🦀 Вышел Rust 1.94.1
Команда Rust выпустила новый патч-релиз - 1.94.1.
- это не новый функциональный релиз
- исправляет 3 ошибки, появившиеся в 1.94.0
Обновиться можно одной командой:
Rust 1.94.0 (предыдущий релиз) принёс реальные изменения:
- новые API и улучшения стандартной библиотеки
- улучшения Cargo и конфигов
- расширение поддержки платформ (включая RISC-V)
- обновления Unicode и lint’ов
👉 А вот 1.94.1 - это чисто «починка после релиза»:
фиксит баги, которые всплыли сразу после выхода 1.94.0
Вывод:
- если ты уже на 1.94.0- обновляться обязательно
- если нет, просто ставь 1.94.1 и не думай
Классический Rust-подход:
сначала выкатывают фичи → потом быстро стабилизируют продакшен
https://blog.rust-lang.org/2026/03/26/1.94.1-release/
Команда Rust выпустила новый патч-релиз - 1.94.1.
- это не новый функциональный релиз
- исправляет 3 ошибки, появившиеся в 1.94.0
Обновиться можно одной командой:
rustup update stableRust 1.94.0 (предыдущий релиз) принёс реальные изменения:
- новые API и улучшения стандартной библиотеки
- улучшения Cargo и конфигов
- расширение поддержки платформ (включая RISC-V)
- обновления Unicode и lint’ов
👉 А вот 1.94.1 - это чисто «починка после релиза»:
фиксит баги, которые всплыли сразу после выхода 1.94.0
Вывод:
- если ты уже на 1.94.0- обновляться обязательно
- если нет, просто ставь 1.94.1 и не думай
Классический Rust-подход:
сначала выкатывают фичи → потом быстро стабилизируют продакшен
https://blog.rust-lang.org/2026/03/26/1.94.1-release/
👍17❤9🖕3😁2🥰1😢1👾1
Claude Mem
https://github.com/thedotmack/claude-mem
Память для Claude с сохранением контекста между задачами
UI UX Pro Max
https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
Набор навыков для генерации продакшен-уровня интерфейсов
n8n-MCP
https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
Интеграция Claude с n8n через MCP для автоматизации workflow
Obsidian Skills
https://github.com/kepano/obsidian-skills
Навыки для работы с Obsidian и структурированием знаний
LightRAG
https://github.com/HKUDS/LightRAG
Лёгкая RAG-система для быстрого поиска и генерации
Everything Claude Code
https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
Большая база знаний, паттернов и практик по Claude Code
Superpowers
https://github.com/obra/superpowers
Расширение возможностей Claude Code для сложных задач
Awesome Claude Code
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
Кураторская подборка инструментов и ресурсов
GSD (Get Shit Done)
https://github.com/gsd-build/get-shit-done
Полезный набор инструментов для максимальной продуктивности и быстрого выполнения задач.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥10👍6🖕5💊4🤗2🥰1
🦀 Хотите расти как Rust-разработчик ?
Перестаньте читать только статьи с абстракциями. Начните разбирать реальный код под нагрузкой.
Настоящий уровень приходит, когда вы работаете с системными проблемами:
- анализируете memory pressure
- находите lock contention
- оптимизируете структуры данных
- переходите к data-oriented design
- профилируете поведение в production-сценариях
Отличный пример такого подхода:
разбор того, как диагностировать утечки памяти, снижать давление на аллокатор и устранять узкие места синхронизации.
Почему это важно:
В Rust рост происходит не через синтаксис или паттерны.
Рост происходит, когда вы начинаете думать в терминах:
- кэш-локальность
- аллокации
- layout данных
- contention
- пропускная способность
Главный переход в карьере Rust-разработчика:
От “как написать правильно” → к “как это работает под нагрузкой”.
Именно там начинается настоящая системная инженерия.
https://mnt.io/articles/about-memory-pressure-lock-contention-and-data-oriented-design/
Перестаньте читать только статьи с абстракциями. Начните разбирать реальный код под нагрузкой.
