1. rontolisp とは
2. インストールと最初の実行
3. 言語
4. バックエンド
5. 連携とライブラリ
6. 次の一歩

1. rontolisp とは
2. インストールと最初の実行
3. 言語
4. バックエンド
5. 連携とライブラリ
6. 次の一歩

一つのソースを、三つの実行モードで動かす。

• インタプリタ REPL とファイル実行。ツリーウォークで評価する
• JVM コンパイラ .class や .jar を出力する
• WASM コンパイラ wasm-GC を使った .wasm を出力する

コアライブラリは外部依存を持たない。JVM と WASM のバイトコードは、ASM などのライブラリを使わずに生成する。

このデッキのコードは、ブラウザ上の rontolisp で実行できる。クリックして編集し、Run で実行する。

(defun fact (n)
  (if (= n 0) 1 (* n (fact (- n 1)))))
(print (fact 10))

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6. 次の一歩

リリースページのビルド済みバイナリを PATH に置く。JVM は要らない。

$ URL=https://github.com/making/rontolisp/releases/download/0.1.0-SNAPSHOT
$ wget $URL/rontolisp-darwin-arm64
$ chmod +x rontolisp-darwin-arm64
$ sudo mv rontolisp-darwin-arm64 /usr/local/bin/rontolisp
$ rontolisp --version

• Linux の x86-64 と ARM64 向けもある
• Java 25 以降があれば、実行可能 JAR でも動く

引数なしで起動すると REPL になる。定義は入力をまたいで残る。

$ rontolisp
CL-USER> (+ 1 2)
3
CL-USER> (defun fact (n) (if (= n 0) 1 (* n (fact (- n 1)))))
FACT
CL-USER> (fact 10)
3628800
CL-USER> (quit)

プロンプトには現在のパッケージ名が出る。括弧が閉じるまで複数行を読む。

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6. 次の一歩

19,769 件のテストのうち 16,529 件 が通過している (83.6%)。

• 計測の対象はインタプリタ
• CI が毎日スイート全体を実行し、通過数が変わるたびに結果を記録する
• 対応する機能を増やし、通過数を引き続き上げていく

コードは S 式で書く。S 式はリストなので、マクロはリストを組み立ててコードを作る。

(defmacro twice (&body body) `(progn ,@body ,@body))
(print (macroexpand-1 '(twice (princ "hi "))))
(twice (princ "hi "))

Scheme のコードでは、(scheme base) などの R7RS-small のライブラリを import して使う。

(import (scheme base) (scheme write))
(define (count-up n)
  (let loop ((i 0) (acc '()))
    (if (= i n)
        (reverse acc)
        (loop (+ i 1) (cons (* i i) acc)))))
(display (count-up 5))

Clojure のコードでは、->> などのスレッディングマクロや、シーケンスを扱うコア関数を使える。

(defn fact [n]
  (if (< n 2) 1 (* n (fact (- n 1)))))
(println (fact 20))
(println (->> (range 10) (filter odd?) (map #(* % %)) (reduce +)))
(println (frequencies "mississippi"))

一つのプログラムに、複数の言語のファイルを混ぜられる。

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6. 次の一歩

• 言語の違いは最初の変換で吸収する
• バックエンドが受け取るのは、どの言語でも同じコアフォーム

$ rontolisp hello.lisp                                # インタプリタ
$ rontolisp hello.lisp -o Hello.class && java Hello   # JVM
$ rontolisp hello.lisp -o hello.jar && java -jar hello.jar
$ rontolisp hello.lisp -o hello.wasm && wasmtime run hello.wasm
$ rontolisp hello.lisp -o hello-c.wasm --component && wasmtime run hello-c.wasm
$ rontolisp hello.lisp --native -o hello && ./hello   # ネイティブ

どの形でも (print (+ 1 2)) は 3 を出力する。

--native は、WASM 出力を wasmtime でマシンコードにプリコンパイルし、小さなランナーの後ろに付ける。

• 実行に wasmtime も JVM も要らない
• 起動は約 10 ms
• rontolisp:fetch、Clack や Ring の Web アプリ、TCP ソケットも動く。通信はランナーが行う
• --native-target で Linux の x86_64 と aarch64、macOS の aarch64 向けを作れる

fib ベンチマークの実行時間 (短いほど速い)

• すぐに起動し、コンパイル後と同じ意味で実行する
• I/O が中心のスクリプトなら、速さの差は表に出にくい
• CPU 負荷の高い処理は、コンパイルしてから動かす

