龙虾机器人处理中英文混合输入需四步：一、用结构化分隔符隔离语言区块；二、部署双通道词法预处理器；三、重构system prompt维护语言状态栈；四、启用代码优先沙箱并回传中文摘要。
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如果龙虾机器人接收到包含中英文代码片段、注释及指令的混合输入，可能出现语义解析错位、关键字识别失效或执行上下文断裂。以下是处理此类多语言混合输入的具体方法：
一、启用多语言分段标记与语义隔离
该方法通过人工注入结构化分隔符，强制模型识别不同语言区块的语义边界，避免跨语言token污染导致的指令误读。
1、在用户输入开头插入全局指令：【LANG_MODE: MIXED】
2、将自然语言指令包裹于【NL:zh】与【/NL】之间，例如：【NL:zh】请检查以下Python函数是否存在空指针风险【/NL】
3、将代码块用【CODE:py】与【/CODE】明确标注，并在末尾附加语言标识，例如：【CODE:py】def process(data): return data.strip()【/CODE】
4、对含中文变量名的代码段额外添加【VARIABLE_LANG:zh】声明，防止词干分析器错误归类
二、部署双通道词法分析预处理器
此方案在请求进入Claude引擎前，由本地运行的轻量级NLP模块完成语言识别与语法单元切分，确保原始token流不被模型端错误合并。
1、启动内置预处理器：clawdbot preprocess --enable-bilingual-tokenizer
2、配置语言检测阈值：在config.yaml中设置min_confidence_zh: 0.68，min_confidence_en: 0.72
3、启用混合词干保留模式：将“用户”“user”“utilisateur”等同义词映射至统一语义ID，但保留原始拼写用于代码执行
4、对正则表达式、SQL语句、JSON键名等结构化文本自动跳过语言识别，直通执行层
三、重构system prompt以支持嵌套语言上下文
通过修改系统级提示词，使模型在推理过程中显式维护独立的语言状态栈，防止中文指令被英文代码注释干扰。
1、在system prompt起始处插入：【CONTEXT_STACK_INIT】LANGUAGE=zh; CODE_LANG=py; COMMENT_LANG=en
2、定义切换规则：“当检测到#、//或/*标记时，自动将COMMENT_LANG设为当前行首非空白字符后首个语言标识，若无标识则继承上一行COMMENT_LANG”
3、添加约束条款：“所有中文动词指令（如‘校验’‘生成’‘修复’）仅作用于紧邻其后的【NL:zh】区块或被【CODE:*】包裹的代码逻辑，不得跨【/NL】或【/CODE】边界生效”
4、强制输出协议：响应中每个动作段落必须以【OUTPUT_LANG:zh】或【OUTPUT_LANG:en】开头，且与输入中最近的LANGUAGE声明保持一致
四、启用代码优先执行沙箱并回传自然语言摘要
该机制将代码执行与自然语言解释解耦，先确保代码逻辑零误差运行，再基于执行结果生成对应语言的结论性描述。
1、在请求payload中设置execution_mode: "sandbox-first"
2、向沙箱提交【CODE:py】区块时，自动剥离所有【NL:*】内容，仅保留可执行语法结构
3、沙箱执行完成后，将stdout/stderr、返回码、异常堆栈作为元数据，连同原始【NL:zh】指令一并送入摘要生成模块
4、摘要模块调用专用中文LLM微调版本，依据元数据生成【SUMMARY:zh】段落，例如：【SUMMARY:zh】函数执行成功，输入字符串已去除首尾空格，返回长度为12【/SUMMARY】
