Show HN: GlyphLang – AI 우선 프로그래밍 언어

개념 증명 (Proof of Concept) 프로젝트를 진행하던 중, Claude의 5시간 세션 중에서도 30~60분 만에 토큰 제한에 계속 부딪히는 문제를 겪었습니다. 코드베이스에서 누적되는 컨텍스트가 토큰을 빠르게 소모하고 있었기 때문입니다. 그래서 저는 인간이 작성하는 것이 아니라 AI에 의해 생성되도록 설계된 언어를 만들었습니다.

GlyphLang

GlyphLang은 장황한 키워드를 더 효율적으로 토큰화할 수 있는 기호(symbols)로 대체합니다:

# Python
@app.route('/users/<id>')
def get_user(id):
...

실제로 이는 더 많은 로직이 컨텍스트에 포함될 수 있음을 의미하며, 제한에 도달하기 전까지 세션을 더 길게 유지할 수 있게 해줍니다. AI는 전체 코드베이스에 대해 더 넓은 시야를 유지할 수 있습니다.

누군가 질문하기 전에 미리 말씀드리자면, 아니요, 이것은 단순히 단계만 추가된 APL이 아닙니다. APL, Perl, Forth는 기호가 많지만 수학적 표기법, 인간의 간결함, 또는 기계적 효율성에 최적화되어 있습니다. GlyphLang은 현대의 LLM(대규모 언어 모델)이 토큰화하는 방식에 특화되어 최적화되었습니다. 이는 그 반대가 아니라, AI에 의해 생성되고 인간에 의해 검토되도록 설계되었습니다. 그렇긴 해도, 필요할 경우 직접 작성하거나 수정할 수 있을 만큼 충분히 읽기 쉽습니다.

아직 진행 중인 작업이지만, 바이트코드 컴파일러 (bytecode compiler), JIT, LSP, VS Code 확장 프로그램, PostgreSQL, WebSockets, async/await, 제네릭 (generics)을 갖춘 사용 가능한 언어입니다.

문서: https://glyphlang.dev/docs

GitHub: https://github.com/GlyphLang/GlyphLang