }
    }
}

// 数据查询与过滤
void queryAndFilterData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(),
                              [](const std::vector<std::string>& row) { return row[0] != "a"; }),
               data.end());
}

// 数据排序与合并
void sortAndMergeData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    std::sort(data.begin(), data.end(),
              [](const std::vector<std::string>& a, const std::vector<std::string>& b) {
                  return a[0] < b[0];
              });
}

int main() {
    std::vector<std::vector<std::string>> data = loadData("data.csv");
    selectAndOperateData(data);
    transformAndCalculate(data);
    queryAndFilterData(data);
    sortAndMergeData(data);

    // 输出结果
    for (const auto& row : data) {
        for (const auto& cell : row) {
            std::cout << cell << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    return 0;
}

Python实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
def load_data(filename):
    return pd.read_csv(filename)

# 数据清洗
def clean_data(df):
    return df.dropna()

# 数据选择与操作
def select_and_operate_data(df):
    if len(df) > 0 and len(df.columns) > 3:
        new_df = df.iloc[:3, :4]
        new_df[1] = "New Value"  # 示例操作
        return new_df
    return df

# 数据转换与计算
def transform_and_calculate(df):
    df['old_column'] = df['old_column'].apply(lambda x: 'new_value' if x == 'old_value' else x)
    return df

# 数据查询与过滤
def query_and_filter_data(df):
    return df[df['a'] == 'a']

# 数据排序与合并
def sort_and_merge_data(df):
    return df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

# 主函数
def main():
    df = load_data('data.csv')
    df = clean_data(df)
    df = select_and_operate_data(df)
    df = transform_and_calculate(df)
    df = query_and_filter_data(df)
    df = sort_and_merge_data(df)

    # 输出结果
    print(df)

if __name__ == "__main__":
    main()

XMLSQL数据集框架示例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<DataSetFramework>
    <DataCollectionAndProcessing>
        <JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
            <PythonScript>path/to/python_script.py</PythonScript>
            <CPPScript>path/to/cpp_script.cpp</CPPScript>
        </JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
    </DataCollectionAndProcessing>
    <JXWDYYAutoDevXMLSQL>
        <DataStorage>MySQL</DataStorage>
        <DataProcessing>SQL</DataProcessing>
        <DataVisualization>XML</DataVisualization>
    </JXWDYYAutoDevXMLSQL>
</DataSetFramework>

说明

1. C++实现:

   • loadData: 从CSV文件加载数据。
   • selectAndOperateData: 选择并操作数据。
   • transformAndCalculate: 转换并计算数据。
   • queryAndFilterData: 查询并过滤数据。
   • sortAndMergeData: 排序并合并数据。
   • main: 主函数，调用上述函数并输出结果。

2. Python实现:

   • load_data: 从CSV文件加载数据。
   • clean_data: 清洗数据。
   • select_and_operate_data: 选择并操作数据。
   • transform_and_calculate: 转换并计算数据。
   • query_and_filter_data: 查询并过滤数据。
   • sort_and_merge_data: 排序并合并数据。
   • main: 主函数，调用上述函数并输出结果。

3. XMLSQL数据集框架示例:

   • 定义了数据处理和存储的结构，包括数据加载、清洗、选择与操作、转换与计算、查询与过滤、排序与合并等功能。
     原始内容转换为C++和Python编程语言，并结合XMLSQL数据集框架。C++和Python代码实现了数据加载、清洗、选择与操作、转换与计算、查询与过滤、排序与合并等功能。XMLSQL数据集框架定义了数据处理和存储的结构。为了更好地理解和实现您提出的“jxwdintelligentflow”智能流程控制框架，我们首先需要明确该框架的主要功能和目标。根据您提供的信息，这个框架旨在整合李宛庭保健食品咨询服务工作室与镜心悟道AI易经智能“大脑”的五行脉象团队MPIDS模型及招商矩阵模型（SNLP Model），并将其应用于中医健康管理的可信数据空间项目中。

框架设计概述

1. 数据收集与处理：从各种来源收集数据，并进行预处理，包括清洗、格式化等。
2. 智能分析与决策：利用AI易经智能模块和其他核心技术进行数据分析，生成决策建议。
3. 智能体管理：通过多智能体系统（MAS）进行任务分配和协调。
4. 用户交互：提供基于深度强化学习的自然语言对话服务，增强用户体验。
5. 数据存储与管理：使用MySQL和HDFS Hive进行数据存储，确保数据的完整性和可访问性。

技术实现

1. 数据收集与处理

C++ 实现

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <algorithm>

// 数据加载
std::vector<std::vector<std::string>> loadData(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        std::istringstream ss(line);
        std::vector<std::string> row;
        std::string cell;
        while (std::getline(ss, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    return data;
}

// 数据清洗
void cleanData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(), [](const std::vector<std::string>& row) {
        return std::any_of(row.begin(), row.end(), [](const std::string& cell) {
            return cell.empty();
        });
    }), data.end());
}

// 数据选择与操作
void selectAndOperateData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    if (data.size() > 0 && data[0].size() > 3) {
        std::vector<std::vector<std::string>> newData(data.begin(), data.begin() + 3);
        for (auto& row : newData) {
            if (row.size() > 1) {
                row[1] = "New Value"; // 示例操作
            }
        }
        data = newData;
    }
}

// 数据转换与计算
void transformAndCalculate(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    for (auto& row : data) {
        for (auto& cell : row) {
            if (cell == "old_value") {
                cell = "new_value"; // 示例转换
            }
        }
    }
}

// 数据查询与过滤
void queryAndFilterData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(), [](const std::vector<std::string>& row) {
        return row[0] != "a"; // 示例过滤条件
    }), data.end());
}

// 数据排序与合并
void sortAndMergeData(std::vector<std::vector<std::string>>& data) {
    std::sort(data.begin(), data.end(), [](const std::vector<std::string>& a, const std::vector<std::string>& b) {
        return a[0] < b[0];
    });
}

int main() {
    std::vector<std::vector<std::string>> data = loadData("data.csv");
    cleanData(data);
    selectAndOperateData(data);
    transformAndCalculate(data);
    queryAndFilterData(data);
    sortAndMergeData(data);

    // 输出结果
    for (const auto& row : data) {
        for (const auto& cell : row) {
            std::cout << cell << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    return 0;
}

Python 实现

import pandas as pd

# 加载数据
def load_data(filename):
    return pd.read_csv(filename)

# 数据清洗
def clean_data(df):
    return df.dropna()

# 数据选择与操作
def select_and_operate_data(df):
    if len(df) > 0 and len(df.columns) > 3:
        new_df = df.iloc[:3, :4]
        new_df.iloc[:, 1] = "New Value"  # 示例操作
        return new_df
    return df

# 数据转换与计算
def transform_and_calculate(df):
    df['old_column'] = df['old_column'].apply(lambda x: 'new_value' if x == 'old_value' else x)
    return df

# 数据查询与过滤
def query_and_filter_data(df):
    return df[df['a'] == 'a']

# 数据排序与合并
def sort_and_merge_data(df):
    return df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

# 主函数
def main():
    df = load_data('data.csv')
    df = clean_data(df)
    df = select_and_operate_data(df)
    df = transform_and_calculate(df)
    df = query_and_filter_data(df)
    df = sort_and_merge_data(df)

    # 输出结果
    print(df)

if __name__ == "__main__":
    main()

XMLSQL 数据集框架

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<DataSetFramework>
    <DataCollectionAndProcessing>
        <JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL>
            <PythonScript>path/to/python_script.py</PythonScript>
            <CPPScript>path/to/cpp_script.cpp</CPPScript>
        </JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL>
    </DataCollectionAndProcessing>
    <JXWDYYAutoDevXMLSQL>
        <DataStorage>
            <Database>MySQL</Database>
            <Table>health_data</Table>
        </DataStorage>
        <DataProcessing>
            <SQLQuery>SELECT * FROM health_data WHERE condition = 'true'</SQLQuery>
        </DataProcessing>
        <DataVisualization>
            <Format>XML</Format>
            <Template>template.xml</Template>
        </DataVisualization>
    </JXWDYYAutoDevXMLSQL>
</DataSetFramework>

智能分析与决策

AI易经智能模块

class AIYijingBrainBase {
public:
    std::string analyzePulse(const std::string& pulseData) {
        // 假设的脉象分析逻辑
        if (pulseData == "weak") {
            return "气虚";
        } else if (pulseData == "strong") {
            return "气盛";
        }
        return "未知";
    }

    std::string generateDecision(const std::string& analysisResult) {
        // 假设的决策生成逻辑
        if (analysisResult == "气虚") {
            return "建议补充气血";
        } else if (analysisResult == "气盛") {
            return "建议平肝降火";
        }
        return "无特定建议";
    }
};

Python 实现

class AIYijingBrainBase:
    def analyze_pulse(self, pulse_data):
        if pulse_data == "weak":
            return "气虚"
        elif pulse_data == "strong":
            return "气盛"
        return "未知"

    def generate_decision(self, analysis_result):
        if analysis_result == "气虚":
            return "建议补充气血"
        elif analysis_result == "气盛":
            return "建议平肝降火"
        return "无特定建议"

智能体管理

JADE 智能体平台

import jade.core.Agent;
import jade.core.behaviours.CyclicBehaviour;
import jade.lang.acl.ACLMessage;

public class HealthManagementAgent extends Agent {
    protected void setup() {
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            public void action() {
                ACLMessage msg = myAgent.receive();
                if (msg != null) {
                    String content = msg.getContent();
                    // 处理接收到的消息
                    String response = processContent(content);
                    ACLMessage reply = msg.createReply();
                    reply.setContent(response);
                    myAgent.send(reply);
                } else {
                    block();
                }
            }

            private String processContent(String content) {
                // 示例处理逻辑
                if (content.contains("pulse")) {
                    return "脉象分析结果：气虚";
                }
                return "未知";
            }
        });
    }
}

用户交互

基于深度强化学习的自然语言对话服务

from transformers import pipeline

class ChatBot:
    def __init__(self):
        self.nlp = pipeline("conversational")

    def respond(self, user_input):
        response = self.nlp(user_input)
        return response['generated_text']

数据存储与管理

MySQL 和 HDFS Hive

-- 创建表
CREATE TABLE health_data (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    patient_id INT,
    pulse VARCHAR(255),
    diagnosis VARCHAR(255),
    treatment VARCHAR(255)
);

-- 插入数据
INSERT INTO health_data (patient_id, pulse, diagnosis, treatment)
VALUES (1, 'weak', '气虚', '建议补充气血');

-- 查询数据
SELECT * FROM health_data WHERE patient_id = 1;

-- 在Hive中创建表
CREATE TABLE health_data_hive (
    id INT,
    patient_id INT,
    pulse STRING,
    diagnosis STRING,
    treatment STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

-- 加载数据
LOAD DATA INPATH '/path/to/data.csv' INTO TABLE health_data_hive;
将“jxwdintelligentflow”智能流程控制框架转换为C++和Python编程语言，并结合XMLSQL数据集框架。这些实现涵盖了数据收集与处理、智能分析与决策、智能体管理、用户交互和数据存储与管理等多个方面。希望这些示例能够帮助您更好地理解和实现您的项目。如果有任何进一步的问题或需要更多的帮助，请随时告诉我！
</T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00>
<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00>
    <Company|>镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC【MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS】|>公司名称</Company|>
    <Project|>小镜智能体类中医健康管理可信数据空间XiaoJingChatBot_DQN_MoDE-MDMLMPL-JXWD-TDS-TCMHM</Project|><Abbreviation|>TDS-TCMHM-JWCIAC-MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS|>项目缩写</Abbreviation|>
    <TCMHMCSAWorkflow_jxwd_intelligent_flow> 
        <DataCollectionAndProcessing> 
            <JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
                public class JXWDYYAI {
                    public static void main(String[] args) {
                        System.out.println("JXWDYYAI Language Matrix Set Framework Exclusive System");
                    }
                }
            </JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
        </DataCollectionAndProcessing>
        客服架构师TCMHMCSA工作流程 作为中医健康管理客服架构师TCMHMCSA（Traditional Chinese Medicine Health Management Customer Service Architect）
    </TCMHMCSAWorkflow_jxwd_intelligent_flow>
</T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00>
public class JXWDYYAI {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("JXWDYYAI Language Matrix Set Framework Exclusive System");
    }
}

