開発者がAIを活用して4日間でWASM用Schemeコンパイラを構築

マシュー・フィリップスは、AIの支援を活用して約4日間でWebAssemblyにコンパイルするSchemeコンパイラ「Puppy Scheme」を構築しました。このプロジェクトは、通常なら数ヶ月から数年かかるような本番レベルのツールを他の人が素早く構築しているのを見てインスピレーションを得たものです。
主な機能と性能
このコンパイラには以下の機能が含まれています:
- R5RSおよびR7RS Scheme標準の73%のサポート
- WASI 2とコンポーネントモデルのサポート
- WASM GC(ガベージコレクション)の使用
- 優れたデッドコード削除により、小さなバイナリを生成
- セルフホスティング機能 - Puppyは自身のソースコードをpuppyc.wasmにコンパイル
- ネイティブバイナリを作成するwasmtimeラッパー
- Cloudflare Workers上でPuppy wasmを実行するウェブサイト
パフォーマンスの改善
ある夜、フィリップスはClaudeに「パフォーマンスを徹底的に改善せよ」と指示し、翌朝目覚めたときにはコンパイル時間が3分半から11秒に改善されていました。
コード例
プロジェクトにはコンポーネントモデルの例が含まれています:
(define count 0)
(define (counter-view)
(html
(div (@ (class "counter"))
(button (@ (on "click" "on_decrement")) "-")
(span (@ (class "count")) ,(number->string count))
(button (@ (on "click" "on_increment")) "+"))))
(define (handle-event handler)
(cond
((equal? handler "on_decrement")
(if (> count 0)
(set! count (- count 1))))
((equal? handler "on_increment")
(set! count (+ count 1)))))
現在の状況
このコンパイラはまだアルファ品質であり、フィリップスは頻繁にバグに遭遇するため、彼以外の人が使用する準備は整っていません。しかし、「これだけの短時間でこれだけの機能を実装できたのは印象的だ」と述べています。このプロジェクトは、AIが複雑なコンパイラプロジェクトの開発をいかに加速できるかを示しています。
フィリップスはこれをサイドプロジェクトとして取り組み、週末の大半と平日の夜に1〜2時間を費やしました。今後どのように発展させるかはまだ決めていませんが、プロジェクトはpuppy-scheme.orgで公開されています。
📖 完全なソースを読む: HN AI Agents
👀 See Also

C#とローカルLLMで自律型研究エージェントを構築する
C#で開発された研究エージェントは、Ollamaとllama3.1:8bを使用してローカルLLMによるURL処理を自動化し、ウェブ検索から構造化されたマークダウンレポートを生成します。

MCPサーバー:ローカルとクラウドのLLMをディベート機能で比較
MCPサーバーは、開発者がOllamaを介してローカルモデルと様々なクラウドLLMをクエリできるようにし、並列比較や構造化された議論機能などの特徴を提供します。

開発者が共有するハイブリッドAIコーディングワークフロー:計画にはClaude、実行にはローカルモデル
開発者がClaude 3.5 Sonnetをタスク計画に、Ollama経由のローカルQwen2.5-Coderモデルをコード生成に使用するパイプラインを構築し、Claudeのみを使用する場合と比較して85%のトークン削減を達成しました。

ワンコマンドCLIでVPSにOpenClawをデプロイ
Redditユーザーが、$4.99/月のVPSにOpenClawをワンコマンドでデプロイするCLIを開発したと主張しており、Mac Miniの使用に比べてコスト効率の良い代替手段を提供しています。