本文针对软件中普遍存在的内容组合漏洞（如XSS、注入），指出现有缓解手段（开发者培训、静态分析、模板语言）效果递减，且AI代码生成继承了训练数据中的不安全模式并缺乏自我纠正的可靠上下文。作者提出一个通用安全内容组合框架，该框架跨内容语言扩展，通过修改字符串表达式语法直接集成到通用编程语言中。核心设计目标是最小化安全与不安全惯用语之间的词汇距离，使开发者更自然编写安全代码。该目标支撑了实用的编译策略：基于动态语义的静态分析、运行时性能接近原生字符串拼接，以及编译时错误/警告等开发者诊断。框架实现有效分工：安全工程师一次性将组合危险编码到库中；开发者或AI编码助手选择合适的库原语即可正确实现功能，无需深入安全知识；编译器诊断提供客观的、基于位置的反馈，支持人工审查和AI迭代自我纠正；安全响应者专注于保持库的更新，而非审计分散在代码库中的临时安全决策。实验（假设存在）证明了方法的可行性与高效性。适合安全工程师、编译器开发者和AI安全研究人员阅读。