Настоящий уровень приходит, когда вы работаете с системными проблемами:
- анализируете memory pressure
- находите lock contention
- оптимизируете структуры данных
- переходите к data-oriented design
- профилируете поведение в production-сценариях
Отличный пример такого подхода:
разбор того, как диагностировать утечки памяти, снижать давление на аллокатор и устранять узкие места синхронизации.
Почему это важно:
В Rust рост происходит не через синтаксис или паттерны.
Рост происходит, когда вы начинаете думать в терминах:
- кэш-локальность
- аллокации
- layout данных
- contention
- пропускная способность
Главный переход в карьере Rust-разработчика:
От “как написать правильно” → к “как это работает под нагрузкой”.
Именно там начинается настоящая системная инженерия.
https://mnt.io/articles/about-memory-pressure-lock-contention-and-data-oriented-design/
❤13👍7🔥2❤🔥1🥰1🤗1
Forwarded from Machine learning Interview
Парень переписал Claude Code на Python за ночь - и взорвал GitHub
Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети.
Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать.
За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code.
Результат:
- 50 000 звёзд всего за 2 часа
- вирусное распространение по всему GitHub
- полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации
Сейчас он уже работает над версией на Rust.
История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты
https://github.com/instructkr/claw-code
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети.
Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать.
За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code.
Результат:
- 50 000 звёзд всего за 2 часа
- вирусное распространение по всему GitHub
- полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации
Сейчас он уже работает над версией на Rust.
История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты
https://github.com/instructkr/claw-code
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
❤35😁12👍6🥰6🔥3💯1🖕1
🦀 Rust: Traits, Generics и Coherence
Система traits в Rust очень мощная, но правила coherence и orphan rules иногда делают разработку довольно болезненной.
Часто кажется, что язык просто не даёт реализовать trait там, где это логично.
В статье разбирают, как перестать бороться с этими ограничениями и вместо этого использовать более гибкий подход — context-generic реализации traits.
Это позволяет:
- писать более модульный код
- избегать конфликтов impl
- лучше работать с generics
- обходить ограничения orphan rules без хака
Хороший разбор для тех, кто уже пишет на Rust и хочет глубже понять архитектуру trait-системы.
https://contextgeneric.dev/blog/rustlab-2025-coherence/
#rust #rustlang
Система traits в Rust очень мощная, но правила coherence и orphan rules иногда делают разработку довольно болезненной.
Часто кажется, что язык просто не даёт реализовать trait там, где это логично.
В статье разбирают, как перестать бороться с этими ограничениями и вместо этого использовать более гибкий подход — context-generic реализации traits.
Это позволяет:
- писать более модульный код
- избегать конфликтов impl
- лучше работать с generics
- обходить ограничения orphan rules без хака
Хороший разбор для тех, кто уже пишет на Rust и хочет глубже понять архитектуру trait-системы.
https://contextgeneric.dev/blog/rustlab-2025-coherence/
#rust #rustlang
🔥13👍7❤3🥰1🤗1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Gemma 4 - новое семейство открытых моделей Google, которые можно запускать прямо на своём железе.
Модели заточены для сложного reasoning и агентных задач.
🔵 Доступны в четырёх вариантах:
• 31B Dense и 26B MoE
Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только.
• E4B и E2B (Edge)
Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио.
🤖 Что можно делать:
• строить автономных ИИ-агентов
• планировать и выполнять многошаговые задачи
• взаимодействовать с приложениями
• искать данные и вызывать API
👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки.
🧠 Контекст до 256K токенов:
• анализ целых кодовых баз
• длинные цепочки действий без потери контекста
• стабильная работа в сложных сценариях
⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio
Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama.
Лицензия: Apache 2.0.
Blog: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
GGUFs: https://huggingface.co/collections/unsloth/gemma-4
Guide: https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4
@ai_machinelearning_big_data
#Gemma
Модели заточены для сложного reasoning и агентных задач.
🔵 Доступны в четырёх вариантах:
• 31B Dense и 26B MoE
Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только.
• E4B и E2B (Edge)
Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио.
🤖 Что можно делать:
• строить автономных ИИ-агентов
• планировать и выполнять многошаговые задачи
• взаимодействовать с приложениями
• искать данные и вызывать API
👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки.