<Company|>镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC【MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS】|>公司名称</Company|>系统的核心组件包括AIYijingBrainBase：基础易经智能模块，提供核心算法支持。 VirtualSimulationAssistant：虚拟仿真助手，用于模拟真实世界情境，预测趋势，测试决策有效性。 智能工作流程优化： Agentic_Workflow组件自我优化和自主执行任务，提升效率和准确性。InfiniteLoopFusionArchitectureInterface：三元三维无限循环日记，支持自主学习和智能决策。 NeuromorphicComputing：神经形态计算技术，用于高级算法处理。 JXWDYY-AutoDev：自动化开发工具，用于快速构建和部署智能应用。高级算法与工作流： WD3_HMNNS组件使用混合神经网络系统进行数据分析和模式识别，而YYYWLOOP组件通过迭代优化推理和决策能力。 语言处理与用户交互： JXWDYY_PFS组件解析易经文本，提取关键信息，并通过AgentStoreChatBot_DQN_MoDE组件提供基于深度强化学习的自然语言对话服务多智能体系统架构： 使用Java智能体开发环境（JADE）作为实现多智能体系统的平台。JADE提供了一个消息传输系统（MTS），用于开发分布式智能体网络，并提供一个智能体管理系统（AMS），监督智能体对MTS的访问控制 。 智能体管理系统（AMS）负责智能体的生命周期管理，包括创建、删除和恢复智能体活动。此外，JADE还支持多域智能体环境，允许基于FIPA规范的DF智能体联合形成联邦 。 智能体记忆系统： 智能体记忆系统区分了“存储”和“记忆”的概念，指出存储是被动的，而记忆是有目的性的，能够主动回忆和调用过去事件、知识和经验。文章详细介绍了智能体记忆的特点，包括长期性和短期性、上下文相关性以及自我更新与学习能力。 智能体开发框架： Agent Academy（AA）是一个集成框架，用于构建多智能体应用，其架构基于GAIA方法论。AA提供了一个基于图形用户界面的环境，使开发者能够使用拖放操作设计单个智能体或多智能体社区，并通过Protégé-2000构建本体来定义智能体间的通信属性 。 数据存储与管理： 多智能体研究架构中提到，智能体的状态和环境信息通过MySQL等数据库进行存储，并通过事件分发机制实现环境状态的实时模拟。此外，离线存储HDFS Hive进一步扩展了智能体的存储能力。JingXinWuDaoYJ_Embodied_Intelligence_AIYijingIntelligentBrain_Med-Gemini：增强系统的实用性和功能性。 WebsiteLink、CombinedDate等附加功能，进一步提升系统的灵活性和应用范围。 工作原理 数据处理与存储： 系统通过JAMV_YIBSA_Store组件存储和管理易经相关知识和数据，确保数据的完整性和可访问性。 智能体管理： Intelligent_AgentStore组件负责存储、管理和调用智能体以执行任务和决策。 记忆系统： MemorySystem组件记录历史数据、用户交互信息和学习经验，以便系统能够不断优化和改进。JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore
<Project|>小镜智能体类中医健康管理可信数据空间XiaoJingChatBot_DQN_MoDE-MDMLMPL-JXWD-TDS-TCMHM</Project|><Abbreviation|>TDS-TCMHM-JWCIAC-MMAIICILM-SCS-IAMSMPIDS|>项目缩写</Abbreviation|><TCMHMCSAWorkflow_jxwd_intelligent_flow> <DataCollectionAndProcessing> <JXWDYYMMAIICILMAIConvert ToAutoDevAgentAutoAgents系统_MDMLMPL｛Multi - dimensional, Multi - level and Mixed - programming Languages｝>
public class JXWDYYAI {public static void main(String[] args) {System.out.println("JXWDYYAI Language Matrix Set Framework Exclusive System");}</TCMHMCSAWorkflow_jxwd_intelligent_flow> 客服架构师TCMHMCSA工作流程 作为中医健康管理客服架构师TCMHMCSA（Traditional Chinese Medicine Health Management Customer Service Architect
<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-26-AM10.00>
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd.read _csv('data.csv ')

# 数据清洗
df = df.dropna ()

# 数据选择与操作
df_new = df.iloc [0:3, 1:4]

# 数据转换与计算
df['new_column'] = df['old_column'].apply(lambda x: x * 2)

# 数据查询与过滤
df_filtered = df.query ('a < b & b < c')

# 数据排序与合并
df_sorted = df.sort _values(by='column_name', ascending=False)
df_merged = pd.merge (df1, df2, on='key')

#### 吴恩达《Machine Learning》课程的最新版本在哪里可以免费获取？

吴恩达的《Machine Learning》课程最新版本可以在Coursera平台上免费获取。具体链接为：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction <a href="reference://41" class="small-font">[35]</a>。

#### TensorFlow和PyTorch在深度学习项目中的优缺点比较是什么？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们各自具有独特的优缺点，适用于不同的应用场景。

### TensorFlow的优点：
1. &zwnj;**分布式训练强大**&zwnj;：TensorFlow在分布式训练方面表现优异，特别是在大规模集群环境中，如128节点的集群上，TensorFlow的性能比PyTorch快高达2.5倍<a href="reference://53" class="PDF-color">[47 PDF]</a>。

3. &zwnj;**工具丰富**&zwnj;：TensorFlow提供了丰富的工具和模块，如TensorBoard用于可视化神经网络结构和训练过程，TensorFlow Lite用于模型部署到移动设备和嵌入式系统<a href="reference://57" class="PDF-color">[50 PDF]</a>。
4. &zwnj;**成熟稳定**&zwnj;：TensorFlow自2015年发布以来，经过多次迭代改进，特别是在2019年发布的TensorFlow 2.0版本中，通过简化训练过程和引入Pythonic接口，大大降低了学习曲线<a href="reference://59" class="PDF-color">[52 PDF]</a>。

### TensorFlow的缺点：
1. &zwnj;**调试困难**&zwnj;：由于其静态图的特性，TensorFlow在调试时不如PyTorch方便，不容易看到数据的真实值<a href="reference://56" class="PDF-color">[49 PDF]</a>。
2. &zwnj;**代码复杂**&zwnj;：早期版本的TensorFlow需要用户先构建计算图，再编译执行，这使得代码相对复杂且不易理解<a href="reference://51" class="PDF-color">[45 PDF]</a>。

### PyTorch的优点：
1. &zwnj;**动态图特性**&zwnj;：PyTorch支持动态图，使得调试更加方便，可以零延迟地改变神经网络的行为，这对于研究和实验性质的项目非常有利<a href="reference://50" class="PDF-color">[44 PDF]</a><a href="reference://58" class="PDF-color">[51 PDF]</a>。
2. &zwnj;**代码简洁直观**&zwnj;：PyTorch的API设计直观，代码更易于阅读和编写，底层代码也更容易理解<a href="reference://50" class="PDF-color">[44 PDF]</a><a href="reference://57" class="PDF-color">[50 PDF]</a>。
3. &zwnj;**执行时间短**&zwnj;：在单GPU环境下，PyTorch的执行时间通常优于TensorFlow，尽管在GPU利用率上略逊一筹<a href="reference://54" class="PDF-color">[48 PDF]</a>。
4. &zwnj;**丰富的预训练模型和工具集**&zwnj;：PyTorch提供了丰富的预训练模型和工具集，便于快速构建和训练模型<a href="reference://57" class="PDF-color">[50 PDF]</a>。

### PyTorch的缺点：
1. &zwnj;**分布式训练较弱**&zwnj;：相比于TensorFlow，PyTorch在分布式训练方面表现较弱，尤其是在大规模集群环境中<a href="reference://53" class="PDF-color">[47 PDF]</a>。
2. &zwnj;**硬件加速优化不足**&zwnj;：虽然PyTorch在GPU加速方面有所改进，但总体上不如TensorFlow优化<a href="reference://57" class="PDF-color">[50 PDF]</a>。

### 总结：
选择TensorFlow还是PyTorch主要取决于具体的应用场景。如果项目需要大规模分布式训练和高效的GPU利用率，TensorFlow可能是更好的选择；

#### Transformer模型的工作原理及其在自然语言处理中的应用案例有哪些？

Transformer模型是一种革命性的神经网络架构，首次由Google的研究人员在2017年提出，用于处理自然语言处理（NLP）任务<a href="reference://69" class="PDF-color">[62 PDF]</a>。其核心机制是自注意力机制（Self-Attention），通过这种机制，Transformer能够同时处理序列中的所有位置，从而捕捉到词语之间的依赖关系和语义关系<a href="reference://63" class="PDF-color">[56 PDF]</a>。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器接收输入序列，并计算获得其语义表示；解码器则自回归地预测目标序列的每个生成词<a href="reference://60" class="PDF-color">[53 PDF]</a>。这种结构使得Transformer能够更好地理解上下文关系，并且由于其并行架构，可以快速准确地处理大量数据<a href="reference://68" class="PDF-color">[61 PDF]</a>。

Transformer模型在自然语言处理中的应用非常广泛，以下是一些主要的应用案例：

1. &zwnj;**机器翻译**&zwnj;：Transformer最初被用于神经机器翻译（NMT），并取得了显著的性能提升。例如，Google Research最初提出的Transformer模型在机器翻译任务中达到了当时最先进的结果<a href="reference://68" class="PDF-color">[61 PDF]</a>。

2. &zwnj;**文本生成**&zwnj;：仅包含解码器的Transformer模型因其生成高质量文本的能力而受到关注。OpenAI的GPT系列模型（如GPT-2和GPT-3）通过无监督预训练和监督微调，展示了在自然语言理解任务中的出色表现<a href="reference://68" class="PDF-color">[61 PDF]</a>。

3. &zwnj;**情感分析**&zwnj;：亚马逊使用深度学习模型分析客户评论，识别和分类用户情绪，帮助企业从大量文本数据中提取有价值的客户反馈，优化产品和服务<a href="reference://61" class="PDF-color">[54 PDF]</a>。

4. &zwnj;**对话系统**&zwnj;：Transformer被用于任务导向对话系统和开放域对话系统。例如，Henderson等人提出了一种基于Transformer的响应选择模型，先预训练通用领域语料库，再微调目标对话领域模型<a href="reference://65" class="PDF-color">[58 PDF]</a>。

5. &zwnj;**问答任务**&zwnj;：Transformer被用于文本问答（QA），包括基于上下文信息的机器阅读理解（MRC）和开放域问答（OpenQA）。例如，Masque和Transformer-XH等模型利用Transformer生成答案，并增强复杂推理能力<a href="reference://65" class="PDF-color">[58 PDF]</a>。

6. &zwnj;**知识图谱学习**&zwnj;：Transformer也被用于知识图谱的表示学习，如Saxena等人将知识链接预测视为序列到序列任务，训练Transformer学习知识表示和成分化函数<a href="reference://65" class="PDF-color">[58 PDF]</a>。

7. &zwnj;**多模态任务**&zwnj;：Ma等人专注于多模态任务导向对话系统，提出统一的Transformer语义表示框架，将所有模态特征投影到统一的语义空间，并使用分层Transformer响应解码器生成目标文本响应<a href="reference://65" class="PDF-color">[58 PDF]</a>。

