Die KI-First
Programmiersprache
Velisch ist eine moderne Sprache für KI-API-Entwicklung. Native LLM-Integration, Vector Databases und 25+ Developer Tools — kompiliert zu Rust für maximale Performance.
curl -sSL https://velisch.dev/install.sh | shDie Sprache für moderne KI-Entwicklung
Velisch wurde von Grund auf für die Entwicklung von KI-gestützten APIs konzipiert. Es vereint die Einfachheit von Python mit der Performance von Rust und bietet native Unterstützung für LLMs, Vector Databases und Machine Learning.
// Velisch: Einfach und ausdrucksstark
use std::{http, llm};
@GET("/api/chat")
async fn chat(message: string): Response {
// Native LLM-Integration
let client = LLMClient.new("gpt-4");
let response = await client.complete({
prompt: message,
temperature: 0.7
});
return Response.json({
reply: response.text,
tokens: response.usage
});
}Warum Velisch?
Vier zentrale Säulen machen Velisch zur idealen Wahl für KI-API-Entwicklung.
Native LLM-Clients, Vector DB Integration, Embedding-APIs und Streaming-Support direkt in der Sprache.
Kompiliert zu optimiertem Rust-Code mit Zero-Cost Abstractions und Memory Safety.
Authentifizierung, Rate Limiting und Input Validation als First-Class Features.
Vollständige Toolchain mit allem was Entwickler brauchen — out of the box.
Die 13-Pass Architektur
VelinScript nutzt ein hochmodernes Pass-System für maximale Optimierung und Fehlerkorrektur.
KI-gestützte Syntaxkorrektur
AST-Generierung
Syntax-Vereinfachung
Abhängigkeits-Analyse
Statisches Typsystem
Auto-Concurrency Checker
LLM-Optimierungen
Rust Code Generation
Native KI-Integration
Velisch 3.0.1 bietet die umfassendste KI-Integration aller Programmiersprachen.
// RAG Pipeline mit Velisch 2.7
use std::{llm, vector};
@POST("/api/ask")
async fn askWithContext(question: string): Response {
// 1. Embedding generieren
let embedding = await Embeddings.create(question, "text-embedding-3-small");
// 2. Relevante Dokumente aus Vector DB holen
let docs = await VectorDB.query("knowledge-base", {
vector: embedding,
top_k: 5,
min_score: 0.8
});
// 3. Context zusammenbauen
let context = docs.map(|d| d.content).join("\n\n");
// 4. LLM mit Context befragen
let answer = await LLM.complete("gpt-4", {
system: "Du bist ein hilfreicher Assistent. Beantworte basierend auf dem Kontext.",
messages: [
{ role: "user", content: "Kontext: {context}\n\nFrage: {question}" }
]
});
return Response.json({ answer: answer.text, sources: docs });
}20+ integrierte Tools
Alles was du brauchst — Linter, Formatter, Debugger, Profiler und mehr. Keine extra Konfiguration.
Sicherheit als First-Class Feature
Velisch integriert Security-Features direkt in die Sprache — kein nachträgliches Hinzufügen, keine vergessenen Validierungen.
Authentication
@Auth und @Role Decorators für JWT/OAuth2 mit Key Rotation
Rate Limiting
Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket — auch verteilt via Redis
Input Validation
Automatische Sanitization und Schema-Validierung für alle Endpoints
Observability
Strukturiertes Logging, Metrics und Distributed Tracing integriert
@POST("/api/admin/users")
@Auth(provider: "jwt")
@Role(["admin", "moderator"])
@RateLimit(limit: 100, window: "1m", strategy: "sliding")
async fn createUser(body: Json): Result<User, ApiError> {
// Automatische Input-Validierung
let data = Validator.validate(body, {
email: "required|email",
name: "required|string|min:2|max:100",
role: "required|in:user,admin"
})?;
// Passwort hashen (Argon2 Standard)
let hash = await Crypto.hashPassword(data.password);
// Strukturiertes Logging
Logger.info("User created", {
email: data.email,
created_by: ctx.user.id
});
// Metrics für Monitoring
Metrics.counter("users_created").inc();
return Ok(User.create(data));
}Moderne, lesbare Syntax
Das Beste aus funktionaler und imperativer Programmierung — klar, präzise und ausdrucksstark.
Loslegen
Wähle deinen Einstiegspunkt