🧠 Контекст до 256K токенов:
• анализ целых кодовых баз
• длинные цепочки действий без потери контекста
• стабильная работа в сложных сценариях
⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio
Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama.
Лицензия: Apache 2.0.
Blog: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
GGUFs: https://huggingface.co/collections/unsloth/gemma-4
Guide: https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4
@ai_machinelearning_big_data
#Gemma
🔥18👍6❤4👏1😁1
🦀 Rust совет
На прошлой неделе мы показывали, как встраивать статические данные в код с помощью
Сегодня - маленький, но очень полезный трюк.
⚙️ Запуск Cargo с конкретной версией toolchain
Иногда нужно проверить, будет ли ваш проект работать на следующей версии Rust (которая скоро станет stable).
Для этого не нужно менять глобальную версию Rust.
Достаточно просто указать toolchain прямо в команде:
Можно использовать и другие версии:
💡 Это удобно для:
• тестирования совместимости с будущими релизами Rust
• проверки nightly-фич
• CI-пайплайнов
• отлова будущих breaking changes
Маленький трюк, но экономит часы дебага.
#rust #rustlang
На прошлой неделе мы показывали, как встраивать статические данные в код с помощью
include_str!.Сегодня - маленький, но очень полезный трюк.
⚙️ Запуск Cargo с конкретной версией toolchain
Иногда нужно проверить, будет ли ваш проект работать на следующей версии Rust (которая скоро станет stable).
Для этого не нужно менять глобальную версию Rust.
Достаточно просто указать toolchain прямо в команде:
cargo +beta test
Можно использовать и другие версии:
cargo +nightly build
cargo +stable check
💡 Это удобно для:
• тестирования совместимости с будущими релизами Rust
• проверки nightly-фич
• CI-пайплайнов
• отлова будущих breaking changes
Маленький трюк, но экономит часы дебага.
#rust #rustlang
🤗16❤10🥰3🍓1👀1
🦀 Rust: заметки о написании WASM
Rust - один из лучших языков для разработки WebAssembly, но у него есть немало «острых углов».
В своей статье Brooklyn Zelenka делится практическими уроками из реальной разработки Rust-WASM и объясняет, какие проблемы чаще всего встречаются и как их обходить.
• Rust отлично подходит для компиляции в WebAssembly - безопасная память, хорошая интеграция с LLVM и высокая производительность.
• Однако связка Rust + wasm-bindgen может быть неудобной, и многие разработчики сталкиваются с неожиданными ограничениями и странностями API.
• В реальных проектах важно выработать собственные паттерны архитектуры и взаимодействия с хост-средой (обычно JavaScript).
• Многие проблемы WASM связаны не с Rust, а с самим экосистемным слоем: биндинги, сборка, взаимодействие с браузером и tooling.
Автор делится конкретными практическими приёмами, которые позволяют значительно упростить работу с Rust-WASM и избежать типичных ошибок.
Если вы работаете с WebAssembly или только планируете использовать Rust для WASM — статья обязательна к прочтению.
https://notes.brooklynzelenka.com/Blog/Notes-on-Writing-Wasm
Rust - один из лучших языков для разработки WebAssembly, но у него есть немало «острых углов».
В своей статье Brooklyn Zelenka делится практическими уроками из реальной разработки Rust-WASM и объясняет, какие проблемы чаще всего встречаются и как их обходить.
• Rust отлично подходит для компиляции в WebAssembly - безопасная память, хорошая интеграция с LLVM и высокая производительность.
• Однако связка Rust + wasm-bindgen может быть неудобной, и многие разработчики сталкиваются с неожиданными ограничениями и странностями API.
• В реальных проектах важно выработать собственные паттерны архитектуры и взаимодействия с хост-средой (обычно JavaScript).
• Многие проблемы WASM связаны не с Rust, а с самим экосистемным слоем: биндинги, сборка, взаимодействие с браузером и tooling.
Автор делится конкретными практическими приёмами, которые позволяют значительно упростить работу с Rust-WASM и избежать типичных ошибок.
