在大模型生成代碼仍飽受語法錯誤、命名混亂和上下文依賴困擾的當下，日本數據科學家本田崇人（Takato Honda）帶來了一套激進的解決方案:一門名為 (粋)的全新編程語言。其名稱取自日本傳統美學“粋”——意為極致精煉、剔除冗余——而語言本身也貫徹了這一哲學:，目標是讓大語言模型(LLM)在生成代碼時實現“100% 準確率”。

Sui 的設計原則直指當前AI編程的核心痛點:

- 零語法錯誤率:語言結構高度規范，無歧義語法，確保任意合法Sui代碼均可被無錯解析;

- 零拼寫錯誤:變量不使用“userName”“result”等易錯標識符，而是以數字編號（如 v0、v1）表示，徹底規避命名不一致問題;

- 行級獨立性:每一行都是自包含的指令，不依賴上下文縮進或作用域，極大降低LLM生成時的邏輯斷裂風險;

- 純邏輯語言:Sui 僅負責計算邏輯，不綁定UI框架，前端可用 React、Vue、Hono.js 或原生 Javascript 任意組合;

- 極致Token效率:語法高度壓縮，LLM一旦掌握，生成效率和可靠性將遠超Python、Javascript等通用語言。

用戶可通過 PyPI、Homebrew 或源碼安裝 Sui。其交互式環境（REPL）操作簡潔，例如:

然而值得注意的是，根據項目最新動態，（legacy），開發重心已轉向其繼任者 ——一種結構化偽代碼。Isu 專為與(step-level repair)設計，可被LLM讀寫，并轉化為名為 (Isu Intermediate Representation)的標準化AST，支持未來向 Python、Wasm、LLVM IR 等后端編譯。

盡管如此，Sui 的理念仍具啟發性:它不追求成為通用編程語言，而是為LLM量身定制的“中間邏輯表達層”——先用Sui/Isu確保邏輯100%正確，再自動轉譯為人類熟悉的語言。這種“AI優先、人類次之”的設計范式，或許正是下一代AI編程基礎設施的關鍵方向。

在AI正從“輔助編程”邁向“自主編程”的臨界點，Sui 與 Isu 的嘗試，不僅是技術實驗，更是一次對“代碼本質”的重新定義:當機器成為主要代碼生產者，我們是否該為它們重新設計語言?本田崇人的回答，就藏在那行簡潔的 `. v1` 之中。

開源地址:https://github.com/TakatoHonda/sui-lang