The Decoder · 10.07.2026 ·ИИ в бизнесе

Bun переписали с Zig на Rust с помощью ИИ-агента Claude

Bun переписали с Zig на Rust с помощью ИИ-агента Claude

Команда Bun завершила масштабный переход кодовой базы проекта с языка Zig на Rust, используя возможности ИИ-агента Claude. За 11 дней с помощью автоматизированных инструментов было переписано более миллиона строк кода. Этот кейс демонстрирует высокую эффективность применения специализированных агентных систем для крупномасштабного рефакторинга и миграции инфраструктурного ПО в сжатые сроки.

Процесс миграции потребовал не только автоматической трансляции синтаксиса, но и глубокой адаптации архитектурных решений под специфику Rust. Использование ИИ позволило разработчикам значительно ускорить рутинные этапы переписывания низкоуровневого кода, обеспечивая при этом сохранение производительности и функциональной целостности инструмента. Данный переход подчеркивает растущую роль ИИ-ассистентов в поддержке и модернизации критически важной инфраструктуры разработки.

Результатом работы стала полная замена основного языка реализации Bun. Переход на Rust обеспечивает проекту более широкую экосистему библиотек и упрощает процесс сопровождения кода в долгосрочной перспективе, что критически важно для высокопроизводительных JavaScript-рантаймов.

Ключевые факты

Объем переписанного кода превысил 1 000 000 строк.
Весь процесс миграции занял 11 дней.
В качестве основного инструмента автоматизации использовался ИИ-агент Claude.
Проект Bun сменил основной язык разработки с Zig на Rust.

Источник: The Decoder

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Hacker News · Инфраструктура для агентов Bun переходит с Zig на Rust Команда проекта Bun, высокопроизводительной среды выполнения JavaScript, объявила о начале процесса переноса кодовой базы с языка Zig на Rust. Это решение направлено на упрощение поддержки проекта и привлечение большего числа контрибьюторов, так как экосистема Rust обладает более развитой инфраструктурой и широким сообществом разработчиков. Hacker News · Разработка и инструменты Bun 1.4: переход с Zig на Rust и роль ИИ в рефакторинге Вышел релиз Bun 1.4, ознаменовавший масштабную смену технологического стека проекта. Основная часть кодовой базы, ранее написанная на языке Zig, была переписана на Rust. Это решение стало ответом на сложности с поддержкой и масштабированием инфраструктуры, которые возникали при использовании Zig в условиях быстрого развития платформы. Simon Willison's Weblog · Инфраструктура для агентов Перенос Bun на Rust: архитектурные изменения и агентная инженерия Джаред Самнер официально завершил перенос среды выполнения JavaScript Bun с языка Zig на Rust. Проект, анонсированный еще в мае, представляет собой не просто смену стека, а глубокую переработку архитектуры, включающую внедрение сложных агентных рабочих процессов, механизмов динамического выполнения задач и систем состязательной проверки кода для повышения надежности и производительности инфраструктуры. arXiv · Машинное обучение Автоматизированный перевод интерпретаторов с C на безопасный Rust Исследователи представили Reboot — метод полуавтоматического перевода программ-интерпретаторов с языка C на безопасный Rust. Инструмент решает проблему критических уязвимостей памяти, характерных для систем обработки недоверенных данных. Технология автоматизирует сложные аспекты миграции, включая адаптацию правил владения и заимствования, что позволяет повысить безопасность критически важного инфраструктурного ПО без необходимости полной переработки кода вручную. Hacker News · Инфраструктура для агентов Реализация библиотеки transformers на языке Rust Разработчики представили масштабный проект по переносу функциональности популярной библиотеки transformers на язык программирования Rust. Кодовая база проекта насчитывает около миллиона строк, что делает его одной из самых амбициозных попыток переписать стек машинного обучения для обеспечения высокой производительности и безопасности памяти. Hacker News · Инфраструктура для агентов LiteLLM переводит ключевые компоненты на Rust Популярный прокси-сервер LiteLLM, используемый для унификации API различных языковых моделей, объявил о миграции критически важных частей своей инфраструктуры на язык программирования Rust. Этот переход направлен на повышение производительности системы, снижение задержек при обработке запросов и оптимизацию потребления ресурсов при высокой нагрузке. Hacker News · Инфраструктура для агентов Представлен Dirge: агент для написания кода на Rust с поддержкой памяти Разработчики представили Dirge — специализированного ИИ-агента, предназначенного для автоматизации написания кода на языке Rust. Инструмент ориентирован на решение задач разработки через систему интеллектуального управления и контекстной памяти, что позволяет агенту удерживать структуру проекта и учитывать зависимости при генерации программных решений. Hacker News · Машинное обучение Разработка PHP-движка на Rust с помощью ИИ: прогресс и результаты Разработчик без опыта работы с языком Rust успешно создал прототип PHP-движка, используя возможности генеративного ИИ для написания кода. Проект уже проходит 17% официальных тестов PHP-src и способен корректно рендерить страницы WordPress. Этот эксперимент демонстрирует потенциал LLM в задачах портирования сложных систем и написания низкоуровневого кода на незнакомых языках программирования. Hacker News · Инфраструктура для агентов Diplomat: FFI для Rust, чтобы интегрировать модели и библиотеки Diplomat — это инструмент, который упрощает Foreign Function Interface (FFI) для Rust-библиотек, позволяя использовать их в других языках программирования. Это особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, так как многие ключевые компоненты, такие как модели, библиотеки для обработки естественного языка и инструменты для работы с данными, часто пишутся на Rust из-за его производительности и безопасности. Hacker News · Инфраструктура для агентов Оптимизация затрат на ИИ-инфраструктуру через оркестрацию на Rust Разработчики представили подход к снижению расходов на облачные ИИ-платформы за счет внедрения кастомного уровня оркестрации на языке Rust. Решение позволяет обходить наценки гиперскейлеров при работе с LLM, обеспечивая более гибкое управление инференсом и маршрутизацией запросов. Это дает возможность компаниям оптимизировать затраты на инфраструктуру, сохраняя при этом высокую производительность и контроль над потоками данных.

← Все материалы