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FAWK：大语言模型可编写语言解释器 -- FAWK: LLMs can write a language interpreter

原文链接 | HN讨论 | 2025-11-21 23:00:27

文章摘要

作者在尝试用AWK语言解决Advent of Code编程问题时，发现自己更习惯函数式编程风格，难以适应AWK的可变状态特性。为实现函数式广度优先搜索，他不得不额外实现字符串哈希、状态存储和数组序列化等功能，过程相当复杂。这反映出不同编程范式间的转换挑战。

文章总结

标题：FAWK：大语言模型能编写语言解释器

在阅读了《AWK程序设计语言》一书后，作者计划在今年的"Advent of Code"活动中尝试使用AWK。由于本周休假，他尝试用AWK解决其中一个问题来练习，但发现自己已经习惯了函数式编程范式。

作者发现自己难以适应AWK的可变状态编程方式，尤其是在解决需要最短路径搜索的第二部分问题时。他尝试在AWK中实现函数式广度优先搜索，但遇到了诸多困难，如需要手动实现字符串和二维数组的哈希、全局状态集合、数组序列化等在现代语言中本应基础的功能。

这让他开始构想一个现代化的AWK变体——FAWK，具备以下特性： 1. 一等公民的数组支持，包括数组字面量和返回值 2. 一等公民的函数和lambda表达式 3. 词法作用域替代动态作用域 4. 显式全局变量声明 5. 管道操作符等语法糖

令人惊讶的是，作者使用大语言模型（Sonnet 4.5）成功生成了这个语言的Python实现，包括完整的测试套件。虽然模型在处理任意精度浮点运算时遇到困难，但在实现复杂特性如多维度数组、词法作用域等方面表现出色。

作者反思了这种"氛围编程"的优缺点：虽然能快速实现想法，但也导致对代码缺乏深入了解。这引发了他对其他项目的思考——是否可以用类似方法实现更复杂的特性，如Hindley-Milner类型系统。

目前FAWK的性能并非首要考虑，作者计划用它来解决编程挑战问题，逐步完善这个语言。项目已开源在GitHub（Janiczek/fawk），供感兴趣者尝试。

（注：原文中大量代码示例和GitHub操作细节因技术性较强且非核心内容，在此摘要中做了适当简化。）

评论总结

以下是评论内容的总结：

  1. LLM在编程语言开发中的应用

    • 多位用户分享了使用LLM（如ChatGPT、Claude等）开发编程语言或解析器的经验，认为LLM能力强大但需要人工干预。
    • 引用：
      • "I've been trying to get LLMs to make Racket 'hashlangs'... It's definitely possible" (评论1)
      • "I used ChatGPT to rewrite a bison based parser... though I still needed to keep prompting the AI to fix things" (评论7)

  2. 实际项目展示与工具推荐

    • 部分用户展示了具体项目（如Fawk、jslike、Wang-lang等），并推荐Ruby或Perl作为更好的Awk替代品。
    • 引用：
      • "The money shot: [Fawk实现链接]" (评论5)
      • "Ruby is usually better Awk... the only reason to really use Awk is that it is more likely to be available" (评论8)

  3. 质疑与批评

    • 有用户质疑LLM生成语言的质量，认为可能“比PHP或JavaScript更糟糕”，并批评社区过度宣传AI。
    • 引用：
      • "But the question is: will the language suck?" (评论17)
      • "This place has just become pro AI propaganda" (评论12)

  4. 实用案例与学习价值

    • 用户分享了LLM解决实际问题的案例（如家庭自动化脚本、栈式语言设计），并呼吁提供更多交互记录以供学习。
    • 引用：
      • "Gemini wrote a python script for me... Worked on the first run" (评论11)
      • "It would be nice... give us a transcript of their dialog with the LLM" (评论14)

  5. 其他观点

    • 包括对Advent of Code的讨论、C语言返回数组的痛点，以及LLM理解复杂代码的案例（如汇编转换）。
    • 引用：
      • "While working in C, can’t count number of times I wanted to return an array" (评论18)
      • "Gemini tried to compile... Scariest thing was it seemed to know exactly what the program was doing" (评论20)

总结：评论主要围绕LLM在语言开发中的潜力与局限展开，既有成功案例展示，也有对质量和技术传播的质疑，同时包含实用工具推荐和学习建议。