Разработчик JavaScript-рантайма Bun Джарред Самнер полностью переписал проект с Zig на Rust, используя предрелизную версию модели Claude Fable 5 от Anthropic. 64 экземпляра Claude работали параллельно 11 дней и сгенерировали более миллиона строк кода. Счёт от API составил около $165 000 — по оценке Самнера, команда людей потратила бы на это около года.
Причина миграции — надёжность. Zig постоянно порождал ошибки памяти и краши, которые было трудно исправить окончательно. Rust, напротив, отлавливает многие такие баги на этапе компиляции. Новая версия Bun v1.4.0 уже доступна в canary-релизе: в ней исправлено 128 ошибок, а производительность выросла на 2–5%. Самнер не беспокоился о затратах — Bun и его команда были приобретены Anthropic в декабре 2025 года.
Для разработчиков это означает, что AI-агенты уже способны выполнять масштабные миграции кодовой базы, которые раньше требовали месяцев работы целой команды. Хотя $165 000 — серьёзная сумма, результат показывает, что при наличии правильной модели и параллельного запуска AI может взять на себя задачи уровня рефакторинга целого рантайма.
#AI #Coding #Bun #Rust #Claude #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🤯1💯1
Создатель языка программирования Zig Эндрю Келли опубликовал резкий ответ на решение Anthropic и команды Bun переписать рантайм с Zig на Rust. Он назвал это не технической необходимостью, а следствием хаотичного использования AI-агентов для написания кода. Келли утверждает, что Bun страдал не от недостатков Zig, а от инженерных решений, включая тотальное применение нейросетей для код-ревью.
Контекст: Bun — популярный TypeScript-рантайм, изначально написанный на Zig. После поглощения Anthropic команда объявила о почти 100% переписывании кода на Rust силами AI. Сама Anthropic активно продвигает нарратив, что «кодинг умирает», а инженерное дело заменит искусственный интеллект. Келли назвал это «дымовой завесой» для привлечения инвестиций — компания собрала $132 млрд при отсутствии прибыли.
По мнению наблюдателей, этот конфликт стал лакмусовой бумажкой: действительно ли AI-агенты (Claude Code, Cursor) способны поддерживать production-код, или же это маркетинговый пузырь. Сам Келли предлагает не путать технологический прогресс с корпоративными нарративами, нацеленными на IPO.
#Business #Zig #Rust #Anthropic #Bun #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🕊1
☁️ Cloudflare сэкономила 100 ТБ RAM, переписав алгоритм хеширования на Rust
Инженеры Cloudflare сократили потребление памяти одним из сервисов на базе Pingora более чем на 100 ТБ по всему миру - только за счёт математической оптимизации алгоритма консистентного хеширования в библиотеке pingora-ketama.
Проблема обнаружилась в Pingora Backend Router: структуры, связанные с консистентным хешированием, занимали неоправданно много памяти. Классический алгоритм ketama хранит по 160 хешей на каждый сервер, чтобы выровнять нагрузку, - но при тысячах узлов и миллионах ключей это превращается в петабайты «мусорных» точек на числовой прямой.
Команда пересмотрела формулу распределения: вместо фиксированного числа хешей на сервер применяется взвешенная схема, где количество точек пропорционально реальному объёму диска узла. Это дало равномерную нагрузку без избыточных структур в памяти. Решение открыто в библиотеке pingora-ketama на Rust.
Для разработчиков это готовый рецепт: если вы строите балансировщик или кэш на консистентном хешировании, вес узлов и число виртуальных точек - главный рычаг экономии RAM. Cloudflare уже выложила код в open source.
#Cloudflare #Rust #Pingora #ConsistentCaching #Infrastructure
Инженеры Cloudflare сократили потребление памяти одним из сервисов на базе Pingora более чем на 100 ТБ по всему миру - только за счёт математической оптимизации алгоритма консистентного хеширования в библиотеке pingora-ketama.
Проблема обнаружилась в Pingora Backend Router: структуры, связанные с консистентным хешированием, занимали неоправданно много памяти. Классический алгоритм ketama хранит по 160 хешей на каждый сервер, чтобы выровнять нагрузку, - но при тысячах узлов и миллионах ключей это превращается в петабайты «мусорных» точек на числовой прямой.
Команда пересмотрела формулу распределения: вместо фиксированного числа хешей на сервер применяется взвешенная схема, где количество точек пропорционально реальному объёму диска узла. Это дало равномерную нагрузку без избыточных структур в памяти. Решение открыто в библиотеке pingora-ketama на Rust.
Для разработчиков это готовый рецепт: если вы строите балансировщик или кэш на консистентном хешировании, вес узлов и число виртуальных точек - главный рычаг экономии RAM. Cloudflare уже выложила код в open source.
