Flujo de datos tipado
El programa declara los datos y sus transformaciones. Los valores inmutables y las operaciones acotadas facilitan revisar el cálculo.
Alex SOLONSKYProyectosHablemos de SOLONCODESOLONCODE
Un lenguaje para programas cuyas acciones se pueden revisar
Estoy creando SOLONCODE: un lenguaje tipado y un entorno de ejecución para integraciones de IA controladas. El desarrollo continúa y ya estoy construyendo mis primeros nuevos productos con él.
Lenguaje y entorno operativos · En desarrollo
INPUT → PROGRAM → AUTHORITY → RESULT
01Datos tipados
02Programa SOLONCODE
03Permisos explícitos
04Resultado observado
Truth = yes | no | unknown
pure fn · effect fn · solonsky
¿Por qué crear mi propio lenguaje?
Quiero hacer explícita la relación entre una intención, un programa y una acción externa. ¿Qué datos necesita cada paso? ¿Qué operaciones puede realizar? ¿Quién autoriza? ¿Qué ocurre si el resultado es desconocido? SOLONCODE incorpora estas preguntas al programa y al entorno que lo ejecuta.
Acciones externas explícitas
Los cálculos puros y las funciones con efectos son distintos. Archivos, modelos y herramientas dependen del entorno configurado y sus permisos.
La incertidumbre sigue visible
Truth tiene tres estados: yes, no y unknown. Un resultado externo desconocido se conserva para su revisión.
Historial más allá de una respuesta
Los perfiles de servicio seleccionados conectan contexto, decisiones del propietario, herramientas y colas persistentes.
Un permiso es una decisión
Esta ilustración explica la diferencia. Un valor describe un estado; el entorno determina si existe autoridad para ejecutar una acción.
Valor unknown. La incertidumbre se conserva hasta una decisión explícita.
Explicación interactiva · No ejecuta SOLONCODE ni herramientas externas
Lo que se puede examinar hoy
macOS · Programas puros
El paquete firmado y notarizado 0.5.56-trust1 para Apple Silicon ejecuta el perfil de proyecto puro suministrado. Incluye documentación de instalación y confianza.
Leer el perfilmacOS · Herramientas nativas
El perfil 0.5.57 combina un proyecto suministrado con una llamada a herramienta nativa aprobada explícitamente.
Leer el perfilWebAssembly · Proyectos puros
El reactor 0.5.57 ejecuta programas puros modulares mediante una interfaz Wasm fija, sin acceso a archivos, red ni efectos externos.
Leer el perfilServicios conectados
El SDK y el host cubren servicios, registro de herramientas, memoria seleccionada y trabajo persistente. El código de la implementación sigue siendo privado.
Leer el perfilUna aplicación integrada ya ha pasado un ensayo
El ejemplo documentado une módulos, memoria, medios, herramientas tipadas, decisiones del propietario y una cola de servicio. El perfil instalado completó cinco trabajos en un proceso continuo: cuatro solicitudes sintéticas, cantidad 14 y total 182. Otros casos prueban cuotas, cancelación, recuperación e incertidumbre, cada uno con sus propios criterios.
Leer el perfilRESEARCH / 21.10.2026 / MINIMAX M3.1 FLASH
Comparación con las mismas tareas
Probé cómo MiniMax M3.1 Flash comprende código sintético existente y produce un parche estructurado en SOLONCODE, JavaScript y Python. Piloto completado el 21 de octubre de 2026: seis tareas, dos repeticiones fijas y 12 episodios por lenguaje.
36 episodios terminados56 intentos registradosTodos los intentos incluidos
SOLONCODE6 / 12
JavaScript8 / 12
Python6 / 12
Un éxito exige comprender el código anterior y superar tres ejemplos públicos y doce pruebas ocultas. Se permitió una corrección por episodio con información pública.
Qué mostró el piloto
SOLONCODE resolvió 6 de 12 episodios, JavaScript 8 y Python 6. Los tokens por éxito fueron 26.437, 23.099 y 27.905. SOLONCODE utilizó aproximadamente un 14,5% más que JavaScript y un 5,3% menos que Python. No se estableció una ventaja general.
El criterio previo exigía 12/12 éxitos en los tres lenguajes, uso completo conocido y una razón de tokens y límite superior del 97,5% de task-bootstrap no mayores de 0,90 frente a ambos controles. No se cumplió.
Comparación completa
| Comparación completa | SOLONCODE | JavaScript | Python |
|---|---|---|---|
| Éxitos / previstos | 6 / 12 | 8 / 12 | 6 / 12 |
| Éxitos al primer intento | 4 | 5 | 4 |
| Intentos / correcciones | 19 / 7 | 18 / 6 | 19 / 7 |
| Tokens de entrada | 33 599 | 41 859 | 44 055 |
| Tokens generados | 125 023 | 142 930 | 123 373 |
| Tokens totales | 158 622 | 184 789 | 167 428 |
| Tokens por episodio resuelto | 26 437.0 | 23 098.6 | 27 904.7 |
| Errores de esquema | 10 | 8 | 11 |
| Llegaron a evaluación | 9 | 10 | 8 |
| Mediana por episodio, segundos | 85.156 | 124.171 | 76.451 |
Las seis tareas
Éxitos de dos repeticiones. No se ha eliminado ninguna tarea.
| Tarea | SOLONCODE | JavaScript | Python |
|---|---|---|---|
| T01 | 2 / 2 | 1 / 2 | 2 / 2 |
| T02 | 1 / 2 | 2 / 2 | 1 / 2 |
| T03 | 1 / 2 | 2 / 2 | 1 / 2 |
| T04 | 1 / 2 | 2 / 2 | 1 / 2 |
| T05 | 0 / 2 | 0 / 2 | 0 / 2 |
| T06 | 1 / 2 | 1 / 2 | 1 / 2 |
Lo que enseñan los fallos
29 de las 56 respuestas no cumplieron el esquema del parche; 27 llegaron a evaluación. Terminar una respuesta no equivale a producir un programa correcto. En T05 los tres lenguajes superaron los ejemplos del parche final, pero fallaron al comprender el código anterior: los seis episodios siguen siendo fallidos.
Alcance de los resultados
- Un modelo, seis tareas seleccionadas y dos repeticiones: no se generaliza automáticamente a otros modelos o proyectos.
- Se midió comprensión y edición acotada, no velocidad de ejecución ni coste completo de un agente autónomo.
- Las 56 respuestas terminaron naturalmente. Las pruebas ocultas nunca fueron información para corregir.
- La factura real y el número separado de tokens de razonamiento son desconocidos. Los tiempos son descriptivos e incluyen registro y comprobaciones.