Hacker News Digest

Универсальный раннер и умный REPL на Rust, который автоматически определяет язык программирования по расширению файла или shebang и выполняет код без предварительной настройки. Поддерживает Python, JavaScript, Ruby, Go и другие популярные языки, экономя время на переключении между средами.

Инструмент предлагает интерактивный режим с подсветкой синтаксиса и историей команд, а также пакетную обработку файлов. Ключевое преимущество — кроссплатформенность и минимальные зависимости, поскольку написан на Rust. Практический бонус: можно быстро тестировать сниппеты, не покидая терминал.

• Автор представил инструмент run как унифицированный REPL для множества языков, позволяющий выполнять код разных языков одной командой без переключения между отдельными REPL.
• Обсуждаются технические детали и сравнение с существующими инструментами: шебанг-строка, задачами just, магическими командами IPython/Jupyter и возможностью запуска скриптов через Bash.
• Уточняется классификация языков (Swift, Kotlin) как компилируемых или интерпретируемых в контексте работы инструмента.
• Поднимается вопрос о мотивации создания инструмента и терминологии ("polyglot"), а также простоте добавления поддержки новых языков через реализацию trait на Rust.
• Автор поясняет, что инструмент — это эксперимент новичка в Rust, а не замена существующим решениям.

Проект предлагает необычный взгляд на C++ как на интерпретируемый язык, оспаривая традиционное представление о нём исключительно как о компилируемом. Автор демонстрирует, что с помощью современных инструментов и техник C++ можно использовать в интерактивном режиме, подобно Python или JavaScript. Это открывает возможности для быстрого прототипирования и экспериментальной разработки без необходимости полной перекомпиляции.

Ключевая идея заключается в использовании JIT-компиляции и REPL-окружений, что делает C++ более гибким и доступным для исследовательских задач. Такой подход может сократить время разработки и упростить тестирование идей, сохраняя при этом все преимущества производительности и низкоуровневого контроля, характерные для C++.

• Участники обсуждают техническую реализацию проекта, предполагая использование метапрограммирования шаблонов, DSL и специальных флагов компилятора (GCC/Clang).
• Высказывается недоумение и замешательство по поводу принципов работы проекта, а также желание получить более подробное текстовое объяснение.
• Предлагаются альтернативные инструменты для интерпретации C++ (Clang-Repl, Xeus cling, AngelScript).
• Несколько пользователей делятся положительными впечатлениями от видео и творческого подхода автора.
• Один из комментариев содержит ироничное замечание о значении слова "based" в данном контексте.

Clojure и «проблема выражений»

• Проблема: добавлять новые типы данных и новые операции без перекомпиляции всего кода и без нарушения существующих вызовов.
• ООП-языки решают лишь половину: легко новый класс, трудно новый метод.
• Функциональные языки наоборот: легко новая функция, трудно новый вариант данных.

Как Clojure объединяет лучшее

1. Протоколы

   • Описывают набор методов без привязки к типу.
   • Реализуются для любого существующего класса поздно, «извне».
   • Компилируются в обычный Java-интерфейс, быстрый вызов.

2. Мультиметоды

   • Выбор реализации по произвольной функции-диспетчеру (тип, значение, метаданные).
   • Позволяют «разрезать» иерархию по другим осям, не только по классу.

3. Records и types

   • defrecord создает неизменяемую структуру с заранее известными полями и автоматическим доступом по ключам как к карте.
   • deftype даёт полный контроль, поля хранятся примитивно, без лишних обёрток.

4. reify

   • «Анонимный класс» на Clojure: создаёт объект, реализующий нужные протоколы/интерфейсы, без отдельного файла.

Практический итог

• Новый тип → defrecord/deftype + реализация нужных протоколов.
• Новая операция → добавляем метод в протокол и реализуем для всех существующих типов.
• Старый клиентский код не трогается, компиляция не требуется.

• Протоколы в Clojure теперь умеют диспатчиться по метаданным, а не только по типу.
• Участники скучают по временам, когда посты о продуктивности были про REPL, функциональность, композабельность и иммутабельность.
• Поделились ссылкой на демонстрацию решения «expression problem» в Clojure.
• Люди недооценивают готовые решения вроде Datomic и вместо этого пишут свои костыли.
• Один из участников вспомнил, как в 2013–15 писал тесты на Clojure и расширял фреймворк для Selenium.

Как заменить код функции «на лету»

Python позволяет переписывать тело функции во время работы программы:

1. Берём исходник новой функции как строку.

   new_src = "def f(x): return x * 2"
   

2. Компилируем:

   code = compile(new_src, "<magic>", "exec")
   

3. Выполняем в нужном пространстве имён:

   ns = {}
   exec(code, {}, ns)
   

4. Подменяем старую функцию:

   f = ns["f"]
   

f(21) теперь возвращает 42.

Зачем это нужно

Такой трюк позволяет LLM-агентам генерировать и сразу запускать код с доступом к текущему контексту. Это удобно для ToolBot, но открывает огромную дыру в безопасности: любой сгенерированный код получает доступ ко всем переменным процесса.

• @breuleux показал jurigged — библиотеку для горячей перезагрузки только изменённых функций без перезапуска модулей.
• Участники сравнили приём с monkey-patching, Lisp-овой «код как данные» и REPL, отметив плюсы и отладочные грабли (стек-трейсы вида <magic>).
• Обсуждали, где ещё работает такое: JVM/CLR, Erlang, динамические библиотеки в C/C++ и игровые движки.
• Кто-то считает это мощным, кто-то — анти-паттерном; всплыли ссылки на autoreload, forge и swanky-python.
• Наконец, всех достала навязчивая привязка любой темы к AI-хайпу.

Seed — интерактивная среда разработки на Common Lisp.
Позволяет писать, отлаживать и запускать код в одном окне, поддерживает REPL, графику и встроенные библиотеки.
Подходит для прототипирования, научных задач и обучения.

• Проект Seed вызывает интерес, но README скуден: не хватает скриншотов и понятного описания.
• Многие сравнивают его с CLOG, который лучше документирован, активнее и имеет больше примеров.
• Разработчик (phantomics) заверяет: Seed не заброшен, старый код заморожен, а новый ветви revival ведётся переписывание.
• Старый Seed можно глянуть на Vimeo и YouTube; новый всё ещё требует Node.js только для сборки JS-библиотек, но не для рантайма.
• Пользователи просят встроить демо прямо в README и убрать зависимость от Node/Gulp, а кто-то мечтает запустить Seed на Mezzano.

tinylisp — лисп-интерпретатор всего на 99 строк C.
Включает 21 примитив, сборщик мусора и REPL.
Доступны варианты с оптимизацией хвостовой рекурсии для ускорения и экономии памяти.

• Участники обсуждают крошечную реализацию Lisp, которую, по словам одного комментатора, могли писать для карманного компьютера Casio AI-1000 1989 г.
• Код раскритикован за «ужасный» стиль на C: злоупотребление double, нарушения strict aliasing и эндиан-зависимость.
• Предложены альтернативы: 100-строчный Lisp на Python, tinylisp, lispy.py Питера Норвига.
• Найдена синтаксическая ошибка в tinylisp (лишняя скобка) и отмечено отсутствие TCO, из-за чего Y-комбинатор не работает без доработки.