Rust

⚡️ Переписывание Bun на Rust превращается в очень странный AI-эксперимент Bun 1.4 задерживается уже около трёх месяцев, и автор Tero Piirainen считает, что проблема намного интереснее обычного сорванного релиза. За последний месяц в репозитории Bun 15,8 тыс. коммитов сделал robobun, ещё 1,6 тыс. — autofix-ci[bot], а Jarred Sumner — около 790. При этом у проекта накопилось больше 5 тыс. открытых PR. По сути, Bun стал одним из крупнейших экспериментов: можно ли переписать важную продакшен-кодовую базу на Rust силами AI-агентов, когда человек в основном направляет процесс. Отдельный вопрос, зачем вообще понадобился полный переход с Zig на Rust. Одним из аргументов была memory safety, но в новой кодовой базе всё ещё много unsafe, поэтому выгода выглядит не такой очевидной. https://tipiirai.com/writing/bun-rust-rewrite-worries

👣 Rust пытается наконец уменьшить раздувающийся `target`. В nightly Cargo скоро включат экспериментальный режим -Zembed-metadata=no, который убирает лишнее дублирование метаданных внутри .rlib. Сейчас при сборке библиотеки Rust сначала создаёт .rmeta, чтобы зависимые крейты могли начать компилироваться раньше. А потом те же метаданные ещё раз попадают в итоговый .rlib. То есть часть данных в target просто хранится дважды. На тестах эффект получился вполне заметным. Для serde размер target в release-сборке уменьшился почти на 30%. Для самого Cargo в лучшем случае экономия составила около 33%, почти 300 МБ. В обычном dev-режиме выигрыш скромнее, около 5–8%, потому что там большую часть места съедают debug-информация и incremental compilation. Пока это только эксперимент для nightly. Cargo Team хочет посмотреть, не сломает ли изменение редкие сценарии, например ручную линковку .rlib. Проблему огромных target это не решит полностью, но убрать бесплатные дубликаты на диске выглядит как вполне логичное начало. https://blog.rust-lang.org/inside-rust/2026/08/18/reducing-target-dir-size-on-nightly/

🦀 Rust под капотом: владение, async и метапрограммирование — новый курс на Mentorix Borrow checker всё ещё выглядит загадкой? Курс о том, как Rust устроен изнутри — владение, асинхронность и макросы разбираются до уровня, где догадки заканчиваются. ⚙️ Внутри: владение и заимствование, асинхронность от Future до исполнителя задач, макросы, небезопасный Rust и его инварианты 🧩 Каждая задача компилируется настоящим rustc и проверяется запуском, а не сверкой с текстом 💻 57 уроков · 440 шагов 🎓 Сертификат · доступ навсегда ▶️ Часть уроков открыта — начать можно бесплатно 🏷 −35% по промокоду WELCOME35 — действует 24 часа 12 990 ₽ → 8 444 ₽ ➜ Забрать курс со скидкой ━━━━━━━━━━━━━━ Курс предполагает уверенный Rust. Если хотите подтянуть базу, на платформе есть бесплатные курсы: 🦀 Rust — основы языка 🧩 Тренажёр Rust — 70 задач с автопроверкой Сети для разработчиков: TCP/IP, HTTP, DNS 📚 Все бесплатные курсы Mentorix

Rust теперь проверяет сам себя тем же инструментом, которым разработчики ловят breaking changes в crates.io 🦀 В стандартную библиотеку Rust интегрировали cargo-semver-checks. На это ушли месяцы работы, десятки PR и больше 15 000 строк кода. В 2020 году нестабильный метод добавили в стабильный trait и сломали async-std на nightly. В 2021-м новый метод BuildHasher нарушил dyn-safety. В 2022-м исправление soundness-проблемы у ChunksMut случайно убрало Send и Sync. А в марте 2026 года изменение trait привело к тому, что тесты Tokio перестали собираться на Windows. Проблема оказалась достаточно серьёзной для выпуска Rust 1.94.1. Автор cargo-semver-checks Предраг Груевски пишет, что сам ревьюил эти изменения и вряд ли смог бы заметить ошибки вручную. Их не заметили и более опытные разработчики std. Самой сложной частью оказалась правильное разделение stable, unstable, const-unstable и default-unstable API, чтобы CI не ругался на нормальные изменения nightly. Теперь cargo-semver-checks сможет автоматически ловить целый класс таких проблем ещё до того, как они попадут в стабильный Rust. 🔗 http://predr.ag/blog/protecting-the-rust-stdlib-from-breakage #RustLang #OpenSource #DevTools

