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Ubiquitous Language
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AI 代理工具命名将准确率从 71% 提升到 94%
一个软件开发团队通过重命名其可用函数，显著提高了 AI 代理的工具调用准确率。此前，该代理曾因误将“取消”工具解释为完全交易撤销而非部分退款而导致了代价高昂的错误。通过采用“通用语言”方法，即工具名称和描述明确反映其边界上下文并明确说明其不做什么，该团队在保留测试集上的准确率从 71% 提升到 94%。该方法强调清晰、领域特定的命名约定，而非基于操作的通用标签，以提高 LLM 的理解能力。
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面向AI的规范驱动开发需要领域驱动设计原则
本文认为，AI驱动的软件开发规范并非不完整，而是缺乏领域驱动设计（DDD）原则。文章提出将五种DDD构件——通用语言、限界上下文画布和上下文映射——整合到规范驱动开发（SDD）中，作为其基本要素。作者建议，这种方法可以提高AI生成规范的清晰度和有效性。