HAIDL
一种用于描述人机交互的结构化描述语言，借鉴BNF语法思想，将每次AI交互编码为包含上下文、请求、响应、反馈等字段的可解析、可查询、可重放的数据对象。
时间轴 (近 90 天)
一篇新论文提出了HAIDL（Human-AI Interaction Description Language），一种用于形式化表示人机交互的交互描述语言。
HAIDL将每次交互编码为一个结构化对象，包含计算上下文、用户请求、提示载荷、AI响应、反馈、问题上下文、来源信息以及模型元数据等字段。
HAIDL的语法设计借鉴了Backus-Naur Form（BNF）的思想，使交互记录成为可解析、可查询的结构化数据。
论文在HAIDL之上增加了一个学习层，将交互对象和notebook执行轨迹映射为可复现的用户行为度量，包括参与度、表现、求助行为、面向错误的使用方式以及学习persona。
由于底层数据是结构化的，学习层计算出的行为度量本身也是可复现的，不同研究者用同一份交互仓库应能得到一致结果。
论文指出，“瞬态交换”模式损害了复现性、可解释性、行为分析和自适应支持能力。
HAIDL方案目前聚焦于JupyterLab生态，能否推广到更广泛的IDE和对话式界面尚需进一步验证。
全部知识事实 (7)
一篇新论文提出了HAIDL（Human-AI Interaction Description Language），一种用于形式化表示人机交互的交互描述语言。
50%待验证HAIDL将每次交互编码为一个结构化对象，包含计算上下文、用户请求、提示载荷、AI响应、反馈、问题上下文、来源信息以及模型元数据等字段。
50%待验证HAIDL的语法设计借鉴了Backus-Naur Form（BNF）的思想，使交互记录成为可解析、可查询的结构化数据。
50%待验证论文在HAIDL之上增加了一个学习层，将交互对象和notebook执行轨迹映射为可复现的用户行为度量，包括参与度、表现、求助行为、面向错误的使用方式以及学习persona。
50%待验证由于底层数据是结构化的，学习层计算出的行为度量本身也是可复现的，不同研究者用同一份交互仓库应能得到一致结果。
50%待验证论文指出，“瞬态交换”模式损害了复现性、可解释性、行为分析和自适应支持能力。
50%待验证HAIDL方案目前聚焦于JupyterLab生态，能否推广到更广泛的IDE和对话式界面尚需进一步验证。
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