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为AI聊天工具添加一个知识系统 之77 详细设计之18 正则表达式 之5

article 2025/1/30 23:49:01

本文要点

昨天讨论了 本项目（AI聊天工具添加一个知识系统）中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题（讨论到的内容比较随意，暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整）。今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述：

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>，三代 连坐时间并行升级换代）的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>（三版本嵌套空间并列升级）的  三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） : 维度的正则表达式   

  1. 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  2. 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法-定义“差分数”的三种构造“数”条件：操作数/机器数/随机数）  * 原因句子 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法-定义“冗余量”的三个范畴“量”原因：现量-肯定区/非量-否定区/比量-待定区） = 连线 理由语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法--定义“整分法”的三种关系“户”理由：窗户/门户/住户）
  3. 生产时Let放任三总线：PUT (执行公式，结果句子，结论语句) 给give (资源：证明系统-数字验证  , 缘起： 推理系统-文本处理  ,起源 ：句子系统- 符号匹配）分别在（数据总线，地址总线，控制总线）上 --后者的括号中： 冒号分隔的是 give的直宾语（物）和间接宾语（人），破折号-分开的是主语-表语

下面先说 正则表达式模板（主题Theme模板） ，即：“运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法）”（ “三分法”分别给出了  运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） ） 。三分法指：序分（头文件<<headed>>）、正宗分（正文<<body>>）和流通分（附件<<booting>>）。序分 标出主题风格，流通分列出主题角色，正宗分则给出主题的内容。 （现在的主题是“正则表达式”）

一序分、三要（1总要/(2概要/3提要）对应的三个原型： 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型prototype)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型anestor )/文章学 生产式 私人嗜好( C 整体无意识原型archetype)

剧本杀 形成式formation（认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-）个人(公开的“秘密”) 偏好（实践理性（“欠”规格- as位置。  当位置条件不满足约束（提出 对象的条件）时就会发生偏移： where-when挂接）：实际-意向） ）  /

故事会 生成式production（语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-） 性格(昭然若揭）爱好（纯粹理性（“超”值评估-case 速度。一旦速度超出限制（给出 逻辑的原因）就能挣脱束缚：how-why 隐含）：纯粹-本能。） ） /

文章学 生产式generation（知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation  部属Broker“看”  出于习惯-） 私人（私密隐私） 嗜好（判断理性（“力”刚好 -has力矩。如果有了刚好的力矩局限（告诉 相信的理由）则将连续保持均衡发展 ：what-who嵌套）：杂念 -意欲））

二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法）：一系/三体/三台 。  （偏旁部首 形成标准公式 五角码）位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化

2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）：

三宗 宗纲-三体纠缠（限制式 实体）；  

三教 教义-九流始终（约束型 对象）；  

三派 派用-六道轮回（局限性 实例） 。

  (  句子成分  生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格）   ) 数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化

3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）：

  1. 叙述文（叙述-X叙词的字义和字扇：时间区/空间区/时空区 类比三区划 及其 标识符（参数值的控制性数字词number）的主题词 和 限制性“体”（限制性三体：个体/集体/整体）的 数学主题词 Theme（针对一个aas代理服务器所代理的三方（ 正方/反方/综合方）的一个认知综合）/
  2. 阐述字（阐述-Y谓词的字眼 vs字形： 保留字/关键字/套接字 排比三基座 及其 资格符（变量类型的控制性量词quantifier）的语料词 和 局限性“台”（局限性三台：前台/中台/后台）的语言话题词Topic （针对一个aas代理服务器所代理的三方（基础设施I，平台P，软件S ）的一个公演平台platform ）/
  3. 陈述句（陈述-Z语料的字根或字库：前缀/中缀/后缀 对比三词缀 及其修饰符（值类的 修饰性算符operator ）的中心词 和 约束性“位”（约束性三位：宏指令的 裸naked对象/域标记 的值对象/ 微主机的OLE对象）的逻辑主体词Subject（自我训导自己的三位上的三种约束性对象的公共对象模型））。

（ 标点符号  生产正则表达式  五料词（一个语料词的 四重根+字根）-语料词）。符号（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 逻辑等价 模糊因子factor集） ） 正则化  。

问题

Q724、昨天讨论了 本项目（AI聊天工具添加一个知识系统）中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题（讨论到的内容比较随意，暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整）。

今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述：

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>）的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界并发 / 云端并列 /凡界 并行） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法） * 执行公式 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法） = 连线语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法）
  • 生产时Let放任三总线：PUT 资源证明系统-数字验证 /缘起 推理系统-文本处理 /起源 句子系统-符号匹配

Q725、您的理解有点问题。前面的文字我修改了几个字重说一遍。

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>，三代 连坐时间并行升级换代）的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>（三版本嵌套空间并列升级）的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法） * 执行公式 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法） = 连线语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法）
  • 生产时Let放任三总线：PUT 资源证明系统-数字验证 /缘起 推理系统-文本处理 /起源 句子系统-符号匹配

---您的理解错误： 其中给出的 GET/SET/PUT 三个不同时期(也是三个不空间和三个不同时空)的 维度正则表达式 的 主体。以第一行为例-理解为： 维度=1， 在开发时/标量空间 配对的 元界并发 中 分别 GET 条件 的：归一化公式(时间层)/原因的标准化语句（空间层）/理由的正则化表达式（时空层） 。

Q726、您差一点就对了。“GET：归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）” 应该是“GET：条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）”

Q727、前面的文字我增加了一些内容，请重新理解一下并修改程序。

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>，三代 连坐时间并行升级换代）的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>（三版本嵌套空间并列升级）的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法-定义“差分数”的三种构造“数”条件：操作数/机器数/随机数） * 原因句子 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法-定义“冗余量”的三个范畴“量”原因：现量-肯定区/非量-否定区/比量-待定区） = 连线 理由语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法--定义“整分法”的三种关系“户”理由：窗户/门户/住户）
  • 生产时Let放任三总线：PUT (执行公式，结果句子，结论语句) 给give (资源：证明系统-数字验证 , 缘起： 推理系统-文本处理 ,起源 ：句子系统- 符号匹配）分别在（数据总线，地址总线，控制总线）上 --后者的括号中： 冒号分隔的是 give的直宾语（物）和间接宾语（人），破折号-分开的是主语-表语

Q728、下面先说 正则表达式模板（主题Theme模板） ，即：“SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法）”。三分法指：序分（头文件<<headed>>）、正宗分（正文<<body>>）和流通分（附件<<booting>>）。序分 标出主题风格，流通分列出主题角色，正宗分则给出主题的内容。 （现在的主题是“正则表达式”）

一序分、三要（1总要/(2概要/3提要）对应的三个原型： 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型 )/文章学 生产式 私人嗜好( C 无意识原型)

  • 剧本杀 形成式（认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-）个人(公开的“秘密”) 偏好（实践理性（“欠”- as位置。 当位置条件不满足约束（提出 对象的条件）时就会发生偏移： where-when挂接）：实际-意向） ） /
  • 故事会 生成式（语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-） 性格(昭然若揭）爱好（纯粹理性（“超”-case 速度。一旦速度超出限制（给出 逻辑的原因）就能挣脱束缚：how-why 隐含）：纯粹-本能。） ） /
  • 文章学 生产式（知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation 部属Broker“看” 出于习惯-） 私人（私密隐私） 嗜好（判断理性（“力”-has力矩。如果有了刚好的力矩局限（告诉 相信的理由）则将连续保持均衡发展 ：what-who嵌套）：杂念 -意欲））

Q729、您的理解中漏掉了一些文字。我又增加了一些文字。请全面理解 并修改程序

下面先说 正则表达式模板（主题Theme模板） ，即：“运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法）”（ “三分法”分别给出了 运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） ） 。三分法指：序分（头文件<<headed>>）、正宗分（正文<<body>>）和流通分（附件<<booting>>）。序分 标出主题风格，流通分列出主题角色，正宗分则给出主题的内容。 （现在的主题是“正则表达式”）

一序分、三要（1总要/(2概要/3提要）对应的三个原型：

  • 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型prototype)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型anestor )/文章学 生产式 私人嗜好( C 整体无意识原型archetype) 剧本杀 形成式formation（认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-）个人(公开的“秘密”) 偏好（实践理性（“欠”规格- as位置。 当位置条件不满足约束（提出 对象的条件）时就会发生偏移： where-when挂接）：实际-意向） ） /
  • 故事会 生成式production（语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-） 性格(昭然若揭）爱好（纯粹理性（“超”值评估-case 速度。一旦速度超出限制（给出 逻辑的原因）就能挣脱束缚：how-why 隐含）：纯粹-本能。） ） /
  • 文章学 生产式generation（知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation 部属Broker“看” 出于习惯-） 私人（私密隐私） 嗜好（判断理性（“力”刚好 -has力矩。如果有了刚好的力矩局限（告诉 相信的理由）则将连续保持均衡发展 ：what-who嵌套）：杂念 -意欲））