$ rontolisp program.lisp -o program.jar
$ java -jar program.jar

• プレイグラウンド rontolisp 自体を GraalVM の Web Image で WebAssembly にしたもの。REPL と、.class や .wasm へのコンパイルがブラウザの中で完結する
• ドキュメント リファレンスの Lisp の例は Run で実行できる
• このデッキ 同じブラウザ版がコードを実行している
• 自分のプログラム WASM にコンパイルしてページから呼ぶ (examples/browser/ のマインスイーパーや WebGL)

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6. 次の一歩

rontolisp 独自の java パッケージで、任意の Java API をリフレクション経由で呼べる。

(java:call (java:new "java.lang.StringBuilder" "ab") "length")  ; => 2
(java:static "java.lang.Math" "max" 3 7)                        ; => 7
(java:field "java.lang.Integer" "MAX_VALUE")                    ; => 2147483647

JVM 上のインタプリタと、コンパイルした .class で使える。

$ rontolisp
CL-USER> (ql:quickload "split-sequence")
(split-sequence)
CL-USER> (split-sequence:split-sequence #\, "a,b,c")
("a" "b" "c")

• ql:quickload は Quicklisp の配布物から取得し、~/.rontolisp/quicklisp/ にキャッシュする
• split-sequence、alexandria、cl-ppcre、cl-who、jzon、chipz などが、上流のソースのままインタプリタ、JVM、WASM で動く

uiop は、環境変数、パス名、ファイル、文字列の操作を、多くのライブラリが使う共通の名前で提供する。rontolisp はその API に合わせて組み込みで実装している。

(print (uiop:split-string "red,green,blue" :separator ","))
(print (uiop:strcat "ronto" "lisp"))
(print (uiop:subpathname "/usr/local/" "bin/rontolisp"))
(print (uiop:emptyp ""))

rontolisp 独自の rontolisp:fetch は JavaScript の fetch にならった API で、rontolisp:await で応答を待つ。

(let* ((res (rontolisp:await
             (rontolisp:fetch "https://httpbin.ik.am/get?lang=lisp")))
       (body (rontolisp:await (rontolisp:read-all (getf res :body))))
       (json (rontolisp:json-parse body)))
  (print (getf res :status))
  (print (gethash "lang" (gethash "args" json))))

上流の Clack をそのまま読み込む。アプリケーションは、リクエストの plist を受け取ってレスポンスのリストを返す関数。

(ql:quickload "clack")  ; app.lisp
(clack:clackup
 (lambda (env)
   (list 200 '(:content-type "text/plain")
         (list (format nil "Hello, ~A~%" (getf env :path-info)))))
 :server :rontolisp :port 5000 :use-thread nil)

$ rontolisp app.lisp &
$ curl http://127.0.0.1:5000/rontolisp
Hello, /rontolisp

Clack のアプリケーションを、ソースを変えずにビルドだけで各環境に合わせる。

どちらも rontolisp 独自のパッケージで、linalg は numpy 風の行列演算を、vec は浮動小数点ベクトルの演算カーネルを提供する。

(print (linalg:matmul #2A((1 2) (3 4)) #2A((5 6) (7 8))))
(print (linalg:solve #2A((4 0) (2 4)) #(8 8)))
(print (linalg:sum #2A((1 2 3) (4 5 6)) :axis 0))
(print (vec:matvec #d((1.0 2.0) (3.0 4.0)) #d(5.0 6.0)))
(print (vec:dot #d(1.0 2.0 3.0) #d(4.0 5.0 6.0)))

linalg と vec の行列演算を、フラグでハードウェアに振り向ける。

• BLAS や GPU のないマシンでも、同じプログラムが同じ結果を出す
• 128x128 の行列積 1 回が、インタプリタの 1,848 ms から --simd で 0.62 ms、--blas で 0.034 ms になる

rontolisp 独自の torch は、linalg の上に載る PyTorch 風のパッケージ。2 層のネットワークに XOR を学習させる。

(linalg:seed 3)
(defparameter *mlp*
  (torch:sequential (torch:linear 2 8) #'torch:relu (torch:linear 8 1)))
(defparameter *xs* (torch:tensor '((0.0 0.0) (0.0 1.0) (1.0 0.0) (1.0 1.0))))
(defparameter *ys* (torch:tensor '((0.0) (1.0) (1.0) (0.0))))
(defparameter *sgd* (torch:sgd *mlp* :lr 0.2))
(dotimes (i 200)
  (let ((loss (torch:mse-loss (torch:forward *mlp* *xs*) *ys*)))
    (torch:zero-grad *sgd*)
    (torch:backward loss)
    (torch:step *sgd*)))
(print (torch:data (torch:forward *mlp* *xs*)))

