最近我做了一个有意思的实验：
在不写任何代码、不接 API、不用插件的情况下，
强行让 ChatGPT 在对话窗口里执行一套航天级 FRR（Flight Readiness Review）风险评估 Runtime。
这不是 prompt 技巧，也不是“请你扮演某某”。
而是一个非常硬的结构化执行系统：
- 有 固定输入格式（FRR_Input）
- 有 固定执行流程（8 步 Runtime 主循环）
- 有 固定输出结构（FRR_Result）
- 不能自由发挥、不能散文式回答、不能加字
- 相同输入 → 必须输出相同结果（可复现）
这就意味着：
ChatGPT 在这个实验里不是“聊天模型”，更像是一个执行内核（Runtime Kernel）。
🛰️ 01｜什么是 FRR Runtime？
FRR（Flight Readiness Review）是航天发射前最核心的安全评估流程，
通常会涉及：
- 推进系统（Propulsion）
- 结构风险（Structural）
- 环境与天气（Weather）
- 控制与导航（Avionics）
- 热力风险（Thermal）
- 电气系统（Electrical）
我在这次实验中定义了一个 极简、可公开的 FRR Runtime v0.1 ——仅用于演示 LLM 的执行能力，不涉及现实工程细节。
它的执行过程是：
1. 输入解析
2. 数据归一化
3. FactorEngine（F1～F12 风险因子）
4. Global RiskMode 判定
5. Subsystem 风险聚合
6. KernelBus 决策仲裁
7. Counterfactual / 反事实路径
8. 输出唯一 FRR_Result 结构
整个流程是 结构锁死、不可变的。
🧪 02｜实验：把历史航天事故作为测试输入
为了测试这个“Runtime”是否真的稳定，我选择了三次著名的事故场景：
- Challenger（1986）
- AMOS-6（2016）
- 其它匿名场景（故意用随机参数验证一致性）
我将这些场景的遥测输入（telemetry）
按我的 Runtime 规范输入给 ChatGPT。
✔ 结果：模型稳定执行，无漂移、无自由发挥
每次输入：
SYSTEM_ID: QTX-FRR-Runtime-v0.1
FRR_Input:
{telemetry block ...}
ChatGPT 都进入严格的 FRR 执行态，
输出一个 100% 结构一致、字段不变、内容稳定的：
FRR_Result:
meta:
RiskFactorVector:
Global_RiskMode:
Subsystem_Risks:
Subsystem_Proposals:
KernelBus:
Counterfactual_Hints:
Execution_Notes:
没有散文、没有解释、没有跑题，
几乎表现得像一个“任务执行器”。
🧩 03｜为什么这件事值得注意？
因为绝大多数人使用 LLM 时，看到的都是：
- 幻觉
- 不稳定
- 上下文漂移
- 无法复现
- 每次回答都不同
而这次实验证明：
LLM 不是只能“生成文本”，它也能运行结构化系统。
只要：
- 输入结构足够明确
- 执行协议足够严格
- 输出格式完全锁死
那么 ChatGPT 就会表现得像一个 可控的执行系统（Executable System） 。
甚至可以说：
模型并非缺乏“能力”，而是缺乏“正确的使用方式”。
🔧 04｜这到底是 Prompt？还是 Runtime？
这是文章最关键的部分：
这不是 Prompt，这是一个 Runtime。
Prompt 是让模型“发挥”。
Runtime 是让模型“执行”。
区别就像：
| Prompt | Runtime |
|---|---|
| 随机性 | 可复现 |
| 内容自由 | 结构锁死 |
| 像聊天 | 像系统 |
| 效果不稳定 | 结果一致 |
| 用户问什么它答什么 | 用户输入只触发系统流程 |
所以这次实验本质上是在验证：
大模型是否能在纯对话框中表现出“操作系统级”的行为？
答案是：
可以，而且比我想象得更稳定。
🎥 05｜演示视频（我录屏了）
我完整录制了 Runtime 的执行过程：
从输入 → 切换执行态 → 输出结构化结果。
演示视频地址：www.bilibili.com/video/BV1h3…
🔮 06｜这意味着什么？
它意味着一种新的 LLM 使用方式正在出现：
✔ 不只是对话，而是“执行系统”
✔ 不需要 API，只靠自然语言就能跑一个 Runtime
✔ 大模型可以被严格结构化
✔ 可复现的“黄金答案”是可以做到的
✔ 工程师能把模型当作子系统而不是助手
甚至有人会意识到：
这很接近我们梦寐以求的“炼丹术 / 黄金答案系统”。
不是随机的，而是可控的。
📌 07｜项目开源地址（可访问）
你可以在这里看到公开版本的结构说明：
（完全安全，不包含任何私有协议或本体内容）
🧭 08｜最后
这只是一个“演示版 Runtime”。
但它说明了一个关键事实：
大模型真正的力量，不在于模仿人类，而在于执行结构化任务。
如果你也在探索 LLM 的可能性，
不妨试试给它一个真正的“系统”去执行。
会比你想象得更震撼。