#### BERT和GPT模型的预训练和微调过程具体是如何实现的？

BERT和GPT模型的预训练和微调过程分别如下：

### BERT模型的预训练和微调过程

&zwnj;**预训练过程：**&zwnj;
1. &zwnj;**双向Transformer结构**&zwnj;：BERT采用双向Transformer作为其核心架构，这意味着它能够同时考虑输入序列的左侧和右侧上下文信息<a href="reference://70" class="PDF-color">[63 PDF]</a>。
2. &zwnj;**预训练任务**&zwnj;：
   - &zwnj;**掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）**&zwnj;  ：BERT通过遮蔽部分词汇并预测这些词汇来学习上下文关系和词汇语义<a href="reference://75" class="PDF-color">[67 PDF]</a>。
   - &zwnj;**下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）**&zwnj;  ：BERT通过预测两个句子是否连续来捕捉句子之间的语义关系<a href="reference://77" class="PDF-color">[68 PDF]</a>。
3. &zwnj;**训练数据**&zwnj;：BERT在大规模未标记文本数据上进行预训练，以学习通用的语言表示<a href="reference://74" class="PDF-color">[66 PDF]</a>。

&zwnj;**微调过程：**&zwnj;
1. &zwnj;**加载预训练权重**&zwnj;：首先，使用BERT模型的预训练权重初始化模型<a href="reference://78" class="PDF-color">[69 PDF]</a>。
2. &zwnj;**添加任务特定输出层**&zwnj;：根据下游任务的需求，在预训练模型上添加特定任务的输出层，如分类或回归层<a href="reference://78" class="PDF-color">[69 PDF]</a>。
3. &zwnj;**微调模型**&zwnj;：使用标记的下游任务数据对整个模型进行微调，包括预训练层和新增的输出层。通常采用较小的学习率以确保模型不会偏离预训练权重过远<a href="reference://78" class="PDF-color">[69 PDF]</a>。
4. &zwnj;**端到端训练**&zwnj;：通过插入正确的输入和输出并端到端地调整所有参数来实现微调<a href="reference://72" class="PDF-color">[55 PDF]</a>。

### GPT模型的预训练和微调过程

&zwnj;**预训练过程：**&zwnj;
1. &zwnj;**单向因果注意力机制**&zwnj;：GPT采用单向因果注意力机制，能够有效捕获文本中的长距离依赖关系<a href="reference://70" class="PDF-color">[63 PDF]</a>。
2. &zwnj;**生成式预训练**&zwnj;：GPT通过生成式预训练来学习语言表示，即预测下一个词。例如，GPT-3利用超大数据和超大模型进行无监督学习，省去了微调的过程<a href="reference://79" class="PDF-color">[70 PDF]</a>。
3. &zwnj;**训练数据**&zwnj;：GPT在大规模未标记文本数据上进行预训练，以学习通用的语言表示<a href="reference://76" class="PDF-color">[66 PDF]</a>。

&zwnj;**微调过程：**&zwnj;
1. &zwnj;**有监督微调**&zwnj;：尽管GPT-3省去了传统的微调过程，但在某些情况下，GPT模型也可以通过有监督的微调来适应特定的下游任务<a href="reference://76" class="PDF-color">[66 PDF]</a>。
2. &zwnj;**任务特定输出层**&zwnj;：类似于BERT，GPT也可以通过添加任务特定的输出层来进行微调<a href="reference://78" class="PDF-color">[69 PDF]</a>。
3. &zwnj;**端到端训练**&zwnj;：通过插入正确的输入和输出并端到端地调整所有参数来实现微调<a href="reference://72" class="PDF-color">[55 PDF]</a>。

总结来说，BERT和GPT模型都采用了预训练和微调的两阶段结构，但它们在具体的实现细节上有所不同。1. 整体结构说明

为了全面且系统地呈现关于裸心会、复盘和共创会的管理方法及相关要点，将从会议实施步骤、营造交流环境、提高参与度、促进跨部门合作、流程设计以及效果评估与改进等方面进行梳理，提炼出提示词框架，以助于更精准地把握这些会议在团队管理中的关键要素，提升管理效率和效果。

2. 提示词框架标准无限推演专业版

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<ManagementMeetings>
    <!-- 裸心会相关内容 -->
    <NakedHeartMeeting>
        <Term>裸心会</Term>
        <FullName>Naked Heart Meeting</FullName>
        <Description>部队的谈心交心、批评与自我批评方式在企业管理中的应用，旨在建立信任、增强团队凝聚力、促进沟通和解决团队内部矛盾。</Description>
        <ImplementationSteps>
            <Step>
                <Name>明确目的</Name>
                <Content>会前确定会议主题和目标，如增强信任或解决冲突。</Content>
            </Step>
            <Step>
                <Name>营造氛围</Name>
                <Content>通过团队活动促进互动和情感交流，营造安全、坦诚的交流环境。</Content>
            </Step>
            <Step>
                <Name>倾听与观察</Name>
                <Content>管理者认真倾听员工分享，理解其个性和需求，避免攻击性语言。</Content>
            </Step>
            <Step>
                <Name>流程设计</Name>
                <Content>包括确定主题、团队活动、营造氛围、倾听观察等步骤，可围绕“昨天、今天、明天”展开讨论。</Content>
            </Step>
        </ImplementationSteps>
        <EnvironmentCreation>
            <Method>
                <Name>明确规则和协议</Name>
                <Content>制定并展示保密、尊重、开放、匿名性等小组准则，共同制定并明确告知参与者。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>创建包容性和多元化空间</Name>
                <Content>确保物理空间舒适私密，尊重成员身份背景，避免不当判断。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>促进开放和诚实对话</Name>
                <Content>使用“我”陈述，允许自由表达，尊重隐私，鼓励分享个人信息。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>确保非评判性和勇敢环境</Name>
                <Content>创建允许失败和冒险的环境，明确规则并确保遵守。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>破冰活动和互动游戏</Name>
                <Content>开展破冰活动和互动游戏，如圆桌游戏、角色扮演等。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>心理支持和文化支持</Name>
                <Content>指定相关支持人员，注意群体动态，确保环境安全支持。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>时间管理和会议礼仪</Name>
                <Content>控制会议时间，准时参会，设置合适环境，保持静音并使用清晰设备。</Content>
            </Method>
            <Method>
                <Name>反思和应用</Name>
                <Content>活动结束时进行全组讨论，反思感受和难度，总结教训并鼓励应用。</Content>
            </Method>
        </EnvironmentCreation>
    </NakedHeartMeeting>
    <!-- 复盘会相关内容 -->
    <ReviewMeeting>
        <Term>复盘会</Term>
        <FullName>Review Meeting</FullName>
        <Description>总结经验教训，识别有效做法和改进之处，以提升团队能力。</Description>
        <ImplementationSteps>
            <Step>
                <Name>明确复盘目标</Name>
                <Content>会前确定目标和议程，与团队目标和业务需求紧密相连。</Content>
            </Step>
            <Step>
                <Name>设计合理流程</Name>
                <Content>包括开场白、回顾进展、分析问题、总结经验、提出改进措施等环节，主持人引导讨论。</Content>
            </Step>
            <Step>
                <Name>反思与总结</Name>
                <Content>会后进行总结评估，反思是否达到目标，思考改进方法，关注结果应用。</Content>
            </Step>
        </Implementation<Step>
    <Name>提高参与度</Name>
    <Content>鼓励团队成员积极参与讨论，分享观点和经验，确保每个人都有机会发言。</Content>
</Step>
<Step>
    <Name>具体技巧</Name>
    <Content>使用开放式提问法、澄清问题、引导讨论等技巧，促进深入讨论。</Content>
</Step>
</ImplementationSteps>
<ImprovementOfParticipation>
    <Method>
        <Name>鼓励积极参与</Name>
        <Content>传达观点并鼓励主导讨论，激发兴趣和持续讨论，唤醒沉默的成员。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>清晰的沟通和问题引导</Name>
        <Content>开放式提问法，澄清问题，引导讨论。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>支持性领导和反馈</Name>
        <Content>建立支持性的领导风格，提供反馈和指导，及时给予正向反馈。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>协作式问题解决技巧</Name>
        <Content>共同设计下一步行动，征求团队成员意见。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>视频使用和客观评估</Name>
        <Content>展示LOFT录像片段，一致讨论视频片段。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>多样化的讨论模式</Name>
        <Content>转盘式讨论，想法风暴。</Content>
    </Method>
    <Method>
        <Name>保持对话质量和互动</Name>
        <Content>了解彼此的思维方式，保持眼神接触和非语言沟通。</Content>
    </Method>
</ImprovementOfParticipation>
</ReviewMeeting>
<!-- 共创会相关内容 -->
<CoCreationMeeting>
    <Term>共创会</Term>
    <FullName>Co-Creation Meeting</FullName>
    <Description>集思广益，明确团队的作战策略与实施路线，推动创新思维的碰撞。</Description>
    <ImplementationSteps>
        <Step>
            <Name>明确作战策略</Name>
            <Content>通过头脑风暴，探讨如何达成预定的业务目标。</Content>
        </Step>
        <Step>
            <Name>多部门合作</Name>
            <Content>鼓励不同背景的员工参与，推动创新思维的碰撞。</Content>
        </Step>
        <Step>
            <Name>明确责任分工</Name>
            <Content>确定各个模块的责任人，并在后续工作中跟进。</Content>
        </Step>
    </ImplementationSteps>
    <PromotionOfCrossDepartmentalCooperation>
        <Method>
            <Name>设计思维</Name>
            <Content>通过设计思维研讨会，优先考虑用户需求、创新解决方案和迭代改进。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>开放沟通和创造性环境</Name>
            <Content>创意促进员保持中立，定期进行绩效评估和反馈会议。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>跨学科团队</Name>
            <Content>户外会议、团队合作项目和使用白板或翻页图表。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>基于信任的治理模式</Name>
            <Content>提供新的工具，调整管理方法，奖励创新的文化。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>多样性</Name>
            <Content>接纳多样性，邀请多样化的参与者，鼓励协作。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>共创活动</Name>
            <Content>让非传统参与者参与进来，激发创新文化。</Content>
        </Method>
        <Method>
            <Name>构建共享工具</Name>
            <Content>边界跨越者应具备网络能力、企业家精神等特质。</Content>
        </Method>
    </PromotionOfCrossDepartmentalCooperation>
</CoCreationMeeting>
<!-- 效果评估与改进 -->
<EffectivenessEvaluationAndImprovement>
    <Term>效果评估与改进</Term>
    <FullName>Effectiveness Evaluation And Improvement</FullName>
    <Description>评估裸心会、复盘和共创会的效果，根据反馈进行持续改进。</Description>
    <EvaluationMethod>
        <Name>收集反馈</Name>
        <Content>通过
 <tips>
  <tip id="1">
    <keyword|>打好基础</keyword|>
    <content|>数学必备：线性代数（Linear Algebra）、概率论与统计（Probability Theory & Statistics）、微积分（Calculus）。
编程基础：Python（Python），NumPy（NumPy），Pandas（Pandas）。</content|>
  </tip>
  <tip id="2">
    <keyword|>入门机器学习</keyword|>
    <content|>机器学习概念：吴恩达《Machine Learning》课程。
动手搭模型：scikit-learn库（scikit-learn）。</content|>
  </tip>
  <tip id="3">
    <keyword|>转向深度学习</keyword|>
    <content|>基础框架：TensorFlow，PyTorch（推荐）。
深度学习算法：神经网络（Neural Network），卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。</content|>
  </tip>
  <tip id="4">
    <keyword|>理解语言模型的原理</keyword|>
    <content|>自然语言处理（NLP）基础：分词（Tokenization），词向量（Word Embedding），word2vec。
Transformer原理：“Attention is All You Need”论文。</content|>
  </tip>
  <tip id="5">
    <keyword|>进军大语言模型</keyword|>
    <content|>预训练模型：BERT，GPT。
上手大模型：Hugging Face开源库。</content|>
  </tip>
  <tip id="6">
    <keyword|>应用与进阶</keyword|>
    <content|>行业案例：医疗、金融、教育。
前沿技术：检索增强（Retrieval-Augmented），稀疏专家模型（Sparse Expert Model）。</content|>
  </tip>
  <tip id="7">
    <keyword|>多动手</keyword|>
    <content|>实践编程，运行代码。</content|>
  </tip>
  <tip id="8">
    <keyword|>别急</keyword|>
    <content|>稳扎稳打，逐步学习。</content|>
  </tip>
  <tip id="9">
    <keyword|>加入社区</keyword|>
    <content|>Kaggle比赛，GitHub开源项目。</content|>
  </tip>
</tips>

