Skir: Современная альтернатива Protocol Buffers для типобезопасного обмена данными

Что делает Skir
Skir — это современная альтернатива Protocol Buffers, которая служит единым источником истины для типов данных. Вы пишете схему один раз в файле .skir и генерируете идиоматичный, типобезопасный код для нескольких языков.
Ключевые особенности и рабочий процесс
Вся конфигурация находится в одном YAML-файле. Вы можете инициализировать проект с помощью npx skir init. Режим отслеживания автоматически перекомпилирует код при изменении файлов.
Вот пример схемы из источника:
struct Point {
x: int32;
y: int32;
label: string;
}
struct Shape {
points: [Point];
/// Краткое описание этой фигуры.
label: string;
}
const TOP_RIGHT_CORNER: Point = {
x: 600,
y: 400,
label: "верхний правый угол",
};
Использование сгенерированного кода
Сгенерированный код включает методы сериализации и десериализации. Для TypeScript:
import { Point } from "../skirout/shapes";
const point = Point.create({
x: 3,
y: 4,
label: "P"
});
const pointJson = Point.serializer.toJson(point);
console.log(pointJson); // [3, 4, "P"]
const restored = Point.serializer.fromJson(pointJson);
console.log(restored.label); // "P"
Эволюция схемы и поддержка RPC
Skir включает встроенные проверки и рекомендации для безопасной эволюции схем в долгоживущих или распределённых системах. Он также поддерживает RPC со сквозной типобезопасностью, аналогичной gRPC.
Пример определения RPC:
struct WhatToWearRequest {
temperature_celsius: float32;
raining: bool;
}
struct WhatToWearResponse {
bottom_outfit: string;
sunglasses: bool;
}
method WhatToWear(WhatToWearRequest): WhatToWearResponse = 770862;
Дополнительные возможности
- Сериализация в компактный JSON (плотный, позволяет эволюцию схемы), читаемый JSON (для отладки) или бинарный формат (для производительности)
- Встроенный менеджер пакетов, который импортирует типы напрямую из репозиториев GitHub
- Расширение для VS Code с валидацией в реальном времени, автодополнением кода и автоматическим форматированием
- Поддерживаемые языки: TypeScript, Python, C++, Java, Kotlin, Dart
Для кого это предназначено
Командам, использующим стеки из разных языков, которым нужен типобезопасный обмен данными между сервисами, особенно полезно для full-stack приложений с разными языками на фронтенде и бэкенде.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Реализация локального агента OpenClaw с кэшированием TurboQuant для оборудования среднего класса
Приложение для OpenClaw с локальными моделями теперь работает на устройствах среднего класса, таких как MacBook Air с 16 ГБ оперативной памяти, используя кэширование TurboQuant и прогрев контекста. Реализация включает патчи для llama.cpp для надежного вызова инструментов и достигает 10-15 токенов в секунду с моделями Gemma 4 и QWEN 3.5.

Разграничение уровня управления для разработки мультиагентного искусственного интеллекта
Delimit — это открытый слой управления, который координирует работу нескольких ИИ-агентов для программирования, предотвращая конфликты. Он предоставляет общую память, обнаружение коллизий и отслеживание действий для таких агентов, как Claude Code, Codex и Gemini.

Иллюзия завершённой работы в Claude Code: Почему анализ пути агента важнее, чем diff
Claude Code способен выдать чистый diff, пройти тесты и написать хорошее резюме, но при этом упустить реальное поведение, проблемы безопасности или архитектурные ограничения. Автор утверждает, что теперь необходимо проверять цепочку действий (планы, прочитанные файлы, выполненные команды, вывод тестов), а не только итоговый diff.

Cloudflare Dynamic Worker Loader: Изоляция AI-агентов с помощью изолятов
Динамический загрузчик воркеров Cloudflare, который теперь находится в открытой бета-версии, позволяет воркерам создавать новые воркеры с кодом, указанным во время выполнения, в изолированных песочницах с использованием изолятов V8, обеспечивая запуск в 100 раз быстрее, чем контейнеры, и без глобальных ограничений на параллелизм.