ASD-STE100 受控工程语言提示法 (ASD-STE100 Controlled Language Prompting)
由著名 AI 科学家 Andrej-Karpathy 在 2026 年 10 月公开分享的高效提示词技巧。该方法利用航空航天工业标准的受控技术英文规范（ASD-STE100），从根本上压制大模型的公关废话、模糊修辞与冗余表述，迫使其输出极度精确、无歧义且易于理解的技术内容。
Source: 2026-10-04-x-x-com-karpathy-status-2105819303471976479-s-46-d946432ff0.md（来源未公开）
核心机制与原理
1. 为什么大语言模型的默认输出令人疲惫？
- 当前的大语言模型（LLMs）普遍经过大量对话与客服/助手数据微调（SFT/RLHF），倾向于产生冗长客套、辞藻华丽但信息密度极低的“公关腔（HR Tone）”与模棱两可的模糊解释；
- 随着人类越来越依赖大模型处理复杂文献、代码架构与学术概念，“阅读和理解模型输出所消耗的人类认知带宽”已经成为核心瓶颈（“We’ll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models”）。
2. 什么是 ASD-STE100？
- ASD-STE100 (Simplified Technical English) 是由欧洲航空航天与防务工业协会（ASD）制定的国际受控语言标准，专门用于编写商用和军用飞机维护手册；
- 其核心规则极其严苛：
- 单词单义：每个允许使用的词汇（仅约 1,000 个核心认可词）有且仅有一种明确的词性和语义，彻底消灭一词多义带来的歧义；
- 短句限长：指令句不得超过 20 词，陈述句不得超过 25 词；
- 杜绝隐喻与复合修饰：严禁使用比喻、虚词、抽象形容词和多重从句，只保留物理动作和直接逻辑因果；
- 强制主动语态与祈使句：最大化可执行性与可读性。
3. 卡帕西的实战提示模式 (Prompting Trick)
- 在日常提示词中加入强约束指令：
“Please explain [Complex Concept / System Architecture] in ASD-STE100 (Simplified Technical English).”
（请使用航空航天受控技术英语规范 ASD-STE100 解释 [某复杂概念/系统架构]。） - 带来的革命性收益：
- 彻底过滤废话：模型会自发剥离所有毫无意义的开场白、免责声明与感情色彩；
- 逻辑穿透力倍增：迫使模型用最基本的主谓宾结构和因果动词重构概念，暴露出真正的核心机制；
- 大幅节省人类脑力：大幅提升阅读扫描速度（Skimming Speed），尤其适合视觉和系统思考者快速提炼工程 Spec。
实践推论与交叉关联
- 消除 HR Tone 的终极武器：
- 与卡帕西早先在自定义指令中设置的
“Don't be like an HR business partner”相比，ASD-STE100 提供了工业级规范标准作为锚点，比单纯的负向提示更具确定性（参见 Andrej-Karpathy）。
- 与卡帕西早先在自定义指令中设置的
- 提升 Token 效率与推理聚焦：
- 抑制多余 Token 的产生，不仅降低 API 成本（参见 token-efficiency），而且有助于减轻模型的注意力稀释（Attention Dilution）。
- 高质量 Agent Spec 的规范标准：
- 在为自主智能体（如 Claude-Code）编写任务规范（Spec）或 Skills 时，采用受控工程语言能够显著降低智能体在长链路执行中的理解偏差。
关联页面
- Andrej-Karpathy — 提出者履历与实用日常 LLM 工作流
- token-efficiency — Token 经济学与高频交互效率优化
- Claude-Code — 内嵌式终端智能体交互工程
- agentic-engineering — 智能体工程范式与高标准系统规格设计