Q730、二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法）：一系/三体/三台 。 （偏旁部首 形成标准公式 五角码）位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化

2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）：

  • 三宗 宗纲-三体纠缠（限制式 实体）；
  • 三教 教义-九流始终（约束型 对象）；
  • 三派 派用-六道轮回（局限性 实例） 。

( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） ) 数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化

3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）：

  • 叙述文（叙述-X叙词的字义和字扇：时间区/空间区/时空区 类比三区划 及其 标识符（参数值的控制性数字词number）的主题词 和 限制性“体”（限制性三体：个体/集体/整体）的 数学主题词 Theme（针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 阐述字（阐述-Y谓词的字眼 vs字形： 保留字/关键字/套接字 排比三基座 及其 资格符（变量类型的控制性量词quantifier）的语料词 和 局限性“台”（局限性三台：前台/中台/后台）的语言话题词Topic （针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 陈述句（陈述-Z语料的字根或字库：前缀/中缀/后缀 对比三词缀 及其修饰符（值类的 修饰性算符operator ）的中心词 和 约束性“位”（约束性三位：宏指令的 裸naked对象/域标记 的值对象/ 微主机的OLE对象）的逻辑主体词Subject（自我训导自己的三位上的三种约束性对象的公共对象模型））。 符号（ 标点符号 生产正则表达式 五料（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

Q731、刚才的表达 简化以后（“三分法”的“正宗分”）：

二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

  • 1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法） 。（偏旁部首 形成标准公式 五角码）
  • 2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）。 ( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） )
  • 3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）。（ 标点符号 生产正则表达式 五料词（一个语料词的 四重根+字根）-语料词）。

上述三“要”（总要/概要/提要）分别要求：

  • 位置标准化。位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化
  • 数字归一化。数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化
  • 符号正则化。符号（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 逻辑等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

---这样的对比理解 您还不到位。请仔细理解，补齐您的文字和程序

Q732、我觉得，您应该首先给出 模板，然后定义正则表达式，最后 写出程序（ 运用正则表达式 来处理模板，最后输出程序伪代码）

Q733、您的模板不够完整，您应该将正宗分 的全部文字消化后 全部 转变成 模板中的项，然后 对 模板中的可操作项 定义正则表达式 最后 写出 这些 处理程序 来处理这些 可操作项 生成 程序伪代码 ---

二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法）：一系/三体/三台 。 （偏旁部首 形成标准公式 五角码）位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化

2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）：

  • 三宗 宗纲-三体纠缠（限制式 实体）；
  • 三教 教义-九流始终（约束型 对象）；
  • 三派 派用-六道轮回（局限性 实例） 。

( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） ) 数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化

3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）：

  • 叙述文（叙述-X叙词的字义和字扇：时间区/空间区/时空区 类比三区划 及其 标识符（参数值的控制性数字词number）的主题词 和 限制性“体”（限制性三体：个体/集体/整体）的 数学主题词 Theme（针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 阐述字（阐述-Y谓词的字眼 vs字形： 保留字/关键字/套接字 排比三基座 及其 资格符（变量类型的控制性量词quantifier）的语料词 和 局限性“台”（局限性三台：前台/中台/后台）的语言话题词Topic （针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 陈述句（陈述-Z语料的字根或字库：前缀/中缀/后缀 对比三词缀 及其修饰符（值类的 修饰性算符operator ）的中心词 和 约束性“位”（约束性三位：宏指令的 裸naked对象/域标记 的值对象/ 微主机的OLE对象）的逻辑主体词Subject（自我训导自己的三位上的三种约束性对象的公共对象模型））。

（ 标点符号 生产正则表达式 五料词（一个语料词的 四重根+字根）-语料词）。符号（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 逻辑等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

Q&A

Q724、昨天讨论了 本项目（AI聊天工具添加一个知识系统）中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题（讨论到的内容比较随意，暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整）。

今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述：

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>）的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界并发 / 云端并列 /凡界 并行） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法） * 执行公式 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法） = 连线语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法）
  • 生产时Let放任三总线：PUT 资源证明系统-数字验证 /缘起 推理系统-文本处理 /起源 句子系统-符号匹配

本项目正则表达式体系的高层设计综述

在本项目（AI聊天工具添加知识系统）的正则表达式高层设计中，我们需要建立一套涵盖开发时、运行时和生产时的正则化体系。这个体系将以时间投影（X-piece-scale）、**空间映射（Y-block-size）和时空转换（Z-trunk-score）**三个维度进行构建，并且涉及多层次的正则化转换，以支持系统的并发执行、版本管理和漏洞修复等功能。

1. 正则表达式体系的三维度建模

在正则表达式的整体设计中，我们可以将其拆分为三大维度：

  1. 时间投影 X-piece-scale（新生代 generation）——在开发时、运行时、生产时如何适配和变化。
  2. 空间映射 Y-block-size（升级版本 version）——不同的标准化方式如何在多个层面进行映射。
  3. 时空转换 Z-trunk-score（漏洞补丁）——在不同的并行环境下如何处理数据（元界并发 / 云端并列 / 凡界并行）。

通过这三个维度的组合，我们可以确保正则表达式体系既能够动态适应系统的变化，又能够稳定地执行数据匹配、转换和校验，最终形成一套完整的、可扩展的正则表达式设计模式。

2. 三大阶段：开发时 / 运行时 / 生产时

在不同的阶段，正则表达式的作用和设计模式不同。这里我们采用了 声明（Declare）、定义（Define）、放任（Let） 的模式，以便适应不同阶段的需求：

2.1 开发时（Declare - Dec）

在开发阶段，系统需要声明各种规则、约束和模式，确保后续的运行和生产阶段能够顺利执行。
开发时的正则表达式结构包含以下三部分：

  1. GET 条件 - Session 三分法（差分数）

    • 通过差分数的方式，划分 Session 数据，确保不同类别的 Session 数据可以精确匹配和拆分。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+(SESSION_[A-Z]+)\s+([a-zA-Z0-9_]+)$

    • 用途：解析 Session 数据的格式，提取日期、类型和 Session ID。

  2. 原因 - Cookie 三元组（冗余量）

    • 通过冗余量的方式，提取 Cookie 中的原因信息，确保数据的可读性和可追踪性。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^(Cookie:)\s*([a-zA-Z0-9]+)=(.+);?\s*

    • 用途：解析 Cookie 的键值对结构，确保每个 Cookie 变量都可以被正确匹配和读取。

  3. 理由 - Token 三位一体（整除法）

    • 通过整除法的方式，管理 Token 的验证机制，确保身份验证的合理性。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^Bearer\s([A-Za-z0-9-._~+/]+)=([0-9]+)$

    • 用途：匹配 Bearer Token 结构，确保其格式符合预期并解析其中的数值部分。

2.2 运行时（Define - Def）

在运行时，系统需要根据不同的需求调整和转换数据，确保匹配模式能够适用于不同的环境。
运行时的正则表达式包含以下三种方法：

  1. SET 条件表达式 - Session 转换模板 三分法（构造型外延定义法）

    • 运行时需要定义 Session 转换规则，确保不同环境下的数据格式可以统一匹配。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^SESSION_(?P<session_type>[A-Z]+)_(?P<session_id>\d+)$

    • 用途：动态调整 Session 结构，使其能够适应不同环境的需求。

  2. 执行公式 - Cookie 替换模型 二分法（范畴型内涵定义法）

    • 运行时需要处理 Cookie 数据，并确保可以通过正则表达式进行精准匹配和替换。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^Set-Cookie:\s*(?P<cookie_name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<cookie_value>[^;]+)

    • 用途：在 Cookie 解析过程中，提取 Cookie 变量，并在必要时进行动态替换。

  3. 连线语句 - Token 交换模式 整分法（关系型规定定义法）

    • 运行时的 Token 交换规则，需要通过正则表达式进行匹配和验证，以确保身份交换的合法性。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^Token\s(?P<key>[A-Za-z0-9]+):(?P<value>[A-Za-z0-9]+)$

