Разработчик создает компилятор Scheme в WASM с помощью ИИ за 4 дня

Мэтью Филлипс создал Puppy Scheme, компилятор Scheme, который компилирует в WebAssembly, примерно за четыре дня с помощью ИИ. Проект был вдохновлён наблюдением за тем, как другие быстро создают инструменты, близкие к производственному уровню, что обычно занимает месяцы или годы.
Ключевые особенности и возможности
Компилятор включает:
- Поддержку 73% стандартов Scheme R5RS и R7RS
- Поддержку WASI 2 и компонентной модели
- Использование WASM GC (сборка мусора)
- Довольно хорошее устранение мёртвого кода, создающее небольшие бинарные файлы
- Возможность самохостинга — Puppy компилирует свой собственный исходный код в puppyc.wasm
- Обёртку wasmtime для создания нативных бинарных файлов
- Веб-сайт, работающий на Puppy wasm в Cloudflare Workers
Улучшения производительности
Однажды ночью Филлипс попросил Claude "поработать над производительностью", и когда он проснулся, время компиляции улучшилось с 3½ минут до 11 секунд.
Пример кода
Проект включает пример компонентной модели:
(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)))))
Текущий статус
Компилятор всё ещё находится в альфа-качестве, и Филлипс часто сталкивается с ошибками, поэтому он, вероятно, ещё не готов для использования кем-либо, кроме него самого. Однако он отмечает, что "количество функций впечатляет, учитывая, сколько времени я на это потратил". Проект демонстрирует, как ИИ может ускорить разработку сложных компиляторных проектов.
Филлипс работал над этим как над побочным проектом, потратив большую часть выходных плюс час или два в пару будних вечеров. Он не уверен, куда он пойдёт дальше, но проект доступен на puppy-scheme.org.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Анализ инструментов AI для программирования: Разбор 3,177 API-вызовов
Технический анализ 3,177 API-запросов раскрывает, как четыре инструмента ИИ для кодирования управляют контекстными окнами, выявляя неэффективности и различия.

Инструмент с открытым исходным кодом для создания курируемых ИИ лент Reddit с использованием Cloudflare, Supabase и Vercel.
Разработчик открыл исходный код самодостаточного инструмента, который фильтрует Reddit для поиска качественных постов об AI-разработке, используя Cloudflare Workers для cron-задач и прокси, Supabase для хранения данных и Vercel для фронтенда. Инструмент включает оценку вовлеченности, опциональные LLM-резюме и стоит $1-2 в месяц за AI-обработку.

Layerkit: Редактор изображений с ИИ и редактируемыми слоями, созданный на основе Claude Code
Разработчик создал Layerkit — браузерный AI-редактор изображений, который генерирует сцены с редактируемыми слоями, чтобы избежать постоянных повторных запросов. Инструмент использует многоэтапный AI-конвейер: один LLM планирует композицию, модель изображений генерирует сцену, а другой LLM анализирует фактическое изображение для размещения читаемого текста.

PgAdmin 4 версии 9.13 добавляет панель AI-ассистента в инструмент запросов
PgAdmin 4 версии 9.13 представляет панель AI Assistant в Query Tool, которая может генерировать SQL из естественного языка при настройке ИИ. Обновление также включает макет Workspace для редактирования запросов без отвлекающих факторов и подключения к серверам по требованию.