Anders Hejlsberg revela 7 lições para criar linguagens
Anders Hejlsberg — mente por trás de C#, TypeScript, Turbo Pascal e Delphi — detalhou sete aprendizados essenciais para construir ferramentas de programação que resistem ao tempo e ao uso em escala, durante entrevista ao GitHub Blog.
Feedback rápido é rei
Hejlsberg recorda a era dos microcomputadores de 64 KB, quando cada cycle contava. O sucesso do Turbo Pascal veio da compilação quase instantânea: “editar, compilar, executar, falhar, repetir” sem tocar no disco. A mesma filosofia norteou o tooling do TypeScript, com checagem incremental e respostas imediatas, mesmo em bases de código gigantes. Segundo o arquiteto, loops de feedback velozes estimulam experimentação, refatoração e detecção precoce de bugs.
Escalar exige abrir mão de preferências pessoais
Ao liderar equipes em Delphi e C#, o desafio maior não foi técnico, mas humano: aceitar que outros programadores farão escolhas diferentes sem comprometer o resultado. C# nasceu do equilíbrio entre a simplicidade do Visual Basic, o poder do C++ e as demandas pragmáticas do Windows. Para Hejlsberg, linguagens não vencem por “pureza”, mas por acomodar como as equipes realmente trabalham.
Compromisso com o ecossistema existente
TypeScript surgiu porque JavaScript se tornou onipresente nos navegadores. Em vez de impor uma migração, o time optou por “estender, não substituir”. Essa decisão prática permitiu evolução sem perder bibliotecas, ferramentas e conhecimento acumulado. A lição: melhorias que respeitam fluxos de trabalho vigentes se espalham; as que exigem recomeço raramente ganham tração.
Open source e memória institucional
A virada ocorreu em 2014, quando o desenvolvimento de TypeScript passou a ser 100% público no GitHub. Segundo o próprio Hejlsberg, tornar decisões e trade-offs visíveis fortalece a confiança e cria um histórico pesquisável de 12 anos, crucial para novos colaboradores entenderem o passado do projeto.
Imagem: Internet
Desempenho sem reescrever tudo
Quando o compilador TypeScript bateu no limite do JavaScript single-threaded, a equipe migrou o código para Go. O objetivo não era “reinventar”, mas manter fidelidade sem sacrificar produtividade, aproveitando concorrência nativa e garbage collection eficiente. Resultado: ganhos substanciais de performance sem obrigar a comunidade a reaprender comportamentos.
IA muda o papel das ferramentas, não das linguagens
Hejlsberg vê os modelos de IA reforçando o valor de type checkers e refatorações determinísticas: a IA gera código; cabe às ferramentas garantir correção. Assim, linguagens tipadas e guardrails sólidos tornam-se fundamentais em fluxos de trabalho assistidos por IA.
Estas sete lições — loops rápidos, foco no time, compatibilidade comportamental, transparência, compromissos práticos, performance incremental e guardrails para IA — mostram como projetar sistemas que sobrevivem a décadas de evolução. Para continuar acompanhando insights que ajudam a montar o setup perfeito, visite nossa página inicial e fique por dentro das próximas novidades.
Crédito da imagem: GitHub Blog Fonte: GitHub Blog