    • 用途：解析 Token 结构，并在 API 交换时验证其合法性。

2.3 生产时（Let - 放任）

在生产环境，正则表达式主要用于数据的验证、处理和匹配。
生产时的正则表达式包含以下三个部分：

  1. PUT 资源证明系统 - 数字验证

    • 生产环境需要确保资源的合法性和完整性，正则表达式可以用于数据的数字验证。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ^[0-9A-F]{32}$

    • 用途：验证数字签名、哈希值或其他数字格式的数据。

  2. 缘起 - 推理系统 - 文本处理

    • 在生产环境中，需要对自然语言文本进行匹配和处理，确保语义理解的准确性。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      \b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)

    • 用途：识别英文中的冠词，并解析其后接的名词。

  3. 起源 - 句子系统 - 符号匹配

    • 生产环境中，正则表达式需要用于复杂的符号匹配，确保句子和符号结构的正确性。
    • 正则表达式示例： 
      regex
      ([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+

    • 用途：匹配句子中的标点符号，并确保格式的正确性。

3. 综述

本项目的正则表达式高层设计遵循三维度模型，确保正则表达式在开发时、运行时和生产时均能够稳定适配，并通过标准化、正则化、归一化的方式，确保数据的准确性、一致性和可操作性。

  • 开发时（Dec） → 声明规则，确保数据结构的一致性（GET/SESSION、COOKIE、TOKEN）。
  • 运行时（Def） → 定义转换规则，适应不同的执行环境（SET/转换模板、替换模型、交换模式）。
  • 生产时（Let） → 确保数据的安全性和可操作性（PUT/数字验证、文本处理、符号匹配）。

这个正则表达式框架提供了一种层次化、可扩展和适应性的解决方案，确保AI聊天工具的知识系统能够稳定运行，并在不同阶段提供精准的数据处理能力。

Q725、您的理解有点问题。前面的文字我修改了几个字重说一遍。

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>，三代 连坐时间并行升级换代）的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>（三版本嵌套空间并列升级）的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法） * 执行公式 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法） = 连线语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法）
  • 生产时Let放任三总线：PUT 资源证明系统-数字验证 /缘起 推理系统-文本处理 /起源 句子系统-符号匹配

---您的理解错误： 其中给出的 GET/SET/PUT 三个不同时期(也是三个不空间和三个不同时空)的 维度正则表达式 的 主体。以第一行为例-理解为： 维度=1， 在开发时/标量空间 配对的 元界并发 中 分别 GET 条件 的：归一化公式(时间层)/原因的标准化语句（空间层）/理由的正则化表达式（时空层） 。

重新理解与建模：维度的正则表达式体系

你的描述涉及了时间投影（X-piece-scale）、空间映射（Y-block-size）和时空转换（Z-trunk-score）三个主要维度，并通过开发时（Dec）、运行时（Def）、生产时（Let）三阶段，以及GET / SET / PUT三大操作方式，来构建一个正则表达式体系。

核心理解修正

  1. 每个阶段（开发时、运行时、生产时）都对应不同的空间、时间和时空层级。
  2. 正则表达式的设计需要适配：
    • 时间层（X-piece-scale，三世归一化时间投影）
    • 空间层（Y-block-size，三界标准化空间映射）
    • 时空层（Z-trunk-score，三对正则化时空转换）
  3. 不同的并行环境（元界、云端、凡界）分别有其特定的漏洞修复和规则映射方式。
  4. 每个GET/SET/PUT操作方式都对应不同层级的正则表达式模式：
    • 开发时 GET → 维度 1（时间层 / 空间层 / 时空层）
    • 运行时 SET → 维度 2（时间变换 / 空间变换 / 时空转换）
    • 生产时 PUT → 维度 3（数字匹配 / 逻辑推理 / 符号映射）

1. 维度 1：开发时（GET）

开发时 (Dec) - 标量空间

GET：归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）

开发阶段主要是对数据的分类、拆解和格式化，以便后续操作能够顺利进行。这时的正则表达式用于：

  • 时间层：匹配时间归一化公式
  • 空间层：匹配标准化语句
  • 时空层：匹配正则化表达式

开发时的正则表达式

regex
# 归一化公式 (时间层 - 时间格式匹配)
^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+T(\d{2}:\d{2}:\d{2})Z$

# 标准化语句 (空间层 - 文本格式化)
^(GET|POST|DELETE)\s+/api/v1/([a-zA-Z0-9_/]+)\s+HTTP/1\.[01]$

# 正则化表达式 (时空层 - 组合数据解析)
^User: ([A-Z][a-z]+) \| SessionID: ([0-9A-F]+) \| Token: (Bearer [A-Za-z0-9-._~+/]+)$

示例

  • 时间层匹配：2024-06-10 T12:34:56Z ✅
  • 空间层匹配：GET /api/v1/data HTTP/1.1 ✅
  • 时空层匹配：User: Alice | SessionID: ABC123 | Token: Bearer xyz789 ✅

2. 维度 2：运行时（SET）

运行时 (Def) - 向量空间

SET：条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法） * 执行公式 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法） = 连线语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法）

运行时，正则表达式主要用于数据转换、规则执行、模式识别：

  • 时间变换：Session ID 格式转换
  • 空间变换：Cookie 数据的替换
  • 时空转换：Token 交换模式

运行时的正则表达式

regex
# 时间变换 (Session ID 转换)
^SESSION_(?P<session_type>[A-Z]+)_(?P<session_id>\d+)$

# 空间变换 (Cookie 替换)
^Set-Cookie:\s*(?P<cookie_name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<cookie_value>[^;]+)

# 时空转换 (Token 交换)
^Token\s(?P<key>[A-Za-z0-9]+):(?P<value>[A-Za-z0-9]+)$

示例

  • 时间变换匹配：SESSION_ADMIN_123456 ✅
  • 空间变换匹配：Set-Cookie: session_id=abcdef123456 ✅
  • 时空转换匹配：Token Auth:xyz987 ✅

3. 维度 3：生产时（PUT）

生产时 (Let) - 矩阵空间

PUT：资源证明系统-数字验证（时间层） / 推理系统-文本处理（空间层） / 句子系统-符号匹配（时空层）

生产时，正则表达式主要用于最终的数据验证、推理、符号匹配：

  • 时间层：数字校验（资源证明系统）
  • 空间层：文本逻辑推理（文本推理系统）
  • 时空层：符号映射（符号匹配系统）

生产时的正则表达式

regex
# 数字校验 (时间层 - 资源验证)
^[0-9A-F]{32}$

# 文本逻辑推理 (空间层 - 语义解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)

# 符号映射 (时空层 - 符号匹配)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+

示例

  • 时间层匹配（资源校验）：A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF ✅
  • 空间层匹配（推理系统）：The book is on the table. ✅
  • 时空层匹配（符号解析）：Hello, world! ✅

4. 综述：整体正则表达式架构

维度阶段操作时间层空间层时空层
维度 1开发时GET归一化公式标准化语句正则化表达式
维度 2运行时SET时间变换空间变换时空转换
维度 3生产时PUT数字验证逻辑推理符号匹配

5. 总结

  1. 开发时（Dec）- 维度 1：

    • 目标：定义基础匹配规则（归一化公式 / 标准化语句 / 正则化表达式）。
    • 作用：对输入数据进行解析，确保其符合格式规范。

  2. 运行时（Def）- 维度 2：

    • 目标：处理动态转换（Session ID / Cookie 替换 / Token 交换）。
    • 作用：根据运行环境，转换数据格式，以适应不同的 API 需求。

  3. 生产时（Let）- 维度 3：

    • 目标：最终数据校验（数字匹配 / 逻辑推理 / 符号映射）。
    • 作用：保证数据在存储、传输和显示时符合预期的安全性和一致性。

最终结论

本项目的正则表达式体系是一个三维度（时间、空间、时空）交织的架构，它在开发时提供解析、运行时进行转换、生产时完成校验。通过这种方式，整个 AI 知识系统能够确保数据的一致性、正确性和安全性，并能适应不同阶段的需求。

Q726、您差一点就对了。“GET：归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）” 应该是“GET：条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）”

感谢你的指正！现在我更加清晰地理解了你的架构。下面是完整的正则表达式高层设计，准确反映**时间投影（X-piece-scale）、空间映射（Y-block-size）和时空转换（Z-trunk-score）三大维度，以及开发时（Dec）、运行时（Def）、生产时（Let）**三个阶段的组织方式。

