Skip to main content
Pre-release

This release is a pre-release and may not be stable for production use.

silprespec-emulator — 前置规范效果实验台

通用实验台:从 8 种前置规范方式中选择/裁剪,对输入真实执行(LLM 真填空),观测填入内容、重试次数、撑满失败、重现性。不替用户选方式,只管执行并产出可观测结果。

版本:0.3.2b3 | 作者:wUwproject | 许可证:Apache 2.0


目录


一、它是什么

按方法论(08a 前置规范>后置验证 / 08b 填空的边界 / 08c 槽位的减法 / 09b 穷举一致性)设计的前置规范效果实验台。用户根据自己的场景选择一种或多种前置规范方式、自由裁剪配置,对输入真实执行(LLM 真填空),观测每种方式填入了什么、重试几次、是否撑满失败、并行下重现性如何。

二、环境要求与依赖

  • Python 3.11+setup.bat 启动时检测)
  • 仅标准库http.server / threading / json / urllib),无第三方 pip 依赖(见 requirements.txt
  • LLM 由外部后端服务提供:LM Studio(默认 http://localhost:1234)/ Ollama(http://localhost:11434)/ 任意 OpenAI 兼容 API

三、启动

  • 一键启动(bat):双击 setup.bat(端口 8805)
  • 命令行(Web UI,默认行为)python main.py(默认 LM Studio)、python main.py --backend ollama
  • 批处理python main.py --batch input.json output.json

四、命令行参数

参数 说明
--web 启动 Web UI(默认行为)
--port 监听端口(默认 8805)
--host 监听地址(默认 0.0.0.0)
--pidfile PID 文件路径(setup.bat 用)
--check 仅检测后端连接,不进入对话
--e2e 一键端到端演示:8 方式 × 预设输入 × 真实 LLM,输出完整原始信息
--batch INPUT OUTPUT 批处理:输入 JSON → 输出 JSON
--jsonl 批处理输入按 JSONL 逐行处理
--backend 后端选择(不传则用 config.json):lm-studio / ollama / custom
--base-url API 地址(覆盖 config)
--api-key API Key(覆盖 config)
--model / -m 模型名称(覆盖 config)

五、8 种前置规范方式

方式 方法论出处 执行 观测
① 门禁·穷举词组(减法) 08c论断三/四 LLM 在每道门禁穷举词里填一个或"未指定",不 block 填了哪个词/留空/编造
② 软引导·引导提示词 08a§4 LLM 在引导下填空 填入内容
③ 凝练+代码固定枚举拼接 08c场景二 LLM 凝练(锚定禁泛化)→ 代码枚举组合 凝练成什么/编造数
④ 槽位限定+查多余编造 08c场景一 LLM 填槽位 → 在填空出口查多余编造 各槽位填入/多余编造
⑤ 发散+确定性纠偏 08c场景三 LLM 发散生成 → 代码纠偏 纠偏前后
⑥ 确定性后处理(完全封死) 08a§4.3 LLM 生成 → 代码钉死 钉死后内容
⑦ 检出即上报 08a§7 LLM 生成 → 检出+标记+上报人工 内容+检出标记
⑧ required最小化 08c§4.3 required 槽必填,可留空槽留空 填入/留空数

空坐标形态(每种可配):点对点 / 点对面 / 面对面

六、观测结果

  • 填入了什么(实际填空内容——门禁填了哪个词、凝练成什么、槽位填了什么)
  • 重试次数(是否撑满 max_retry)
  • 撑满失败次数
  • 命中/留空/编造分布
  • 重现性:并行 N 次各方式跨 run 填入一致率

七、配置详解

配置优先级:代码级默认 < config.json 用户持久化 < 命令行参数(LLM 创建永远从 config 读取,不硬编码)。

config.json 结构(代码级默认值,见 config_manager.pyDEFAULT_CONFIG):

{
  "llm": {
    "backend": "lm-studio",
    "base_url": "",
    "model": "",
    "api_key": "not-needed",
    "timeout": 120,
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7
  },
  "parallel": 5,
  "custom_templates": []
}

后端默认地址(BACKEND_DEFAULTS):lm-studiohttp://localhost:1234ollamahttp://localhost:11434custom → 空(需自填 --base-url 或 config)。

八、界面

深色主题,三 Tab:配置(方式多选 + 各方式 JSON 配置)/ 运行(输入 + 并行数)/ 结果(填入内容 + 重试 + 撑满 + 重现性)。

九、目录结构

silprespec-emulator/
├── main.py / setup.bat / requirements.txt
├── config.json             # 持久化配置(配置推动)
├── data/experiment.json
└── silprespec_emulator/
    ├── config_manager.py   # ConfigManager + DEFAULT_CONFIG(配置推动)
    ├── pipeline_model.py   # 8种方式配置 + 结果模型 + 重现性
    ├── simulator.py        # 执行引擎 + 8种方式真实执行器
    ├── llm_client.py       # 多后端 LLM
    └── web_ui.py

十、边界说明

  • 8 种都是前置规范;后置验证(任务完成后对全量结果的验证)不在本系统
  • 本系统不替用户选方式——用户按自己场景裁剪,系统只管执行并产出可观测结果

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

silprespec_emulator_ldxs-0.3.2b4-py3-none-any.whl (48.5 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file silprespec_emulator_ldxs-0.3.2b4-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for silprespec_emulator_ldxs-0.3.2b4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 a3dded01bfa94997b1d6673b9c88a4cbd1db3d703ff974c75daf9cc9a836c25d
MD5 0e4d280a88206e5ab6f84de48ae3e749
BLAKE2b-256 c41805890e5d528b0b727714e84ddec01f4b7e57e8aa2924d0ebffee07121061

See more details on using hashes here.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page