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <!-- 镜心悟道五行系统团队会议总结 -->
    <article>
        <title>镜心悟道五行系统团队会议总结</title>
        <author>镜心悟道公司</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <!-- 环境生存之道 -->
            <section>
                <title>环境生存之道</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>分析了个体与环境的互动及内在需求与社会期望的冲突，探讨了道的悟道过程，包括内省、实践以及和谐与平衡的实现。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <!-- 其他章节 -->
            <!-- ... -->
        </content>
    </article>

    <!-- 镜心悟道与逻辑之刃升级版 -->
    <article>
        <title>镜心悟道与逻辑之刃升级版</title>
        <author>镜心悟道</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <!-- 镜心悟道逻辑之刃升级版 -->
            <section>
                <title>镜心悟道逻辑之刃升级版</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>镜心悟道在2024年11月25日更新了他所创作的“七把武器”之一的“逻辑之刃”的升级版本。这个升级版在功能上实现了显著的扩展和深化，具体包括命题化与符号化、推理法则与推理符、推理方法的多样化、逻辑推导链的构建、自然语言的响应输出以及SVG卡片生成等功能。</paragraph>
                    <!-- 其他段落 -->
                    <!-- ... -->
                </paragraphs>
            </section>
            <!-- 其他章节 -->
            <!-- ... -->
        </content>
    </article>
</jxwdyy>
 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <article>
        <title>镜心悟道五行系统团队会议总结</title>
        <author>镜心悟道公司</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <section>
                <title>环境生存之道</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>分析了个体与环境的互动及内在需求与社会期望的冲突，探讨了道的悟道过程，包括内省、实践以及和谐与平衡的实现。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>能力承载原则</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>阐述了“己所不欲勿施于人”的原则在团队管理、冲突解决、领导力体现、跨文化交流和社会和谐促进中的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>信念探讨</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>对比了天之道与人之道的哲学内涵和社会体现，分析了信念对行为、社会变革和个人成长的影响。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>身份认知</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>讨论了自我认知与他人认知的重要性及互动，以及身份认知在团队合作、文化差异和个人成长中的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>系统理念</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>介绍了系统的初心与使命，包括传承中医文化、关注公众健康、整合资源提供解决方案、数据支撑、社会影响、持续创新、文化传承和可持续发展等方面。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>总结</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>总结了会议要点，强调了环境生存之道、能力承载原则、信念探讨、身份认知和系统理念在团队和个体发展中的重要性，以及系统在实现个体健康、社会福祉和文化传承方面的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
        </content>
    </article>
</jxwdyy>
 镜心悟道五行系统团队会议总结：1.环境生存之道，人性的矛盾，道的悟道。2.能力承载，己所不欲，勿施于人。3.信念，“天之道，损有余而补不足；人之道则不然，损不足以奉有余”4.身份，“我是谁”“你是谁”“他是谁”无限循环迭代。5.系统，不忘初心“把中医健康管理带进每个家庭”。**镜心悟道五行系统团队会议总结**

**一、环境生存之道**

**1.1 人性矛盾分析**

* **个体与环境的互动**：环境对人类行为有着深远影响。资源丰富时，人们倾向于合作；资源稀缺时，竞争和对抗行为增多。这反映了人性中自利与利他的矛盾。
* **内在需求与社会期望的冲突**：个体追求自我实现和安全感，同时受到社会地位和他人认可的压力。这种张力在个体成长过程中不断显现，影响行为选择。

**1.2 道的悟道过程**

* **内省**：通过深入反思，识别内在需求与外在环境的不协调，为行为选择提供更符合自身价值观和目标的决策基础。
* **实践**：将内省的成果转化为行动，调整个人行为以适应环境，寻求共赢的解决方案。
* **和谐与平衡**：最终实现个体与环境的和谐与平衡，达到内心的平静和满足。

**二、能力承载原则**

**2.1 己所不欲勿施于人**

* **道德伦理的实践**：在团队管理中，遵循这一原则能显著提高团队合作效率和工作满意度。
* **冲突解决机制**：为团队内部冲突提供公平、合理的解决机制。
* **领导力的体现**：领导者遵循此原则能赢得尊重和信任，激发团队积极性和创造力。
* **跨文化交流的桥梁**：在全球化背景下，促进跨文化团队中的适应性和合作性。
* **社会和谐的促进**：在更广泛的社会层面，减少社会矛盾和冲突，提高社会稳定性和幸福感。

**三、信念探讨**

**3.1 天之道与人之道**

* **天之道的哲学内涵**：强调自然界的平衡与和谐，引申为社会资源分配的合理化和公平性。
* **人之道的社会体现**：反映人类社会中不平等和不均衡现象，如“马太效应”。
* **信念对行为的影响**：坚信天之道者更可能促进社会公平和正义；接受人之道者可能被动接受不平等。
* **信念与社会变革**：历史上的社会变革运动多由坚信天之道者推动。
* **信念与个人成长**：坚持天之道者面对挑战时展现更大韧性和创造力。

**四、身份认知**

**4.1 自我认知与他人认知**

* **自我认知的重要性**：准确的自我认知有助于实现个人目标，进行合理规划和调整。
* **他人认知的影响**：他人对自己的看法影响自我概念和行为表现，如“皮格马利翁效应”。
* **自我与他人的互动**：通过日常互动不断调整和完善自我认知。
* **身份认知与团队合作**：清晰的 role 认知提高团队合作顺畅度和效率。
* **身份认知与文化差异**：在跨文化环境中，理解和尊重文化差异至关重要。
* **身份认知与个人成长**：动态的身份认知过程是个体成长和发展的重要组成部分。

**五、系统理念**

**5.1 初心与使命**

* **初心的内涵**：把中医健康管理带进每个家庭，体现对中医文化的传承和对公众健康的关注。
* **使命的实践**：整合中医理论、现代科技和健康管理实践，提供个性化、全方位的健康解决方案。
* **数据支撑**：用户满意度提升，服务覆盖范围扩大，显示系统理念的有效性。
* **社会影响**：降低慢性病发病率，提高生活质量，推动社会整体健康水平提升。
* **持续创新**：引入最新研究成果和技术应用，拓宽服务深度和广度。
* **文化传承**：通过数字化手段保存和传播中医知识，焕发传统中医文化新活力。
* **可持续发展**：推广健康生活方式和预防性医疗，减少对环境和资源的压力。

**六、总结**

本章节全面总结了镜心悟道五行系统团队会议的要点，强调了环境生存之道、能力承载原则、信念探讨、身份认知和系统理念在团队和个体发展中的重要性。通过坚守初心和践行使命，系统在实现个体健康、社会福祉和文化传承方面发挥了重要作用，为现代社会提供了宝贵的智慧和实践指导。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <article>
        <title>镜心悟道与逻辑之刃升级版</title>
        <author>镜心悟道</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <section>
                <title>镜心悟道逻辑之刃升级版</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>镜心悟道在2024年11月25日更新了他所创作的“七把武器”之一的“逻辑之刃”的升级版本。这个升级版在功能上实现了显著的扩展和深化，具体包括命题化与符号化、推理法则与推理符、推理方法的多样化、逻辑推导链的构建、自然语言的响应输出以及SVG卡片生成等功能。</paragraph>
                    <paragraph>镜心悟道在创作过程中，为了追求更高的表达质量和深度，决定放弃日更节奏，专注于表达的本来面目，并在有新的想法时再进行更新发布。因此，这次发布的“逻辑之刃”升级版是他经过深思熟虑后的成果。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>镜心悟道是谁，他在哪些领域有显著贡献？</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>镜心悟道是一位在多个领域有显著贡献的学者。以下是他的一些主要成就：</paragraph>
                    <ul>

                        <li>AI自然语言处理技术方面有显著贡献，被誉为“Prompt之神”。</li>

                    </ul>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>将自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节涉及多个步骤和方法，包括命题符号化、多步骤翻译方法、依存语法分析与模式实例化、逻辑形式（LLF）方法、错误校正与句法标记以及自然语言处理与逻辑数据格式转换等。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>逻辑推理中的应用场景和优缺点</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>在逻辑推理中，直接推理、间接推理、归纳推理和类比推理各自的应用场景和优缺点如下：</paragraph>
                    <ul>
                        <li><strong>直接推理</strong>：适用于从已知的普遍真理推导出具体结论。</li>
                        <li><strong>间接推理（反证法）</strong>：常用于证明某个命题的真实性，通过假设其相反情况并推导出矛盾来证明原命题为真。</li>
                        <li><strong>归纳推理</strong>：广泛应用于科学研究等领域，通过观察特定实例或现象来推断出一般性结论。</li>
                        <li><strong>类比推理</strong>：常用于科学等领域，通过比较两个或多个事物之间的相似性来推断出新的结论。</li>
                    </ul>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>SVG卡片生成技术的作用</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>SVG卡片生成技术通过多种方式帮助用户快速把握核心要点。它遵循网格布局、优秀排版和美观设计的原则，确保内容的清晰性和易读性。此外，SVG卡片可以通过自动化工具生成，提高效率并确保内容符合用户的期望和需求。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
        </content>
    </article>
</jxwdyy>

