在人工智能生成代码仍面临语法错误、命名混乱和上下文依赖等难题的背景下，日本数据科学家本田崇人推出了一款名为（粋）的全新编程语言。其名称源自日本传统美学中的“粋”，象征极致精炼与去冗存精，而语言本身的设计也严格遵循这一理念：通过结构化设计消除语法错误、以数字编号替代变量名、确保每行代码独立运行，旨在让大语言模型（LLM）生成代码时达到“零错误率”的目标。
Sui的核心理念直击当前AI编程的痛点：首先，其语法结构高度规范化，不存在歧义，任何符合规则的代码均可被准确解析；其次，变量采用数字编号（如v0、v1）而非传统标识符，彻底规避了因命名不一致导致的拼写错误；再者，每行代码均为自包含指令，无需依赖上下文缩进或作用域，大幅降低LLM生成时的逻辑断裂风险。Sui专注于计算逻辑本身，不绑定特定前端框架，开发者可自由选择React、Vue或原生Javascript等工具；其语法经过高度压缩，若LLM熟练掌握，生成效率与可靠性将远超Python、Javascript等通用语言。
用户可通过PyPI、Homebrew或直接编译源码安装Sui，其交互式环境（REPL）操作极为简洁。例如，用户可直接输入指令并立即获得结果，无需复杂的配置或依赖管理。这种设计使得Sui成为LLM生成代码的理想中间层——先通过Sui确保逻辑100%正确，再自动转译为人类可读的语言。
然而，项目近期动态显示，Sui已被标记为“遗留”系统，开发团队已将重心转向其继任者——一种结构化伪代码。Isu专为确定性解析与逐级修复设计，可被LLM直接读写，并转化为名为（Isu Intermediate Representation）的标准化抽象语法树（AST）。这一中间表示支持向Python、Wasm、LLVM IR等多种后端编译，进一步拓展了AI生成代码的应用场景。
尽管Sui逐渐退出核心开发舞台，但其设计理念仍具有深远意义：它并非追求成为通用编程语言，而是为LLM量身定制的“逻辑表达层”。这种“先确保机器逻辑正确，再适配人类需求”的范式，或许代表了下一代AI编程基础设施的关键方向。在AI从辅助编程向自主编程演进的临界点，Sui与Isu的探索不仅是一次技术实验，更引发了对“代码本质”的重新思考：当机器成为主要代码生产者，人类是否需要为它们设计全新的语言？本田崇人的答案，或许就隐藏在那行简洁的`. v1`之中。
开源地址：https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
