比利時資深軟件開發者Bernard Lambeau近日宣布，與Anthropic的AI編程助手Claude Code合作開發出新型表達式語言Elo。這位擁有30年開發經驗、現任Klaro Cards創始人兼CTO的開發者透露，整個項目從構思到完成僅耗時24小時，成果包含完整的解析器、類型系統、三個編譯器、標準庫及配套開發工具鏈。
據項目文檔披露，Elo采用非圖靈完備設計，可編譯為Java、Ruby和SQL三種目標語言，專門針對表單驗證、電商訂單處理等數據密集型場景優化。Lambeau特別強調，該語言內置的約束驗證機制能顯著降低開發復雜度，相比傳統方案可減少80%的樣板代碼。在安全設計方面，Elo通過限制語言特性確保程序行為可預測，特別適合非專業開發者在AI輔助下使用。
開發過程中，Claude Code展現出驚人的技術整合能力。Lambeau在技術復盤中指出，AI不僅完成了核心代碼編寫，還自主設計了測試框架并實現持續集成流程。"當發現測試覆蓋率不足時，它會主動調整測試用例，這種自我修正能力完全超出預期。"開發者透露，項目代碼庫包含超過100個結構化提示詞，完整記錄了人機協作的決策軌跡。
這種新型開發模式正在引發行業震動。對比傳統開發流程，Lambeau估算AI輔助使項目周期縮短90%以上——其12月完成的Elo、Bmg.js等四個開源項目，若采用人工開發需數周至數月不等。成本方面，月費180歐元的Claude Max訂閱服務，已覆蓋從需求分析到部署的全流程支持。
行業觀察者注意到，Elo的誕生并非孤例。2025年9月，開發者Geoffrey Huntley曾用Claude創建實驗性語言Cursed；更早前，Avital Tamir也發布過由AI編寫的Server語言代碼庫。但Lambeau強調，Elo是首個通過嚴格測試驗證的實用化產品，其配套的Docker隔離環境和漸進式授權機制，為AI編程工具設立了新的安全標準。
在技術演示視頻中，Lambeau展示了獨特的開發流程：初始階段設置每20秒的人工確認節點，待系統穩定后逐步放權至全自主運行。這種"監督式自治"模式，既保證了開發質量，又充分發揮AI效率優勢。開發者坦言，當前版本仍需專家把控架構設計，但普通開發者通過預設模板也能完成基礎開發任務。
教育領域已顯現變革跡象。曾執教于UCLouvain大學的Lambeau指出，Elo特別適合作為數據庫課程的教學語言，其可視化約束系統能幫助學生直觀理解數據關系。更值得關注的是，Klaro Cards計劃將Elo集成到無代碼平臺，使非技術人員在AI輔助下也能安全地編寫業務邏輯。
對于AI編程工具的定位，這位博士開發者有著清醒認知："就像數字合成器沒有取代音樂家，AI也不會取代開發者，而是將專業能力擴展到更廣泛的群體。"他透露，正在開發的Elo 2.0將增加可視化編程界面，進一步降低使用門檻，同時保持核心語言的安全性優勢。