#Cloudflare #Rust #Pingora #ConsistentCaching #Infrastructure
⚡1👍1
🤗 Hugging Face выпустила tokenizers v1: кодирование стало в 3-30 раз быстрее
Релиз-кандидат первой версии библиотеки tokenizers опубликован на crates.io. Главное: библиотека выдаёт те же token IDs, что и v0.23, сохраняет API, словари и merge ranks - меняется только скорость и то, какой билд вы ставите:
Ускорение дал ряд изменений в пайплайне. Разбиение текста на pre-tokens больше не идёт через regex-движок: новый компонент bitcannon выполняет булевы операции над битстримами с использованием SIMD. Merge-цикл BPE переписан - вместо аллокаций на каждый вызов он работает во внутреннем буфере вызывающего, символы связаны индексами в плоском массиве, а пары упакованы в 64-битные значения. Добавлен thread-local кэш слов, где повторяющиеся pre-tokens сразу отдают готовые IDs, и нативная параллельность: общий токенизатор кодирует из нескольких потоков, каждый со своим scratch-буфером и кэшем.
По замерам на одном потоке Apple M4 Max v1 кодирует в 3-30 раз быстрее v0.23 (нижняя граница - t5-base, верхняя - gpt2), а на восьми воркерах масштабируется на 76% от линейного. Бенчмарки воспроизводимы через репозиторий tokbench. Проект остаётся универсальным: BPE, WordPiece и Unigram, полная загрузка всего, что читала v0.23. Дальше авторы обещают перевести на новый merge-цикл больше семейств моделей до релиза 1.0.0.
#AI #HuggingFace #Tokenizers #Rust #ML #OpenSource
Релиз-кандидат первой версии библиотеки tokenizers опубликован на crates.io. Главное: библиотека выдаёт те же token IDs, что и v0.23, сохраняет API, словари и merge ranks - меняется только скорость и то, какой билд вы ставите:
cargo add tokenizers --pre.Ускорение дал ряд изменений в пайплайне. Разбиение текста на pre-tokens больше не идёт через regex-движок: новый компонент bitcannon выполняет булевы операции над битстримами с использованием SIMD. Merge-цикл BPE переписан - вместо аллокаций на каждый вызов он работает во внутреннем буфере вызывающего, символы связаны индексами в плоском массиве, а пары упакованы в 64-битные значения. Добавлен thread-local кэш слов, где повторяющиеся pre-tokens сразу отдают готовые IDs, и нативная параллельность: общий токенизатор кодирует из нескольких потоков, каждый со своим scratch-буфером и кэшем.
По замерам на одном потоке Apple M4 Max v1 кодирует в 3-30 раз быстрее v0.23 (нижняя граница - t5-base, верхняя - gpt2), а на восьми воркерах масштабируется на 76% от линейного. Бенчмарки воспроизводимы через репозиторий tokbench. Проект остаётся универсальным: BPE, WordPiece и Unigram, полная загрузка всего, что читала v0.23. Дальше авторы обещают перевести на новый merge-цикл больше семейств моделей до релиза 1.0.0.
#AI #HuggingFace #Tokenizers #Rust #ML #OpenSource
✍1🥱1
☠️ «Софт умер»: разработчик создал open-source клоны Adobe с помощью ИИ
Разработчик Брэндон Томас применил Anthropic Claude Opus 5.5, чтобы сделать «clean-room» замены для закрытых продуктов Adobe - на Rust, с версиями на WebAssembly для запуска в браузере.
Его проект Artcraft, ранее занимавшийся управляемым ИИ для художников, выпустил семь бесплатных приложений: аналоги Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, After Effects, InDesign и Acrobat Pro (PhotoCraft, FilmCraft и другие). Код распространяется под MIT/Apache, а финансирование идёт за счёт продажи токенов к исходной визуальной AI-модели Artcraft, которая встроена в приложения наряду со сторонними моделями.
Пока это «суперранняя альфа» с массой недочётов - сообщество на Hacker News и Reddit уже указало на слабые места. Томас обещает 99% функционального паритета «за месяцы, а не годы». Юристы предупреждают: слишком похожий интерфейс может привести к претензиям по trade dress. Сам автор считает, что ИИ позволяет каждому пересобрать платный софт как открытый и «отвоевать интернет».
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #Adobe #OpenSource #AI #Rust #Development
Разработчик Брэндон Томас применил Anthropic Claude Opus 5.5, чтобы сделать «clean-room» замены для закрытых продуктов Adobe - на Rust, с версиями на WebAssembly для запуска в браузере.
Его проект Artcraft, ранее занимавшийся управляемым ИИ для художников, выпустил семь бесплатных приложений: аналоги Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, After Effects, InDesign и Acrobat Pro (PhotoCraft, FilmCraft и другие). Код распространяется под MIT/Apache, а финансирование идёт за счёт продажи токенов к исходной визуальной AI-модели Artcraft, которая встроена в приложения наряду со сторонними моделями.
Пока это «суперранняя альфа» с массой недочётов - сообщество на Hacker News и Reddit уже указало на слабые места. Томас обещает 99% функционального паритета «за месяцы, а не годы». Юристы предупреждают: слишком похожий интерфейс может привести к претензиям по trade dress. Сам автор считает, что ИИ позволяет каждому пересобрать платный софт как открытый и «отвоевать интернет».
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #Adobe #OpenSource #AI #Rust #Development
⚡1🔥1