编程语言设计一直是计算机科学领域极富魅力且充满挑战的研究方向之一。通过为特定领域量身定制语法和语义，领域专用语言（DSL）能够极大地提升编程效率，降低出错率，使开发者能专注于解决核心问题，而非纠缠于冗长的API调用或复杂的底层实现。然而，随着大型语言模型（LLM）如ChatGPT、CoPilot、Gemini等的广泛应用，传统编程语言设计正迎来深刻变革，甚至被认为面临“回归平庸”的风险。本文将围绕这一议题进行全面解析，探讨编程语言设计在LLM时代的挑战、机遇以及未来发展方向。 传统编程语言设计的最大优势在于其对特定领域“常识规则”的编码能力。以视觉小说（Visual Novel）对话系统为例，传统API编写需要详细指明角色位置、对话顺序、情感状态等，繁琐且易错。
而专门设计的DSL则通过简洁直观的语法，将这些细节抽象成高层描述，极大降低认知负担，同时避免语义错误。例如，使用专门的对话DSL可以用简洁的语句描述角色位置和情绪，确保对话逻辑的准确执行，从而提高脚本编写效率及维护性。 然而，LLM的兴起为软件开发带来革命性变化。具有强大生成能力的模型可以根据自然语言描述自动生成代码，极大地降低了对专门语法的依赖。用户可以直接用Python等通用语言，结合自然语言提示快速实现复杂逻辑，减少了创建和学习新DSL的门槛。尽管如此，LLM在处理特定领域较为冷门的语言时表现不佳。
研究数据表明，LLM对训练集中常见语言如Python、JavaScript表现优异，但对冷门或者专业领域的DSL支持则相当有限。这意味着，如果强制使用某个DSL，用户将失去用LLM辅助编程的机会，导致生产力下降，成为DSL设计的严峻阻碍。 面对这一困境，语言设计领域出现了新的思考路径。首先，通过设计能够与LLM协作的DSL成为一种趋势。借助Python作为桥梁语言，研究者成功实现了从Python到DSL的代码自动转换，绕开了对LLM的直接微调需求。这种方法不仅提高了LLM生成专业语言代码的准确率，也为DSL的推广和使用带来了便利。
未来，或许可以构建一套集成Python语义描述的DSL设计框架，使语言的设计和验证过程模块化、自动化，真正实现DSL与LLM的深度融合。 其次，在LLM辅助开发的日常工作中，代码创作流程也在发生变化。许多开发者开始用LLM生成重复性、高度结构化的胶水代码，同时保留关键模块由人工完成。这里体现的是“形式”与“非形式”之间的桥梁：非正式的自然语言提示与正式的代码结构相结合，促进更高效灵活的编程体验。语言设计可以基于这一点，探索如何将自由文本说明与DSL的静态类型签名、语义分析等紧密结合，实现交互式、渐进式的代码生成与验证机制，让开发者能够在灵活表达和严格约束之间自如切换。 第三，伴随验证技术与LLM的结合，围绕验证性编程语言的设计越来越受到关注。
通过在程序中嵌入明确的规格说明，像Dafny这类验证语言能够确保所生成代码满足预设的性质，减少潜在缺陷。这对于高可靠性需求的领域尤为重要，同时对DSL提出更高要求。未来的语言设计不仅要支持表达复杂属性，还需与LLM协同工作，自动生成、验证甚至修正代码。如何为不同领域设计适配度高、易用且强大的规格语言，是当前研究的热点问题，也将极大推动编程语言设计的深化。 综观整个软件生态，LLM正导致编程语言设计门槛提高，而语言设计者更需提供难以替代的价值，否则DSL的发展将陷入困境。然而这也为创新敞开了大门。
可将LLM视为强大但有限的合作伙伴，语言设计者则需打造适配其能力和限制的工具，创造协同效果，驱动软件开发从单一语言时代迈向“语言+智能”的新纪元。 面向未来，我们可以展望以下几个方向：第一，建立完善的DSL到主流语言之间的自动翻译或映射机制，缩小LLM理解沟通的鸿沟；第二，开发融合自然语言描述与形式语义的混合型编程环境，提升开发体验和代码质量；第三，设计面向验证的DSL，与LLM联合实现代码生成、验证与修复，满足高安全性与高可靠性需求；第四，构建开源、易拓展的DSL设计框架，降低语言开发难度，促进社区共建生态繁荣。 总结而言，大型语言模型虽带来巨大便利，却不应成为编程语言设计创新的掣肘。语言设计需重新审视自身定位，融入智能辅助开发的浪潮，在提升用户体验、保障代码正确性及加强领域表达力上展现独特优势。只有这样，领域专用语言才能摆脱困境，实现与LLM的良性共生，推动软件开发向更高标准与多样化方向发展。未来编程语言设计的突破，既依赖于深厚的理论基础，也依赖于对人工智能新时代机遇的敏锐把握。
。
