Месяц пишу язык программирования Nova с Claude Code. Где ломаются автономные агенты

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. unitcraft 13 минут назад Месяц пишу язык программирования Nova с Claude Code. Где ломаются автономные агенты Средний 13 мин 160 Программирование * Компиляторы * Open source * Машинное обучение * Качество кода * Кейс TL;DR: Месяц назад начал делать с Claude Code собственный язык программирования Nova. Сейчас у меня есть рабочий компилятор, примерно две тысячи проходящих тестов языка Nova, почти три сотни завершенных инженерных планов (были закрыты агентами целиком с минимальным моим участием).

Схема: я совместно с агентами думаю над планом реализации какой-то новой функциональности в языке, доработка синтаксиса и т. , шлифую и полирую план в несколько итераций, агенты по нему работают, а я проверяю результат. Получается, на удивление, очень даже неплохо.

Технические детали

Но не везде, и не всегда так, как ожидаешь. В этой статье я расскажу о том, где автономные агенты ломаются и какая моя дисциплина это ловит. Зачем эта статьяЕсть много статей про AI-кодинг, где чаще всего показывают что-то наподобие: «я собрал todo-app за час с Cursor».

Это нормально для первичного погружения в тему AI-кодинга, но главный вопрос остаётся в стороне: что происходит, когда стоит задача сделать проект больше hello-world и выполняется на протяжении длительного времени? У меня сейчас кейс следующий — я пишу новый язык программирования и компилятор к нему (зачем и почему оставим немного в стороне, но вкратце: появилось время этим заняться, и это не первый язык, который я делал). Прошел месяц работы, репозиторий языка публичный, любой желающий может посмотреть, что поучается на текущий момент: github.

Расскажу по-честному о своем опыте, что из этого выходит и где автономные агенты сработали, а где влетели в стену на полном ходу и что с этим я делал. Если вы пробуете применять агентов на больших, многодневных задачах — статья для вас. Усаживайтесь поудобнее, будем начинать!

Отраслевые последствия

Что я делаю — краткоNova — язык программирования, который я делаю с прицелом на AI-эпоху. Гипотеза простая: когда большую часть кода пишут LLM, языку имеет смысл выносить побочные эффекты в типы. Тогда ревьюер видит из сигнатуры, что функция реально делает, не погружаясь глубоко в реализацию и не угадывая по имени.

Пример сигнатуры:Сигнатура функции transfer на Nova: параметры (from, to AccountId, amount Money), список эффектов (Db, Fail, Time, Log) и возвращаемый тип объявлены прямо в типе функцииЧитая эту строку, LLM (и человек) понимает: ходит в БД, может бросить ошибку, читает время, пишет в лог. В Java, Python, Go этого в типе нет, приходится читать тело или документацию или идти по вызовам. LLM в таких местах догадывается, со всеми вытекающими.

А вот реальный код на Nova — кусок UTF-8 имплементации в StringBuilder из стандартной библиотеки:Реальный код Nova — фрагмент StringBuilder (UTF-8 кодировка) из стандартной библиотекиИдея такого подхода, конечно, не уникальная. Языки Koka, Eff, Effekt существуют 15 лет. Они академические, до продакшен не дошли.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.