RUSTACEANS_BE_LIKE

🌳 Как сделать поведение AI предсказуемым: Bonsai строит логику через Behavior Trees Bonsai — open-source реализация Behavior Trees на Rust для детерминированного AI, робототехники и игровых систем. Недавно у проекта появились и Python bindings. Вместо огромного количества if/else поведение собирается из узлов: Sequence, Select, If, While, WhenAll, WhenAny, Race. Каждый узел возвращает Success, Failure или Running, а дерево само решает, что выполнять дальше. Такой подход удобен там, где нужна не «магия» LLM, а жёстко контролируемая логика: NPC, автономные роботы, игровые агенты, навигация и сложные реактивные системы. Долгие задачи можно выносить в фоновые потоки, чтобы дерево не блокировалось. Для Rust: bonsai-bt = "*" Для Python: pip install bonsai-bt GitHub: github.com/Sollimann/bonsai

🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы, поскольку в среднем уже в первый месяц тут можно зарабатывать от 140 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью выйти на семизначные числа. Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии, хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет, заработать свои первые $2000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка! Быстрее вступайте, пока это бесплатно — https://t.me/+QMOc1G6J2VoxMTcy

📡 MQTT прямо в терминале - и без боли. LazyMQTT - TUI-клиент для просмотра, анализа и публикации MQTT-сообщений. Что умеет: - показывает live-дерево топиков; - хранит историю сообщений; - умеет удобно отображать JSON, XML и Protobuf; - поддерживает алерты; - показывает аналитику трафика; - позволяет публиковать сообщения прямо из терминала. Проект написан на Rust и построен на Ratatui. Для IoT-разработчиков, embedded-инженеров и всех, кто работает с MQTT-брокерами, выглядит как очень удобная альтернатива тяжёлым GUI-клиентам. GitHub: https://github.com/ScottFelder/lazymqtt #Rust #MQTT #IoT #TUI #Terminal #OpenSource

Rust when you use unsafe

🦀 Маленькая команда из Нидерландов сейчас меняет сам Rust изнутри. Hexcat публикует ежемесячные отчёты о работе над Rust compiler и фактически занимается развитием ядра языка вместе с официальным сообществом. В последних обновлениях команда работает над тем, что редко попадает в новости, но напрямую влияет на будущее Rust: ⚡ новый trait solver, который должен улучшить обработку типов и приблизить стабилизацию новых возможностей; ⚡ переработка системы lifetime и region constraints; ⚡ развитие const generics; ⚡ улучшения rustc, документации и инфраструктуры вокруг компилятора. Самое интересное - Hexcat не просто пишет библиотеки. Их инженеры работают с самим компилятором, системой типов и стандартной библиотекой Rust. Среди их клиентов и спонсоров - крупные технологические компании, включая Amazon и Google. Пока весь мир обсуждает новые языки для AI, команды вроде Hexcat делают фундамент: быстрее компиляция, мощнее типовая система и более надёжный Rust для системного программирования будущего. Маленькая команда. Огромное влияние на один из самых важных языков современности. 🦀 https://hexcat.nl/updates/

🔥 Одна строка в конфиге ускорила production-ответ с 126–230 мс до менее чем 9 мс Paweł Urbanek собрал очень практичный гайд по профилированию Rust, где оптимизации идут не по принципу «что интереснее», а по реальной отдаче. Из кейсов: N+1 SQL → 21 запрос превратили в один JOIN, функция ускорилась со 104 до 70 мкс. Три последовательных HTTP-вызова → tokio::try_join!, итоговое время почти вдвое меньше. Неправильно настроенный Brotli в maplibre/martin → скорость была всего 27,9 KB/s. Одна правка конфига дала примерно 57x ускорение, а latency упала до <9 мс. Ещё жёстче кейс с write lock, который держали на всём HTTP round trip. После переноса блокировки P95 для читателей рухнул с 1,11 секунды до 9,42 мкс. И отдельная классика Tokio: unbounded channel молча накопил 73 сообщения, потому что consumer не успевал. Никакой ошибки, просто медленное движение к OOM. Полезный порядок из гайда: сначала SQL и HTTP, потом locks и channels, и только после этого CPU profiling. Потому что один лишний поход в базу обычно стоит дороже, чем сотни мелких оптимизаций внутри hot loop. 🔗 hotpath.rs/blog/profiling-rust-guide #Rust #Performance #Profiling #Tokio #Backend

