【要約】ChatGPT PlusのProjectsだけでプログラミング言語を作り始めて早2週間 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、低レイヤー向けの言語「Ane」において、抽象化と実行効率の両立という課題に直面している。
- ・ジェネリクス導入に伴う、ランタイムでの型情報保持や動的ディスパッチのオーバーヘッド。
- ・C99への出力を前提とするため、生成コードに複雑な型辞書やメタデータを含めたくない。
- ・テストケース増大に伴う、大量の個別ファイル管理による開発効率の低下。
// Approach
開発者は、言語のシンプルさと低レイヤーへの適合性を維持するため、以下の設計方針を採用した。
- ・「ランタイム型を持たない」というルールを定義し、コンパイル時に型を具体化するモノモーフィゼーションを採用。
- ・ジェネリクスを、型エイリアス、レコード、enum、関数の4形態で実装。
- ・型パラメータの宣言には山かっこ
<T>、適用には角かっこ[T]を用い、構文の混同を回避。 - ・テスト環境をTOMLマニフェスト形式へ移行し、入力ソースと期待値を1つのケースに集約。
// Result
ジェネリクスの導入により、
Option[T]やResult[T, E]を特別な構文なしに記述可能となった。- ・低レイヤー環境でも動作する、ランタイムコストのない抽象化を実現。
- ・テスト環境の改善により、ChatGPTとの協業における「仕様の固定」と「開発効率」が向上。
- ・Stage0としてのシンプルさを維持しつつ、言語としての実用的な見通しが改善。
Senior Engineer Insight
> 「便利さ」を追求してランタイムの複雑さを持ち込む誘惑を、ハードルールで断ち切る姿勢は極めて実践的だ。モノモーフィゼーションの選択は、低レイテンシが求められる現場の要件に合致する。ただし、Trait bound等の制約機構がないため、大規模な抽象化には限界がある。プロトタイピングとしては、ChatGPTを「実装者」ではなく「仕様の検証者」として使いこなすテスト管理手法も非常に示唆に富む。