INVESTIGACIÓN PRE-ALFA · APACHE-2.0

El lenguaje de sistemas creado para agentes de código y legible por personas.

Entra significado. Sale código máquina verificado.

El código fuente sigue siendo una proyección clara para personas. Los agentes trabajan con significado tipado, identidad estable, contexto acotado y cambios ligados a una revisión, en vez de reescribir texto a ciegas.

semaprax://v0.2investigación pre-alfa
revision  sha256:<program-state>
query     app.main --depth 1
context   typed · bounded · stable-id
patch     expected_revision == current
verify    fail_closed
target    native | browser/wasm

¿Qué es Semaprax?

Semaprax es un lenguaje de programación de sistemas experimental y nativo para agentes, construido alrededor de un grafo semántico estable del programa. Su prototipo v0.2 permite a los agentes de código consultar significado tipado, enviar parches semánticos ligados a una revisión y compilar un subconjunto verificado como ejecutables nativos y paquetes para navegador/Wasm.

// 01

Un programa, tres superficies de trabajo

El código para personas, el significado para agentes y la salida de máquina proceden del mismo estado semántico versionado. Cada flecha es un límite de evidencia.

  1. Código para personasLa sintaxis legible sigue siendo la superficie de autoría y revisión.
  2. Grafo semántico del programaLos IDs estables exponen significado, contexto, diagnósticos y objetivos de parche.
  3. Salida verificadaLos subconjuntos admitidos se compilan de forma determinista a artefactos nativos o navegador/Wasm.

Semaprax semantic program graph: Semaprax transforma código legible en HIR validado y un grafo semántico versionado. Los agentes solicitan contexto acotado por ID estable, previsualizan o envían un parche contra una revisión exacta y reciben diagnósticos o evidencia deterministas antes de la salida nativa o Wasm.

// 02

La hipótesis, no el titular

Semaprax prueba si un sistema de programación puede reducir el contexto y la ambigüedad de reparación para agentes de código. Un menor coste de modelo es una hipótesis, no un resultado demostrado con tokens, latencia, calidad o escala de repositorio.

HIPÓTESIS NO DEMOSTRADA Menos contexto y menor coste a escala de repositorio
// 03

Un índice de investigación con un propietario por pregunta

Cada página responde una sola pregunta de marca para que buscadores y motores de respuesta reconozcan la ruta autoritativa.

// 04

Registro de evidencia de capacidades

Estado actualEstado de evidenciaAlcanceEvidencia
Grafo semántico estable del programaImplementadoJSON Graph v10-v14 versionado para el subconjunto tipado documentado, con identidades persistentes y HIR validado compartido.Repositorio de GitHub
Contexto acotado para agentesImplementadoAgent Context v1 y recorrido de llamadas v2 con límites deterministas de bytes, nodos, profundidad y fronteras.Repositorio de GitHub
Parches semánticos ligados a revisiónImplementadoAtomic Patch v1 y operaciones Patch v2 acotadas con revisión exacta, rechazo obsoleto y validación del delta.Repositorio de GitHub
Reviews y cápsulas de evidencia semánticaDemostradoRutas acotadas de review, impacto, target, patch y workspace con artefactos deterministas y no-afirmaciones.Repositorio de GitHub
Compilación nativa y navegador/WasmDemostradoSubconjuntos documentados de lenguaje y ownership mediante C11/Clang y gates reales de Node/Wasm.Repositorio de GitHub
Gestión de memoria inspirada en ownershipExperimentalLímites own, borrow y shared, comprobación de movimientos y limpieza acotada. No es compatibilidad con Rust.Repositorio de GitHub
// FAQ

Preguntas respondidas sin exageraciones

¿Semaprax está listo para producción?

No. Es investigación pre-alfa Apache-2.0. El registro separa implementación acotada de finalización general.

¿Semaprax es solo para agentes de IA?

No. La fuente debe seguir legible para personas. Nativo para agentes describe el grafo, contexto, diagnósticos y parches disponibles para agentes de código.

¿Tu producto de IA necesita ingeniería con este nivel de evidencia?

Ver el trabajo de ingeniería de IA de Wavect.
Creado por Wavect como proyecto de investigación de sistemas de código abierto. Repositorio de GitHub. Las especificaciones de GitHub son la fuente normativa. Esta página es un resumen de investigación fechado.