iLang v5.0 · MIT 开源

不用学 iLang，
让你的 AI 学。

iLang 是给 AI 用的协议，不是要人背的语言。你还是用自己的话说要什么：目标、条件、哪些能做、哪些不能做。AI 加载 iLang 以后，自己读、自己写，照着它干活。

阅读规范（英文）↗

在 7 个模型上测过 ChatGPTClaudeGeminiDeepSeekKimi通义千问智谱 GLM

不绑定哪一家模型，上下文够长的 AI 都能加载 iLang。

怎么用 iLang？

我平时用 DeepSeek、通义千问、Kimi、ChatGPT、Claude 聊天

复制最新 iLang，粘贴给你的 AI 就行。不用看，也不用学语法。

我想让 AI 每次都自动加载

装加载器。它会去取官方运行文件，校验以后加进每一次请求。

pip install ilang-protocol
npm install ilang-protocol
messages = ilang.wrap(messages)

加载器默认从 GitHub 取文件。国内网络连不上 GitHub 时，改用上面的复制，或者下面的 MCP。

接一次 MCP 服务器：https://ilang.ai/mcp

claude mcp add --transport http ilang https://ilang.ai/mcp

加载器源码 · 添加到 Cursor · Claude 和 ChatGPT：把这个网址加成连接器

我想先弄明白 iLang 是什么

数字都是测出来的。

每个数字都附带代码和数据，存档在 DOI 下面。别直接信我们的数字，自己重跑一遍。

45 次模型运行，每次 320 道题，全部由确定性代码和正典自带的校验器打分，不让模型给模型打分。 一致性测试结果 → 80% vs 9% 34 次可比运行里，语法题通过率的中位数是 80%，执行题是 9%。格式学得会，照着做事学不会。 预印本 → 68.4% → 80.9% 判断层在生产环境跑了三天，在无偏的随机样本上，它和参照答案的一致率。 生产审计 →

用 iLang 做的东西。

  • iLang 加载器pip · npmv1.1.0

    每次请求都带上官方 iLang，经过 sha256 校验。GitHub · PyPI · npm

  • iLang 运行文件正典约 1.86 万 token

    AI 加载的就是它，由 CI 从正典自动生成。GitHub · 国内副本 · 清单

  • ilang-conformance基准测试320 道题

    给任何模型打确定性的分，已公布 45 次运行。GitHub · 结果

  • Playground 练习场浏览器校验器 + IML

    在浏览器里校验 iLang、转成 IML、数 token。打开

  • Agent Ready GEOagent skill100/100

    把网站在 isitagentready.com 上做到 100 分。GitHub

  • 公众号排版工具网页纯前端

    Markdown 粘进来，预览微信排版，一键复制到公众号，内容不上传服务器。打开

全部仓库 →

公开、存档、可引用。

research.ilang.ai · ORCID 0009-0004-4540-8082