dncl_trans

Crates.iodncl_trans
lib.rsdncl_trans
version
sourcesrc
created_at2025-02-02 06:20:06.363069
updated_at2025-02-02 06:35:06.76425
descriptionDNCL (大学入試センター言語, Daigaku Nyushi Center Language) をRustにトランスパイルするマクロ
homepage
repositoryhttps://github.com/anotherhollow1125/dncl_trans
max_upload_size
id1539303
Cargo.toml error:TOML parse error at line 19, column 1 | 19 | autolib = false | ^^^^^^^ unknown field `autolib`, expected one of `name`, `version`, `edition`, `authors`, `description`, `readme`, `license`, `repository`, `homepage`, `documentation`, `build`, `resolver`, `links`, `default-run`, `default_dash_run`, `rust-version`, `rust_dash_version`, `rust_version`, `license-file`, `license_dash_file`, `license_file`, `licenseFile`, `license_capital_file`, `forced-target`, `forced_dash_target`, `autobins`, `autotests`, `autoexamples`, `autobenches`, `publish`, `metadata`, `keywords`, `categories`, `exclude`, `include`
size0
namnium (anotherhollow1125)

documentation

README

DNCL → Rust トランスパイラ

DNCL (大学入試センター言語, Daigaku Nyushi Center Language) をRustにトランスパイルするマクロです。

DNCLとは

日本の大学入試共通テスト (旧センター試験) 情報 において用いられる疑似プログラミング言語です。

共通テスト手順記述標準言語 (DNCL) の説明

仕様は変更がなされるようで、本クレートは以下のバージョンに基づいています。

Example

dncl_trans::dncl!(
    @model = "gpt-4o";
    @seed = 123456;
    @editing = false;

    r#"
# 本プログラムでは配列の添字は 1 から始まります
Akibi = [5, 3, 4]
buinsu = 3
tantou = 1
buin を 2 から buinsu まで 1 ずつ増やしながら繰り返す:
│  もし Akibi[buin] < Akibi[tantou] ならば:
└  └ tantou = buin
表示する("次の工芸品の担当は部員", tantou, "です。")
"#
);

↓ 展開後

fn main() {
    let mut akibi = [5, 3, 4];
    let buinsu = 3;
    let mut tantou = 1;
    
    for buin in 2..=buinsu {
        if akibi[(buin - 1) as usize] < akibi[(tantou - 1) as usize] {
            tantou = buin;
        }
    }
    
    println!("次の工芸品の担当は部員{}です。", tantou);
}

カラクリは単純で、OpenAI API に与えられたDNCLコードを送り、トランスパイルしてもらった結果で置換しています。

準備

OpenAI APIを叩くためにAPIキーが必要です。APIキーの取得後、 .env ファイルに以下のように設定してください。

OPENAI_API_KEY="取得したAPIキー"

あるいはコンパイル時に直接環境変数として指定してもかまいません。

使い方

先頭に @ で始まるオプション設定をし、最後に文字列リテラルあるいはそのまま直書きでDNCLソースコードを記載することでトランスパイルされます。

dncl_trans::dncl!(
    @model = "o1-preview";
    @max_completion_tokens = 4096;
    @seed = 123456;
    @editing = false; // 編集中はtrueにすることでAPIを叩きに行かないようにする
    // @file = "もしファイル分割しているならこの変数で指定.dncl";

    r#"
    /* ここにDNCL記法のコードを書く */
    "#
);

設定項目一覧です。ソースコード以外はすべてオプションで、省略可能です。

設定項目 効果
@model 使用するGPTのモデルを指定。デフォルトは gpt-4oo1-preview などを指定可能
@max_completion_tokens 返答トークンの最大値を調整するために使用。返答が切れてしまった時などにここを調整して長くできる(かも)
@seed シード値。出力が期待したものではなかった時、入力を変化させずに別な出力を試したい時に使用
@editing 編集中かどうかを表すフラグ。 true の間はAPIを叩きに行かなくなる。デフォルトは false
@file 別なファイルにDNCLプログラムを記述したい時に使用。本変数指定時はその後のDNCL入力は読み込まない
r#"..."# DNCLソースコード部分を文字列リテラルで指定

DNCLソースコードは文字列リテラルで指定することを推奨します。(DNCLオリジナルの文法だとトークン木として不正になることがあるため)

dncl_trans::dncl!(
    r#"
    res = 1 + 1
    表示する("1 + 1 = ", res)
    "#
);

そのまま記述する場合は、改行区切りの最後に ; が必要です。

dncl_trans::dncl!(
    res = 1 + 1;
    表示する("1 + 1 = ", res);
);

キャッシュファイルについて

ChatGPTからの返答は gpt_responses ディレクトリに保存され、コードが変わらないうちはこちらのキャッシュがコンパイルに利用されます。もし望まない結果になったりエラーレスポンスが帰ってきた場合は、シード値を変えてみたり、キャッシュファイルを削除の上再コンパイルしてみてください。

Commit count: 10

cargo fmt