ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
1. 「LLM用プログラミング言語」としてのメリット・感想
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
　
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
　
デメリット:
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。

2. 思想的に正しい所・正しくない所（理由込み）
忖度なしに判定します。
　
正しいと思う所（Agree）
・「高級言語はLLMにとって冗長である」:
　理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
・「括弧の長距離依存問題」:
　理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
　
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
　理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
・「LLMに最適化された言語を書かせるべき」:
　理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。

3. 「5つの設計原則」の正当性評価
作者が掲げる設計原則についての技術的評価です。
　
1行1命令（行単位独立性）　評価: △
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
　
括弧は{}のみ（ネスト排除）　評価: ◯
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
　
変数は連番 (v0, v1...)　評価: ✕
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
　
命令は1文字　評価: ◯（ただし諸刃の剣）
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
　
明示的な制御フロー（ラベルとジャンプ）　評価: △
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。

＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。

ここ！マジで覚えてね

LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手

機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない

ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について

「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
１．LLMを「制御するため」の言語（主流）
　・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
　　・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
　・SGLang:
　　・LLMの推論を高速化・並列化するための言語。
　・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
　
２．LLMに「書かせるため」の言語（Suiのカテゴリ）
　・現状: ほとんど実験段階です。
　・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
　・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。

後者については

目標設定のピントが少しずれています。
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。

最後に総評

総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAI ネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。

アート作品だそうです

お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？

聞く時は忖度させるんじゃないぞ？

この作者もAIに乗せられたのかもしれんし

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プロンプト

以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
　
・忖度、配慮はせず冷静にお願いします
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・「5つの設計原則」の考え方は正しい？
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
　
なお、以下はSNSでの作者の投稿です
（省略）