LOOM은 효과 타입 언어(effect-typed language)입니다. AI가 작성한 코드에 대한 신뢰 계층 역할을 합니다. 모든 함수는 자신의 효과를 정직하게 선언해야 하며, 체크기는 단 한 줄이 실행되기 전에 그 선언을 증명합니다.

오늘 이 언어는 한 단계 더 깊어졌습니다. 지금까지는 코드가 '무엇을 하는지' — 즉, 그 효과(네트워크, 디스크, FFI)를 증명하고, 그것에 대해 거짓말을 하지 않는다는 것을 증명했습니다. 하지만 '얼마나 많이'는 아니었습니다. 네트워크 호출을 한 번 하는 함수와 천 번 하는 함수는 게이트 입장에서 동일해 보였습니다.

Portable Meter Frame v1이 이를 변경합니다: 모든 효과(IO, Net, Alloc, Rand, FFI)는 사적인 카운터에 기록되며, 이 카운터는 호출(calls), 클로저(closures), 재귀(recursion), 핸들러(handlers)를 거치면서 흐릅니다. 이 과정은 인터프리터, 생성된 Python, JavaScript, 실제 WebAssembly 전반에 걸쳐 동일하게 적용됩니다. 예산을 초과하면 런타임 충돌이 아닌 컴파일 시간에 거부됩니다. depthN은 동적인 재귀 깊이 제한을 추가합니다.

이제 이 언어는 단순히 '무엇을 하고 있습니까?'라고 묻지 않습니다. '얼마나 많이'를 묻습니다.