开发一个移动应用的后端，原本计划用Lua写脚本。3周后，手里多了一门完整的编程语言，90%代码由AI生成，调试时间砍半。
这不是什么大厂的技术神话，是一个独立开发者的真实账本。
从"加个脚本"到"造门语言"，中间只隔了几个小时的冲动
作者最初的需求很简单：给用Go写的系统加个脚本层。Lua天生为嵌入设计，自然首选。但纯Go实现的Lua要么缺功能，要么得把C编译链拉进来——对于一个想保持构建简洁的项目，这像是为了一把螺丝刀搬来整个工具箱。
于是那个经典念头出现了：不如自己写一个。
几小时后，目标膨胀了。Lua的极简哲学是美德，也是枷锁。作者想要更好的错误处理、更合理的数据结构、现代语言的顺手工具，以及一个开箱即用的运行时——而不是每次都要从零拼凑字符串处理、正则、文件IO、加密这些基础设施。
他给这门语言取名Duso。
核心语法保留Lua的骨架，但换成了更"无聊"、更 predictable 的写法——那种你看一眼就知道会发生什么的代码。
然后从其他脚本语言里挑好的借鉴，再塞进去几个自己的小创新。运行时越堆越厚：完整的Web服务器、类Redis的数据存储、覆盖日常开发的全套工具库。
但真正的转折点，是Claude的表现。
Claude从没学过这门语言，却写得比人还顺
作者发现，尽管Claude的训练数据里根本没有Duso，它却能直接上手写，而且出错率明显低于其他语言。调试周期缩短，测试轮次减少，整体开发速度更快。
这个发现把项目方向整个拧了过来。
更快的开发意味着更少的token消耗。更少的token意味着时间和真金白银的节省。更短的代码意味着更可靠的最终产品。作者用了一个词：Holy crap。
他开始换一种方式和Claude协作。不再是"写这段代码，测那个功能"的指令式对话，而是"哪种模式看起来更自然？""这个运行时函数该叫什么名字？"——把AI当成设计伙伴，而非代码苦力。
到首次公开发布时，作者做了90%的设计和架构决策，Claude产出了约90%的代码、文档和示例。这个比例本身说明了一种新的生产关系：人类定方向，AI填血肉。
省下的token，是看得见的成本
作者没有公布具体数字，但算了一笔明账：AI编码的成本直接和token量挂钩。Duso的设计目标之一，就是让同样功能用更少的token表达。
这不仅仅是"写得更短"。Duso的语法和运行时被刻意设计成AI容易理解、不容易犯错的样子——减少歧义，减少需要"猜测"的地方，减少来回修正的轮次。
一个细节：作者提到自己的移动应用Arland正在迁移到Duso。这是吃自己狗粮的信号，也是语言实用性的初步验证。
项目现已开源，地址挂在duso.rocks。
从一门嵌入式脚本语言的替代品，到为AI协作优化的开发工具，Duso的演化路径折射出一个正在发生的转变：编程语言的设计目标，正在从"让人写得舒服"扩展到"让AI写得准确且便宜"。
当开发者开始把token成本纳入语言设计的核心考量，我们或许该问：下一代编程语言的竞争对手，还是Python和Go吗？还是那些能让AI少"思考"几轮的语法选择？
热门跟贴