Jacquard 0.1: 专为 AI 编写、人类审查的代码设计的编程语言

Jacquard 0.1 是一种编程语言，旨在应对大多数代码由机器学习模型编写并由人类进行审查的时代。它专注于使语言本身具备回答关键安全性和可靠性问题的能力——例如“这段代码可以触及什么？”以及“我们有多确定？”——而无需人类审查员阅读 AI 生成的每一行代码。

显式副作用追踪与能力授权

Jacquard 在语言层面强制执行副作用的透明度。每个函数签名都会显式声明其可能执行的影响，从而允许审查员一眼就能看出某段代码能够做什么。

副作用签名 (Effect Signatures): 像 (text) ->{net} text 这样的签名表示该函数可能会执行网络操作 (net)。
语言级强制执行: Jacquard 运行时会拒绝任何未处理的世界效应 (world effects)，除非通过 --allow 标志显式授予权限 (例如 --allow net 或 --allow fs)。
无环境权限 (No Ambient Authority): 与传统语言不同，它没有访问文件系统或网络的隐式权限；权限必须显式授予运行时。

Jacquard 允许通过更换管理外部世界的处理器 (handler) 来针对不同的“世界”执行同一个程序。这用一种一等公民的语言特性取代了传统的 Mocking。

世界处理器 (World Handlers): 处理器是响应程序对外部世界请求的组件。通过更换处理器，开发者可以在真实网络、脚本化的伪造环境、历史流量记录或服务器行为的概率模型上运行相同的代码。
确定性测试: 这种架构使得测试诸如“如果 API 挂了，我的智能体 (agent) 会怎么做？”之类的场景变得轻而易举，只需更改世界处理器即可。

Jacquard 将概率编程视为一个库而非内置的运行时特性，这是通过具有深度、多射 (multi-shot) 处理器的代数效应实现的。

多射处理器 (Multi-shot Handlers): 处理器可以恢复计算零次、一次或多次。这使得对于有限离散模型，可以精确枚举所有可达结果及其概率。
作为库的贝叶斯推理: 由于处理器可以控制程序的延续 (continuation)，sample 和 observe 操作被实现为效应，而不同的推理算法（如似然加权）被实现为处理器。
程序修复: 该语言可用于执行程序修复，通过将失败的测试视为一种观测，并计算各种候选补丁的概率。

为了避免格式和重命名的干扰，Jacquard 使用基于代码规范解析结构的内容寻址。

规范哈希 (Canonical Hashing): Jacquard 对程序的规范解析结构进行哈希，而不是对源代码字节进行哈希。这意味着更改注释、格式或重命名局部变量不会改变程序的身份。
结构化差异对比 (Structural Diffing): 该语言提供了一个结构感知型差异对比工具，能够识别逻辑上的变化而非文本上的变化。
高效缓存: 只有当规范代码或其依赖项发生变化时，纯测试才会重新运行，从而减少了冗余计算。

Jacquard 0.1 是作为一个研究原型实现的，带有 OCaml 检查器和 CPS 解释器。它包含一个原生的 AOT (Ahead-of--Time) 后端，用于生成 C 代码，然后通过 clang 或 gcc 进行编译。

内核 AST (Kernel AST): 该语言构建在一种统一的表示形式上，其中每个形式都是一个 (head, meta, args) 三元组，由 27 个内核形式组成。
原生编译: jac build 命令将内核 .jqd 载体编译成一个独立的二进制文件。虽然完整的效应语言可以编译，但出于安全原因，eval 操作仍保留在解释器层。
Warp 测试: 该项目包含一个 Warp 测试框架，用于带有内容寻址缓存的发现和基于属性的测试。

虽然该项目因其在效应追踪和内容寻址方面的方法而受到称赞，但一些社区成员对为 AI 智能体采用新语言表示担忧。

"任何以 AI 为中心的新编程语言... 显而眼的问题在于，你尝试使用它的任何 LLM 都会从零开始——它没有任何可以复制的内容，而且很难通过自主搜索找到相关的文档。"

其他批评者质疑效应系统是否从根本上不同于复杂的类型系统，或者世界建模能力是否仅仅是依赖注入的一种形式。

作为一个研究原型，Jacquard 0.1 有明确的非目标和局限性。它目前缺乏 VM/JIT、并发、连续分布、梯度、类型化分阶段 (typed staging) 以及形式化完备性证明。世界授权仍然是粗粒度的，且该语言目前尚不打算用于生产环境。