近年来，人工智能尤其是大型语言模型（LLM）的进步，为软件工程和语言设计领域带来了全新的机遇。领域专用语言作为满足某一特定应用领域需求的编程语言，在行业内具有显著的优势，比如提升开发效率、减少错误以及更好地与业务需求契合。然而，传统DSL的设计与实现往往需要高度专业的建模知识和语言工程技能，门槛较高且耗时耗力。在这种背景下，业内开始关注一个重要问题：大型语言模型是否能够自主构建一个完整的领域专用语言？近期，Jordi Cabot在他的演讲和实践中针对这个问题进行了探索，带来了许多有价值的启示。Jordi Cabot选择以一个具体的案例为起点——设计一套用于开源项目资金管理的DSL，即针对FUNDING文件的语言。基于这项工作，他尝试让大型语言模型完成从元模型（抽象语法）设计，到具体语法规范，甚至图形化建模环境的构建。
这个实践过程不仅体现了LLM在语言设计领域的应用潜力，也暴露了目前技术的一些局限。大型语言模型对于构建文本语法的支持令人印象深刻。通过合理的提示设计，LLM能够生成符合目标领域需求的抽象语法结构，甚至能够用ANTLR和TextX等工具定义相应的语法规则。此外，模型还能协助编写将抽象语法树（AST）转化为具体对象实例的转换代码，这在构建语言解释器或编译器过程中至关重要。这一过程大大降低了开发DSL的初始门槛，缩短了开发周期，使得非专业语言工程师也能够借助LLM的辅助参与DSL设计。还有一点尤为值得关注，LLM能在多轮交互中逐渐完善语言设计。
通过不断优化提示和反馈，语言模型不断调整和提升语言的表达能力和规范的准确性。这种交互式的生成模式，为未来用户驱动的DSL开发提供了崭新的可能性。尽管如此，LLM在图形化DSL开发方面展现出较大挑战。图形化环境涉及复杂的用户界面设计、元模型与视图之间的映射关系以及交互逻辑，这些对纯语言生成模型来说仍是高难度任务。Jordi Cabot的实践表明，虽然LLM可以为文本DSL提供很大帮助，但要自动生成高质量的图形建模环境，还需要结合专业工具与人类专家的深度合作。此外，LLM生成的DSL在质量和准确性上存在一定不稳定性。
模型生成的代码和语法定义偶尔会出现语义错误或细节失误，需要开发者认真实践测试、修正并完善。如何有效利用LLM生成成果并结合传统语言工程方法，形成高效迭代流程，是未来实践者应重点关注的问题。从更宏观的角度来看，LLM辅助DSL开发推动了语言工程走向更民主化和自动化的方向。开发者无需掌握复杂的语言设计理论即可参与到语言定义工作，大幅扩展了DSL设计群体的覆盖面。这种趋势可能催生更多小众领域拥有专属语言，促进协同创新和跨界融合。同时它也对语言工程师提出新要求，未来将更多扮演引导、校验与优化的角色，协调人机合作完成高质量DSL作品。
此外，如何设计有效的提示策略成为关键。利用上下文信息、细化任务描述、分阶段生成等技巧能够显著提升模型产出的相关性和准确度。实践证明，提示工程已经成为LLM应用不可或缺的一环，也为未来工具链集成带来启示。对开源社区而言，LLM生成DSL方法论的开放将为语言工具生态注入活力。更多开发者能够基于现有模型和代码模板快速打造符合自身需求的语言定制方案，推动开源项目资金管理、业务流程建模、数据分析等多场景DSL创新。未来，结合模型持续更新和领域知识的融合，LLM在语言工程中将发挥更核心作用，同时伴随更完善的图形建模支持和自动验证技术，实现完整的语言开发表现。
总之，探究大型语言模型是否能够创造完整领域专用语言不仅是对语义理解与技术能力的挑战，更是对未来软件语言构建范式的深远影响。实践证实，文本DSL的设计已然具备较高的自动化潜力，而图形化环境和质量保障则仍需多方努力。随着技术进步和工具生态完善，未来语言工程将迎来更多激动人心的变革，LLM必将成为这一进程中的重要驱动力。
