已有研究明确，规则，特别是法律规则的计算机表达是以文字为核心，结合程序语言等形式，通过提示词连接大语言模型，将传统自然语言表达的法律规则转化为计算机与人均可理解执行的形式。它并非替代自然语言表达，而是对其的补充与升级，旨在借助计算机能力解决传统表达的局限，同时保留规则的核心内涵与精神。二者相辅相成，自然语言是基础与核心，计算机表达则为其赋予更强的结构性、可计算性与适配性，更好地适应数字时代的法治需求。

在转换方法上，已有研究提出了三步走的经验性路径：先将规则梳理为贴合原文的规则关系，再转化为包含要件与推导关系的程序语言，最后通过与大语言模型交互优化节点与边，使其达到普通语义可判断的程度。但这一探索仍存在明显局限，缺乏系统性、整体性的理论支撑。尤为关键的是，对于转换过程中如何确保计算机表达与原法律规则的实质一致性，尚未形成充分的理论论证；同时，对计算机表达的法律规则在含义阐释、说理逻辑、推理机制等方面的理论认识仍显不足，未能构建起完整的理论体系。

本文立足既有研究基础，进一步深化对规则的伪代码语言表达的系统性探索。

本文提出一套贴近规则自然语言表达特点的伪代码语言。见下面的json格式的表示。

第二点给出了 “抽象案例类型 A” 的图谱数据，包含案由、法律法规、规则和节点四个主要部分。其中，法律法规部分列举了 “抽象法律规范 X” 和 “抽象法律规范 Y”，每条规范均包含名称、颁布时间、生效时间、具体条款及原文内容。节点分为逻辑型、数值型和区间数值型，逻辑型节点如基础要素 A1、A2 等，用于表示条件是否成立，数值型节点如基础要素 D1、D2 等，用于存储具体数值，区间数值型节点如复合要素 D，由上下限节点共同定义范围，各节点均有提示词指导如何获取其值。规则部分则通过逻辑运算、条件判断、算术运算和集合等类型，对节点进行处理生成新结果，例如逻辑运算通过 “与”“或”“非” 组合条件节点，条件判断根据不同条件执行不同计算，算术运算通过公式计算数值结果，集合规则基于条件生成不互斥的结果集合，最终通过多层规则推导得出各类中间结果和最终结果。