Rust重写核心工具，只在三类场景真正值得投入_服务软件

1. OpenClaw 是用 TypeScript 开发的，所以吃内存比较厉害。所以很快有人搞出了 Python 开发的 NanoBot，Go 开发的 PicoClaw，以及 Rust 开发的 ZeroClaw。在资源消耗上还是 Rust 比较占优势，所以 ZeroClaw 自身只需要 5MB 内存，甚至在 STM32、ESP32 这种硬件上都能跑起来。别说老旧电脑，没准智能手表都行。

2. 刚刚，OpenAI买下Python最强基建，准备垄断开发者「生产资料」

3. 曾对AI嗤之以鼻，如今2周生成7万行代码：Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue

4. 如何看待Jarred-Sumner单次PR提交100w行代码用Rust重构Bun？

5. Twitter (X) 在 2026 年完成了一次技术架构重构。这次重构并非渐进式的优化，而是对推荐系统设计的颠覆。核心变化可以概括为三个“放弃”与三个“转向”：1. 放弃了繁复的手工特征工程，转向了端到端的大模型理解能力（Grok）（端到端：行为预测行为，而非特征+行为预测行为）。2. 放弃了为了节省算力而存在的粗排层，转向了算力换效果的纯精排架构。3. 放弃了臃肿的微服务治理负担，转向了 Rust + 内存计算带来的极致单机效能。//@蚁工厂:真的在学x的推荐算法了 //@庆丰://@王巍:转发微博

6. 【Rust永远不会取代C，这才是真相】每隔几个月，技术圈就会掀起一波“Rust是未来，C已死”的论调。Rust确实是系统编程领域近几十年来最好的进展之一，它解决了真实存在的问题，热度并非完全没有道理。但要说取代C？不会发生。2026年不会，十年后不会，可能永远不会。人们觉得Rust会取代C的逻辑很简单：C有内存安全问题，缓冲区溢出、释放后使用、空指针解引用，这些造成了历史上最严重的安全灾难。微软、谷歌、Linux内核团队都公开承认，大量漏洞源于C和C++的内存安全问题。然后Rust带着无需垃圾回收的内存安全、编译时捕获bug的所有权机制、现代化工具链出现了。人们自然会想：Rust就是更好的C，一切终将迁移过去。逻辑在这里断裂了。 C不只是代码，它是基础设施本身。操作系统内核、设备驱动、嵌入式固件、引导程序、网络协议栈、微控制器、BIOS和UEFI、Python和Ruby和Node.js的运行时，这些不是你能在一个迭代周期内重构的小型Web应用。它们是运行了几十年、经过实战检验的庞大系统，驱动着汽车、医疗设备、飞机、工业设备、电网。重写是危险的，是昂贵的。当你处理的是生命攸关或安全攸关的系统时，“用新语言重来一遍”是大多数人承担不起的赌博。还有一点很多人没想过：C是几乎所有事物之间的接口。如果你想让两种不同的语言或系统相互通信，它们通常通过C来实现。Python调用C库，Rust调用C库，Go、Java、JavaScript都有对C的外部函数接口。C存在太久、运行在太多平台上，它基本上就是通用翻译器。Rust有很好的C互操作性，但这恰恰说明了问题：Rust依赖于C的存在。它不是在消除C，而是在C之上、之旁、之周围构建。如果C明天消失，整个软件栈都会崩塌。 Rust的安全性是真实的，但不是免费的。你要为此付出复杂性的代价：所有权、生命周期、借用规则都很难学。有时候借用检查器会跟你较劲，即使你清楚自己在做什么。而C很简单，不安全，但简单。没有生命周期，没有借用检查器，只有指针、结构体和函数。在某些场景下，简单比安全更重要：内存极度受限的微型嵌入式系统、Rust工具链尚未覆盖的冷门硬件平台、在最底层工作的引导程序和固件。很多人幻想的路径是：找一个C代码库，用Rust重写，然后收获成果。现实是：那个C代码库可能有几十万行，可能编码了几十年的领域知识和bug修复，可能有连文档都没有的怪异行为。一次糟糕的Rust重写可能引入新的bug，和原来的内存问题一样严重。 2026年真正发生的是：Linux内核有了Rust支持，不是Rust重写，而是Rust与C并存。驱动和模块可以用Rust写，核心仍然是C。微软和谷歌在部分技术栈中试验Rust，但他们没有丢弃C代码，而是在合适的地方添加Rust，在有效的地方保留C。嵌入式和固件开发者在谨慎探索Rust，但C仍是默认选择，因为工具链成熟、生态庞大、语言足够小巧能适应严苛约束。如果你只学Rust而跳过C，你会错过一些重要的东西。C教会你内存实际如何工作、指针底层在做什么、操作系统和硬件如何交互、为什么某些东西快而另一些慢。当你懂C时，Rust更有意义。你理解借用检查器为何存在，知道它在保护你免受什么。当你只懂Rust时，语言感觉像是你必须遵守的魔法规则。当你先懂C时，Rust感觉像是你已经理解的危险道路上的护栏。 C不是遗留知识，它是上下文。这个上下文让你更擅长Rust，更擅长调试，更擅长理解系统。 “Rust对C”的辩论令人疲惫，因为这是个错误的问题。真正的工程师不问“哪种语言赢”，他们问“哪种工具适合这个问题”。有时是C，有时是Rust，有时是两者协同工作。 C构建了我们生活的世界。Rust正在帮助我们更安全地构建下一层，同时不牺牲性能。它们不是敌人，它们是代际传承。计算世界足够大，容得下两者。 x.com/TheGracia_here/status/2017380142524571667

