对于这个问题最初的想法就来自于在AI助手有了突破之后，尝试能否通过自然语言编程来代替程序语言编程。
自然语言编程指的是使用我们日常语言来表达计算机程序的概念和算法，而非传统的程序语言如C 和Python等。
自然语言具有良好的表达形式，更易于理解和表述，更加亲和易懂，人们可以用最自然的语言来表达自己的思想和创意，而无需陷入复杂的程序语言语法。
自然语言编程可以让人们更为容易得表达自己的需求，并快速实现理想中的功能。
然而，自然语言编程也存在明显劣势。
首先，自然语言表达是模糊的和不精确的。我们所讲的语言中，存在很多概念和意思是相对的和依赖语境的，这些难以在计算机程序中得到明确和一致的表达，这都给程序的理解使用和调试带来了很大困难。
其次，自然语言难以表达计算机程序需要的精确和严谨的概念，它自身的严谨性不够。
程序语言提供了形式化的语法和丰富的数据类型来定义程序逻辑，给出程序的统一性标准，有着共同的语言约定和对应规则，这都是自然语言很难达到的。
最后，要实现人与机器之间完全自然的语言交互和理解，这需要机器具备广泛而深入的知识水平和推理能力，而人工智能能否准确理解这些，需要标准来进行评估。目前的自然语言处理技术能否完全理解人类语言的深层次含义,实现人与机器完全自然的语言交互仍然需要商榷。
通过使用Claude打leetcode周赛，对于如何使用自然语言描述程序多了一点自己的认识。
自然语言可以表达所有的程序语言，具有更宽泛的表达能力。事实上，在学习和解释任何一门程序语言时，所依赖的都是自然语言。
程序语言本质上只是人与机器间的一种中间沟通工具，而其实这些年它的发展也在不断地从机器可解析的形式向更加贴近人类理解的自然语言靠拢，更偏人类正常沟通的方向靠近。
所以，程序语言并不比自然语言本身拥有更强的表达能力。相反，自然语言可以承载更丰富、更广泛的概念，实现更加抽象和深层次的思维传达。
程序语言之所以存在，其目的就在于让机器可以理解人类用自然语言表达的思想和逻辑。因此，程序语言并不是一个更优于自然语言的表现形式。
实践发现，在书写自然语言编程描述时，需要着重考虑到以下几个参考点：
- 语言表述：用尽可能精准自然的语言来进行沟通回复，避免重复性词语，尽可能不使用可能/或许这种不确定性的描述。
- 语义理解：过于复杂或者专业的表达会增加理解难度，需要补充更为清晰易懂的技术背景，会得到更好的输出。
- 交互模式：用更为直接明了的命令形式进行表达，虽然不及聊天形式自然，但更为清晰简明。
- 规范结构：需要在表达方式和交互规则上增加一定框架，对输入输出都会有更为直观的展示。
以上这些只是一些想法，自然语言编程背后涉及的知识和技术远不止此。
能超过50%的周赛参与者用AI编写程序，为什么不选择热度最高的ChatGPT，或其他生成代码专用AI？就这个问题背后的原因，量子位询问了萧雅本人。
她表示，没有选择生成代码专用AI是因为想用最根本的模型进行解答，再考虑到所有输入是中文 代码，有10万token的Claude对中文的理解和处理优于ChatGPT等产品。
实际体验后她得出结论，通过与AI的交互来完成编程这种方法在某些步骤和环节比手写代码节省时间，尤其是改bug和学习新语言的时间。
“比如说本身对c 非常熟悉，而可能这个代码需要python书写才能更匹配，哪怕对语言不是很了解，但是整体的思路和想法有很大共通的。”她补充解释道，“这个语言做的好的地方，相对的那个语言应该也会有对应的库，但是可以在不那么精通另一个语言的情况下依然很好的书写代码。”
虽然能加快变成速度，但新方法还是没有办法超过90%-100%的作答者，不过至少能超过50%的周赛参与者。
理由是这种自然语言编程的方法和近些年的编程语言发展模式很接近，让语言设计都更偏向于人类，而远离计算机硬件。
此外，这个方法和人的学习过程是一致的，人在学习编程语言的时候都是用自然语言进行解释的，这是最好的描述工具。
她举例说，团队合作书写代码的时候，所有代码的描述也是通过自然语言说清楚再进行思维碰撞，这种方法可以很大程度提高工作效率。
最终目标肯定是直接给出题目就可以让AI进行解答，现在是做不到这点的，这种方法只是AI书写代码的其中一步。
— 完 —
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