Если вы работаете с WebAssembly или только планируете использовать Rust для WASM — статья обязательна к прочтению.
https://notes.brooklynzelenka.com/Blog/Notes-on-Writing-Wasm
🔥17❤6🥰5👍1🤗1
Rust и QUIC уже делают то, к чему ИИ только подбирается
Пока все спорят про агентов и автокодинг, в системной разработке quietly происходит очень важная вещь. Люди начинают нормально проверять сложные системы, а не надеяться на тесты.
Команда Адольфо Очагавии взяла QUIC-симулятор на базе quinn и попыталась убедиться, что он вообще работает корректно. Не на простых кейсах, а на произвольных сетях, включая сценарии уровня Земля–Марс.
Обычные тесты быстро закончились. Покрыть такие сценарии руками невозможно.
Они пошли другим путём. Сначала зафиксировали на бумаге, что считается корректным поведением. Затем встроили audit-лог прямо в симуляцию. После этого написали отдельный verifier, который прогоняет каждую симуляцию и проверяет её автоматически.
Ключевой момент в том, как это реализовано. Основную логику вообще не трогали. Проверка вынесена в отдельный слой. Сам verifier достаточно простой, его можно прочитать и понять без погружения в систему. Поверх этого появились golden-тесты, которые ловят регрессии.
Это выглядит как практическая версия того, о чём сейчас много говорят в контексте ИИ. Не просто генерировать код или тесты, а формализовать поведение системы и проверять его на уровне свойств.
Если переносить на AI-системы, то это ровно та же проблема. У нас есть агенты, пайплайны, куча состояний и внешних эффектов. И почти нет нормальной верификации. Всё держится на эвристиках и наблюдении.
Этот кейс хорошо показывает, куда двигаться дальше. Не усложнять архитектуру, а добавлять слой проверяемости поверх неё.
Разбор здесь
https://ochagavia.nl/blog/a-real-world-case-of-property-based-verification/
Пока все спорят про агентов и автокодинг, в системной разработке quietly происходит очень важная вещь. Люди начинают нормально проверять сложные системы, а не надеяться на тесты.
Команда Адольфо Очагавии взяла QUIC-симулятор на базе quinn и попыталась убедиться, что он вообще работает корректно. Не на простых кейсах, а на произвольных сетях, включая сценарии уровня Земля–Марс.
Обычные тесты быстро закончились. Покрыть такие сценарии руками невозможно.
Они пошли другим путём. Сначала зафиксировали на бумаге, что считается корректным поведением. Затем встроили audit-лог прямо в симуляцию. После этого написали отдельный verifier, который прогоняет каждую симуляцию и проверяет её автоматически.
Ключевой момент в том, как это реализовано. Основную логику вообще не трогали. Проверка вынесена в отдельный слой. Сам verifier достаточно простой, его можно прочитать и понять без погружения в систему. Поверх этого появились golden-тесты, которые ловят регрессии.
Это выглядит как практическая версия того, о чём сейчас много говорят в контексте ИИ. Не просто генерировать код или тесты, а формализовать поведение системы и проверять его на уровне свойств.
Если переносить на AI-системы, то это ровно та же проблема. У нас есть агенты, пайплайны, куча состояний и внешних эффектов. И почти нет нормальной верификации. Всё держится на эвристиках и наблюдении.
Этот кейс хорошо показывает, куда двигаться дальше. Не усложнять архитектуру, а добавлять слой проверяемости поверх неё.
Разбор здесь
https://ochagavia.nl/blog/a-real-world-case-of-property-based-verification/
🔥17👍10❤5🥱3🥰2
🚨 В Rust появился безопасный способ брать указатели на поля без UB
Если работаешь с raw pointers, рано или поздно упираешься в проблему.
Нужно получить указатель на поле структуры. Но через обычную ссылку это может сломать правила borrow checker и привести к скрытым багам.
Особенно если речь про unsafe-код и тонкие места с aliasing.
Для этого в std есть addr_of! и addr_of_mut!.
Они позволяют взять указатель на поле напрямую, без создания временной ссылки. Это важно, потому что ты не нарушаешь stacked borrows и не создаёшь лишних промежуточных состояний.