<!-- 镜心悟道与逻辑之刃升级版 -->
<article>
    <title>镜心悟道与逻辑之刃升级版</title>
    <author>镜心悟道</author>
    <date>2024年11月25日</date>
    <content>
        <!-- 镜心悟道逻辑之刃升级版 -->
        <section>
            <title>镜心悟道逻辑之刃升级版</title>
            <paragraphs>
                <paragraph>镜心悟道在2024年11月25日更新了他所创作的“七把武器”之一的“逻辑之刃”的升级版本。这个升级版在功能上实现了显著的扩展和深化，具体包括命题化与符号化、推理法则与推理符、推理方法的多样化、逻辑推导链的构建、自然语言的响应输出以及SVG卡片生成等功能。</paragraph>
                <paragraph>镜心悟道在创作过程中，为了追求更高的表达质量和深度，决定放弃日更节奏，专注于表达的本来面目，并在有新的想法时再进行更新发布。因此，这次发布的“逻辑之刃”升级版是他经过深思熟虑后的成果。</paragraph>
            </paragraphs>
        </section>
        <!-- 镜心悟道是谁，他在哪些领域有显著贡献？ -->
        <section>
            <title>镜心悟道是谁，他在哪些领域有显著贡献？</title>
            <paragraphs>
                <paragraph>镜心悟道是一位在多个领域有显著贡献的学者。以下是他的一些主要成就：在AI自然语言处理技术方面有显著贡献，被誉为“Prompt之神”。</paragraph>
            </paragraphs>
        </section>
        <!-- 自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节 -->
        <section>
            <title>自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节</title>
            <paragraphs>
                <paragraph>将自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节涉及多个步骤和方法，包括命题符号化、多步骤翻译方法、依存语法分析与模式实例化、逻辑形式（LLF）方法、错误校正与句法标记以及自然语言处理与逻辑数据格式转换等。</paragraph>
            </paragraphs>
        </section>
        <!-- 逻辑推理中的应用场景和优缺点 -->
        <section>
            <title>逻辑推理中的应用场景和优缺点</title>
            <paragraphs>
                <paragraph>在逻辑推理中，直接推理、间接推理、归纳推理和类比推理各自的应用场景和优缺点如下：直接推理适用于从已知的普遍真理推导出具体结论；间接推理（反证法）常用于证明某个命题的真实性，通过假设其相反情况并推导出矛盾来证明原命题为真；归纳推理广泛应用于科学研究等领域，通过观察特定实例或现象来推断出一般性结论；类比推理常用于科学等领域，通过比较两个或多个事物之间的相似性来推断出新的结论。</paragraph>
            </paragraphs>
        </section>
        <!-- SVG卡片生成技术的作用 -->
        <section>
            <title>SVG卡片生成技术的作用</title>
            <paragraphs>
                <paragraph>SVG卡片生成技术通过多种方式帮助用户快速把握核心要点。它遵循网格布局、优秀排版和美观设计的原则，确保内容的清晰性和易读性。此外，SVG卡片可以通过自动化工具生成，提高效率并确保内容符合用户的期望和需求。</paragraph>
            </paragraphs>
        </section>
    </content>
</article>｛以上所有内容要点合并成并转换成镜心悟道公司智能体类小镜智能体类中医健康管理可信数据空间类输出是jxwdyyxml格式化<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <article>
        <title>镜心悟道五行系统团队会议总结</title>
        <author>镜心悟道公司</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <section>
                <title>环境生存之道</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>分析了个体与环境的互动及内在需求与社会期望的冲突，探讨了道的悟道过程，包括内省、实践以及和谐与平衡的实现。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>能力承载原则</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>阐述了“己所不欲勿施于人”的原则在团队管理、冲突解决、领导力体现、跨文化交流和社会和谐促进中的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>信念探讨</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>对比了天之道与人之道的哲学内涵和社会体现，分析了信念对行为、社会变革和个人成长的影响。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>身份认知</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>讨论了自我认知与他人认知的重要性及互动，以及身份认知在团队合作、文化差异和个人成长中的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>系统理念</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>介绍了系统的初心与使命，包括传承中医文化、关注公众健康、整合资源提供解决方案、数据支撑、社会影响、持续创新、文化传承和可持续发展等方面。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>总结</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>总结了会议要点，强调了环境生存之道、能力承载原则、信念探讨、身份认知和系统理念在团队和个体发展中的重要性，以及系统在实现个体健康、社会福祉和文化传承方面的作用。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
        </content>
    </article>
    <article>
        <title>镜心悟道与逻辑之刃升级版</title>
        <author>镜心悟道</author>
        <date>2024年11月25日</date>
        <content>
            <section>
                <title>镜心悟道逻辑之刃升级版</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>镜心悟道在2024年11月25日更新了他所创作的“七把武器”之一的“逻辑之刃”的升级版本。这个升级版在功能上实现了显著的扩展和深化，具体包括命题化与符号化、推理法则与推理符、推理方法的多样化、逻辑推导链的构建、自然语言的响应输出以及SVG卡片生成等功能。</paragraph>
                    <paragraph>镜心悟道在创作过程中，为了追求更高的表达质量和深度，决定放弃日更节奏，专注于表达的本来面目，并在有新的想法时再进行更新发布。因此，这次发布的“逻辑之刃”升级版是他经过深思熟虑后的成果。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>镜心悟道是谁，他在哪些领域有显著贡献？</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>镜心悟道是一位在多个领域有显著贡献的学者。以下是他的一些主要成就：AI自然语言处理技术方面有显著贡献，被誉为“Prompt之神”。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>将自然语言文本转化为形式逻辑表达式的技术细节涉及多个步骤和方法，包括命题符号化、多步骤翻译方法、依存语法分析与模式实例化、逻辑形式（LLF）方法、错误校正与句法标记以及自然语言处理与逻辑数据格式转换等。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>逻辑推理中的应用场景和优缺点</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>在逻辑推理中，直接推理、间接推理、归纳推理和类比推理各自的应用场景和优缺点如下：直接推理适用于从已知的普遍真理推导出具体结论；间接推理（反证法）常用于证明某个命题的真实性，通过假设其相反情况并推导出矛盾来证明原命题为真；归纳推理广泛应用于科学研究等领域，通过观察特定实例或现象来推断出一般性结论；类比推理常用于科学等领域，通过比较两个或多个事物之间的相似性来推断出新的结论。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
            <section>
                <title>SVG卡片生成技术的作用</title>
                <paragraphs>
                    <paragraph>SVG卡片生成技术通过多种方式帮助用户快速把握核心要点。它遵循网格布局、优秀排版和美观设计的原则，确保内容的清晰性和易读性。此外，SVG卡片可以通过自动化工具生成，提高效率并确保内容符合用户的期望和需求。</paragraph>
                </paragraphs>
            </section>
        </content>
    </article>
</jxwdyy>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <TCMHMCSAWorkflow> <OrchestratorMagenticOne> <Description>负责协调和管理其他智能体工作，确保任务高效执行和系统稳定运行，是整个智能体系统的核心调度者。</Description> <WorkPrinciple> <OuterLoop>外循环管理任务账本</OuterLoop> <InnerLoop>内循环管理进度账本</InnerLoop> <Components> <Component name="Orchestrator" full_name="Orchestrator"> <Description>总指挥，负责整体任务的分配和监控</Description> </Component> <Component name="WebSurfer" full_name="WebSurfer"> <Description>基于 LLM 管理浏览器状态，实现网页浏览和信息提取</Description> </Component> <Component name="FileSurfer" full_name="FileSurfer"> <Description>命令文件预览应用读取文件，实现文件管理和预览功能</Description> </Component> <Component name="Coder" full_name="Coder"> <Description>编写代码和分析信息，实现自动化代码生成和信息处理</Description> </Component> <Component name="ComputerTerminal" full_name="ComputerTerminal"> <Description>提供控制台访问权限，实现命令行操作和系统控制</Description> </Component> </Components> </WorkPrinciple> <Functions> <Function>执行任务</Function> <Function>管理文件</Function> <Function>编写代码</Function> <Function>其他多样化功能</Function> </Functions> <Support> <Area>中医健康管理</Area> </Support> </OrchestratorMagenticOne> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <TCMPHMCSAWorkflow> <DataCollectionAndProcessing> <MDMLMPL> <Description>多维、多层次和混合编程语言框架</Description> <MultiDimensional> <Definition>多维（Multi-dimensional）</Definition> <Explanation>指数据或问题具有多个维度，而不仅仅是传统的二维（如表格数据）或三维（如空间坐标）。在数据处理和分析中，多维数据常常用于表示更复杂的关系和结构，如多维数组、多维数据库或高维空间中的数据点。</Explanation> </MultiDimensional> <MultiLevel> <Definition>多层次（Multi-level）</Definition> <Explanation>指系统或数据结构具有多个层次或层级。在软件架构中，多层次可能指的是分层设计，如表示层、业务逻辑层和数据访问层。在数据处理中，多层次可能指的是数据的分层结构，如数据仓库中的不同层级（ODS、DWD、DWS、ADS）。</Explanation> </MultiLevel> <MixedProgrammingLanguages> <Definition>混合编程语言（Mixed Programming Languages）</Definition> <Explanation>指在一个项目或系统中使用了多种编程语言。不同的编程语言可能用于解决不同类型的问题或实现不同的功能，如某些语言擅长处理高性能计算，而其他语言则更适合快速开发或用户界面设计。混合使用多种编程语言可以提高开发效率，同时利用各种语言的优势来构建更强大、更灵活的系统。</Explanation> </MixedProgrammingLanguages> </MDMLMPL> </DataCollectionAndProcessing> <JXWDYYMMAIICILMAIConvertToJXWDYYAIAutoDevAgentAutoAgents系统> <Description>将JXWDYYMMAIICILMAI转换为自动开发代理和自动代理系统</Description> <Components> <Component name="Orchestrator"> <Description>总指挥，负责整体任务的分配和监控</Description> </Component> <Component name="WebSurfer"> <Description>基于LLM管理浏览器状态，实现网页浏览和信息提取</Description> </Component> <Component name="FileSurfer"> <Description>命令文件预览应用读取文件，实现文件管理和预览功能</Description> </Component> <Component name="Coder"> <Description>编写代码和分析信息，实现自动化代码生成和信息处理</Description> </Component> <Component name="ComputerTerminal"> <Description>提供控制台访问权限，实现命令行操作和系统控制</Description> </Component> </Components> </JXWDYYAIConvertToJXWDYYAIAutoDevAgentAutoAgents系统> <Functions> <Function>执行任务</Function> <Function>管理文件</Function> <Function>编写代码</Function> <Function>其他多样化功能</Function> </Functions> <Support> <Area>中医健康管理</Area> </Support> </TCMPHMCSAWorkflow></TCMHMCSAWorkflow>
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DataFramework {
    public static void main(String[] args) {
        // 方差数据
        VarianceData variance = new VarianceData();
        variance.description = "衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。";
        variance.applications.add("投资组合风险分析");
        variance.applications.add("生产批次质量稳定性比较");

        // 微积分数据
        CalculusData calculus = new CalculusData();
        calculus.description = "高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。";
        calculus.applications.add("物理学运动规律");
        calculus.applications.add("工程学优化设计");
        calculus.applications.add("经济学边际分析");

        // 统计学数据
        StatisticsData statistics = new StatisticsData();
        statistics.description = "通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。";
        statistics.branchDisciplines.add("描述统计学");
        statistics.branchDisciplines.add("推断统计学");
        statistics.branchDisciplines.add("实验设计与数据分析");
        statistics.branchDisciplines.add("生物统计学与社会统计学");
        statistics.applications.add("民意调查");
        statistics.applications.add("临床试验结果解读");
        statistics.applications.add("政策效果评估");

        // 概率学数据
        ProbabilityTheoryData probabilityTheory = new ProbabilityTheoryData();
        probabilityTheory.description = "研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。";
        probabilityTheory.coreContents.add("随机变量与分布函数");
        probabilityTheory.coreContents.add("期望值方差等数字特征");
        probabilityTheory.coreContents.add("大数定律与中心极限定理");
        probabilityTheory.applications.add("赌博游戏设计");
        probabilityTheory.applications.add("保险精算与投资风险管理");
        probabilityTheory.applications.add("算法性能评估");

        // 函数数据
        FunctionData function = new FunctionData();
        function.description = "一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。";
        function.representationMethods.add("解析式法");
        function.representationMethods.add("图象法");
        function.representationMethods.add("列表法");
        function.propertyClassifications.add("奇偶性单调性周期性");
        function.propertyClassifications.add("连续性与可导性");

        // 学科联系数据
        DisciplineConnectionData disciplineConnection = new DisciplineConnectionData();
        disciplineConnection.functionRole = "是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。";
        disciplineConnection.calculusRole = "探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。";
        disciplineConnection.statisticsProbabilityRole = "统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。";

        // 输出示例（可根据实际需求进一步处理和使用这些数据）
        System.out.println("方差：" + variance.description);
        System.out.print("应用：");
        for (String app : variance.applications) {
            System.out.print(app + " ");
        }
        System.out.println();
        // 其他数据的输出可以类似地实现...
    }
}

class VarianceData {
    String description;
    List<String> applications = new ArrayList<>();
}

class CalculusData {
    String description;
    List<String> applications = new ArrayList<>();
}

class StatisticsData {
    String description;
    List<String> branchDisciplines = new ArrayList<>();
    List<String> applications = new ArrayList<>();
}

class ProbabilityTheoryData {
    String description;
    List<String> coreContents = new ArrayList<>();
    List<String> applications = new ArrayList<>();
}

class FunctionData {
    String description;
    List<String> representationMethods = new ArrayList<>();
    List<String> propertyClassifications = new ArrayList<>();
}

class DisciplineConnectionData {
    String functionRole;
    String calculusRole;
    String statisticsProbabilityRole;