7. 传言澎湃OS4将放弃Java/Kotlin，采用Rust重写底层Flutter构建界面，由MIUI的深度定制/演进版走向独立、原生的操作系统，但仍会保留Android原生服务框架，以确保兼容性。原生鸿蒙+原生独立生态、原生澎湃OS4+安卓生态，上个“双保险”，走两条差异化发展道路，我觉得非常好，真的很期待！当前，使用rust语言开发系统的国内厂商有两个：一个是vivo的蓝河操作系统（BlueOS），另一个是蚂蚁集团等机构联合开发的星绽（Asterinas）。Rust的核心优势在于其通过独特的所有权系统和编译时检查，在不依赖垃圾回收机制的前提下，同时实现了内存安全与高性能，从而解决了系统编程中长期存在的安全与性能难以兼得的根本矛盾。

8. 只要1100美元tokens，一周重写 Next.js！

9. 【别再无脑用Rust重写了，一个Python性能优化的残酷真相】快速导读：Python慢，就该用Rust重写？一个工程师用硬核数据告诉你，这几乎是最愚蠢的懒惰。从1.4倍到惊人的1633倍，Python的性能优化是一场关于成本和收益的真实游戏。而最后的真相是，你拼命优化的东西，可能从一开始就搞错了。---关于“Python执行效率较低，我们应当采用Rust、Go或C++进行重写”的讨论，几乎成为每个技术团队的周期性议题。然而，有一篇内容翔实且深入的技术博客，全面剖析了这一问题的本质。作者拿了几个经典的性能测试题，在自己的M4 Pro上跑了一遍，发现纯Python确实慢得令人发指，比C语言慢21倍到875倍不等。但故事从这里才刚刚开始。他没有直接跳到“换语言”的终点，而是搭建了一个“性能优化阶梯”，一层一层往上爬。结果令人震惊：仅仅是换用PyPy或GraalPy这样的JIT解释器，不改一行代码，就能带来6到66倍的性能提升。如果你用NumPy的思维重构代码，在特定问题上能飙到520倍。最夸张的是JAX，一个面向数组计算的库，在矩阵运算上跑出了1633倍的加速——比原文的C语言实现快了46倍。这揭示了第一个残酷真相：你以为的性能瓶颈，可能只是因为你把Python当成了C来用。Python作为“胶水语言”的真正含义，是利用它去“调度”那些早已被极致优化的底层库。你的任务不是写出最快的循环，而是找到最适合你问题的那个“轮子”。这个认知，比你会任何一门底层语言都重要。但故事还有第二层反转。作者模拟了一个更真实的场景：处理10万条JSON数据。当他用尽Cython的浑身解数，把代码逻辑优化到极致后，发现性能只提升了4倍。为什么？因为真正的瓶颈，是`json.loads()`这个步骤。数据解析的时间，比你整个处理流程的时间还要长。当他换用更快的JSON库，绕过Python自带的对象创建过程，性能才猛增到6.3倍。这才是最关键的一课：在没有精确分析之前，你付出巨大努力优化的，很可能只是整个性能损耗中无足轻重的一环。我们总痴迷于算法和语言的宏大叙事，却常常忽略了数据IO和序列化这种“不性感”的环节。所以，一个资深工程师的标志，可能不是在简历上写下“精通Rust”，而是在抱怨“Python太慢”之前，能准确地回答：我的瓶颈究竟在哪里？我应该爬上哪一级梯子？或者，问题根本就不在梯子上？---简评：这篇文章完美诠释了Python性能优化的“五个阶段”：否认（“我的应用是IO密集型，没事”）、愤怒（“这破语言怎么这么慢！”）、讨价还价（“我试试NumPy/Numba行不行”）、沮丧（“唉，还是得用Rust重写”）、接受（“原来瓶颈是JSON解析，Cython调个C库搞定”）。更值得关注的是，文中提到的CPython 3.15正在引入受PyPy启发的Tracing JIT，也许未来，这个“优化阶梯”的很多层级都会被语言本身的发展所抹平。---ref: cemrehancavdar.com/2026/03/10/optimization-ladder/