По сути ты получаешь pointer projection без побочных эффектов.
Это мелкая деталь, но в низкоуровневом коде она решает реальные проблемы. Особенно в FFI, системном коде и оптимизациях.
Если пишешь unsafe в Rust, эти макросы стоит знать.
Если работаешь с raw pointers, рано или поздно упираешься в проблему.
Нужно получить указатель на поле структуры. Но через обычную ссылку это может сломать правила borrow checker и привести к скрытым багам.
Особенно если речь про unsafe-код и тонкие места с aliasing.
Для этого в std есть addr_of! и addr_of_mut!.
Они позволяют взять указатель на поле напрямую, без создания временной ссылки. Это важно, потому что ты не нарушаешь stacked borrows и не создаёшь лишних промежуточных состояний.
По сути ты получаешь pointer projection без побочных эффектов.
Это мелкая деталь, но в низкоуровневом коде она решает реальные проблемы. Особенно в FFI, системном коде и оптимизациях.
Если пишешь unsafe в Rust, эти макросы стоит знать.
❤35👍3🥰1🖕1🤗1
Spinlock<T> с нуля на Rust.
Без Mutex. Только AtomicBool, UnsafeCell и RAII-guard.
За ~60 строк unsafe-кода разобрался с memory ordering и получил рабочую альтернативу мьютексу 🦀
Репозиторий
https://github.com/1rishuraj/low-latency-rust/tree/main/spinlock
Без Mutex. Только AtomicBool, UnsafeCell и RAII-guard.
За ~60 строк unsafe-кода разобрался с memory ordering и получил рабочую альтернативу мьютексу 🦀
Репозиторий
https://github.com/1rishuraj/low-latency-rust/tree/main/spinlock
👍14🔥8🗿4😁3🥰2❤1😱1🤗1
Forwarded from Machine learning Interview
🔥 Плохой день для хейтеров ИИ. Сообщество Linux согласилось принимать код, сгенерированный ИИ, если это не низкокачественный мусор.
При этом вся ответственность остаётся за людьми - именно они должны гарантировать, что код соответствует стандартам Linux.
Линус не шутит, когда речь идёт о качестве кода. Это серьёзный шаг. (уже слышно, как он орёт в PR-ах)
На этой неделе в проекте Linux kernel впервые официально разрешили использовать ИИ при написании кода. Но с важным условием - вся ответственность теперь полностью на разработчике.
Позиция Линуса Торвальдса максимально простая: ИИ - это просто инструмент. Если разработчик приносит плохой код, проблема не в инструменте, а в нём самом. Поэтому вместо запретов решили ужесточить правила ответственности.
Ключевой момент - подпись в коммите. Строка Signed-off-by теперь ещё жёстче закрепляет правило: только человек имеет право её ставить. Это юридическое подтверждение того, что именно ты отвечаешь за код. Никакие AI-агенты не могут это делать.
Если, например, Claude сгенерировал race condition в block layer, а ты это пропустил - это твой баг. В истории останется твоя подпись, не модели.
Контекст важен. Open-source сейчас буквально захлёбывается от AI-кода сомнительного качества. Уже есть последствия:
создатель cURL закрыл bug bounty из-за потока галлюцинированных патчей
tldraw начал автоматически закрывать внешние PR
Node.js и OCaml ловят гигантские AI-патчи на 10k+ строк
Linux выбрал самый прагматичный путь - не запрещать, а заставить отвечать.
ИИ можно использовать. Но теперь без иллюзий: написал ты. Проверил ты. Отвечаешь тоже ты.
🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max
@machinelearning_interview
При этом вся ответственность остаётся за людьми - именно они должны гарантировать, что код соответствует стандартам Linux.
Линус не шутит, когда речь идёт о качестве кода. Это серьёзный шаг. (уже слышно, как он орёт в PR-ах)
На этой неделе в проекте Linux kernel впервые официально разрешили использовать ИИ при написании кода. Но с важным условием - вся ответственность теперь полностью на разработчике.
