Tacit: язык программирования, ориентированный на LLM, созданный с помощью Claude Code и Opus 4.7

Tacit — новый экспериментальный язык программирования, ориентированный на LLM, созданный с помощью Claude Code и Opus 4.7. Основная идея: разработать язык, который использует сильные стороны LLM и избавляется от ненужных человеческих удобств, стремясь к меньшему количеству токенов в генерируемом коде.
Ключевые особенности
- Праймер для LLM: Инструментарий включает «праймер», который обучает LLM среднего уровня или выше (Sonnet и выше) писать код на Tacit. Это не компилятор, а механизм обучения для модели.
- Множество представлений исходного кода: Поддерживаются представления абстрактного синтаксического дерева (AST), зависящие от задачи, что позволяет получать разные представления одной и той же программы в зависимости от задачи.
- Стандартная библиотека, тестирование, упаковка: Включает стандартную библиотеку, поддержку модульного тестирования, управление пакетами и разрешение зависимостей.
- Возможность размещения в C/Rust: Среда выполнения языка может быть встроена как бинарный файл, написанный на другом языке (упоминаются C или Rust).
Эффективность использования токенов
Одной из явных целей было сокращение количества токенов. По словам создателя, Tacit преуспел в одних областях и потерпел неудачу в других. Конкретные показатели не приводятся, но оптимизация токенов является центральной концепцией дизайна.
Попробуйте сами
В блоге (ссылка в источнике) есть инструкции по экспериментам с Tacit с использованием вашей собственной модели LLM. Праймер и инструментарий находятся в открытом доступе.
Это ранняя стадия, но это конкретная попытка переосмыслить языки программирования для LLM текущего поколения — а не просто обернуть существующие языки промптами.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Claude Code добавляет автоматический режим для принятия решений о разрешениях
Claude Code теперь имеет автоматический режим, который позволяет Claude принимать решения о разрешениях вместо того, чтобы требовать ручного подтверждения для каждой записи файла и bash-команды. Этот режим включает защитные механизмы, которые проверяют каждое действие перед его выполнением, с использованием классификатора для анализа вызовов инструментов на предмет потенциально опасных действий.

MLJAR Studio: Локальный AI-аналитик данных, создающий воспроизводимые блокноты
MLJAR Studio — это настольное приложение, которое преобразует вопросы на естественном языке в блокноты Python, выполняемые локально, с AutoML для табличных данных и поддержкой локальных LLM через Ollama.

Skill Seekers v3.2.0 добавляет извлечение обучающих материалов с YouTube для навыков Claude.
Skill Seekers v3.2.0 теперь извлекает контент из обучающих видео на YouTube для создания структурированных файлов SKILL.md для Claude. Инструмент использует двухэтапный рабочий процесс с улучшением ИИ для очистки результатов OCR и создания полезной документации из видеоконтента.

Сервер Detrix MCP добавляет отладку в реальном времени для AI-агентов программирования.
Detrix — это бесплатный, открытый MCP-сервер, который позволяет совместимым с MCP агентам наблюдать за живыми переменными в выполняемом коде без перезапусков или изменений кода. Он поддерживает приложения на Python, Go и Rust, работающие локально или в Docker.