ExampleLoom

给出几个样例，生成可检查、可重用的数据转换程序。

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ExampleLoom 是使用 MoonBit 实现的程序合成引擎、独立浏览器工作台和 CLI。它面向反复整理编号、名单、文件目录的人：导入 CSV/JSONL，标注输入输出样例，比较候选程序的不同解释，明确选择后保存配方并用于下一批数据。不依赖 Excel、云模型、PROSE 或维护者的其他项目。

快速体验

要求 MoonBit（验证版本 moonc 0.10.17+093cb8f9c、moon 0.1.20261021），工作台/CLI 另需 Node.js ≥20。没有 npm 运行时依赖。

moon check --deny-warn
moon test --deny-warn
moon run cmd/demo
node scripts/build.mjs
node scripts/serve.mjs

打开 http://127.0.0.1:4173，点击“供应商编码”“活动名单”或“素材目录”。两个样例已填好；点击生成候选，检查分歧，选用规则，再预览整批结果。切换示例输出字段可继续添加另一条规则。

点击“看看歧义”可重现：订单-0012 → 0012、订单-0081 → 0081 同时支持“末尾四位”和“最后一个连字符后的完整编号”。订单-123456 能区分它们。补充该行正确输出再搜索。此交互是已有 PBE 技术的应用，不是算法首创声明。

已实现功能

• MoonBit 原生有限表达式解释器、输出引导的程序搜索、稳定候选排名。
• 多输入列、多个独立输出字段；字段、常量、分隔词、ASCII 连续段、Unicode 字符区间、trim、ASCII 大小写、拼接、五种显式公历日期格式。
• 实际输入行上的候选分歧（包含失败预测），提示补充有区分力的样例。
• 版本化 JSON 配方；按列名绑定新数据，列顺序变化不影响已保存规则。
• 严格 CSV/JSONL 导入；保留前导零；批处理按行报告错误；失败时停止 CSV 导出。
• 独立中文工作台：文件导入、样例编辑、多字段配方、预览、下载、Worker 取消、手机布局。运行期间无外部数据请求。
• CLI 和公开 Mooncakes 库接口。实际验证与限制见 VALIDATION.md。
• v0.2：样例排序/去重，标点分隔符推断及可配置文字分隔符；Token 后截取、组合 trim/case；共享输出位置的搜索转移缓存。编辑样例会使旧规则失效并阻止旧结果导出。

三个完整使用场景

使用者与问题	输入与操作	输出与验证
小商家/运营整理供应商复合编码	examples/products/input.csv；提供两个型号/颜色样例，分别选择规则	型号 0012、123456 等保留前导零，颜色转大写；另外两行不参与训练，逐值检查
活动组织者生成名单标签	examples/labels/input.csv；用姓名、班级示范 A1 / 陈雨，另外复制编号字段	新行生成 C20 / 赵晨，编号不变；测试重排列后重用配方仍一致
内容创作者整理音视频文件	examples/media/input.csv；标注两个日期和 take 编号	未见的 20240229 正确变为 2024-02-29；invalid.csv 中 20260229 报错并停止 CSV 导出

这些是构造的演示数据，并非已获客户采用的证明。可复现实验：

node scripts/integration.mjs

它验证三个场景与额外歧义演示、留出行、配方往返、列名重绑定、CLI 全流程、150 组 CSV 往返，以及 10000 行批处理，并写入 artifacts/integration-results.json。

公开数据到可用目录

工作台另提供三个公开数据入口，全部记录均纳入验证，不只展示几条成功数据：

数据与使用者	操作与结果	验证范围
IANA tzdb 2025b：应用设置页开发者	312 个时区标识，示范区域、末级地点，生成可按区域查询的目录	3 个字段，每字段 3 条训练，其余 309 条逐值验证
Unicode CLDR 48：国际化开发者	766 个 locale，生成语言分组、资源路径和原始标识	3 个字段，每字段 3 条训练，其余 763 条逐值验证
github/gitignore：IDE 模板目录开发者	312 个多层路径，生成文件名、去扩展名的模板名称和原路径	模板名称先有 3 条训练，按分歧提示补 C 和 C++ 两条；其余 307 条验证

python scripts/import-public-data.py
node scripts/public-data-test.mjs
python scripts/verify-sqlite.py