10. C项目总被评论为什么不用Rust，是什么原因导致？

11. 捐赠自研OS内核，vivo蓝河为Rust生态注入源头活水

12. 微软的“2030清零计划”：一场关于Rust与AI的软件工程豪赌微软杰出工程师 Galen Hunt 近日发布的一则招聘启事，在技术圈掀起了轩然大波。这不仅是一次人才招揽，更是一份激进的技术宣言：微软计划在2030年之前，从其庞大的代码库中彻底抹除每一行 C 和 C++ 代码，并将其全部转化为 Rust。这场技术迁徙的核心逻辑与争议点可以归纳为以下几个深度维度：1. 极致的效能指标：1-1-1 愿景微软为这一目标设定了一个近乎疯狂的“北极星”指标：“1名工程师，1个月，100万行代码”。在传统软件工程中，这被视为天方夜谭。为了实现这一目标，微软构建了一套强大的代码处理基础设施，通过算法在源代码之上创建可扩展的图结构，再由 AI 代理在算法指导下进行大规模的代码重写与翻译。2. 为什么是 Rust从 C/C++ 转向 Rust 的核心驱动力是内存安全性。微软希望通过 Rust 的所有权模型，从根源上消除占据系统漏洞大头的内存安全问题。然而，批评者认为这是一种对 Rust 的“神化”，担心这种大规模的自动化重写会忽视业务逻辑的复杂性，将“经过实战检验的代码”替换为“未经测试的 AI 生成物”。3. 算法与 AI 的双轮驱动不同于简单的代码转换工具，微软的策略是“AI + 算法”。算法负责构建代码的逻辑拓扑和依赖图，确保结构的严谨性；AI 代理则负责具体的语言翻译和模式匹配。这种组合试图解决 legacy code 中那些无人敢碰的“黑盒”模块，通过机器理解来替代已经流失的人力知识。4. 业界的深度质疑与反思社交媒体上的讨论呈现出极端的两极分化。支持者认为这是解决技术债、迈向安全计算的必经之路；反对者则提出了尖锐的质疑：- 质量风险：每分钟处理近 800 行代码，人类根本无法进行有效的 Code Review。- 业务价值：这种大规模重写对最终用户而言，短期内可能并无直接感知，反而可能引入新的不稳定因素。- 兼容性挑战：Win32 等底层 API 的调用在 Rust 中依然需要大量 Unsafe 代码，这是否违背了初衷？5. 软件工程范式的剧变这起事件揭示了一个深刻的趋势：软件开发正在从“手工业”向“自动化工业”转型。当代码不再由人类逐行敲就，而是由 AI 批量生成时，工程师的角色将从“生产者”转变为“架构师”与“审计员”。如果微软成功，它将重新定义大型复杂系统的维护成本；如果失败，它将成为 AI 泡沫在软件工程领域破裂的典型案例。这不仅是一场编程语言的更替，更是一次关于“AI 是否能承载底层系统稳定性”的终极实验。x.com/LundukeJournal/status/2003293402528428209

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17. 外媒的消息，HyperOS 4 将会用 Rust 和 Flutter 彻底重写系统应用，移除臃肿老旧的遗留代码，让界面体验极度流畅。Android 17 升级的核心是全新的 DeliQueue 无锁数据结构，它取代了旧的 MessageQueue 内存锁定机制，彻底杜绝了系统线程在处理后台任务时无限等待的情况。小米将这些 Android 底层增强功能完全整合进 HyperOS 4，通过摒弃旧的代码结构，让日常任务的速度和效率最大化，流畅度和稳定性都会比之前上一个台阶。总之，HyperOS 4 这次真不一样了，其实从 HyperOS 3 就能看出明显进步，米粉可以好好期待一下。

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20. Zed团队说自己99%Rust代码都是claude code 写的，又说不能全用AI，这不自相矛盾？

21. 编程语言各有千秋，适合不同需求和场景：C偏底层，贴近硬件；C++强大但复杂，功能丰富；Python直观易学，适合快速开发；Rust注重安全，防止内存错误；Lua轻量灵活，适合嵌入式脚本；C#代码清晰，尤其适合Windows和游戏开发。至于Java，大家的看法分歧很大。有声音说Java“痛苦”，也有人认为它“默默支撑着半个世界”，是企业级开发的中坚力量。Java既不算最酷也不至于被遗忘，它的跨平台稳定性和庞大生态使其无可替代。虽然开发周期长、代码冗余是常见吐槽，但在实际商业环境中，Java的稳定性和兼容性让它“无处不在”。新的趋势是Python和Rust越来越受欢迎，初学者常从Python入门，专业人士转向Rust追求安全性。Java则更多是在维护遗留系统或大型企业项目中发挥作用。每种语言都有自己的定位和价值，关键是根据项目需求和团队经验选择合适的工具。别盲目跟风，理解语言背后的设计哲学，才能写出更高效、更优雅的代码。原文：x.com/engineers_feed/status/1994331178112045398

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