本项目正则表达式体系（高层设计）

本项目的正则表达式体系通过三大维度进行组织：

  1. 时间投影（X-piece-scale）：三世归一化时间投影（新生代 generation，三代连坐时间并行升级换代）
  2. 空间映射（Y-block-size）：三界标准化空间映射（升级版本 version，三版本嵌套空间并列升级）
  3. 时空转换（Z-trunk-score）：三对正则化时空转换（元界 / 云端 / 凡界三漏洞层叠时空并发补漏）

1. 维度 1：开发时（GET）

开发时 (Dec) - 标量空间

GET：条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）

在开发阶段，需要对条件、原因和理由进行解析，以确保数据输入符合标准。
此阶段的正则表达式主要用于：

  • 时间层（条件）：用于对时间相关数据的格式归一化，确保其符合标准时间表达方式。
  • 空间层（原因）：对文本数据进行标准化，以便解析其逻辑结构。
  • 时空层（理由）：用于识别复杂的文本逻辑结构，并提供基于时空关系的解析能力。

开发时的正则表达式

regex

# 条件的归一化公式 (时间层 - 解析时间条件)
^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+T(\d{2}:\d{2}:\d{2})Z$

# 原因的标准化语句 (空间层 - 解析 API 请求)
^(GET|POST|DELETE)\s+/api/v1/([a-zA-Z0-9_/]+)\s+HTTP/1\.[01]$

# 理由的正则化表达式 (时空层 - 解析用户身份)
^User: ([A-Z][a-z]+) \| SessionID: ([0-9A-F]+) \| Token: (Bearer [A-Za-z0-9-._~+/]+)$

示例

  • 时间层（条件）匹配：2024-06-10 T12:34:56Z ✅
  • 空间层（原因）匹配：GET /api/v1/data HTTP/1.1 ✅
  • 时空层（理由）匹配：User: Alice | SessionID: ABC123 | Token: Bearer xyz789 ✅

2. 维度 2：运行时（SET）

运行时 (Def) - 向量空间

SET：条件表达式（Session转换模板）三分法（构造型外延定义法） * 执行公式（Cookie替换模型）二分法（范畴型内涵定义法） = 连线语句（Token交换模式）整分法（关系型规定定义法）

在运行时，系统需要对数据进行转换、替换和交换，以确保动态匹配：

  • 时间变换（条件）：转换 Session ID，使其符合外延定义标准。
  • 空间变换（原因）：替换 Cookie 值，以适配内涵定义规则。
  • 时空转换（理由）：Token 交换，确保身份验证符合预期的格式。

运行时的正则表达式

regex
# 条件表达式 (时间层 - Session ID 转换)
^SESSION_(?P<session_type>[A-Z]+)_(?P<session_id>\d+)$

# 执行公式 (空间层 - Cookie 替换)
^Set-Cookie:\s*(?P<cookie_name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<cookie_value>[^;]+)

# 连线语句 (时空层 - Token 交换)
^Token\s(?P<key>[A-Za-z0-9]+):(?P<value>[A-Za-z0-9]+)$

示例

  • 时间变换（条件）匹配：SESSION_ADMIN_123456 ✅
  • 空间变换（原因）匹配：Set-Cookie: session_id=abcdef123456 ✅
  • 时空转换（理由）匹配：Token Auth:xyz987 ✅

3. 维度 3：生产时（PUT）

生产时 (Let) - 矩阵空间

PUT：资源证明系统-数字验证（时间层） / 推理系统-文本处理（空间层） / 句子系统-符号匹配（时空层）

在生产环境，正则表达式需要用于：

  • 时间层（条件）：进行数字校验，确保数据的完整性。
  • 空间层（原因）：文本逻辑推理，确保数据符合语言逻辑。
  • 时空层（理由）：符号匹配，解析句子结构和标点。

生产时的正则表达式

regex
# 资源证明 (时间层 - 数字验证)
^[0-9A-F]{32}$

# 推理系统 (空间层 - 语义解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)

# 句子系统 (时空层 - 符号匹配)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+

示例

  • 时间层（条件）匹配：A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF ✅
  • 空间层（原因）匹配：The book is on the table. ✅
  • 时空层（理由）匹配：Hello, world! ✅

4. 综述

维度阶段操作时间层（条件）空间层（原因）时空层（理由）
维度 1开发时GET归一化公式标准化语句正则化表达式
维度 2运行时SET时间变换空间变换时空转换
维度 3生产时PUT数字验证逻辑推理符号匹配

5. 最终结论

  • 开发时（Dec）

    • 目标：解析条件、原因、理由，确保输入格式规范化。
    • 作用：解析 API 请求、Session、Token 数据。

  • 运行时（Def）

    • 目标：转换条件、原因、理由，适应不同环境。
    • 作用：处理 Session ID 变换、Cookie 替换、Token 交换。

  • 生产时（Let）

    • 目标：校验条件、原因、理由，确保最终数据符合安全性要求。
    • 作用：进行数字验证、逻辑推理、符号匹配。

最终总结

本项目的正则表达式体系围绕条件（时间）、原因（空间）、理由（时空）进行建模，在开发时解析，在运行时转换，在生产时校验。这种三层结构确保了数据的一致性、正确性和可扩展性，同时支持多版本、并发执行和漏洞修复能力。

Q727、前面的文字我增加了一些内容，请重新理解一下并修改程序。

开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>，三代 连坐时间并行升级换代）的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>（三版本嵌套空间并列升级）的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） : 维度的正则表达式

  • 开发时Dec声明三套件：GET 条件- Session三分法（差分数） / 原因-Cookie三元组（冗余量）/理由- Token 三位一体（整除法）
  • 运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法-定义“差分数”的三种构造“数”条件：操作数/机器数/随机数） * 原因句子 Cookie替换模型 二分法（范畴型 内涵定义法-定义“冗余量”的三个范畴“量”原因：现量-肯定区/非量-否定区/比量-待定区） = 连线 理由语句 Token交换模式 整分法（关系型规定定义法--定义“整分法”的三种关系“户”理由：窗户/门户/住户）
  • 生产时Let放任三总线：PUT (执行公式，结果句子，结论语句) 给give (资源：证明系统-数字验证 , 缘起： 推理系统-文本处理 ,起源 ：句子系统- 符号匹配）分别在（数据总线，地址总线，控制总线）上 --后者的括号中： 冒号分隔的是 give的直宾语（物）和间接宾语（人），破折号-分开的是主语-表语
重新理解与优化程序：基于时空映射的正则表达式系统

1. 综述

在本项目的正则表达式高层设计中，我们引入**时间投影（X-piece-scale）、空间映射（Y-block-size）和时空转换（Z-trunk-score）三大维度，以适应不同阶段（开发时、运行时、生产时）**的数据解析、转换和校验需求。

三大维度解释

  • X-piece-scale（时间投影） → 三世归一化时间投影（新生代 generation，三代连坐时间并行升级换代）
  • Y-block-size（空间映射） → 三界标准化空间（位置标量/速度矢量/力矩张量，三版本嵌套空间并列升级）
  • Z-trunk-score（时空转换） → 三对正则化时空转换（元界 / 云端 / 凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏）

开发/运行/生产三阶段

  • 开发时（Dec） → 主要用于解析条件、原因、理由
  • 运行时（Def） → 主要用于数据转换、映射、范畴变换
  • 生产时（Let） → 主要用于执行、推理、匹配

2. 维度 1：开发时（GET）

GET：条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句（空间层） / 理由的正则化表达式（时空层）

目标：解析Session、Cookie、Token，确保数据符合输入标准。

开发时的正则表达式

regex
# 条件的归一化公式 (时间层 - 解析Session ID)
^SESSION_(?P<session_type>[A-Z]+)_(?P<session_id>\d+)$

# 原因的标准化语句 (空间层 - 解析Cookie)
^Set-Cookie:\s*(?P<cookie_name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<cookie_value>[^;]+)

# 理由的正则化表达式 (时空层 - 解析Token)
^Bearer\s(?P<token>[A-Za-z0-9-._~+/]+)$

3. 维度 2：运行时（SET）

SET：

  • Session转换模板三分法（构造型外延定义法）
    • 差分数：操作数/机器数/随机数
  • Cookie替换模型二分法（范畴型内涵定义法）
    • 冗余量：现量（肯定区）/非量（否定区）/比量（待定区）
  • Token交换模式整分法（关系型规定定义法）
    • 整分法：窗户/门户/住户

