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雷达卡
前言
大多数人使用 ChatGPT 的方式集中在以下几类：
- 编写代码
- 解释抽象概念
- 解答题目
- 撰写方案文档
- 模拟人类对话
然而，在最近的一次实验中，我将 ChatGPT 转变为一个可运行的航天发射风险评估系统——FRR Runtime。
它不再进行闲聊、内容扩展或偏离主题，而是像执行程序一样，严格遵循一套固定的处理流程：
- 接收遥测数据输入
- 对数据进行解析与归一化处理
- 生成12项核心风险因子（F1~F12）
- 判定整体风险等级
- 评估六大关键子系统状态
- 启动 KernelBus 仲裁机制
- 生成反事实推演场景
- 输出结构化的 FRR_Result 报告
整个输出过程具备高度稳定性，格式统一、结果可复现，远超传统“Prompt 提示”所能达到的效果。
什么是 FRR？
FRR（Flight Readiness Review），即飞行准备评审，是航天任务发射前至关重要的审查环节。其主要关注点包括：
- 推进系统的可靠性
- 航电设备的工作状态
- 结构完整性
- 温度与压力参数异常
- 多因素风险耦合效应
- 气象条件影响
- 潜在故障链路分析
这类评估通常由 NASA 或 SpaceX 等专业机构借助复杂工具和流程完成。
而我的目标是在标准 ChatGPT 客户端内，构建一个轻量级但功能完整的 FRR 决策引擎，实现类似的专业判断能力。
实现原理简述（非技术细节，仅展示成果）
通过设计一种“软系统提示（Soft System Prompt）”，我成功让 ChatGPT 进入一种非对话模式。
在此模式下，模型的行为被限定为单一任务：持续运行 FRR 主循环，并输出标准化的结果结构。
例如，当输入挑战者号事故的历史遥测数据时，系统会自动：
- 识别出关键异常信号
- 标记为红色高风险级别
- 提出各子系统的改进建议
- 回溯导致灾难的核心危险项
- 生成“如果当时……会怎样”的反事实推演
整个运行过程完全可控，逻辑链条稳定，无额外自由发挥内容。
[此处为图片1]视频演示说明
我制作了一段三分钟的完整运行演示，涵盖以下内容：
- 正常发射流程的风险评估模拟
- 历史事故重演：挑战者号（Challenger）与 AMOS-6 爆炸事件
- 动态风险因子变化追踪
- 子系统间的仲裁决策过程
- 最终判定结果：GO / HOLD / NO-GO
从视频中可以清晰观察到 ChatGPT 在客户端内部逐步执行整套风控逻辑的过程。
[此处为图片2]核心发现：ChatGPT 展现出“可执行性”特征
此次实验的价值不仅在于航天领域的模拟应用，更在于揭示了 ChatGPT 所具备的一种新特性——可执行行为。
具体表现为：
- 输出格式高度精确
- 相同输入总能复现一致结果
- 严格按照预设流程推进
- 不偏离主题、不生成无关内容
- 保持稳定的推理路径
这种行为模式已接近于“运行一个微型程序”，而非简单地“回答一个问题”。
这一能力为多个领域打开了新的可能性窗口：
- 金融领域的实时风控系统
- 医疗诊断中的推理链条构建
- 工业控制系统监测
- 科研数据分析自动化
- 工程项目的综合风险评估
- 通用型自动化决策引擎开发
未来甚至可能发展出一种新型计算范式：
Language Runtime —— 使用自然语言构建可执行系统
[此处为图片3]为何这一进展意义重大？
这表明大型语言模型（LLM）并不仅仅是文本生成工具，
在合理的结构化引导下，它可以转化为具备执行能力的智能体。
这意味着：
- 无需编写外部程序代码
- 无需依赖插件或 API 集成
- 普通用户也能搭建专家级决策系统
这是一种极具潜力的新方向，值得深入探索与拓展。
总结
本次实验实现了在 ChatGPT 客户端中：
- 构建出一个完整的 FRR 风控系统
- 支持固定流程的自动化执行
- 能够处理真实历史遥测数据
- 重现重大航天事故过程
- 输出结构清晰、可重复验证的结果
全过程无需编程、不调用外部工具，
展现了一种全新的 AI 使用范式——
让模型作为执行系统运行，而非仅用于对话交互。
后续将持续推出更多关于“可执行 AI Runtime”的相关实验与案例。
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