Об этом проекте

SparkLang (репозиторий sparklang, CLI spark, название продукта SparkLang) — это язык программирования и среда выполнения с лицензией MIT, которая исполняет обычные файлы .spark. В README в качестве основного функционала представлены фикстуры dry-run, обработка компиляции/байт-кода, плейбуки и Spark IDE, в то время как сетевые/веб-функции, голос/PSTN и живые вызовы моделей рассматриваются как опциональные интерфейсы. Явно указано, что это не Apache Spark, не AdaCore SPARK и не плагин Bifrost. Поведение по умолчанию является автономным: для dry-run не требуются ключи и сеть, и только флаг --live активирует вспомогательный HTTP-помощник с OpenAI-совместимым шлюзом, настраиваемым через AI_GATEWAY_URL и API-ключ. Переменные окружения, такие как SPARK_STT_URL / SPARK_TTS_URL и SPARK_TRAIN_*, управляют опциональными эндпоинтами речи и обучения. Языковой интерфейс, описанный в README, включает вызовы моделей ask/generate со слотами, classify с одно- или многозначными перечислениями и уровнем уверенности, extract с встроенными схемами, цепочки конвейеров (pipeline chaining), объявления инструментов, сессии listen/speak/voice, команды review/builder/implement для статического анализа и генерации кода в директорию out/, операции с моделями (train, build, status, analyze, compare, improve, plan), команды head abstain/train/attach/ask для фильтрации «не знаю» (IDK gate) в локальных моделях, бинарные операции open/elf/disasm/understand, захват сети и анализ pcap, проектирование ОС design/specify/generate blueprints, операции browser/mitm, зонды cuda/memory/pcie и crypto/encrypt/gateway для создания конвертов шифрования модели с использованием AES-256-GCM. Репозиторий организован вокруг документированного плана разработки A+B+C: долгосрочная цель самохостинга, легкая загрузочная ВМ на C (bootstrap/) и нативный ассемблер Spark (sparkasm/). Дерево сборки GAS x86_64 в asm/ описывается как временный каркас, а не постоянный источник истины. Структура включает asm/, tools/ask/, tools/engine/, tools/browser/, selfhost/, hdl/classify_score.v, examples/*.spark, docs/*.md и директорию website/ для маркетингового сайта. Верификация осуществляется через конкретные команды: make, make machine-proof (заявляется вывод asm-to-ELF, проверяемый с помощью file), примеры dry-run, такие как hello.spark, http_get.spark, classify_intent.spark и model_improve.spark, а также make test, make test-e2e-browser, make sparkbc-e2e и make test-ide-paint. Для run() показаны точки входа на Python и Node. Особое внимание уделено заявлениям о безопасности и честности: review никогда не вычисляет веб-JavaScript; удаленные URL-адреса review требуют --allow-net, иначе выполнение завершается с четкой ошибкой; захват сети доступен только с --allow-net-capture и возвращает код выхода 4 при отсутствии CAP_NET_RAW; сетевые зонды в режиме dry-run сообщают claimed:false; os generate записывает только образовательные заглушки и никогда не перезагружает систему и не устанавливает ОС; обучение моделей в режиме dry-run никогда не запускает задания. В список нецелей (non-goals) включены: собственная ISA процессора, полноценная bare-metal ОС для продакшена, полный рендеринг ES/CSS, завершенный самохостинг-компилятор, поставка битовых потоков FPGA и любое скрытое обучение на GPU. Версия, указанная в README, — 0.6.2, комплект установщика — 0.6.0.