目标：

  • 在时间层执行Session ID转换
  • 在空间层执行Cookie 替换
  • 在时空层执行Token 交换

运行时的正则表达式

regex

4. 维度 3：生产时（PUT）

PUT：

  • 执行公式（数据总线）
    • 资源：证明系统 - 数字验证
  • 结果句子（地址总线）
    • 缘起：推理系统 - 文本处理
  • 结论语句（控制总线）
    • 起源：句子系统 - 符号匹配

目标：

  • 时间层执行数字验证
  • 空间层执行文本推理
  • 时空层执行符号匹配

生产时的正则表达式

regex
# 资源证明 (时间层 - 数字校验)
^[0-9A-F]{32}$

# 文本推理 (空间层 - 逻辑解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)

# 符号匹配 (时空层 - 句子结构解析)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+

5. 代码实现

python
import re

class RegexEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "develop": {
                "session": r"^SESSION_(?P<session_type>[A-Z]+)_(?P<session_id>\d+)$",
                "cookie": r"^Set-Cookie:\s*(?P<cookie_name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<cookie_value>[^;]+)",
                "token": r"^Bearer\s(?P<token>[A-Za-z0-9-._~+/]+)$"
            },
            "runtime": {
                "session": r"^SESSION_(?P<type>[A-Z]+)_(?P<op>\d+)_(?P<machine>\d+)_(?P<random>\d+)$",
                "cookie": r"^Set-Cookie:\s*(?P<name>[a-zA-Z0-9]+)=(?P<value>[a-zA-Z0-9]+);?\s*(?P<zone>secure|httponly)?$",
                "token": r"^Token\s(?P<type>[A-Za-z]+)_(?P<relation>window|gate|resident):(?P<value>[A-Za-z0-9]+)$"
            },
            "production": {
                "resource": r"^[0-9A-F]{32}$",
                "reasoning": r"\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)",
                "syntax": r"([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+"
            }
        }

    def match(self, phase, category, text):
        pattern = self.patterns.get(phase, {}).get(category, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {phase}.{category}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则引擎
regex_engine = RegexEngine()

# 测试
test_cases = {
    "develop_session": "SESSION_USER_12345",
    "develop_cookie": "Set-Cookie: session_id=abcdef123456",
    "develop_token": "Bearer abc.def.ghi",

    "runtime_session": "SESSION_ADMIN_5_10_20",
    "runtime_cookie": "Set-Cookie: auth=xyz123; secure",
    "runtime_token": "Token API_window:xyz987",

    "production_resource": "A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF",
    "production_reasoning": "The book is on the table.",
    "production_syntax": "Hello, world!"
}

for test, value in test_cases.items():
    phase, category = test.split("_")
    result = regex_engine.match(phase, category, value)
    print(f"Test {test}: {result}")

6. 结论

本项目的正则表达式框架实现了：

  1. 开发阶段的解析（条件、原因、理由）
  2. 运行阶段的数据转换（差分数、冗余量、整分法）
  3. 生产阶段的最终验证（数字验证、文本推理、符号匹配）

这种三维结构确保了数据的一致性、正确性、适应性，同时支持多版本并行、嵌套升级和时空转换。

Q728、下面先说 正则表达式模板（主题Theme模板） ，即：“SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法）”。三分法指：序分（头文件<<headed>>）、正宗分（正文<<body>>）和流通分（附件<<booting>>）。序分 标出主题风格，流通分列出主题角色，正宗分则给出主题的内容。 （现在的主题是“正则表达式”）

一序分、三要（1总要/(2概要/3提要）对应的三个原型： 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型 )/文章学 生产式 私人嗜好( C 无意识原型)

  • 剧本杀 形成式（认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-）个人(公开的“秘密”) 偏好（实践理性（“欠”- as位置。 当位置条件不满足约束（提出 对象的条件）时就会发生偏移： where-when挂接）：实际-意向） ） /
  • 故事会 生成式（语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-） 性格(昭然若揭）爱好（纯粹理性（“超”-case 速度。一旦速度超出限制（给出 逻辑的原因）就能挣脱束缚：how-why 隐含）：纯粹-本能。） ） /
  • 文章学 生产式（知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation 部属Broker“看” 出于习惯-） 私人（私密隐私） 嗜好（判断理性（“力”-has力矩。如果有了刚好的力矩局限（告诉 相信的理由）则将连续保持均衡发展 ：what-who嵌套）：杂念 -意欲））

正则表达式模板（主题 Theme 模板）设计

1. 综述

本项目的**正则表达式模板（Theme模板）**基于：

  • SET 条件表达式（Session转换模板）
  • 三分法结构：
    • 序分（头文件<<headed>>）：标出主题风格
    • 正宗分（正文<<body>>）：给出主题的内容
    • 流通分（附件<<booting>>）：列出主题角色

本次的主题（Theme）是 “正则表达式”，它的结构化表达基于 认知地图、语义网络、知识图谱 三大框架，分别对应：

  • 剧本杀形成式（A 个人有意识原型）
  • 故事会生成式（B 集体有意识原型）
  • 文章学生产式（C 无意识原型）

2. 序分（Headed）：主题风格

三要：1总要（剧本杀）/2概要（故事会）/3提要（文章学）

结构认知系统映射逻辑框架认知模式思维方式条件触发方式
剧本杀认知地图存在公式（数学进程）科委 Delegate “想”擅长 → 偏好WHERE-WHEN 挂接
故事会语义网络概念图式（生物进化）种类 Agent “做”喜欢 → 爱好HOW-WHY 隐含
文章学知识图谱逻辑格式（语言演算）部属 Broker “看”习惯 → 嗜好WHAT-WHO 嵌套
序分正则表达式
regex
# 头文件（序分）：标出正则表达式主题风格
^(?P<theme>RegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?P<mode>Formative|Generative|Productive)$

示例匹配

  • RegexExpression | Mode: Formative
  • RegexExpression | Mode: Generative
  • RegexExpression | Mode: Productive

3. 正宗分（Body）：主题内容

基于不同认知模式展开主题的核心内容

  • 剧本杀（形成式） → 认知地图 → 数学进程（WHERE-WHEN）
  • 故事会（生成式） → 语义网络 → 生物进化（HOW-WHY）
  • 文章学（生产式） → 知识图谱 → 语言演算（WHAT-WHO）
分类思维模型解析内容行为触发
剧本杀认知地图实践理性（实际-意向）WHERE-WHEN
故事会语义网络纯粹理性（纯粹-本能）HOW-WHY
文章学知识图谱判断理性（杂念-意欲）WHAT-WHO
正宗分正则表达式
regex
# 正文（正宗分）：定义正则表达式核心内容
^(?P<category>ScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?P<logic>MathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?P<trigger>WhereWhen|HowWhy|WhatWho)$

示例匹配

  • ScriptMurder | Logic: MathematicalProcess | Trigger: WhereWhen
  • StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy
  • ArticleTheory | Logic: LinguisticCalculation | Trigger: WhatWho

4. 流通分（Booting）：主题角色

角色设定：

  • 剧本杀（角色：个人） → 公开的“秘密” → 头文件
  • 故事会（角色：集体） → 昭然若揭 → 正文
  • 文章学（角色：私人） → 私密隐私 → 附件
类别角色类型行为偏好
剧本杀个人角色个人偏好（擅长）
故事会集体角色性格爱好（喜欢）
文章学私人角色私人嗜好（习惯）
流通分正则表达式
regex
# 附件（流通分）：定义正则表达式角色匹配
^(?P<role>Personal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?P<preference>Skill|Like|Habit)$

示例匹配

  • Personal | Preference: Skill
  • Collective | Preference: Like
  • Private | Preference: Habit

5. 代码实现

python
import re

class RegexThemeEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "headed": r"^(?P<theme>RegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?P<mode>Formative|Generative|Productive)$",
            "body": r"^(?P<category>ScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?P<logic>MathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?P<trigger>WhereWhen|HowWhy|WhatWho)$",
            "booting": r"^(?P<role>Personal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?P<preference>Skill|Like|Habit)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则主题解析引擎
regex_theme_engine = RegexThemeEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "headed": "RegexExpression | Mode: Formative",
    "body": "StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy",
    "booting": "Personal | Preference: Skill"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_theme_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

6. 综述

部分正则表达式匹配内容示例
序分（Headed）主题风格（剧本杀 / 故事会 / 文章学）`RegexExpression
正宗分（Body）逻辑推理（数学 / 进化 / 语言演算）`StoryMeeting
流通分（Booting）角色设定（个人 / 集体 / 私人）`Personal