## Сколько незаконченных Git-репозиториев лежит у вас на диске? drydock показывает их все в одном терминальном интерфейсе: - где остались незакоммиченные изменения; - какие коммиты ещё не отправлены; - где забыты stash, конфликт или незавершённый rebase; - какие проекты изменились после последнего тега и готовы к новому релизу. Инструмент проверяет не только текущую ветку, поэтому забытая работа в локальной feature-ветке тоже попадёт в список.

brew install yetidevworks/drydock/drydock

# или
cargo install drydock

После установки достаточно запустить:

drydock

Есть фильтры, fuzzy-поиск, JSON-вывод, открытие проекта в редакторе и массовый fetch. Состояние репозиториев обновляется автоматически через файловый watcher. drydock написан на Rust с использованием Ratatui и работает на macOS и Linux. Полезная утилита для разработчиков, у которых папка Projects давно превратилась в кладбище почти законченных идей. GitHub: https://github.com/yetidevworks/drydock

🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории. Что внутри: - четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution; - результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table; - данные легко передаются в Pandas и Polars; - постоянное хранение построено на Parquet; - встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск; - Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute("""
    MATCH (a)-[:CITES]->(b)
    RETURN a.title, b.title
""")

print(result.to_pandas())

При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД. Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0. https://github.com/CurateLabs/graphforge #RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph

Cargo готовят к большой перестройке 🦀 Лид команды Cargo Ed Page опубликовал vision-документ о будущем главного инструмента Rust. Самые интересные идеи: - перевести Cargo на async/await и лучше распараллелить работу; - добавить plumbing-команды в духе Git; - перейти на PubGrub для более понятного разрешения зависимостей; - улучшить provenance crates и доверие к пакетам; - вынести использование unsafe в метаданные для аудита; - усилить контроль над proc-macro и build scripts. Отдельно затронуты AI-агенты: Cargo не хотят переделывать «под ИИ». Идея проще — ускорить сборки, улучшить сигналы и безопасность зависимостей, что одинаково полезно и людям, и агентам. Это пока не roadmap, а приглашение сообщества обсудить будущее Cargo. Источник: https://epage.github.io/blog/2026/08/cargo-vision/ #Rust #Cargo #RustLang #DevTools

🦀 Rust вводит официальные правила использования LLM при работе над `rust-lang/rust` Это не запрет ИИ и не позиция всего проекта Rust. Политику приняли команды, работающие с основным репозиторием языка. Причина - поток хорошо оформленных AI-PR, авторы которых не всегда понимают собственный код, и растущая нагрузка на ревьюеров. Главный принцип: > LLM можно использовать для анализа, проверки, уточнения и ревью, но не для самостоятельного создания изменений. AI-сгенерированный код допускается только для заранее согласованных и некритичных задач. Автор должен: - раскрыть использование LLM; - добавить тесты; - самостоятельно проверить результат; - понимать каждую строку изменения. Особенно строго ограничены изменения, связанные с безопасностью языка, документацией и диагностикой компилятора. Текст, созданный моделью для issue, PR или комментариев, тоже нужно явно помечать. При этом ревьюер не обязан проверять AI-сгенерированный PR и может закрыть его при нарушении политики. Подробнее: https://blog.rust-lang.org/inside-rust/2026/08/05/rust-langrust-is-adopting-an-llm-policy/

Rust без unsafe всё-таки может словить UB 😬 В сети разошёлся пример: код компилируется на stable Rust, не содержит ни одного unsafe-блока — и при этом позволяет получить dangling reference. Причина не в том, что borrow checker внезапно «бесполезен», а в soundness-баге компилятора, связанном с lifetime и типами функций. Проблема известна Rust-команде как high-priority unsoundness issue и воспроизводится начиная с Rust 1.66. То есть формула «safe Rust гарантированно исключает UB» имеет важную оговорку: если сам компилятор и стандартная библиотека sound. Rust всё ещё сильно сокращает класс memory-safety ошибок - просто даже у borrow checker бывают баги.