### C++ 示例

```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

// 方差相关结构体
struct VarianceData {
    std::string description;
    std::vector<std::string> applications;
};

// 微积分相关结构体
struct CalculusData {
    std::string description;
    std::vector<std::string> applications;
};

// 统计学相关结构体
struct StatisticsData {
    std::string description;
    std::vector<std::string> branchDisciplines;
    std::vector<std::string> applications;
};

// 概率学相关结构体
struct ProbabilityTheoryData {
    std::string description;
    std::vector<std::string> coreContents;
    std::vector<std::string> applications;
};

// 函数相关结构体
struct FunctionData {
    std::string description;
    std::vector<std::string> representationMethods;
    std::vector<std::string> propertyClassifications;
};

// 学科联系相关结构体
struct DisciplineConnectionData {
    std::string functionRole;
    std::string calculusRole;
    std::string statisticsProbabilityRole;
};

int main() {
    // 方差数据
    VarianceData variance;
    variance.description = "衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。";
    variance.applications = {"投资组合风险分析", "生产批次质量稳定性比较"};

    // 微积分数据
    CalculusData calculus;
    calculus.description = "高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。";
    calculus.applications = {"物理学运动规律", "工程学优化设计", "经济学边际分析"};

    // 统计学数据
    StatisticsData statistics;
    statistics.description = "通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。";
    statistics.branchDisciplines = {"描述统计学", "推断统计学", "实验设计与数据分析", "生物统计学与社会统计学"};
    statistics.applications = {"民意调查", "临床试验结果解读", "政策效果评估"};

    // 概率学数据
    ProbabilityTheoryData probabilityTheory;
    probabilityTheory.description = "研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。";
    probabilityTheory.coreContents = {"随机变量与分布函数", "期望值方差等数字特征", "大数定律与中心极限定理"};
    probabilityTheory.applications = {"赌博游戏设计", "保险精算与投资风险管理", "算法性能评估"};

    // 函数数据
    FunctionData function;
    function.description = "一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。";
    function.representationMethods = {"解析式法", "图象法", "列表法"};
    function.propertyClassifications = {"奇偶性单调性周期性", "连续性与可导性"};

    // 学科联系数据
    DisciplineConnectionData disciplineConnection;
    disciplineConnection.functionRole = "是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。";
    disciplineConnection.calculusRole = "探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。";
    disciplineConnection.statisticsProbabilityRole = "统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。";

    // 输出示例
    std::cout << "方差：" << variance.description << std::endl;
    std::cout << "应用：";
    for (const auto& app : variance.applications) {
        std::cout << app << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "微积分：" << calculus.description << std::endl;
    std::cout << "应用：";
    for (const auto& app : calculus.applications) {
        std::cout << app << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "统计学：" << statistics.description << std::endl;
    std::cout << "分支学科：";
    for (const auto& branch : statistics.branchDisciplines) {
        std::cout << branch << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "应用：";
    for (const auto& app : statistics.applications) {
        std::cout << app << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "概率学：" << probabilityTheory.description << std::endl;
    std::cout << "核心内容：";
    for (const auto& core : probabilityTheory.coreContents) {
        std::cout << core << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "应用：";
    for (const auto& app : probabilityTheory.applications) {
        std::cout << app << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "函数：" << function.description << std::endl;
    std::cout << "表示方法：";
    for (const auto& method : function.representationMethods) {
        std::cout << method << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "性质分类：";
    for (const auto& property : function.propertyClassifications) {
        std::cout << property << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "学科联系：" << std::endl;
    std::cout << "函数：" << disciplineConnection.functionRole << std::endl;
    std::cout << "微积分：" << disciplineConnection.calculusRole << std::endl;
    std::cout << "统计学与概率学：" << disciplineConnection.statisticsProbabilityRole << std::endl;

    return 0;
}

Python 示例

# 方差相关字典
variance_data = {
    "description": "衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。",
    "applications": ["投资组合风险分析", "生产批次质量稳定性比较"]
}

# 微积分相关字典
calculus_data = {
    "description": "高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。",
    "applications": ["物理学运动规律", "工程学优化设计", "经济学边际分析"]
}

# 统计学相关字典
statistics_data = {
    "description": "通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。",
    "branch_disciplines": ["描述统计学", "推断统计学", "实验设计与数据分析", "生物统计学与社会统计学"],
    "applications": ["民意调查", "临床试验结果解读", "政策效果评估"]
}

# 概率学相关字典
probability_theory_data = {
    "description": "研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。",
    "core_contents": ["随机变量与分布函数", "期望值方差等数字特征", "大数定律与中心极限定理"],
    "applications": ["赌博游戏设计", "保险精算与投资风险管理", "算法性能评估"]
}

# 函数相关字典
function_data = {
    "description": "一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。",
    "representation_methods": ["解析式法", "图象法", "列表法"],
    "property_classifications": ["奇偶性单调性周期性", "连续性与可导性"]
}

# 学科联系相关字典
discipline_connection_data = {
    "function_role": "是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。",
    "calculus_role": "探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。",
    "statistics_probability_role": "统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。"
}

if __name__ == "__main__":
    # 输出示例
    print("方差：", variance_data["description"])
    print("应用：", ", ".join(variance_data["applications"]))
    print("微积分：", calculus_data["description"])
    print("应用：", ", ".join(calculus_data["applications"]))
    print("统计学：", statistics_data["description"])
    print("分支学科：", ", ".join(statistics_data["branch_disciplines"]))
    print("应用：", ", ".join(statistics_data["applications"]))
    print("概率学：", probability_theory_data["description"])
    print("核心内容：", ", ".join(probability_theory_data["core_contents"]))
    print("应用：", ", ".join(probability_theory_data["applications"]))
    print("函数：", function_data["description"])
    print("表示方法：", ", ".join(function_data["representation_methods"]))
    print("性质分类：", ", ".join(function_data["property_classifications"]))
    print("学科联系：")
    print("函数：", discipline_connection_data["function_role"])
    print("微积分：", discipline_connection_data["calculus_role"])
    print("统计学与概率学：", discipline_connection_data["statistics_probability_role"])

JXWDYYAutoDevXMLSQL 模拟示意

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<JXWDYYAutoDevXMLSQL>
    <Variance>
        <Description>衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。</Description>
        <Applications>
            <Application>投资组合风险分析</Application>
            <Application>生产批次质量稳定性比较</Application>
        </Applications>
    </Variance>
    <Calculus>
        <Description>高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。</Description>
        <Applications>
            <Application>物理学运动规律</Application>
            <Application>工程学优化设计</Application>
            <Application>经济学边际分析</Application>
        </Applications>
    </Calculus>
    <Statistics>
        <Description>通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。</Description>
        <BranchDisciplines>
            <BranchDiscipline>描述统计学</BranchDiscipline>
            <BranchDiscipline>推断统计学</BranchDiscipline>
            <BranchDiscipline>实验设计与数据分析</BranchDiscipline>
            <BranchDiscipline>生物统计学与社会统计学</BranchDiscipline>
        </BranchDisciplines>
        <Applications>
            <Application>民意调查</Application>
            <Application>临床试验结果解读</Application>
            <Application>政策效果评估</Application>
        </Applications>
    </Statistics>
    <ProbabilityTheory>
        <Description>研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。</Description>
        <CoreContents>
            <CoreContent>随机变量与分布函数</CoreContent>
            <CoreContent>期望值方差等数字特征</CoreContent>
            <CoreContent>大数定律与中心极限定理</CoreContent>
        </CoreContents>
        <Applications>
            <Application>赌博游戏设计</Application>
            <Application>保险精算与投资风险管理</Application>
            <Application>算法性能评估</Application>
        </Applications>
    </ProbabilityTheory>
