sparklang

SparkLang (repositorio sparklang, CLI spark, nombre del producto SparkLang) es un lenguaje de programación y runtime con licencia MIT que ejecuta archivos .spark simples. El README posiciona los fixtures de dry-run, el manejo de compilación/bytecode, los playbooks y el Spark IDE como la historia central, tratando las llamadas de red/web, voz/PSTN y modelos en vivo como superficies opcionales. Establece explícitamente que no es Apache Spark, ni AdaCore SPARK, ni un plugin de Bifrost. El comportamiento predeterminado es offline: el dry-run no requiere claves ni red, y solo un flag --live opcional utiliza un ayudante HTTP complementario con un gateway compatible con OpenAI configurado a través de AI_GATEWAY_URL y una clave API. Variables de entorno como SPARK_STT_URL / SPARK_TTS_URL y SPARK_TRAIN_* controlan los endpoints opcionales de voz y entrenamiento. La superficie del lenguaje descrita en el README incluye llamadas de modelo ask/generate con slots, classify con enums de etiqueta única o múltiple y confianza, extract con esquemas inline, encadenamiento de pipelines, declaraciones de herramientas, sesiones de listen/speak/voice, review/builder/implement para revisión estática y codegen en out/, operaciones de modelo (train, build, status, analyze, compare, improve, plan), head abstain/train/attach/ask para una puerta de enlace IDK en modelos locales, binary open/elf/disasm/understand, captura de red y análisis de pcap, os design/specify/generate blueprints, operaciones de browser/mitm, sondas de cuda/memory/pcie, y crypto/encrypt/gateway para sobres de cifrado hacia el modelo usando AES-256-GCM. El repositorio está organizado en torno a un plan de autoría documentado etiquetado como A+B+C: un destino de self-host a largo plazo, una VM de bootstrap ligera en C (bootstrap/) y un ensamblador nativo de Spark (sparkasm/). El árbol de ensamblado GAS x86_64 bajo asm/ se describe como un andamiaje de ejecución desechable en lugar de una fuente de verdad permanente. Las entradas del diseño incluyen asm/, tools/ask/, tools/engine/, tools/browser/, selfhost/, hdl/classify_score.v, examples/*.spark, docs/*.md y un directorio website/ para el sitio de marketing. La verificación se ofrece a través de comandos concretos: make, make machine-proof (que afirma generar salida asm-to-ELF, verificada con file), ejemplos de dry-run como hello.spark, http_get.spark, classify_intent.spark y model_improve.spark, además de make test, make test-e2e-browser, make sparkbc-e2e y make test-ide-paint. Se muestran puntos de entrada de Python y Node para run(). Las declaraciones de seguridad y honestidad son prominentes: review nunca evalúa JavaScript web; las URLs de revisión remota requieren --allow-net y, de lo contrario, salen con un error claro; la captura de red permanece detrás de --allow-net-capture con un código de salida 4 documentado si falta CAP_NET_RAW; las sondas de red en dry-run reportan claimed:false; os generate escribe solo stubs educativos y nunca reinicia ni instala un SO; el entrenamiento de modelos en dry-run nunca inicia trabajos. Los no-objetivos documentados incluyen una ISA de CPU personalizada, un SO bare-metal de producción, renderizado completo de ES/CSS, un compilador self-host terminado, afirmaciones de envío de bitstream de FPGA y cualquier entrenamiento de GPU silencioso. La versión indicada en el README es 0.6.2, con el kit de instalación listado como 0.6.0.