💡 前言：这是一次“极限工程实验”
在大多数工程师的认知里，要让 AI 稳定做事，我们通常会依赖：
- Prompt Engineering
- RAG 检索增强
- 多 Agent 协同架构
- API 调用与自定义服务化
- 各种上下文模板与工具链
但在这次实验中，我尝试了一个完全相反的方向：
❗ 不写一行代码，不用 API，不用提示词工程，不用 RAG，也不用任何外部框架。
只用 ChatGPT 官方网页端。
目标只有一个：
✅ 验证大模型能否在“极简环境”下形成一种可控、可审计、可预期的行为链。
最终结果比预期更超出——
我用 ChatGPT 网页端，跑出了一个具备风控逻辑的 可控量化决策系统（V8 Runtime） 。
🔍 核心亮点（工程师角度）
1. 0 代码 → 语言即指令（Language-State Runtime）
ChatGPT 在实验中不仅执行逻辑，还维护：
- 市场状态
- 风险模式
- 触发条件
- 决策一致性
这更像是一种 语言驱动的 Runtime，而不是“聊天工具” 。
2. 0 RAG → 仍然能做到低幻觉、稳定执行
没有检索
没有数据库
没有知识库
但依然做到：
- 行为一致
- 状态连续
- 决策可回溯
- 逻辑可审计
这说明 LLM 的“可控性”远比业内普遍认知更强。
3. 0 提示词工程 → 不依赖“魔法词条”
没有任何“提示词模板”“链式提示词”“思维链诱导”之类的工程技巧。
我只给出任务，模型自动保持：
- 任务锁定（Task Lock）
- 意图一致（Intent Consistency）
- 风险偏好稳定（Risk Mode Stability）
这是对“提示词工程必不可少”这一行业认知的直接挑战。
4. 风控特性是真实存在的，不是幻觉输出
在实验中，模型：
- 主动拒绝不安全建仓
- 会解释每一步的风险依据
- 会保持前后逻辑锁定
- 会根据市场波动调整策略
它的行为不是“随机回答”，而是更像一个：
✔ 语言驱动的决策系统（Language Decision Engine）
🎬 视频演示（真实对话录屏）
👉 www.bilibili.com/video/BV1p8…
视频展示了：
- ChatGPT 如何接管任务
- 如何执行建仓 / 拒绝建仓
- 如何解释风险模型
- 如何保持行为一致性
- 如何做到“无需代码的量化系统”
这是一次非常干净、可复现的实验。
🧠 为什么这次实验值得讨论？
行业正在讨论：
- “AI 是否正在降温？”
- “大模型是不是达不到预期？”
- “提示词工程是不是必须？”
- “RAG 是不是大模型落地的唯一方式？”
但这次实验证明：
大模型的下个阶段不是增强技术，而是控制技术。
📌 重要说明（非常关键）
这是一个技术验证实验，不是投资建议。
文中所有操作仅为验证“AI 的可控性”，并不推荐任何投资行为。
股市有风险，本实验仅演示 AI 行为一致性与风险控制能力。
🧩 结语：AI 的下一步不是更聪明，而是更“可控”
ChatGPT 网页端能做到的事情，远远超出主流想象。
未来的 AI 工程也许不需要：
- 巨大框架
- 海量提示词
- 多 Agent 协同
也许我们需要重新定义：
AI ≠ 聊天工具
AI = 可控的语言驱动系统
Language = 编排逻辑的能力本身
这可能是下一代 AI 工程的入口。
ALCOR风控白皮书：github.com/yuer-dsl/ED…