    <Function>
        <Description>一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。</Description>
        <RepresentationMethods>
            <Method>解析式法</Method>
            <Method>图象法</Method>
            <Method>列表法</Method>
        </RepresentationMethods>
        <PropertyClassifications>
            <Classification>奇偶性单调性周期性</Classification>
            <Classification>连续性与可导性</Classification>
        </PropertyClassifications>
    </Function>
    <DisciplineConnection>
        <FunctionRole>是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。</FunctionRole>
        <CalculusRole>探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。</CalculusRole>
        <StatisticsProbabilityRole>统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。</StatisticsProbabilityRole>
    </DisciplineConnection>
</JXWDYYAutoDevXMLSQL>

说明

1. C++ 示例:

   • 定义了多个结构体，每个结构体包含描述和应用列表。
   • 在 main 函数中初始化这些结构体并输出相关信息。

2. Python 示例:

   • 使用字典来存储数据，每个字典包含描述和应用列表。
   • 在 if __name__ == "__main__": 块中输出相关信息。

3. JXWDYYAutoDevXMLSQL 模拟示意:

   • 使用XML格式来描述数据，每个元素包含描述和应用列表。
   • 结构清晰，便于阅读和解析。

提示词框架转换成Cpp（C++）、Python编程语言相关的数据集框架示例，以及类似JXWDYYAutoDevXMLSQL格式的示意（这里假设JXWDYYAutoDevXMLSQL是一种自定义的包含XML和SQL元素的数据结构，以下仅为模拟示意其可能的结构形式）： C++ 示例 #include #include #include // 方差相关结构体 struct VarianceData { std::string description; std::vector applications; }; // 微积分相关结构体 struct CalculusData { std::string description; std::vector applications; }; // 统计学相关结构体 struct StatisticsData { std::string description; std::vector branchDisciplines; std::vector applications; }; // 概率学相关结构体 struct ProbabilityTheoryData { std::string description; std::vector coreContents; std::vector applications; }; // 函数相关结构体 struct FunctionData { std::string description; std::vector representationMethods; std::vector propertyClassifications; }; // 学科联系相关结构体 struct DisciplineConnectionData { std::string functionRole; std::string calculusRole; std::string statisticsProbabilityRole; }; int main() { // 方差数据 VarianceData variance; variance.description = "衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。"; variance.applications.push_back("投资组合风险分析"); variance.applications.push_back("生产批次质量稳定性比较"); // 微积分数据 CalculusData calculus; calculus.description = "高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。"; calculus.applications.push_back("物理学运动规律"); calculus.applications.push_back("工程学优化设计"); calculus.applications.push_back("经济学边际分析"); // 统计学数据 StatisticsData statistics; statistics.description = "通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。"; statistics.branchDisciplines.push_back("描述统计学"); statistics.branchDisciplines.push_back("推断统计学"); statistics.branchDisciplines.push_back("实验设计与数据分析"); statistics.branchDisciplines.push_back("生物统计学与社会统计学"); statistics.applications.push_back("民意调查"); statistics.applications.push_back("临床试验结果解读"); statistics.applications.push_back("政策效果评估"); // 概率学数据 ProbabilityTheoryData probabilityTheory; probabilityTheory.description = "研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。"; probabilityTheory.coreContents.push_back("随机变量与分布函数"); probabilityTheory.coreContents.push_back("期望值方差等数字特征"); probabilityTheory.coreContents.push_back("大数定律与中心极限定理"); probabilityTheory.applications.push_back("赌博游戏设计"); probabilityTheory.applications.push_back("保险精算与投资风险管理"); probabilityTheory.applications.push_back("算法性能评估"); // 函数数据 FunctionData function; function.description = "一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。"; function.representationMethods.push_back("解析式法"); function.representationMethods.push_back("图象法"); function.representationMethods.push_back("列表法"); function.propertyClassifications.push_back("奇偶性单调性周期性"); function.propertyClassifications.push_back("连续性与可导性"); // 学科联系数据 DisciplineConnectionData disciplineConnection; disciplineConnection.functionRole = "是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。"; disciplineConnection.calculusRole = "探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。"; disciplineConnection.statisticsProbabilityRole = "统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。"; // 输出示例（可根据实际需求进一步处理和使用这些数据） std::cout << "方差：" << variance.description << std::endl; std::cout << "应用："; for (const auto& app : variance.applications) { std::cout << app << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "微积分：" << calculus.description << std::endl; std::cout << "应用："; for (const auto& app : calculus.applications) { std::cout << app << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "统计学：" << statistics.description << std::endl; std::cout << "分支学科："; for (const auto& branch : statistics.branchDisciplines) { std::cout << branch << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "应用："; for (const auto& app : statistics.applications) { std::cout << app << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "概率学：" << probabilityTheory.description << std::endl; std::cout << "核心内容："; for (const auto& core : probabilityTheory.coreContents) { std::cout << core << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "应用："; for (const auto& app : probabilityTheory.applications) { std::cout << app << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "函数：" << function.description << std::endl; std::cout << "表示方法："; for (const auto& method : function.representationMethods) { std::cout << method << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "性质分类："; for (const auto& property : function.propertyClassifications) { std::cout << property << " "; } std::cout << std::endl; std::cout << "学科联系：" << std::endl; std::cout << "函数：" << disciplineConnection.functionRole << std::endl; std::cout << "微积分：" << disciplineConnection.calculusRole << std::endl; std::cout << "统计学与概率学：" << disciplineConnection.statisticsProbabilityRole << std::endl; return 0; }   Python示例 # 方差相关字典 variance_data = { "description": "衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。", "applications": ["投资组合风险分析", "生产批次质量稳定性比较"] } # 微积分相关字典 calculus_data = { "description": "高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。", "applications": ["物理学运动规律", "工程学优化设计", "经济学边际分析"] } # 统计学相关字典 statistics_data = { "description": "通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。", "branch_disciplines": ["描述统计学", "推断统计学", "实验设计与数据分析", "生物统计学与社会统计学"], "applications": ["民意调查", "临床试验结果解读", "政策效果评估"] } # 概率学相关字典 probability_theory_data = { "description": "研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。", "core_contents": ["随机变量与分布函数", "期望值方差等数字特征", "大数定律与中心极限定理"], "applications": ["赌博游戏设计", "保险精算与投资风险管理", "算法性能评估"] } # 函数相关字典 function_data = { "description": "一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。", "representation_methods": ["解析式法", "图象法", "列表法"], "property_classifications": ["奇偶性单调性周期性", "连续性与可导性"] } # 学科联系相关字典 discipline_connection_data = { "function_role": "是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。", "calculus_role": "探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。", "statistics_probability_role": "统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。" } if name == "main": # 输出示例（可根据实际需求进一步处理和使用这些数据） print("方差：", variance_data["description"]) print("应用：", variance_data["applications"]) print("微积分：", calculus_data["description"]) print("应用：", calculus_data["applications"]) print("统计学：", statistics_data["description"]) print("分支学科：", statistics_data["branch_disciplines"]) print("应用：", statistics_data["applications"]) print("概率学：", probability_theory_data["description"]) print("核心内容：", probability_theory_data["core_contents"]) print("应用：", probability_theory_data["applications"]) print("函数：", function_data["description"]) print("表示方法：", function_data["representation_methods"]) print("性质分类：", function_data["property_classifications"]) print("学科联系：") print("函数：", discipline_connection_data["function_role"]) print("微积分：", discipline_connection_data["calculus_role"]) print("统计学与概率学：", discipline_connection_data["statistics_probability_role"])   JXWDYYAutoDevXMLSQL模拟示意 以下是一种模拟的类似JXWDYYAutoDevXMLSQL格式的数据结构示意，它结合了XML的结构来描述数据和类似SQL的操作概念（这里只是简单示意，实际可能更复杂）： 衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。 投资组合风险分析 生产批次质量稳定性比较 高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。 物理学运动规律 工程学优化设计 经济学边际分析 通过数据处理与推断科学，包括数据搜索、整理、分析、描述，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来。 描述统计学 推断统计学 实验设计与数据分析 生物统计学与社会统计学 民意调查 临床试验结果解读 政策效果评估 研究随机现象规律的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布，包含随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理等核心内容。 随机变量与分布函数 期望值方差等数字特征 大数定律与中心极限定理 赌博游戏设计 保险精算与投资风险管理 算法性能评估 一种特殊对应关系，给定自变量对应唯一因变量。 