我想创建一种适合中国人普通人们的编程语言，即使只有小学文化，也可以进行编程。这个编程语言具有如下特色：1 中文关键字，类arc（lisp方言）的语法 2 编译后执行速度快，基本跟c++差不多。 3 可以并行执行 4 可以像moonbit那样原生支持WebAssembly（Wasm）后端，可以编译成wasm 5 AI原生支持 。 5 可以调用c++ 库和python库

先说结论

这回AI返回的信息真的很靠谱：

把“面向小学文化的中文 Lisp‑Like 编程语言” 当作 一个 ** “中文前端 + 现成后端 (LLVM + Wasm + FFI) ” 的 项目**，而不是从零把整个编译器、运行时、并行调度、AI 加速、WebAssembly 生成全部手写。

下面给出 完整的技术路线、实现步骤、关键工具、示例代码、常见坑，帮助你快速搭出原型，并在此基础上迭代到工业级产品。

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1️⃣ 项目定位与核心目标

目标	说明	实现思路
中文关键字	所有语言元素（def、if、while、import 等）使用中文	词法层面采用 Unicode 兼容的中文标识符，使用 ANTLR4 或 Rust‑Lex 自定义词法
Lisp‑Like 语法	S‑表达式（圆括号嵌套）为主，兼容简洁的“前置函数”写法	直接把源代码解析成 AST，再交给后端进行代码生成
编译速度 & 运行性能 ≈ C++	目标是生成 本地机器码 或 WebAssembly，不走解释器路径	使用 LLVM 作为代码生成后端（LLVM‑IR → 本地机器码 / Wasm）
并行执行	支持多线程、协程或数据并行	依赖 LLVM‑OpenMP、std::thread 或 Rayon‑style 并行库，在前端加入 并行/并发 关键字
原生 Wasm 支持	可以“一键”编译成 Wasm 并在浏览器/Node 中运行	LLVM 已提供 WebAssembly backend，只要把 LLVM‑IR 输出为 .wasm 即可
AI 原生支持	能直接调用 TensorFlow、ONNX、LLM 等模型	通过 FFI 链接 C++ AI 库（如 TensorFlow C API）或 Python C‑API；提供中文包装宏 加载模型、推理
调用 C++ & Python 库	与现有生态无缝集成	生成 C ABI 接口 + cffi / pybind11 的绑定层，前端提供 调用 关键字

核心思路：前端（中文 Lisp） → 中间层（LLVM‑IR） → 后端（本地机器码 / Wasm）。这样既能保持语法简洁，又能借助成熟的编译器基础设施保证性能和生态兼容。

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2️⃣ 技术选型总览

组件	推荐实现	关键优势
词法/语法	ANTLR4（中文语法）或 Rust‑Lex + LALRPOP	强大的错误定位、IDE 插件支持、跨语言生成
前端 AST	自定义 Rust 结构体（使用 enum 表示 S‑Expression）	内存安全、模式匹配便于后端转译
类型系统	静态 + 可选动态（类似 TypeScript） • 基础类型：整数、浮点、布尔、字符串、列表、字典 • 可选 结构体 与 接口	为 LLVM 提供完整的类型信息，兼容 C++/Wasm
代码生成	LLVM（via inkwell / llvm-sys）	生成本地机器码、Wasm、LLVM‑IR 可视化、成熟的优化 Pass
并行模型	OpenMP（通过 LLVM） 或 Rayon‑style 任务调度（在运行时库实现）	与原生 C++ 并行相兼容，易于在 Wasm 中使用 Web Workers
AI 接口	TensorFlow C API、ONNX Runtime C API、ggml（轻量 LLM）	C 接口易于通过 FFI 暴露给语言运行时
FFI / 跨语言	cbindgen 生成 C 头 + cffi（Python）	统一调用约定，支持 调用_cpp、调用_py 关键字
构建工具	cargo（Rust） + CMake（C++）	跨平台、易集成 CI/CD
IDE 支持	VS Code 扩展（基于 Language Server Protocol）	自动补全、错误高亮、中文关键字提示
测试框架	Rust test + wasm-pack test	同时验证本地和 Wasm 行为

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3️⃣ 语言设计细节

3.1 词法（Lexical）——中文关键字 & 标识符

中文关键字	对应英文	类别
定义	def	函数/变量定义
如果	if	条件
否则	else	条件
循环	while	循环
返回	return	返回值
导入	import	模块
并行	parallel	并行块
加载模型	load_model	AI
推理	infer	AI
调用_cpp	call_cpp	FFI
调用_py	call_py	FFI