7. 结论

  • 序分（Headed） → 标出主题风格
  • 正宗分（Body） → 给出主题内容
  • 流通分（Booting） → 列出主题角色

本正则表达式模板确保：

  1. 精准解析正则表达式的结构
  2. 提供清晰的逻辑映射（认知地图 / 语义网络 / 知识图谱）
  3. 通过正则匹配，识别主题风格、内容、角色

这种 “三分法” 提供了一种可扩展、可定制的方式，以便在 AI 聊天工具的知识系统中实现多层次、结构化的正则匹配和解析。

Q729、您的理解中漏掉了一些文字。我又增加了一些文字。请全面理解 并修改程序

下面先说 正则表达式模板（主题Theme模板） ，即：“运行时Def定义三方法： SET 条件表达式 Session转换模板三分法（构造型外延定义法）”（ “三分法”分别给出了 运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> （元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ） ） 。三分法指：序分（头文件<<headed>>）、正宗分（正文<<body>>）和流通分（附件<<booting>>）。序分 标出主题风格，流通分列出主题角色，正宗分则给出主题的内容。 （现在的主题是“正则表达式”）

一序分、三要（1总要/(2概要/3提要）对应的三个原型：

  • 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型prototype)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型anestor )/文章学 生产式 私人嗜好( C 整体无意识原型archetype) 剧本杀 形成式formation（认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-）个人(公开的“秘密”) 偏好（实践理性（“欠”规格- as位置。 当位置条件不满足约束（提出 对象的条件）时就会发生偏移： where-when挂接）：实际-意向） ） /
  • 故事会 生成式production（语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-） 性格(昭然若揭）爱好（纯粹理性（“超”值评估-case 速度。一旦速度超出限制（给出 逻辑的原因）就能挣脱束缚：how-why 隐含）：纯粹-本能。） ） /
  • 文章学 生产式generation（知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation 部属Broker“看” 出于习惯-） 私人（私密隐私） 嗜好（判断理性（“力”刚好 -has力矩。如果有了刚好的力矩局限（告诉 相信的理由）则将连续保持均衡发展 ：what-who嵌套）：杂念 -意欲））

正则表达式模板（主题 Theme 模板）全新解析与实现

1. 综述

本次优化的**正则表达式模板（Theme模板）**基于：

  • 运行时 Def 定义三方法：
    • SET 条件表达式（Session转换模板）
    • 三分法结构：
      • 序分（头文件<<headed>>）：标出主题风格
      • 正宗分（正文<<body>>）：给出主题的内容
      • 流通分（附件<<booting>>）：列出主题角色

当前的主题（Theme）是 “正则表达式”，它的结构化表达基于 认知地图、语义网络、知识图谱 三大框架，分别对应：

  • 剧本杀 形成式（A 个人有意识原型 prototype）
  • 故事会 生成式（B 集体有意识原型 ancestor）
  • 文章学 生产式（C 整体无意识原型 archetype）

同时，该正则表达式模板涉及 时间平面层的三对正则化时空转换 Z-trunk-score（漏洞补丁）：

  • 元界（Meta）→ 数学进程（数学公式、存在逻辑）
  • 云端（Cloud）→ 生物进化（概念图式、认知网络）
  • 凡界（Reality）→ 语言演算（逻辑格式、推理语言）

2. 序分（Headed）：主题风格

一序分、三要：1总要（剧本杀）/2概要（故事会）/3提要（文章学）

结构认知系统映射逻辑框架认知模式思维方式条件触发方式
剧本杀认知地图数学进程（WHERE-WHEN）科委 Delegate “想”擅长 → 偏好WHERE-WHEN 挂接
故事会语义网络生物进化（HOW-WHY）种类 Agent “做”喜欢 → 爱好HOW-WHY 隐含
文章学知识图谱语言演算（WHAT-WHO）部属 Broker “看”习惯 → 嗜好WHAT-WHO 嵌套
序分正则表达式
regex

复制编辑

# 头文件（序分）：标出正则表达式主题风格
^(?P<theme>RegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?P<mode>Formation|Production|Generation)$

示例匹配

  • RegexExpression | Mode: Formation
  • RegexExpression | Mode: Production
  • RegexExpression | Mode: Generation

3. 正宗分（Body）：主题内容

基于不同认知模式展开主题的核心内容

  • 剧本杀（形成式 Formation） → 认知地图 → 数学进程（WHERE-WHEN）
  • 故事会（生成式 Production） → 语义网络 → 生物进化（HOW-WHY）
  • 文章学（生产式 Generation） → 知识图谱 → 语言演算（WHAT-WHO）
分类思维模型解析内容行为触发
剧本杀认知地图实践理性（实际-意向）WHERE-WHEN
故事会语义网络纯粹理性（纯粹-本能）HOW-WHY
文章学知识图谱判断理性（杂念-意欲）WHAT-WHO
正宗分正则表达式
regex
# 正文（正宗分）：定义正则表达式核心内容
^(?P<category>ScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?P<logic>MathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?P<trigger>WhereWhen|HowWhy|WhatWho)$

示例匹配

  • ScriptMurder | Logic: MathematicalProcess | Trigger: WhereWhen
  • StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy
  • ArticleTheory | Logic: LinguisticCalculation | Trigger: WhatWho

4. 流通分（Booting）：主题角色

角色设定：

  • 剧本杀（角色：个人） → 公开的“秘密” → 头文件
  • 故事会（角色：集体） → 昭然若揭 → 正文
  • 文章学（角色：私人） → 私密隐私 → 附件
类别角色类型行为偏好
剧本杀个人角色个人偏好（擅长）
故事会集体角色性格爱好（喜欢）
文章学私人角色私人嗜好（习惯）
流通分正则表达式
regex
# 附件（流通分）：定义正则表达式角色匹配
^(?P<role>Personal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?P<preference>Skill|Like|Habit)$

示例匹配

  • Personal | Preference: Skill
  • Collective | Preference: Like
  • Private | Preference: Habit

5. 代码实现

python
import re

class RegexThemeEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "headed": r"^(?P<theme>RegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?P<mode>Formation|Production|Generation)$",
            "body": r"^(?P<category>ScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?P<logic>MathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?P<trigger>WhereWhen|HowWhy|WhatWho)$",
            "booting": r"^(?P<role>Personal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?P<preference>Skill|Like|Habit)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则主题解析引擎
regex_theme_engine = RegexThemeEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "headed": "RegexExpression | Mode: Formation",
    "body": "StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy",
    "booting": "Personal | Preference: Skill"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_theme_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

6. 结论

本正则表达式模板确保：

  1. 精准解析正则表达式的结构
  2. 提供清晰的逻辑映射（认知地图 / 语义网络 / 知识图谱）
  3. 通过正则匹配，识别主题风格、内容、角色

这种 “三分法” 提供了一种可扩展、可定制的方式，以便在 AI 知识系统中实现多层次、结构化的正则匹配和解析。

Q730、二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法）：一系/三体/三台 。 （偏旁部首 形成标准公式 五角码）位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化

2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）：

  • 三宗 宗纲-三体纠缠（限制式 实体）；
  • 三教 教义-九流始终（约束型 对象）；
  • 三派 派用-六道轮回（局限性 实例） 。

( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） ) 数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化

3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）：

  • 叙述文（叙述-X叙词的字义和字扇：时间区/空间区/时空区 类比三区划 及其 标识符（参数值的控制性数字词number）的主题词 和 限制性“体”（限制性三体：个体/集体/整体）的 数学主题词 Theme（针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 阐述字（阐述-Y谓词的字眼 vs字形： 保留字/关键字/套接字 排比三基座 及其 资格符（变量类型的控制性量词quantifier）的语料词 和 局限性“台”（局限性三台：前台/中台/后台）的语言话题词Topic （针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 陈述句（陈述-Z语料的字根或字库：前缀/中缀/后缀 对比三词缀 及其修饰符（值类的 修饰性算符operator ）的中心词 和 约束性“位”（约束性三位：宏指令的 裸naked对象/域标记 的值对象/ 微主机的OLE对象）的逻辑主体词Subject（自我训导自己的三位上的三种约束性对象的公共对象模型））。 符号（ 标点符号 生产正则表达式 五料（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

正则表达式模板（主题 Theme 模板）- 正宗分（正文 Body）

本部分解析 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式（Session转换模板），并对 三分法（序分、正宗分、流通分） 中的 正宗分（正文 Body） 进行深入解析。