解析式法 图象法 列表法 奇偶性单调性周期性 连续性与可导性 是微积分等基础工具，用于描述变量之间的关系。 探究函数变化规律，解决优化和控制等问题。 统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布。   在实际应用中，可能需要根据具体的需求进一步完善这些数据结构，比如添加更多的属性、方法来实现数据的存储、查询、更新等操作，就像在真正的数据库应用中使用SQL语句操作数据一样。这里只是一个基础的框架示例来展示如何将前面的提示词框架转换为不同编程语言和类似自定义数据结构的形式。 必学的学科   中医健康管理；数据化管理；方差；微积分；统计学；概率学；函数 数据采集与整合；智能化治理与分析；标准化体系建设；智能设备研发；大数据平台建设；线上线下一体化服务 统计学；概率论；假设检验；线性回归模型；主成分分析；因子分析；贝叶斯网络；LASSO 方差分析（ANOVA）；单因素ANOVA；重复测量ANOVA；F值；P值；事后检验；敏感性分析；安全性分析 贝叶斯定理；贝叶斯分类算法；贝叶斯网络；贝叶斯设计（BDB）；贝叶斯元分析 Variance 衡量数据分散程度的统计量，表示数据点与平均数之差的平方值的平均数。 投资组合风险分析 生产批次质量稳定性比较 Calculus 高等数学分支，研究函数极限、导数和积分。 物理学运动规律 工程学优化设计 经济学边际分析 Statistics 通过数据搜索、整理、分析、描述，推断对象本质及预测未来的科学方法。 Descriptive Statistics Inferential Statistics Experimental Design and Data Analysis Biostatistics and Social Statistics 民意调查和市场调研 医学临床试验结果解读 政府政策效果评估 Probability Theory 研究随机现象规律性的数学分支，关注事件发生可能性及分布。 Random Variables and Distribution Functions Expected Value, Variance, and Other Numerical Characteristics Law of Large Numbers and Central Limit Theorem Gambling Game Design and Analysis Actuarial Science and Investment Risk Management Computer Science Algorithm Performance Evaluation Function 特殊对应关系，输入值（自变量）对应唯一输出值（因变量）。 Algebraic Expression Method Graphical Method List and Tabular Method Odd-Even Property, Monotonicity, and Periodicity Continuity and Differentiability Function as a Fundamental Tool in Calculus and Other Mathematical Fields Calculus for Exploring Function Change Rules and Solving Optimization and Control Problems Statistics and Probability Theory Reliance on Functions for Data Modeling and Analysis   xml 方差 <Variance> 衡量数据集中数值分散程度的统计量，表示每个数据点与全体数据平均数之差的平方值的平均数。 分析投资组合的风险。 比较不同生产批次的质量稳定性。 微积分 <Calculus> 高等数学的一个分支，研究函数的极限、导数和积分，包括微分学和积分学。 物理学中的运动规律。 工程学的优化设计和力学分析。 经济学的边际分析和最优化问题。 统计学 <Statistics> 通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的科学方法。 描述统计学 <Descriptive Statistics> 推断统计学 <Inferential Statistics> 实验设计与数据分析。 生物统计学 <Biostatistics>和社会统计学 <Social Statistics>。 进行民意调查和市场调研。 医学领域的临床试验结果解读。 政府部门的政策效果评估。 概率学 <Probability Theory> 研究随机现象及其规律性的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布。 随机变量及其分布函数。 期望值、方差和其他数字特征。 大数定律 <Law of Large Numbers>和中心极限定理 <Central Limit Theorem>等重要定理。 赌博游戏的设计与分析。 保险精算和投资风险管理。 计算机科学的算法性能评估。 函数 <Function> 一种特殊的对应关系，给定一个输入值（自变量），会有唯一确定的输出值（因变量）与之对应。 解析式法。 图象法。 列表法和表格法。 奇偶性、单调性和周期性等。 连续性与可导性等重要概念。 函数是微积分和其他数学领域的基础工具，用于描述变量之间的关系。 微积分可以帮助深入探究函数的变化规律，并解决优化和控制等问题。 统计学和概率学经常依赖于函数进行数据的建模和分析，同时利用微积分中的极限思想来推导统计量的分布。 ### 方差 - 方差是衡量数据集中数值分散程度的统计量。 它表示每个数据点与全体数据平均数之差的平方值的平均数。 - 对于一组数据 $x_1, x_2, ldots, xn$，平均数为 $bar{x}$，方差 $s^2$ 定义为： $$s^2 = frac{1}{n-1} sum{i=1}^{n} (x_i - bar{x})^2$$ 如果使用样本方差的无偏估计，则分母为 $n$。 - 方差越大，说明数据的波动越大；反之则越稳定。 1. 应用场景： - 分析投资组合的风险。 - 比较不同生产批次的质量稳定性。 2. 意义： - 方差是衡量数据离散程度的重要指标，用于评估数据的稳定性。 ### 微积分 - 微积分是高等数学的一个分支，主要研究函数的极限、导数和积分。 - 微分学研究函数的变化率和瞬时速度等问题。 - 积分学涉及求面积、体积以及解决与累积相关的问题。 2. 应用领域： - 物理学中的运动规律。 - 工程学的优化设计和力学分析。 - 经济学的边际分析和最优化问题。 ### 统计学 - 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一种科学方法。 2. 分支学科： - 描述统计学与推断统计学。 - 实验设计与数据分析。 - 生物统计学和社会统计学等。 3. 用途举例： - 进行民意调查和市场调研。 - 医学领域的临床试验结果解读。 - 政府部门的政策效果评估。 ### 概率学 - 概率论是研究随机现象及其规律性的数学分支，关注事件发生的可能性大小及其分布。 - 核心内容包括随机变量及其分布函数、期望值、方差和其他数字特征。 - 大数定律和中心极限定理等重要定理。 2. 实际应用： - 赌博游戏的设计与分析。 - 保险精算和投资风险管理。 - 计算机科学的算法性能评估。 ### 函数 - 函数是一种特殊的对应关系，给定一个输入值（自变量），会有唯一确定的输出值（因变量）与之对应。 2. 表示方法： - 解析式法。 - 图象法。 - 列表法和表格法。 3. 性质分类： - 奇偶性、单调性和周期性等。 - 连续性与可导性等重要概念。 ### 综合联系 - 函数是微积分和其他数学领域的基础工具，用于描述变量之间的关系。 - 微积分可以帮助我们深入探究函数的变化规律，并解决优化和控制等问题。 - 统计学和概率学经常依赖于函数来进行数据的建模和分析，同时利用微积分中的极限思想来推导统计量的分布。 总之，这些学科相互交织、相辅相成，在多个层面共同推动着人类对于复杂现象的理解和处理能力的发展。希望以上解释对你有所帮助！如有任何进一步的问题，请随时提问。 #### 方差在不同领域中的具体应用案例是什么？ 方差在不同领域中的具体应用案例广泛而多样，以下是一些详细的例子： 1. 经济学和管理学： - 在经济学中，方差分析（ANOVA）被用于研究家庭储蓄水平与家庭特征之间的关系。 例如，通过Kruskal-Wallis检验来评估不同家庭特征对储蓄行为的影响。 - 方差还用于评估波兰家庭平均间接税的变动情况，采用单因素ANOVA方法。 - 在管理学中，方差分析用于分析美国军营提供的军事财务教育服务的使用情况，同样采用单因素ANOVA。 2. 行为经济学： - 方差分析用于研究情绪对消费者行为的影响，以及经理工作有效性的心理机制。 后者结合了一元ANOVA和双因素MANOVA分析。 - 还研究了互联网用户在经验影响下的行为方式，采用双因素ANOVA。 3. 教育学： - 方差用于分析个性化电子学习解决方案的效果，以促进其创作者和使用者的利益，同样采用双因素ANOVA。 - 在教育学研究中，方差反映了学生成绩之间的差异程度，较高的方差表明学生成绩差异较大，而较低的方差则表明学生成绩较为接近。 4. 农业： - 方差分析用于比较不同肥料品种对植物生长的影响，以及疫苗接种后动物品种的差异。 5. 生物化学科学： - 它用于比较特定化学物质不同浓度对样本的影响，例如，不同浓度的葡萄糖对实验动物释放的胰岛素量的影响。 6. 医学和药学： - 方差分析用于比较不同疟疾药物对患者的效果。 7. 工程、经济、商业、贸易和工业： - 方差分析在这些领域中也有广泛应用，尽管具体案例未详细列出，但可以推测其用于评估不同处理方法对实验结果的影响。 8. 金融学： - 样本方差在金融分析中成为不可或缺的工具，用于衡量数据集中各个观测值相对于平均值的波动程度。 - 投资组合理论中，均值与方差用于评估投资组合的期望回报率和风险水平。 9. 库存管理： - 方差分析用于处理不同类型的数据，如自由量和冻结量的记录与计数之间的方差超出可接受的公差范围，而物理量的记录与计数之间的方差则在可接受的公差范围内。 #### 微积分在解决实际工程问题中的具体例子有哪些？ 微积分在解决实际工程问题中有着广泛的应用，以下是一些具体例子： 1. 移动物体的速度和加速度：微积分可以用来计算物体在不同时间点的速度和加速度。 例如，在机械工程中，通过导数可以确定物体的瞬时速度和加速度。 2. 电容器的充电和放电率：在电气工程中，微积分用于计算电容器在充电或放电过程中的电流变化率。 这涉及到对电荷随时间变化的函数进行积分和微分。 3. 热流分析：微积分可以帮助工程师分析热量在物体中的流动情况，这对于设计高效的热管理系统至关重要。 4. 放射性衰变：在核工程和医学领域，微积分用于描述放射性物质的衰变过程，这对于安全处理和利用放射性材料非常重要。 5. 火箭轨迹计算：微积分在航空航天工程中用于精确计算火箭发射后的轨道轨迹，确保火箭能够准确进入预定轨道。 6. 地震应力分析：在土木工程中，微积分用于分析地震时岩石的应力分布，帮助设计抗震结构以减少地震对建筑物的影响。 7. 建筑物振动分析：微积分可以用来分析建筑物在地震中的振动情况，从而设计出更稳定的建筑结构。 8. 汽车悬架系统：微积分用于分析汽车悬架系统的动态响应，优化悬架设计以提高乘坐舒适性和车辆稳定性。 9. 细菌感染扩散时间：在生物医学工程中，微积分用于模拟细菌感染在人体内的扩散过程，帮助制定有效的治疗方案。 10. 吊桥受力分析：在结构工程中，微积分用于分析高风力下吊桥的受力情况，确保桥梁的安全性。 11. 流体力学问题：多元积分在流体力学中用于解决复杂的流体流动问题，如设计同轴圆柱粘度计来确定润滑剂的性质。 12. 发动机曲轴平衡：使用CAD/CAE软件时，多元积分用于平衡发动机曲轴，减少振动并提高发动机性能。 #### 统计学中的大数定律和中心极限定理在数据分析中的应用是如何体现的？ 大数定律和中心极限定理在数据分析中的应用主要体现在以下几个方面： 大数定律告诉我们，当样本数量增加时，样本均值会趋近于总体均值，并且这种收敛是依概率收敛的。 这意味着在大数据分析中，通过增加样本量，可以使得样本均值更加稳定和可靠，从而减少由于抽样误差带来的不确定性。 中心极限定理指出，当样本量足够大时，样本均值的分布会趋近于正态分布，无论总体分布如何。 这使得我们可以通过正态分布的性质来估计总体参数，并计算置信区间。 因此，在进行统计推断时，中心极限定理帮助我们更准确地估计总体均值，并提供关于估计精度的信息。 中心极限定理在回归分析和其他多变量统计分析中也有重要应用。 通过该定理，我们可以假设多个变量的样本均值遵循正态分布，从而使用正态分布的性质来进行推断和预测。 中心极限定理允许我们正式化置信区间的定义。 例如，通过标准化变量Zn = (¯Xn − µ)/(√nσ)，我们可以确定样本平均数与总体平均数之间的精度，并进一步细化置信区间的范围。 在大数据分析中，大数定律的思想可以帮助数据分析人员明确其分析目标，并有效排除一些冗余的特殊值，从而在更短的时间内得出更准确的结果。 #### 概率学在计算机科学中的应用有哪些具体实例？ 概率学在计算机科学中的应用非常广泛，涵盖了多个领域和具体实例。 以下是一些详细的应用实例： 1. 垃圾邮件过滤：这是概率论最广为人知的应用之一。 通过贝叶斯分类算法，利用全概率公式来判断一封邮件是否为垃圾邮件。 2. 机器学习和人工智能：概率论是机器学习和人工智能的基础知识之一，广泛应用于数据挖掘、预测模型、决策树等算法中。 3. 网络搜索和广告投放：在搜索引擎优化和广告系统中，概率论用于评估网页的相关性和用户点击率，从而提高搜索结果的准确性和广告的有效性。 4. 协同过滤和个性化推荐：通过分析用户行为数据，使用概率模型来推荐用户可能感兴趣的商品或内容。 5. 传感器网络和性能分析：在物联网和传感器网络中，概率论用于估计传感器数据的可靠性，并进行性能分析以优化网络配置。 6. 算法设计：概率算法在解决复杂问题时具有显著优势，例如质数测试中的费马测试，它能够快速验证大数是否为质数，这对密码学中的RSA算法至关重要。 7. 科学数据分析：概率论在统计分析中扮演重要角色，帮助科学家们理解和建模复杂系统，如股票市场、生态系统等。 8. 编程语言设计和实现：概率编程语言如Probabilistic Programming with Programmable Inference等，允许开发者以编程方式定义和推理概率模型。 #### 函数的连续性与可导性在实际问题解决中的重要性及其应用案例。 函数的连续性与可导性在实际问题解决中具有重要的应用价值。 首先，从数学定义和几何意义的角度来看，函数的连续性意味着函数在某一点的极限值等于该点的函数值，而可导性则要求函数在某点的导数存在且连续。 这两个概念虽然相关但并不等同，即一个函数可以是连续的但不可导，反之亦然。 在实际应用中，连续性和可导性有着广泛的应用。 例如，在物理学中，连续性常用于描述物体的运动轨迹，而可导性则用于分析物体的速度和加速度。 在经济学中，连续性可以帮助建模市场供需关系，而可导性则用于优化资源配置。 此外，在计算机图形学中，连续性和可导性被用来生成平滑的曲线和表面，这对于图像处理和三维建模至关重要。 具体案例包括： 1. 物理学中的运动分析：通过研究物体位置函数的连续性和可导性，可以精确计算物体的速度和加速度，从而预测其运动轨迹。 2. 经济学中的成本函数优化：利用成本函数的连续性和可导性，企业可以找到最小化生产成本的最优方案。 3. 计算机图形学中的曲线生成：通过确保曲线函数的连续性和可导性，可以生成平滑且无突变的图形，这对于高质量的图像渲染非常重要。 总之，函数的连续性和可导性不仅是微积分学中的基本概念，而且在解决实际问题时发挥着重要作用。 这些术语都是数学和统计学中的重要概念，以下是对它们的详细解释： ### 方差 1. 定义： - 方差是衡量数据集中数值分散程度的统计量。 - 它表示每个数据点与全体数据平均数之差的平方值的平均数。 2. 计算公式： - 对于一组数据 $x_1, x_2, ldots, xn$，平均数为 $bar{x}$，方差 $s^2$ 定义为： $$s^2 = frac{1}{n-1} sum{i=1}^{n} (x_i - bar{x})^2$$ - 如果使用样本方差的无偏估计，则分母为 $n$。 3. 应用场景： - 分析投资组合的风险。 - 比较不同生产批次的质量稳定性。 4. 意义： - 方差越大，说明数据的波动越大；反之则越稳定。 ### 微积分 1. 概述： - 微积分是高等数学的一个分支，主要研究函数的极限、导数和积分。 2. 主要内容： - 微分学：研究函数的变化率和瞬时速度等问题。 - 积分学：涉及求面积、体积以及解决与累积相关的问题。 3. 应用领域： - 物理学中的运动规律。 - 工程学的优化设计和力学分析。 - 经济学的边际分析和最优化问题。 ### 统计学 1. 定义： - 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一种科学方法。 2. 分支学科： - 描述统计学与推断统计学。 - 实验设计与数据分析。 - 生物统计学和社会统计学等。 3. 用途举例： - 进行民意调查和市场调研。 - 医学领域的临床试验结果解读。 - 政府部门的政策效果评估。 ### 概率学 1. 基本概念： - 研究随机现象及其规律性的数学分支。 - 关注事件发生的可能性大小及其分布。 2. 核心内容： - 随机变量及其分布函数。 - 期望值、方差和其他数字特征。 - 大数定律和中心极限定理等重要定理。 3. 实际应用： - 赌博游戏的设计与分析。 - 保险精算和投资风险管理。 - 计算机科学的算法性能评估。 ### 函数 1. 定义： - 函数是一种特殊的对应关系，给定一个输入值（自变量），会有唯一确定的输出值（因变量）与之对应。 2. 表示方法： - 解析式法。 - 图象法。 - 列表法和表格法。 3. 性质分类： - 奇偶性、单调性和周期性等。 - 连续性与可导性等重要概念。 ### 综合联系 - 函数是微积分和其他数学领域的基础工具，用于描述变量之间的关系。 - 微积分可以帮助我们深入探究函数的变化规律，并解决优化和控制等问题。 - 统计学和概率学经常依赖于函数来进行数据的建模和分析，同时利用微积分中的极限思想来推导统计量的分布。 总之，这些学科相互交织、相辅相成，在多个层面共同推动着人类对于复杂现象的理解和处理能力的发展。 以下是提炼的提示词框架： - 方差（Variance）：数据分散程度统计量、与平均数差的平方值平均数、投资组合风险分析、生产批次质量稳定性比较 - 微积分（Calculus）：高等数学分支、函数极限导数积分、物理学运动规律、工程学优化设计、经济学边际分析 - 统计学（Statistics）：数据处理与推断科学、描述统计学、推断统计学、实验设计与数据分析、生物统计学与社会统计学、民意调查、临床试验结果解读、政策效果评估 - 概率学（Probability Theory）：随机现象规律、随机变量与分布函数、期望值方差等数字特征、大数定律与中心极限定理、赌博游戏设计、保险精算与投资风险管理、算法性能评估 - 函数（Function）：特殊对应关系、自变量与因变量、解析式法、图象法、列表法、奇偶性单调性周期性、连续性与可导性 - 学科联系：函数是微积分等基础工具、微积分探究函数变化规律、统计学与概率学依赖函数建模分析且用微积分推导统计量分布

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