上流の CFFI をそのまま読み込み、defcfun で C の関数を Lisp の関数として定義する。

CL-USER> (ql:quickload :cffi)
CL-USER> (cffi:defcfun "strlen" :long (s :string))
CL-USER> (strlen "hello, world")
12

rontolisp コマンドと、コンパイルした .class や .jar で使える。

ウィンドウにラベルを置き、クリックで表示を変える。マインスイーパーも、同じ関数で画面を組み立てている。

(defvar *win*
  (appkit:window "rontolisp" :width 240 :height 160 :dark t))
(defvar *face*
  (appkit:label *win* "🙂" :x 94 :y 54 :width 52 :height 52
                :size 26 :align :center))
(appkit:on-click *face*
  (lambda (button) (appkit:set-text *face* "😮")))
(appkit:wait *win*)

rontolisp 独自の metal パッケージで Metal を呼び、約 13,000 個のボクセルからなる庭園をアニメーションで描く。

ウィンドウに Metal を取り付け、シェーダからパイプラインを作り、フレームごとに描画コマンドを送る。

(defvar *metal*
  (metal:attach *window* :clear '(0.02 0.03 0.07 1.0) :depth t))
(defvar *library* (metal:library *metal* *shaders*))
(defvar *solid* (metal:pipeline *metal* *library* "vox_vertex" "vox_fragment"))
(defvar *static-buffer* (metal:buffer *metal* *static*))
;; every frame
(objc:invoke encoder "setRenderPipelineState:" *solid*)
(objc:invoke encoder "setVertexBuffer:offset:atIndex:" *static-buffer* 0 0)
(objc:invoke encoder "drawPrimitives:vertexStart:vertexCount:"
             metal:+triangle+ 0 (* 36 *static-count*))

Clojure の書き方で Java を呼ぶ。fn は、そのまま Comparator として渡せる。

(ns demo
  (:import (java.util ArrayList Collections)))

(let [words (ArrayList. ["kiwi" "fig" "banana"])]
  (Collections/sort words (fn [a b] (compare (count a) (count b))))
  (println (vec words)))                ; [fig kiwi banana]
(println (Integer/parseInt "42") (.toUpperCase "hi") (Math/max 3 7))
;; 42 HI 7

JVM 上のインタプリタと、コンパイルした .class で使える。

deps.edn に書いた data.json などを、Maven から取得して読む。

;; deps.edn
{:paths ["src"]
 :deps {org.clojure/data.json {:mvn/version "2.5.1"}}}
;; src/app/main.clj
(ns app.main
  (:require [clojure.data.json :as json]))
(defn -main [& args]
  (println (json/write-str {:lang "clojure" :args args})))

$ rontolisp -M -m app.main x y
{"lang":"clojure","args":["x","y"]}

clojure.test で書いたテストは、deps.edn のあるディレクトリで rontolisp test を実行すると、結果を終了コードで返す。

(ns demo-test
  (:require [clojure.test :refer [deftest is testing run-tests]]))

(defn add [a b] (+ a b))

(deftest add-test
  (testing "adding two integers"
    (is (= 3 (add 1 2)))
    (is (not= 4 (add 1 2)))))

(run-tests)

rontolisp 独自の rontolisp.http-client は、babashka.http-client と同じ API で、内部では rontolisp:fetch を使う。

(ns example
  (:require [rontolisp.http-client :as http]))

(let [r (http/get "https://httpbin.ik.am/get"
                  {:query-params {"lang" "clojure"}})]
  (println (:status r) (get-in r [:headers "content-type"]))
  (println (re-find #"\"lang\": ?\"clojure\"" (:body r))))

rontolisp 独自の ring.adapter.rontolisp が Ring のハンドラを動かす。デプロイ先は Clack と同じ。

(ns app
  (:require [ring.adapter.rontolisp :refer [run-server]]
            [ring.util.response :as response]))
(defn handler [{:keys [uri]}]
  (-> (response/response (str "Hello, " uri "\n"))
      (response/content-type "text/plain")))
(run-server handler {:port 3000})

$ curl http://127.0.0.1:3000/clojure
Hello, /clojure

1. rontolisp とは
2. インストールと最初の実行
3. 言語
4. バックエンド
5. 連携とライブラリ
6. 次の一歩

• ドキュメント はじめに、コンパイル、言語リファレンス、ガイド
• プレイグラウンド インストールせずに試す
• エージェントスキル AI コーディングエージェント向けに、ドキュメントから生成したもの
• GitHub ソースと examples/