Позиция Линуса Торвальдса максимально простая: ИИ - это просто инструмент. Если разработчик приносит плохой код, проблема не в инструменте, а в нём самом. Поэтому вместо запретов решили ужесточить правила ответственности.
Ключевой момент - подпись в коммите. Строка Signed-off-by теперь ещё жёстче закрепляет правило: только человек имеет право её ставить. Это юридическое подтверждение того, что именно ты отвечаешь за код. Никакие AI-агенты не могут это делать.
Если, например, Claude сгенерировал race condition в block layer, а ты это пропустил - это твой баг. В истории останется твоя подпись, не модели.
Контекст важен. Open-source сейчас буквально захлёбывается от AI-кода сомнительного качества. Уже есть последствия:
создатель cURL закрыл bug bounty из-за потока галлюцинированных патчей
tldraw начал автоматически закрывать внешние PR
Node.js и OCaml ловят гигантские AI-патчи на 10k+ строк
Linux выбрал самый прагматичный путь - не запрещать, а заставить отвечать.
ИИ можно использовать. Но теперь без иллюзий: написал ты. Проверил ты. Отвечаешь тоже ты.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥36👍19❤8💊4😁2🖕2🏆1
🚨 uv под капотом
Лучший способ расти как инженер это разбирать сильные кодовые базы.
uv отличный пример. Это не просто пакетный менеджер, а аккуратно собранная система с продуманной архитектурой.
Внутри.
• Как устроен crate graph и резолвер зависимостей.
Как реализована конкуренция без лишних блокировок.
• Как работает кэш и ускоряет повторные операции.
• Как спроектирован инсталлер и пайплайн установки.
Такие проекты формируют инженерный вкус.
Ты начинаешь видеть, где упрощать.
Где разделять ответственность.
Как писать код, который масштабируется.
Это уровень, который не даёт ни один туториал.
Разбор
https://noos.blog/posts/uv-how-it-works-under-the-hood/
Лучший способ расти как инженер это разбирать сильные кодовые базы.
uv отличный пример. Это не просто пакетный менеджер, а аккуратно собранная система с продуманной архитектурой.
Внутри.
• Как устроен crate graph и резолвер зависимостей.
Как реализована конкуренция без лишних блокировок.
• Как работает кэш и ускоряет повторные операции.
• Как спроектирован инсталлер и пайплайн установки.
Такие проекты формируют инженерный вкус.
Ты начинаешь видеть, где упрощать.
Где разделять ответственность.
Как писать код, который масштабируется.
Это уровень, который не даёт ни один туториал.
Разбор
https://noos.blog/posts/uv-how-it-works-under-the-hood/
❤22🔥9🍓4🥰1🗿1
Rust 1.95.0 вышел. И это не просто минорный апдейт.
Добавили
В match наконец завезли
Под капотом много стабилизаций API и улучшений const. Больше логики можно выполнять на этапе компиляции, а не в рантайме.
• Меньше костылей
• меньше макросного ада
• больше контроля и предсказуемости
Rust продолжает делать то, за что его любят - тихо улучшать разработку на каждом уровне
blog.rust-lang.org/2026/04/16/Rust-1.95.0/
Добавили
cfg_select! - теперь проще управлять кодом под разные платформы без каши из #[cfg].В match наконец завезли
if let guards. Условия стали чище, меньше вложенности, код читается быстрее.Под капотом много стабилизаций API и улучшений const. Больше логики можно выполнять на этапе компиляции, а не в рантайме.
• Меньше костылей
• меньше макросного ада
• больше контроля и предсказуемости
Rust продолжает делать то, за что его любят - тихо улучшать разработку на каждом уровне
blog.rust-lang.org/2026/04/16/Rust-1.95.0/
❤41🔥16👍12🥰1🤗1
🦀 Google затащили Rust туда, где его реально ждали - прямо в cellular baseband у Pixel 10.
Не в приложение, не в системный сервис и даже не в очередную утилиту, а в прошивку модема. Это уже совсем другой уровень.
Первым шагом заменили DNS-парсер, который раньше был написан на C и регулярно оставался источником memory-safety проблем. Теперь там Rust на базе hickory-proto: bare-metal, no_std, FFI к существующим C-аллокаторам - все по-взрослому.
