Construindo uma Linguagem de Programação com Claude Code: O Experimento Cutlet

Construindo Cutlet com Código Gerado por IA

Ankur Sethi criou uma nova linguagem de programação chamada Cutlet usando Claude Code ao longo de quatro semanas em janeiro e fevereiro. Diferente da programação assistida por LLM típica, onde a IA ajuda com código repetitivo ou alterações específicas, Sethi fez com que Claude gerasse cada linha de código sem ler nenhuma delas ele mesmo. Em vez disso, ele se concentrou em construir salvaguardas e testes para garantir a correção.

A linguagem resultante existe hoje, compila e roda tanto em macOS quanto em Linux, e pode executar programas reais. Embora possa haver bugs, Sethi observa que provavelmente não são piores do que qualquer outra linguagem de programação com quatro semanas de idade.

Características da Linguagem Cutlet

Cutlet é uma linguagem dinâmica com estas características principais:

• Variáveis declaradas com a palavra-chave my: my cities = ["Tokyo", "Paris", "New York", "London", "Sydney"]
• Nomes de variáveis podem incluir hífens (mesmas regras de sintaxe que Raku)
• Tipo numérico único: double
• Arrays e strings funcionam como esperado em linguagens dinâmicas
• Meta-operador @ para operações vetorizadas: temps-c @* 1.8 multiplica cada elemento do array
• Operador @: para combinar arrays em mapas: cities @: temps-f cria {Tokyo: 82.4, Paris: 71.6, ...}
• Função say() para saída, retorna nothing (null do Cutlet)
• Indexação booleana de arrays para filtragem: cities[temps-f @> 75] retorna [Tokyo, New York]
• Operador ++ concatena strings e arrays
• Função embutida str() converte para strings
• Prefixo @ para operações de redução: @+ temps-c soma todas as temperaturas
• Função embutida len() encontra o comprimento do array
• Funções declaradas com fn: fn max(a, b) is ... if a > b then a else b ... end
• Tudo é uma expressão, incluindo funções e condicionais
• Funções personalizadas funcionam com o operador @: @max temps-c reduz com a função max definida pelo usuário

Características adicionais incluem loops, objetos, herança prototípica, mixins, coletor de lixo mark-and-sweep e um REPL amigável. E/S de arquivos e tratamento de erros ainda não foram implementados.

Abordagem de Desenvolvimento

Sethi construiu o interpretador a partir do código-fonte e usou /path/to/cutlet repl para entrar em um REPL. O código-fonte está disponível no GitHub com instruções de compilação e programas de exemplo. Ele tem usado programação assistida por LLM desde o lançamento do GitHub Copilot em 2021, mas anteriormente limitava a IA a código repetitivo e alterações específicas.

Este experimento representa uma mudança para fazer com que a IA gere todo o código enquanto o desenvolvedor se concentra na estrutura de alto nível, testes e salvaguardas. A abordagem provou ser surpreendentemente eficaz para criar uma linguagem de programação funcional.