日本数据科学家发布“零差错”编程语言 Sui：称可让大模型写码命中率达100%

在当下，很多大模型在写代码时仍会遇到语法报错、命名混乱、上下文依赖等问题。日本数据科学家本田崇人（Takato Honda）提出了一种大胆的思路：全新编程语言 Sui(粋)。名字取自日本传统美学中的“粋”——意为极致精炼、去除冗余；语言设计也延续这一理念：结构上杜绝语法错误、变量以数字代替名字、每行语句完全独立，目标是帮助大语言模型（LLM）在生成代码时达到“100% 准确”。

Sui 的设计要点直击当前 AI 编程的关键痛点：

– 零语法差错：规则高度统一、无二义性，确保任何合法的 Sui 代码都能被无误解析；

– 杜绝拼写问题：变量不再用 “userName”“result” 这类易写错的标识符，而是用数字编号（如 v0、v1）统一表示，从源头消除命名不一致；

– 行级独立：每一行都是自包含指令，不依赖缩进或作用域上下文，大幅降低 LLM 生成时的逻辑断点风险；

– 纯逻辑取向：Sui 专注计算逻辑，不绑定任何 UI 框架，前端可自由搭配 React、Vue、Hono.js 或原生 JavaScript；

– 极致 Token 效率：语法高度压缩，一旦被 LLM掌握，生成速度与稳定性有望显著优于 Python、JavaScript 等通用语言。

用户可通过 PyPI、Homebrew 或直接从源码安装 Sui。其交互式环境（REPL）上手简单，例如：

不过需要留意的是，按照项目最新进展，Sui 已被标注为“遗留”（legacy），研发重心已转向继任项目 Isu——一种结构化伪代码。Isu 专为确定性解析与逐行修复（step-level repair）而生，既便于 LLM 读写，也能转成标准化 AST——IIR（Isu Intermediate Representation），未来将支持编译到 Python、Wasm、LLVM IR 等后端。

尽管如此，Sui 的思路依然极具启发：它并不追求成为通用语言，而是面向 LLM 的“中间逻辑表达层”——先用 Sui/Isu 把逻辑保证到 100% 正确，再自动转换为人类常用的语言。这种“先 AI、后人类”的设计范式，或许正是下一代 AI 编程基础设施的关键方向。

当 AI 正从“辅助编程”迈向“自主编程”的关口，Sui 与 Isu 不仅是技术上的试验，也是对“代码本质”的再思考：当机器成为主要的代码生产者，我们是否应为它们重塑语言？本田崇人的回答，或许就藏在那行简短的 . v1 里。

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