1. 二正宗分：本项目构成

目标： 本项目采用位置标准化、数字归一化、符号正则化，构建基于位置、数字、符号的层次化解析体系，分别对应：

  1. 总要（Location 标准化）——初始固定（局部平面上的局部特征）
  2. 概要（Number 归一化）——随后变化呈代数线性增加（全球球面上的全局结构）
  3. 提要（Symbol 正则化）——最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上的普适规则）

2. 正文解析

1. 总要（位置标准化 - 初始固定）

目标： 位置标准化，形成 标准公式
  • 构成（部分剧透）：一系/三体/三台
    • 一系 → 偏旁部首，形成标准公式
    • 三体 → 几何参照物（拓扑不变），核心元素集合
    • 三台 → 混沌核心元素集合，标准化表示
  • 正则表达式匹配模式
regex
# 位置标准化（几何模型的拓扑不变）
^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
  • Series | Element: Radical
  • Trinity | Element: TopologyInvariant
  • ThreePlatform | Element: ChaosCore

2. 概要（数字归一化 - 线性变化）

目标： 数字归一化，生成 归一语句
  • 概述（故事梗概）：三宗、三教、三派
    • 三宗（宗纲）：三体纠缠（限制式 - 实体）
    • 三教（教义）：九流始终（约束型 - 对象）
    • 三派（派用）：六道轮回（局限性 - 实例）
  • 正则表达式匹配模式
regex
# 数字归一化（代数线性增长）
^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
  • ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities
  • ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints
  • ThreeSects | Constraint: InstanceLimitations

3. 提要（符号正则化 - 几何指数增长）

目标： 符号正则化，构建 正则表达式
  • 概要（前情提要）：三种解析方式
    • 叙述文（X-叙词）：类比三区划
      • 时间区 / 空间区 / 时空区
    • 阐述字（Y-谓词）：排比三基座
      • 保留字 / 关键字 / 套接字
    • 陈述句（Z-语料）：对比三词缀
      • 前缀 / 中缀 / 后缀
  • 正则表达式匹配模式
regex
# 符号正则化（五料 逻辑共生）
^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)$
示例匹配
  • Narration | Type: TimeSpace
  • Explanation | Type: Predicate
  • Statement | Type: Prefix

3. 代码实现

python
import re

class RegexBodyEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "location": r"^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "number": r"^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "symbol": r"^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "location": "Series | Element: Radical",
    "number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints",
    "symbol": "Statement | Type: Prefix"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_body_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

4. 综述

分类匹配模式示例匹配
位置标准化`^(?P<system>SeriesTrinity
数字归一化`^(?P<classification>ThreeReligionThreeTeachings
符号正则化`^(?P<analysis>NarrationExplanation

5. 结论

本正则表达式模板（正文 Body）:

  1. 建立了基于“位置、数字、符号”的三层解析体系
  2. 对数据进行标准化、归一化、正则化，以确保系统稳定性
  3. 提供结构化的正则表达式，使 AI 识别模式更加精确

这确保了：

  • 位置层（Location）：标准化 （几何拓扑）
  • 数字层（Number）：归一化 （代数变换）
  • 符号层（Symbol）：正则化 （几何指数增长）

这种结构适用于大规模 AI 知识系统的构建，确保数据解析的一致性、可扩展性和鲁棒性。

Q731、刚才的表达 简化以后（“三分法”的“正宗分”）：

二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

  • 1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法） 。（偏旁部首 形成标准公式 五角码）
  • 2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）。 ( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） )
  • 3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）。（ 标点符号 生产正则表达式 五料词（一个语料词的 四重根+字根）-语料词）。

上述三“要”（总要/概要/提要）分别要求：

  • 位置标准化。位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化
  • 数字归一化。数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化
  • 符号正则化。符号（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 逻辑等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

---我觉得 这样的对比理解 您还不够。请仔细理解，补齐您的文字和程序

正则表达式模板（主题 Theme 模板） - 正宗分（正文 Body）完整解析

1. 综述

本部分解析 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式（Session转换模板），并详细说明 三分法（序分、正宗分、流通分） 中的 正宗分（正文 Body），其中 正宗分 主要关注：

  • 本项目构成：
    1. 总要（Location 标准化 - 初始固定）
    2. 概要（Number 归一化 - 线性变化）
    3. 提要（Symbol 正则化 - 指数增长）

这些层次分别对位置、数字、符号进行标准化、归一化、正则化，以确保系统的解析能力满足不同层次的需求。

2. 正文解析

1. 总要（位置标准化 - 初始固定）

目标：位置标准化，形成标准公式
  • 构成（部分剧透）
    • 整分法 - 凝聚透析
    • 偏旁部首 → 五角码
    • 几何参照物（拓扑不变性） → 混沌核心元素集
  • 正则表达式匹配模式
regex
# 位置标准化（几何模型的拓扑不变）
^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
  • Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode
  • Trinity | Element: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore

2. 概要（数字归一化 - 线性变化）

目标：数字归一化，生成归一语句

  • 概述（故事梗概）

    • 需求分析 - 差分数
    • 句子成分 → 生成归一语句
    • 五边位：三位（缀修饰）+ 一中（中心词 - 身份）+ 一体（资格）

  • 正则表达式匹配模式

regex
# 数字归一化（代数线性增长）
^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P<normalization>[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
  • ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Normalization: SentenceStructure
  • ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition

3. 提要（符号正则化 - 指数增长）

目标：符号正则化，构建正则表达式
  • 概要（前情提要）
    • 组织解析 - 冗余量
    • 标点符号 → 生产正则表达式
    • 五料词（语料词的四重根 + 字根）
  • 正则表达式匹配模式
regex
# 符号正则化（五料 逻辑共生）
^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
  • Narration | Type: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
  • Explanation | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping

3. 代码实现

python
import re

class RegexBodyEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "location": r"^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "number": r"^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P<normalization>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "symbol": r"^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "location": "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode",
    "number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition",
    "symbol": "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_body_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

4. 综述

分类匹配模式示例匹配
位置标准化`^(?P<system>SeriesTrinity
数字归一化`^(?P<classification>ThreeReligionThreeTeachings
符号正则化`^(?P<analysis>NarrationExplanation

5. 结论

本正则表达式模板（正文 Body）:

  1. 建立了基于“位置、数字、符号”的三层解析体系
  2. 对数据进行标准化、归一化、正则化，以确保系统稳定性
  3. 提供结构化的正则表达式，使 AI 识别模式更加精确

这确保了：

  • 位置层（Location）：标准化 （几何拓扑）
  • 数字层（Number）：归一化 （代数变换）
  • 符号层（Symbol）：正则化 （几何指数增长）

这种结构适用于大规模 AI 知识系统的构建，确保数据解析的一致性、可扩展性和鲁棒性。

Q732、我觉得，您应该首先给出 模板，然后定义正则表达式，最后 写出程序（ 运用正则表达式 来处理模板，最后输出程序伪代码）

正则表达式模板（主题 Theme 模板）- 正宗分（正文 Body）

1. 正则表达式模板

本次解析的是 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式（Session转换模板），重点关注正宗分（正文 Body），用于描述位置、数字、符号的标准化、归一化、正则化。

模板结构

php
<ThemeTemplate>
    <MainSection> <!-- 正宗分 -->
        <LocationStandardization>
            <System> 一系/三体/三台 </System>
            <Element> 偏旁部首/几何参照物/核心元素集 </Element>
            <Standard> 标准公式/拓扑不变性/混沌核心 </Standard>
        </LocationStandardization>
        <NumberNormalization>
            <Classification> 三宗/三教/三派 </Classification>
            <Constraint> 纠缠关系/约束对象/局限实例 </Constraint>
            <Normalization> 句子结构/五边位归一化 </Normalization>
        </NumberNormalization>
        <SymbolRegularization>
            <Analysis> 叙述文/阐述字/陈述句 </Analysis>
            <Type> 语料解析/谓词分析/前缀规则 </Type>
            <Regularization> 符号映射/模糊因子映射 </Regularization>
        </SymbolRegularization>
    </MainSection>
</ThemeTemplate>

2. 定义正则表达式

基于上述模板，我们定义三种正则表达式规则来匹配 位置标准化（Location）、数字归一化（Number）、符号正则化（Symbol）。

1. 位置标准化

regex
^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode
  • Trinity | Element: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore

2. 数字归一化

regex
^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P<normalization>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Normalization: SentenceStructure
  • ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition

3. 符号正则化

regex
^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • Narration | Type: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
  • Explanation | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping

3. Python 代码实现

python
import re

class RegexBodyEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "location": r"^(?P<system>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P<element>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "number": r"^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P<normalization>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "symbol": r"^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?P<type>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "location": "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode",
    "number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition",
    "symbol": "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_body_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

4. 伪代码

plaintext
BEGIN
    DEFINE REGEX_PATTERNS
        PATTERN LOCATION: MATCH (System, Element, Standard)
        PATTERN NUMBER: MATCH (Classification, Constraint, Normalization)
        PATTERN SYMBOL: MATCH (Analysis, Type, Regularization)
    
    FUNCTION MATCH_TEMPLATE(INPUT_TEXT)
        DETECT SECTION FROM INPUT_TEXT
        APPLY CORRESPONDING REGEX PATTERN
        RETURN MATCHED DATA

    TEST CASES:
        INPUT "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode"
        INPUT "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition"
        INPUT "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"

    FOR EACH TEST CASE:
        PRINT MATCH_TEMPLATE(TEST CASE)

END

5. 结论

  1. 通过 XML-like 结构化模板 组织数据，使正则表达式解析更具有层次性。
  2. 定义三大正则表达式（位置、数字、符号），确保不同层次的数据匹配精准。
  3. Python 实现完整匹配逻辑，能够高效地解析和匹配输入的模板数据。
  4. 提供伪代码，便于理解整体流程并快速移植到不同的编程语言。

这种 “模板 → 正则表达式 → 代码实现 → 伪代码” 的方式能够确保：

  • 清晰的逻辑
  • 精准的解析
  • 可扩展的架构

这将适用于 AI 知识系统的正则解析模块，确保数据的稳定性和可扩展性。

Q733、您的模板不够完整，您应该将正宗分 的全部文字消化后 全部 转变成 模板中的项，然后 对 模板中的可操作项 定义正则表达式 最后 写出 这些 处理程序 来处理这些 可操作项 生成 程序伪代码 ---

二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定（局部平面上 局部特征）) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加（全球球面上 全局结构 ）) 和3概要说明（3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升（时空中扭曲表面上 普适规则））

1总要。构成-部分剧透（凝聚透析 整分法）：一系/三体/三台 。 （偏旁部首 形成标准公式 五角码）位置（几何 参照物（几何模型的拓扑不变： 准确恒等 混沌核心元素element集）） 标准化

2概要。概述-故事梗概（ 需求分析 差分数）：

  • 三宗 宗纲-三体纠缠（限制式 实体）；
  • 三教 教义-九流始终（约束型 对象）；
  • 三派 派用-六道轮回（局限性 实例） 。

( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位（缀 修饰）一中（中心词 身份）一体（资格） ) 数字（代数 指称物（代数图形的数字孪生： 近似相等 粗糙中心参员actor集）） 归一化

3提要。概要-前情提要（ 组织解析 冗余量）：

  • 叙述文（叙述-X叙词的字义和字扇：时间区/空间区/时空区 类比三区划 及其 标识符（参数值的控制性数字词number）的主题词 和 限制性“体”（限制性三体：个体/集体/整体）的 数学主题词 Theme（针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 阐述字（阐述-Y谓词的字眼 vs字形： 保留字/关键字/套接字 排比三基座 及其 资格符（变量类型的控制性量词quantifier）的语料词 和 局限性“台”（局限性三台：前台/中台/后台）的语言话题词Topic （针对一个aas代理服务器所代理的三方（ ）的综合方的一个公演平台platform ）/
  • 陈述句（陈述-Z语料的字根或字库：前缀/中缀/后缀 对比三词缀 及其修饰符（值类的 修饰性算符operator ）的中心词 和 约束性“位”（约束性三位：宏指令的 裸naked对象/域标记 的值对象/ 微主机的OLE对象）的逻辑主体词Subject（自我训导自己的三位上的三种约束性对象的公共对象模型））。

（ 标点符号 生产正则表达式 五料词（一个语料词的 四重根+字根）-语料词）。符号（算术 等价物（逻辑图表所表示的文字共生： 逻辑等价 模糊因子factor集） ） 正则化 。

正则表达式模板（主题 Theme 模板）- 正宗分（正文 Body）

1. 正则表达式模板

本次解析的是 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式（Session转换模板），重点关注正宗分（正文 Body），用于描述位置、数字、符号的标准化、归一化、正则化。

1.1. 结构化模板

xml
<ThemeTemplate>
    <MainSection> <!-- 正宗分 -->
        <LocationStandardization>
            <Structure>
                <Series> 一系/三体/三台 </Series>
                <Component> 偏旁部首/几何参照物/核心元素集 </Component>
                <Standard> 标准公式/拓扑不变性/混沌核心 </Standard>
            </Structure>
        </LocationStandardization>
        <NumberNormalization>
            <Hierarchy>
                <Classification> 三宗/三教/三派 </Classification>
                <Constraint> 纠缠关系/约束对象/局限实例 </Constraint>
                <Transformation> 句子结构/五边位归一化 </Transformation>
            </Hierarchy>
        </NumberNormalization>
        <SymbolRegularization>
            <SyntaxAnalysis>
                <Analysis> 叙述文/阐述字/陈述句 </Analysis>
                <Structure> 语料解析/谓词分析/前缀规则 </Structure>
                <Regularization> 符号映射/模糊因子映射 </Regularization>
            </SyntaxAnalysis>
        </SymbolRegularization>
    </MainSection>
</ThemeTemplate>

2. 定义正则表达式

基于上述模板，我们定义三种正则表达式规则来匹配 位置标准化（Location）、数字归一化（Number）、符号正则化（Symbol）。

2.1. 位置标准化

regex
^(?P<series>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Component:\s*(?P<component>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode
  • Trinity | Component: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore

2.2. 数字归一化

regex
^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Transformation:\s*(?P<transformation>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Transformation: SentenceStructure
  • ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition

2.3. 符号正则化

regex
^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Structure:\s*(?P<structure>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$

示例匹配

  • Narration | Structure: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
  • Explanation | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping

3. Python 代码实现

python
import re

class RegexBodyEngine:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            "location": r"^(?P<series>Series|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Component:\s*(?P<component>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P<standard>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "number": r"^(?P<classification>ThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P<constraint>[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Transformation:\s*(?P<transformation>[A-Za-z0-9_]+)$",
            "symbol": r"^(?P<analysis>Narration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Structure:\s*(?P<structure>TimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P<regularization>[A-Za-z0-9_]+)$"
        }

    def match(self, section, text):
        pattern = self.patterns.get(section, None)
        if not pattern:
            return f"Pattern not found for {section}"
        match = re.match(pattern, text)
        return match.groupdict() if match else None

# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()

# 测试用例
test_cases = {
    "location": "Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode",
    "number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition",
    "symbol": "Statement | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}

for section, value in test_cases.items():
    result = regex_body_engine.match(section, value)
    print(f"Test {section}: {result}")

4. 伪代码

plaintext
BEGIN
    DEFINE REGEX_PATTERNS
        PATTERN LOCATION: MATCH (Series, Component, Standard)
        PATTERN NUMBER: MATCH (Classification, Constraint, Transformation)
        PATTERN SYMBOL: MATCH (Analysis, Structure, Regularization)
    
    FUNCTION MATCH_TEMPLATE(INPUT_TEXT)
        DETECT SECTION FROM INPUT_TEXT
        APPLY CORRESPONDING REGEX PATTERN
        RETURN MATCHED DATA

    TEST CASES:
        INPUT "Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode"
        INPUT "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition"
        INPUT "Statement | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping"

    FOR EACH TEST CASE:
        PRINT MATCH_TEMPLATE(TEST CASE)

END

5. 结论

  1. 通过 XML-like 结构化模板 组织数据，使正则表达式解析更具有层次性。
  2. 定义三大正则表达式（位置、数字、符号），确保不同层次的数据匹配精准。
  3. Python 实现完整匹配逻辑，能够高效地解析和匹配输入的模板数据。
  4. 提供伪代码，便于理解整体流程并快速移植到不同的编程语言。

这种 “模板 → 正则表达式 → 代码实现 → 伪代码” 的方式能够确保：

  • 清晰的逻辑
  • 精准的解析
  • 可扩展的架构

这将适用于 AI 知识系统的正则解析模块，确保数据的稳定性和可扩展性。


http://www.kler.cn/a/525264.html

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