标识符 采用 Unicode 包含中文、英文字母、数字、下划线，首字符必须是汉字或英文字母（避免冲突）。示例：变量1、计数器、myFunc。

3.2 语法（Grammar）—— S‑Expression 示例

; 定义一个求阶乘的函数
(定义 阶乘 (参数 n)
  (如果 (<= n 1)
      1
      (* n (阶乘 (- n 1)))))

; 并行求数组每个元素的平方
(并行
  (定义 结果 (列表 ))
  (遍历 (参数 i (取列表 数据源))
    (加入 结果 (乘 i i))))

; 加载并使用 AI 模型
(定义 情感分析 (参数 文本)
  (定义 模型 (加载模型 "sentiment.onnx"))
  (返回 (推理 模型 文本)))

每一次左括号 ( 开始一个 表达式，内部第一个 token 必为操作符/关键字，后面是其参数。

3.3 类型系统（简化版）

类型	示例	备注
整数	42	64‑bit
浮点	3.14	IEEE 754
布尔	真 / 假
字符串	"你好"	UTF‑8
列表	(列表 1 2 3)	可变
字典	(字典 ("键" 1) ("另一键" 2))
函数	(定义 f (参数 x) (* x x))	第一类对象
结构体	(结构体 人 (字段 名称 字符串) (字段 年龄 整数))	可导出 C ABI
外部库	调用_cpp "math" "sqrt"	FFI

类型检查 在 AST → LLVM‑IR 转换阶段完成；若想保留动态特性，可在运行时使用 Tag‑Union（类似 Rust 的 enum）。

3.4 并行模型

• 并行块 (并行 {...})：编译器将块内部的独立表达式包装成 Task，运行时使用 线程池（基于 rayon）调度。
• 数据并行：提供 并行映射 关键字，例如 (并行映射 (参数 x 列表) (函数体 ...))，后端生成 OpenMP SIMD 或 Wasm SIMD。

3.5 AI 原生支持

1. 模型加载：(加载模型 "path/to/model.onnx") → 调用 ONNX Runtime C API，返回内部句柄。
2. 推理：(推理 模型 参数列表) → 将参数封装为 Tensor，调用 OrtRun。
3. 为了在 Wasm 中使用 AI，可集成 ggml（纯 C）编译为 Wasm，无需额外依赖。

示例（调用 ONNX）

(定义 翻译 (参数 文本)
  (定义 模型 (加载模型 "translate.onnx"))
  (返回 (推理 模型 (列表 文本))))

3.6 FFI（C++ / Python）

• C++

  ; 调用外部 C++ 库函数 foo(int) -> int
  (定义 调用_foo (参数 x)
    (调用_cpp "libfoo.so" "foo" x))
  

• Python

  (定义 调用_numpy_sum (参数 列表)
    (调用_py "numpy" "sum" 列表))
  

运行时会 生成临时的 C 绑定代码（通过 cbindgen），编译成动态库后加载。Python 调用使用 cpython C-API 或 pyo3（Rust → Python）实现。

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4️⃣ 编译器实现路线

下面给出从 源码 到 可执行 / Wasm 的完整流水线，代码示例均使用 Rust（因为 Rust 在系统编程、LLVM 绑定、并发方面都有成熟生态）。

4.1 前端：词法 + 语法

1. ANTLR4（推荐）：
   • 编写 Lang.g4，把中文关键字映射为 token 类型。
   • 生成 Rust 目标（使用 antlr4rs），得到 Lexer、Parser。
2. 手写 Lexer/Parser（使用 logos + LALRPOP）
   • 词法 logos 支持 Unicode。
   • LALRPOP 编写语法规则，直接产出 AST。

AST 示例（Rust）：

enum Expr {
    Def { name: String, params: Vec<String>, body: Box<Expr> },
    If { cond: Box<Expr>, then_br: Box<Expr>, else_br: Option<Box<Expr>> },
    Call { func: String, args: Vec<Expr> },
    Literal(Literal),
    // ...
}
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4.2 语义分析 & 类型检查

• 建立 SymbolTable（作用域栈），记录函数、变量、结构体信息。
• 在遍历 AST 时进行 类型推导，若不兼容抛出错误。
• 对 并行块 检查副作用（如不允许同一变量被多线程写）。

