Разработчики JoliCode реализовали проект по созданию виртуальной машины для PHP на языке Rust, активно используя LLM для написания кода и отладки. Эксперимент показал, что ИИ-инструменты позволяют значительно ускорить процесс разработки низкоуровневых систем, превращая сложные задачи по трансляции кода в более управляемый процесс, несмотря на необходимость тщательной проверки результатов.
В процессе работы над проектом команда столкнулась с ограничениями стандартных моделей при написании кода для виртуальных машин. Основная сложность заключалась в управлении памятью и строгой типизации Rust, где ИИ часто предлагал неоптимальные или нерабочие решения. Тем не менее, использование LLM позволило автоматизировать написание шаблонного кода и ускорить реализацию парсера, что сократило время на базовую архитектуру.
Ключевым аспектом стало использование ИИ как «умного помощника» для написания тестов и документации, что критически важно при работе с интерпретаторами. Разработчики отмечают, что успех интеграции ИИ в подобные инженерные задачи напрямую зависит от глубокого понимания предметной области человеком, так как модели склонны к галлюцинациям в специфических контекстах системного программирования.
Ключевые факты
- Проект реализован компанией JoliCode для создания альтернативной среды исполнения PHP.
- Основным языком разработки выбран Rust из-за безопасности памяти и производительности.
- ИИ-ассистенты использовались для генерации кода парсера, написания unit-тестов и отладки ошибок компиляции.
- Основной вывод: ИИ значительно ускоряет написание кода, но требует экспертного контроля для обеспечения корректности работы виртуальной машины.