🦀 Highload на Rust: System Design, конкурентность и производительность под нагрузкой — новый курс на Mentorix Highload глазами Rust-инженера: как проектировать и писать сервисы, которые держат нагрузку без сборщика мусора и без сюрпризов в хвосте латентности. ⚙️ Внутри: перцентили, память и арены, zero-cost абстракции, lock-free и memory ordering, async и backpressure, кэширование, rate limiting, circuit breaker, шардирование, system design 🧩 148 задач с автопроверкой на живом компиляторе 💻 Расчёты и симуляции, как на реальных собеседованиях 🎓 Сертификат · доступ навсегда ▶️ Часть уроков открыта — начать можно бесплатно 🏷 −50% — скидка действует 24 часа 19 990 ₽ → 9 995 ₽ ➜ Забрать курс со скидкой ━━━━━━━━━━━━━━ Курс продвинутый — предполагает уверенный Rust. Если хотите подтянуть базу, на платформе есть бесплатные курсы: 🦀 Rust — основы языка 🧩 Тренажёр Rust — 70 задач с автопроверкой Сети для разработчиков: TCP/IP, HTTP, DNS 📚 Все бесплатные курсы Mentorix Реклама: Крупчатников Максим Сергеевич 34441205470 erid: 2VtzquyZbYN

Dimforge выпустила Nexus - кроссплатформенный GPU physics engine, полностью написанный на Rust. Даже шейдеры. 🦀 Что получилось: → в 2 раза быстрее прошлой WGSL-реализации → работает в браузере через WebGPU → есть Python bindings для RL training workflows → кроссплатформенность: desktop, web и mobile Rapier, их движок rigid body physics, тоже получил крупные улучшения для робототехники: joint motors, articulation bodies и более точную симуляцию моделей роботов. Dimforge тихо собирает одну из самых серьёзных Rust-инфраструктур для физики. Q2 2026, похоже, стал для них самым сильным кварталом. dimforge.com/blog/2026/07/01/dimforge-Q2-technical-report

✔️ Firecrawl открыла один из самых быстрых PDF-парсеров Компания выложила в open source pdf-inspector - библиотеку на Rust, которая превращает PDF в Markdown, сохраняя структуру документа, заголовки и таблицы. По заявленным тестам, обработка одной страницы занимает около 0,002 секунды, а набор из 200 PDF был пройден примерно за 2,8 секунды. Главное здесь не одна скорость: парсер старается сохранить исходную логику документа, поэтому результат удобнее сразу отдавать в RAG, поиск, анализ или пайплайн подготовки данных. Проект полностью открыт. https://github.com/firecrawl/pdf-inspector

Topcoat: команда Tokio представила «Rails для Rust» 🦀 Topcoat - экспериментальный fullstack-фреймворк с готовой маршрутизацией, серверным рендерингом, компонентами и сборкой ассетов. Главная идея — реактивность без отдельного JavaScript-кода и WASM. Вы пишете обычное типизированное Rust-выражение:

<button @click=$(|_e| open.set(!open.get()))>
    "Что такое Topcoat?"
</button>

При первом рендере оно выполняется на сервере, а затем Topcoat переводит его в JavaScript, чтобы интерфейс мгновенно обновлялся в браузере. Что уже есть: - асинхронные серверные компоненты с прямым доступом к базе; - view!`-шаблоны с обычными `if и for из Rust; - маршруты, автоматически определяемые по структуре модулей; - редактируемые UI-компоненты на Tailwind в духе shadcn/ui; - встроенная сборка ассетов; - интеграции с Tailwind и htmx; - серверные функции и частичное обновление HTML. Отдельный API-слой во многих сценариях не требуется: компонент может получить данные и сразу отрисовать страницу. Проект пока находится на ранней экспериментальной стадии, поэтому возможны серьёзные изменения API. В планах — аутентификация, фоновые задачи, WebSocket, потоковый SSR и клиентская навигация. https://github.com/tokio-rs/topcoat #rust #rustlang #webdev #fullstack #tokio #opensource