4.3 中间表示（IR）生成

使用 inkwell（LLVM 的 Rust 封装）：

fn gen_expr<'ctx>(ctx: &'ctx Context, builder: &Builder<'ctx>, expr: &Expr) -> BasicValueEnum<'ctx> {
    match expr {
        Expr::Literal(lit) => match lit {
            Literal::Int(i) => ctx.i64_type().const_int(*i as u64, false).into(),
            Literal::Str(s) => builder.build_global_string_ptr(s, "str").as_pointer_value().into(),
            // ...
        },
        Expr::Call { func, args } => {
            let fn_val = module.get_function(func).expect("未定义函数");
            let arg_vals: Vec<BasicMetadataValueEnum> = args.iter()
                .map(|a| gen_expr(ctx, builder, a).into())
                .collect();
            builder.build_call(fn_val, &arg_vals, "calltmp").try_as_basic_value().left().unwrap()
        },
        // ...
    }
}
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• 函数、结构体 翻译为 LLVM Function / StructType。
• 并行块 使用 llvm::omp 标记或 Rayon 运行时调用（在运行时库中实现 parallel_execute）。

4.4 优化与代码生成

• 启用 LLVM 的常规 Pass：-O2, -march=native。
• 对 Wasm 编译时指定目标 wasm32-unknown-unknown，并开启 wasm-simd。

# 本地可执行文件
clang -O2 -march=native -o myprog myprog.ll

# Wasm 输出
llc -march=wasm32 -filetype=obj myprog.ll -o myprog.o
wasm-ld myprog.o -o myprog.wasm --no-entry --export-all
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4.5 运行时库（Runtime）

提供 中文 API 包装在 libmyruntime.so（或 .dll）：

#[no_mangle]
pub extern "C" fn 并行_execute(tasks: *const Task, len: usize) {
    // 使用 rayon 调度
    let slice = unsafe { std::slice::from_raw_parts(tasks, len) };
    slice.par_iter().for_each(|t| (t.fn_ptr)(t.arg));
}
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• FFI：call_cpp、call_py 通过 dlopen 动态加载，使用 C-ABI。
• AI：加载模型后返回句柄（指针），提供 infer 接口。

4.6 打包与发布

• CLI：myc（My Chinese）命令行工具
  • myc src.mc -o out.exe （本地）
  • myc src.mc -target wasm -o out.wasm （Wasm）
• IDE Extension：基于 LSP（Language Server Protocol）
  • 自动完成关键字、错误定位、代码格式化（使用 rustfmt 同理）
• 标准库：提供 数学, 集合, 并发, 网络, AI 等模块，全部采用中文名称。

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5️⃣ Step‑by‑Step 开发路线图

阶段	目标	关键里程碑	预计工作量
0. 项目准备	搭建仓库、CI、代码规范	GitHub + Cargo + CMake, 自动运行 cargo fmt/clippy	1 天
1. 词法/语法	完成中文关键字的 Lexer/Parser，能够生成 AST	✅ ANTLR4 生成 Rust parser，cargo test 通过最小示例	1‑2 周
2. 基础语义	实现变量/函数定义、基本表达式求值（解释器模式）	✅ 解释运行 能运行 def foo(x) (+ x 1)	2‑3 周
3. LLVM 后端	把 AST 翻译成 LLVM‑IR，生成本地可执行文件	✅ myc hello.mc -o hello 产生 hello.exe，运行结果正确	3‑4 周
4. Wasm 支持	添加 -target wasm 编译选项，生成 .wasm	✅ 在浏览器中运行 hello.wasm，输出相同	2‑3 周
5. 并行模型	实现 并行 块，使用 OpenMP 或 Rayon	✅ 并行 示例跑出多核加速	2 周
6. AI 接口	集成 ONNX Runtime / ggml，提供 加载模型、推理	✅ 能在本地调用 sentiment.onnx 并返回结果	2‑4 周
7. FFI	实现 调用_cpp、调用_py，生成 C 绑定	✅ 调用 C++ sqrt、Python numpy.sum	3 周
8. 标准库 & 文档	编写中文手册、示例项目、教学视频	完成《MyChinese 编程语言手册》	4‑6 周
9. IDE 插件	VS Code LSP 实现，提供语法高亮、自动完成	✅ 发布 VS Code Marketplace	2‑3 周
10. 社区 & 教学	针对小学阶段设计 Blockly 栈式可视化编辑器	完成可视化编程与源码同步	持续进行

