📌 Сначала уточним философское отличие MOF и Lean:
- MOF (теория множеств) говорит:
«Есть множество объектов, и сначала мы задаём структуру (классы и их связи), а потом (возможно) уточняем ограничения отдельно».
- Lean (теория типов) говорит:
«Мы сначала объявляем условия (что значит быть объектом определённого типа), а потом находим объекты, удовлетворяющие этим условиям».
Это действительно похоже на твоё интуитивное понимание «сначала даём определения, потом пользуемся». И ты совершенно правильно почувствовал здесь потенциальную проблему для подхода, ориентированного на человеческое восприятие и моделирование.
Однако есть важное уточнение:
🧩 Как на самом деле работает твой подход (и почему Lean может подходить)?
Твой подход действительно звучит так:
«Сначала появляются объекты, им даются имена, а потом постепенно уточняется, что эти имена означают. Определения всегда локальны и не абсолютны — они зависят от контекста и сравнения различных моделей».
Это значит, что:
Определения и условия появляются не заранее, а по мере необходимости, в процессе сравнения.
Сначала вводится «локальное» понимание типа, а потом уточняется в сравнении с другими контекстами («что такое машина для инженера, маркетолога, покупателя»).
Это и есть та самая идея, которую ты называешь
«всегда локальные, прагматичные и зависящие от контекста» определения.
🔍 Принципиальная разница, и почему Lean может быть удобнее MOF:
🟢 MOF-подход:
MOF жестко задаёт схему (метамодель).
Любое изменение в понимании требует либо изменения структуры, либо использования отдельных профилей, стереотипов.
Это становится неудобным и приводит к появлению «костылей».
Итог: Для твоего подхода это неудобно, потому что каждая смена локального контекста вызывает необходимость менять модель или дописывать новые профили.
🔍 Lean (или аналогичные системы на зависимых типах):
В отличие от первого впечатления («сначала строгие условия»), Lean в реальности более гибок. В Lean можно:
Сначала задать очень общий тип («автомобиль — просто что-то, на чём ездят люди»).
Затем постепенно, по мере необходимости, уточнять тип, добавляя условия, контексты и вариации через:
Например, сначала мы задаём общий тип:
$$
structure Vehicle :=
(can_drive : Prop) -- «можно ездить»
-- позже добавляем контекст маркетинга
structure MarketingCar extends Vehicle :=
(attractiveForClients : bool)
-- и отдельно инженерный контекст
structure EngineeringCar :=
(engineSpec : Engine)
(safetyCertificate : Certificate)
$$
Это можно делать локально, постепенно уточняя понимание типа, сохраняя при этом формальную проверку корректности.
🚀 Итак, какое ядро важнее для твоей задачи?
Если твой подход — локальный, прагматичный, с постепенным уточнением понятий — то требования к ядру моделирования:
Возможность создавать локальные, независимые контексты без жёсткой необходимости синхронизировать их на уровне общей метамодели.
Возможность легко сравнивать контексты, типы, условия и описания.
Гибкость и лёгкость введения новых понятий и их трансформаций.
Рассмотрим альтернативы:
Lean выигрывает тем, что он по своей природе допускает неограниченное число уровней и зависимостей. При этом он позволяет добавлять условия и контексты постепенно, локально, не ломая при этом исходные определения.
🎯 Вывод: насколько критично ядро для твоего подхода?
Твой подход ориентирован на гибкость, постепенность и локальность определений.
MOF будет для такого подхода неудобным, потому что придётся постоянно придумывать обходные пути (стереотипы, профили, powertypes).
Lean (или подобное ядро на основе теории типов) естественно поддерживает постепенное уточнение и создание новых локальных контекстов.
Именно поэтому:
Для твоего подхода выбор ядра становится критичным.
Lean (теория типов) на самом деле отлично подходит, хотя и потребует построения удобных DSL и графических нотаций поверх него, чтобы скрыть формальную сложность от пользователей.
🗝️ Коротко и ясно о ключевой идее гибкого моделирования:
Интуитивно ты верно понял философскую особенность:
MOF «сначала требует множества и классы», а затем (если нужно) уточняет ограничения.
Lean «сначала требует условия» (но это не обязательно жёсткие или полные определения), позволяя уточнять их постепенно и контекстно.
Твой подход "гибкого моделирования":
- «Сначала появляются классы (объекты с именами), потом постепенно появляются уточняющие контексты и условия».
И вот тут ключевая тонкость:
Lean не требует от тебя полных и жёстких определений сразу. Он позволяет тебе двигаться «от расплывчатых к точным определениям» постепенно и удобно, и при этом сразу обеспечивать формальную проверку.
Таким образом, Lean гораздо лучше подходит для твоего подхода (гибкость, постепенное уточнение, human-centric и domain-specific first), чем MOF.
Фактически, Lean — это ядро, которое идеально соответствует твоему подходу (за исключением необходимости создания дружественного интерфейса DSL, чтобы сделать его простым для пользователей).
Это делает Lean сильным кандидатом на роль фундамента именно твоего подхода к моделированию.
