各位 V2ER / 开发者好，
2026 年了，大模型写代码越来越强，但我发现两个始终无法解决的痛点：
- 架构失控：AI 生成的代码容易忽略边界、混合逻辑，甚至产生类型幻觉，导致后期维护成本极高。
- 硬件黑盒：想让 AI 写出高效的大小核调度（P-Core/E-Core）、SIMD 向量化或 GPU 卸载代码，它往往搞不定复杂的 C Intrinsics 或 CUDA 语法。
现有的方案要么太松散（Python），要么门槛太高（C++/Rust）。
想请教大家：
是否只有通过“编译器强制约束”才能管好 AI？同时，我们能否把底层硬件能力（如大小核调度）直接变成简单的语法糖，而不是复杂的 API？
💡 我的尝试：YuCheng (御程)
为了解决这个问题，我花时间设计并实现了一门面向 "AI-硬件协同" 的系统级语言 —— YuCheng。
1. “四文件”强制契约体系 (根治 AI 幻觉)
我们在文件系统层面强制分离 规格 (.yc) 和 实现 (.yci) 。
- 铁律：AI 可以填充实现代码，但如果违反了规格中定义的契约（类型、前置条件），编译直接失败。
- 效果：强行给 AI 戴上“紧箍咒”，确保生成的代码严格符合人类定义的架构。
2. 原生硬件语法 (告别 Intrinsics)
我们将硬件控制直接融入语法，不再需要写晦涩的 C 宏或 CUDA 内核。
-
大小核调度：
并行 core.p { 模型.推理() } // 直接指定跑在性能核 并行 core.e { 日志.写入() } // 直接指定跑在能效核 -
SIMD 向量化：
向量化 (策略="AVX512") 函数 处理数据 (...) { ... } -
GPU 张量卸载：
张量<浮点数，设备="GPU"> 结果 = 矩阵乘法 (A, B);
3. 内存透视系统
拒绝黑盒调试。编译器会自动注入探针，实时生成内存状态的 JSON 快照（包括 CPU-GPU 间的数据拷贝）。哪里泄漏，图表上一目了然。
📚 开源架构文档
我不是来推销语言的，而是想开源全套架构设计文档，看看这种思路是否能引起大家的共鸣。
希望能听到大家最真实的拍砖：
- 在文件级别强制分离规格和实现，会不会太繁琐？
- 直接把
core.p/core.e暴露在语法里，是合理的设计还是过度抽象？ - 如果有一个 AI 转译器，能把你的 Python 逻辑自动转成这种带硬件标注的严格代码，你敢用吗？
🔗 架构文档地址： [插入你的 GitHub 链接]
(内含：调度器设计详解、含硬件指令的代码参考、内存透视指南)
期待大家的批评指正。 “强制结构 + 原生硬件” 会是 AI 时代编程的未来吗？