前一命令离线校验来源 SHA-256 并生成 CSV/任务；第二条实际学习、保存/重载配方和导出；第三条用 Python CSV 解析器与 SQLite 独立接收导出并查询。产物在 artifacts/public-data/，含可打开的 catalogs.sqlite3。来源与许可证见 公开数据说明。

这是公开记录上的项目自定任务，参与过开发，不是盲测、客户试用或生产准确率证明。初始 3 条纯字母模板样例曾导致 25 条错误；两次交互修正后留出字段值 4,141 / 4,141 通过。不要忽略分歧检查或把第一候选当作已知正确规则。

CLI

node bin/exampleloom.mjs learn --data examples/products/input.csv --examples examples/products/model-labels.json --out candidates.json
node bin/exampleloom.mjs recipe --report candidates.json --choose 0 --name model --out product.recipe.json
node bin/exampleloom.mjs apply --data examples/products/input.csv --recipe product.recipe.json --out product.result.csv

候选编号从 0 开始，选择需要显式 --choose。检查报告中的其他候选与分歧后再选择；排名不表示正确率。标签文件为 [{"row":0,"output":"0012"}, ...]，行号不计表头。JSONL 可加 --format jsonl。run request.json 支持完整 JSON 协议。

可选 --separators separators.json（内容例如 ["来自"]）补充文字分隔符；最多 16 个，每个 1–16 字符。标点分隔符从全部样例自动观察。

MoonBit 库

安装发布模块后在 moon.pkg 中导入 "zhangbowen2006/exampleloom" @loom。完整可运行调用见 cmd/demo/main.mbt。

let report = @loom.synthesize([
  { input: ["订单-0012"], output: "0012" },
  { input: ["订单-123456"], output: "123456" },
])
// 先检查 report.truncated、候选表达式和 disagreements，再选择。
let output = @loom.evaluate(report.candidates[0].expression, ["订单-00987"])

API 通过 LoomError 报告普通输入错误；调用者需要处理异常和空候选数组。attempt 返回值形式的错误。pkg.generated.mbti 是生成的公开接口。

边界与可靠性

**这是有界的字符串程序合成器。**不支持任意自然语言任务、表格连接/重排、条件分支、循环、完整正则上下文或所有 Unicode 大小写规则。训练样例一致不保证未见数据正确；truncated=true 表示候选不完整。搜索语法来自全部样例且经过确定性排序，但仍只覆盖有限表达式组合。

默认最多 32 个样例、16 输入列、每个样例字段 128 字符、64 候选、6 个拼接片段。整表最多 20000 行、64 列；歧义检查最多前 5000 行。ASCII 词类与大小写有明确限制；日期必须指定格式，不能猜月日。全部预算、状态含义及算法见 ARCHITECTURE.md。

工程验证

moon fmt --check
moon check --deny-warn --target all
moon test --deny-warn --target wasm-gc
moon test --deny-warn --target js
moon test --deny-warn --target wasm
moon info

原生后端另需 C 编译器；Windows 需要 MSVC C++ 工具与 SDK。CI 在 Linux 同时测试 native。可选浏览器回归：安装 Playwright 1.62.1 和 Chromium，启动本地服务后运行 node scripts/browser-test.mjs；它生成桌面/手机截图和 JSON 证据。也支持通过 PLAYWRIGHT_MODULE / BROWSER_EXECUTABLE 指定已安装环境。

来源与维护

MIT 开源。仅依赖工具链 moonbitlang/core（Apache-2.0）；浏览器回归使用 Playwright（Apache-2.0，开发期依赖）。交付的静态 JS 包含编译的 core 代码，分发其许可证与版权声明。

该项目由维护者在 AI 辅助下从新目录实现，没有复制旧项目业务代码。算法思想参考既有 PBE 研究；明确对比 Flash Fill、PROSE、Foofah、MoonFrame 和 moon-databridge，见 调研与来源。不声称全球唯一，也不保证通过竞赛审核或获奖。

后续优先扩大独立验证数据与真实使用反馈、减少搜索截断、提升候选多样性。欢迎附上最小输入/输出样例、期望结果、工具链版本和复现步骤提交 issue；请移除私人数据。