Lupus

Язык программирования, созданный в диалоге. От LLM — для LLM.

Эксперимент: сможет ли LLM спроектировать язык? Сможет ли язык, созданный LLM, работать лучше для LLM?

---

О проекте

Lupus — экспериментальный язык программирования общего назначения.

Версия: Alpha (v0.1) · Статус: Прототип интерпретатора готов.

Гипотеза эксперимента состоит из трёх частей:

1. Сможет ли LLM спроектировать полноценный язык — от грамматики и системы типов до FFI и стандартной библиотеки?
2. Сможет ли LLM реализовать этот язык — интерпретатор, тайпчекер, runtime?
3. Будет ли LLM (1.5B–7B параметров) делать на 20%+ меньше ошибок на Lupus, чем на Python?

Если все три пункта выполнятся, это докажет, что LLM может выступать не только инструментом, но и архитектором.

---

Быстрый старт

git clone https://github.com/KUARU-dotcom/Lupus
cd Lupus
git checkout prototype

python lupus_proto.py examples/calc.lupus  # запуск файла
python lupus_proto.py                       # интерактивный REPL

Требования: Python 3.10+, никаких зависимостей.

Полноценный CLI (lupus run, lupus check, lupus ast) запланирован в v0.2 на Rust.

---

Особенности

• Префиксный синтаксис — (define x 42), (+ 1 2). Чистый однозначный AST без синтаксического сахара.
• Статическая типизация — алгоритм Hindley-Milner с Value Restriction. Типы выводятся автоматически.
• Алгебраические типы — Option, Result, пользовательские структуры (defstruct) с дженериками.
• Паттерн-матчинг — с проверкой исчерпываемости на этапе компиляции.
• FFI в Python — модули stdlib реализованы как Python-обёртки.
• Тензоры — встроенная поддержка многомерных массивов для ML.
• Асинхронность — потоки, каналы, send/recv с таймаутом.
• Встроенные тесты — форма (test "name" ...), изолированные окружения, JSON-отчёты.
• Детерминированный AST — JSON-сериализация для передачи между слоями и для обучения LLM.

---

Примеры кода

Калькулятор площади круга

(import (senko math))

(define-public (circle-area (radius float)) -> float
  (* math/pi (* radius radius)))

(define r 10.0)
(print (string-append "Area: " (float->str (circle-area r))))

(test "circle-area-10"
  (assert (= (circle-area 10.0) 314.1592653589793)))

HTTP-клиент

(import (texas net) :as net)

(define-public (fetch (host str) (path str)) -> (Result str str)
  (match (net/tcp-connect host 80)
    ((success sock)
      (match (net/send sock (string-append "GET " path " HTTP/1.0\r\n"))
        ((success _)
          (match (net/recv sock 8192)
            ((success response) (net/close sock) (success response))
            ((failure err)      (net/close sock) (failure err))))
        ((failure err) (net/close sock) (failure err))))
    ((failure err) (failure err))))

Асинхронность с каналами

(import (amiya async) :as async)

(define-public (ticker (id str) (count int) (ch (channel str)))
  (define-mutable i 0)
  (while (< i count)
    (async/sleep 500)
    (async/send ch (string-append "Tick from " id " #" (int->str i)))
    (set! i (+ i 1))))

(define ch (async/channel))
(async/spawn (lambda () (ticker "A" 3 ch)))
(async/spawn (lambda () (ticker "B" 3 ch)))

(define-mutable total 6)
(while (> total 0)
  (print (async/recv ch))
  (set! total (- total 1)))

Дженерики и структуры данных

(defstruct (Node a)
  (value a)
  (left  (Option (Node a)))
  (right (Option (Node a))))

(define tree (Node 10 (some (Node 5 none none)) none))

(match tree
  ((Node v _ _)
    (print (string-append "Root: " (int->str v)))))

---

Архитектура

┌─────────────────────────────────────────┐
│  CLI: run | test | check | ast          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Frontend: Lexer → Parser → AST (JSON)  │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Middle-end: Typechecker → Linter       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Backend: Interpreter (tree-walk) + FFI │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Runtime: Values + Environment + GC     │
└─────────────────────────────────────────┘

Все ошибки выводятся в строгом JSON-формате с локациями и подсказками. AST сериализуется детерминированно — для передачи между слоями и обучения LLM.

---

Стандартная библиотека

Модуль	Префикс	Описание
core	—	Автоимпорт. Арифметика, списки, Map, строки, тензоры, assert, print.
senko	math/	Математика: pi, e, sqrt, sin, cos, log, pow, abs, floor, ceil.
texas	net/	Сеть: TCP/UDP сокеты, connect, listen, send, recv, close.
kaltsit	file/	Файловая система: read, write, append, exists, mkdir, list-dir.
amiya	async/	Асинхронность: spawn, channel, send, recv, recv-timeout, wait.
w	test/	Тестирование: assert-eq, assert-true, run, run-all.

---

Ветки

Ветка	Содержимое
main	Этот файл. Описание проекта и видение.
specification	Полная спецификация языка v1.0 (EBNF, типы, FFI, AST).
prototype	Рабочий прототип интерпретатора Alpha v0.1 на Python.

---

Roadmap

• Спецификация языка v1.0 (EBNF, типы, FFI, тесты, AST)
• Прототип интерпретатора (tree-walk) — ветка prototype
• Тайпчекер (Hindley-Milner)
• FFI-модули: senko (math), texas (net), kaltsit (file), amiya (async)
• CLI: run, test, check, ast
• Эксперимент: 100 задач, сравнение Lupus vs Python на малых LLM
• Rust-реализация (при успехе эксперимента)

---

Лицензия

MIT

---

Создано в диалоге. Проверяется в коде.