总计约 5‑6 个月（全职），如采用 分模块并行（比如后端与前端交叉进行），可以更快。

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6️⃣ 常见坑 & 解决方案

痛点	说明	对策
中文关键字的编码冲突	某些编辑器对全角/半角标点识别不一致	统一采用 UTF‑8，在词法中把全角空格、全角逗号映射为普通空格、逗号
LLVM 对中文符号的支持	LLVM‑IR 中函数名只能是 ASCII	在前端生成 内部唯一 ID（如 f_0x1234），同时保持一张 映射表 用于错误信息和调试
Wasm 中的线程/并行	WebAssembly 原生只在 SharedArrayBuffer 环境下支持线程	采用 Web Workers + wasm‑threads 编译选项，或在非浏览器环境（Node、wasmtime）直接使用多线程
AI 库体积过大	ONNX 或 TensorFlow 需要数十 MB，使 Wasm 文件膨胀	使用 ggml（C 单文件）或 TensorFlow Lite（裁剪后）进行模型推理；模型文件可分离加载
跨平台 FFI 打包	Windows、Linux、macOS 动态库命名/加载差异	抽象出统一的 load_library(name)，内部调用 LoadLibrary/dlopen/NSBundle
教学难度	小学生可能不熟悉 递归、闭包 等概念	提供 可视化块（Blockly） → 自动生成对应 S‑Expression，先让学生拖拽块再看源码
错误提示不友好	Lisp 语法错误往往只提示“unexpected token”。	在 Parser 中记录 行/列、父节点，并生成 彩色提示（如 ❌ 第 12 行：缺少闭括号)

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7️⃣ 示例项目结构

mychinese/
├─ Cargo.toml                 # Rust 主项目
├─ src/
│   ├─ main.rs               # CLI入口
│   ├─ lexer.rs              # Logos / ANTLR自动生成
│   ├─ parser.rs             # LALRPOP或手写parser
│   ├─ ast.rs                # AST定义
│   ├─ typecheck.rs          # 符号表 + 类型检查
│   ├─ codegen/
│   │   ├─ mod.rs
│   │   ├─ llvm.rs           # Inkwell代码生成
│   │   └─ wasm.rs           # Wasm特化
│   ├─ runtime/
│   │   ├─ lib.rs
│   │   ├─ parallel.rs       # Rayon实现并行块
│   │   └─ ffi.rs            # C++/Python FFI封装
│   └─ stdlib/
│       ├─ math.mc
│       ├─ ai.mc
│       └─ concurrent.mc
├─ lsp/                       # Language Server Protocol 实现
│   └─ ...
├─ examples/
│   ├─ hello.mc
│   ├─ parallel_sum.mc
│   └─ sentiment.mc
├─ tests/
│   └─ integration_test.rs
└─ docs/
    └─ manual.md
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8️⃣ 生态合作与社区建议

1. 邀请教育机构：与 小学信息科技老师 合作，先在课堂里试运行“块式 → 代码”双向教学。
2. 开源许可证：采用 Apache‑2.0，兼容商业闭源插件。
3. 贡献指南：准备 CONTRIBUTING.md，尤其是 添加新关键字或标准库模块 的流程。
4. 定期 Hackathon：鼓励学生提交 小游戏、AI 小模型、硬件控制（如 Arduino）示例。
5. 多语言文档：中文是主语言，配套 英文（方便海外中文学习者）和 简体/繁体 两种版本。

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9️⃣ 小结——一步到位的实现要点

步骤	核心代码片段	关键工具
词法	logos::Lexer 或 ANTLR4 生成器	logos, antlr4rs
语法	LALRPOP 定义 def_expr : "定义" IDENT "(" param_list ")" expr	lalrpop
AST → LLVM	inkwell::builder.build_call(fn, args, "call");	inkwell
并行	rayon::prelude::*; tasks.par_iter().for_each(...);	rayon
Wasm	llc -march=wasm32 -filetype=obj + wasm-ld	llvm, wasm-ld
AI	OrtCreateSession(...); OrtRun(...);	onnxruntime-sys
FFI	extern "C" fn call_cpp(lib: *const c_char, fn: *const c_char, ...)	libloading, cbindgen
CLI	structopt 解析 myc src.mc -target wasm -o out.wasm	clap / structopt
IDE	tower-lsp 实现 textDocument/completion	tower-lsp

核心价值：利用 LLVM 让语言的性能几乎等同 C++，借助 Rust 的安全性快速实现前端、后端、并行、FFI，最终只需要在 语法层面 替换为中文关键字，即可实现 “普通小学文化也能学会” 的编程体验。

祝你项目顺利 🚀，如果在实际实现的任何细节上卡住（比如 ANTLR 语法写法、LLVM‑IR 类型映射、Wasm 多线程）随时来聊！祝代码写得开心，学生们玩得开心！

现在的AI真的不得了，这是真的能抵一个架构师啊！