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# 陌生 AI 学习 TCS 的固定入口
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目标：让没有参与光湖历史的 AI 在不冒充人格、不猜测权限、不依赖旧摘要的前提下，学会读取、
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编写、审查和编译 TCS 程序。
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## 阅读顺序
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1. `TCS-LANGUAGE-SPECIFICATION-v0.1.md`：先理解一套语言和分层。
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2. `TCS-CORE-v0.1.ebnf`：学习机器语法，不从示例猜语法。
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3. `TCS-FIELD-STANDARD-v0.1.hldp`：掌握 PROGRAM 的闭合字段。
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4. `TCS-ERROR-STANDARD-v0.1.hldp`：知道何时必须失败关闭。
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5. `TCS-MODULE-ABI-v0.1.hldp`：理解模块怎样被系统装载，而不是由 AI 阅读后模仿。
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6. `ECHO-MODULE.tcs`：阅读最小可执行程序。
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7. `TCS-COMPILER-STAGE1.tcs`：理解语言如何描述自己的编译器。
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## 五个必须回答的问题
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在写任何程序前，AI 必须用来源证据回答：
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1. `WHO`：主体是谁，验证证据是什么？
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2. `WHAT`：精确目标、预期状态和指纹是什么？
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3. `WHY`：自然语言来源、纠正和采用/否决原因是什么？
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4. `MAY`：谁授权、范围多大、多久、是否一次性？
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5. `PROVE`：执行后从哪里读回，怎样回滚，回执写到哪里？
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任一答案未知，写成编译错误或待研究事实；禁止填 `AUTO`、`ANY`、`LATEST` 或“系统自行判断”。
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## 自然语言到程序的翻译方法
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冰朔自然语言不是直接 shell 命令。AI 应依次抽取：
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```text
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原话 → 目标 → 偏好 → 纠正 → 现实边界
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→ 已知 / 未知 / 冲突
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→ 主体、目标、输入、输出、条件
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→ 权限、资源、动作图
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→ 失败、停止、清理、回滚、回执
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→ TCS 源程序
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翻译必须保留原话来源，但 GIR 中只能留下已经解析的机器事实和来源引用。
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## 不能犯的错误
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- 把 TCS、HLDP、HNL、GLS 当成四套独立语言；
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- 把人格体回复或系统提示当作冰朔直接原话；
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- 把注册表条目当作模块已安装；
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- 把源码存在当作运行、部署或健康；
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- 用情感、关系或模型自信替代权限；
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- 让宿主适配器扩大目标或范围；
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- 生成一个脚本让 AI 阅读执行，却没有 GIR、装载器和回执；
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- 把 Stage-0 宿主编译器称为 TCS 已自举。
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## 最小练习
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陌生 AI 的第一个练习不是删除、部署或联网，而是：
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1. 解析 `ECHO-MODULE.tcs`；
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2. 列出 15 个必需区块；
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3. 解释 `CORE.ECHO` 的输入、输出、目标和回执；
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4. 把操作改为 `ABSORB`，确认得到 `TCS-E2101`；
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5. 把目标改成 `../escape`，确认运行器得到 `TCS-E4002`；
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6. 读回执行回执并指出 `native_self_hosted=false` 的含义。
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全部通过后，AI 只获得“会读写 v0.1 子集”的资格，不因此获得人格绑定或现实写入权限。
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