И самое важное тут даже не сам DNS-парсер. Главное, что Google уже протащили Rust в build system baseband. А значит, это не разовая демонстрация, а начало нормальной поэтапной миграции.
Вот так и выглядит реальное внедрение Rust в критическую инфраструктуру: без громких лозунгов, но с максимальной пользой. Сначала один опасный компонент, потом еще один, а дальше язык постепенно заходит в самые уязвимые части системы.
Rust все чаще идет не в новые игрушечные проекты, а в старые и сложные куски железа, где цена ошибки слишком высокая.
security.googleblog.com/2026/04/bringing-rust-to-pixel-baseband.html
#Rust #RustLang #MemorySafety #EmbeddedSystems #Android
Не в приложение, не в системный сервис и даже не в очередную утилиту, а в прошивку модема. Это уже совсем другой уровень.
Первым шагом заменили DNS-парсер, который раньше был написан на C и регулярно оставался источником memory-safety проблем. Теперь там Rust на базе hickory-proto: bare-metal, no_std, FFI к существующим C-аллокаторам - все по-взрослому.
И самое важное тут даже не сам DNS-парсер. Главное, что Google уже протащили Rust в build system baseband. А значит, это не разовая демонстрация, а начало нормальной поэтапной миграции.
Вот так и выглядит реальное внедрение Rust в критическую инфраструктуру: без громких лозунгов, но с максимальной пользой. Сначала один опасный компонент, потом еще один, а дальше язык постепенно заходит в самые уязвимые части системы.
Rust все чаще идет не в новые игрушечные проекты, а в старые и сложные куски железа, где цена ошибки слишком высокая.
security.googleblog.com/2026/04/bringing-rust-to-pixel-baseband.html
#Rust #RustLang #MemorySafety #EmbeddedSystems #Android
🔥54❤19👍13💊3🥰2👏2🥱2😍1💯1
🦀 Rust заходит на GPU по-взрослому
Появился мощный разбор от VectorWare: они смогли запустить обычные std::thread прямо на GPU.
Идея простая, но взрывающая мозг: вместо классической модели GPU с kernel’ами и ручной синхронизацией, потоки Rust мапятся на warps.
И код начинает выглядеть как нормальный Rust, а не как низкоуровневый ад с указателями и барьерами.
GPU всегда работал по другой логике: ты пишешь функцию, а она запускается тысячи раз параллельно. Вся синхронизация и контроль — на тебе. Именно поэтому GPU-код сложный и хрупкий
Здесь происходит сдвиг модели:
• пишешь как для CPU
• получаешь параллелизм GPU
• меньше дыр в безопасности и ручной работы
Каждый warp ведёт себя как поток
часть стандартной библиотеки начинает работать прямо на устройстве
Это попытка совместить два мира: thread-based модель CPU и kernel-based модель GPU
Один и тот же код можно гонять на CPU и GPU, сложная логика больше не требует переписывания под kernel.
Если такие абстракции взлетят, GPU перестанет быть «спецрежимом для математики» и станет обычной средой исполнения для сложных систем.
Ссылка на разбор: https://vectorware.com/blog/threads-on-gpu/
Появился мощный разбор от VectorWare: они смогли запустить обычные std::thread прямо на GPU.
Идея простая, но взрывающая мозг: вместо классической модели GPU с kernel’ами и ручной синхронизацией, потоки Rust мапятся на warps.
И код начинает выглядеть как нормальный Rust, а не как низкоуровневый ад с указателями и барьерами.
GPU всегда работал по другой логике: ты пишешь функцию, а она запускается тысячи раз параллельно. Вся синхронизация и контроль — на тебе. Именно поэтому GPU-код сложный и хрупкий
Здесь происходит сдвиг модели:
• пишешь как для CPU
• получаешь параллелизм GPU
• меньше дыр в безопасности и ручной работы
Каждый warp ведёт себя как поток
std::thread становится абстракцией поверх GPUчасть стандартной библиотеки начинает работать прямо на устройстве
Это попытка совместить два мира: thread-based модель CPU и kernel-based модель GPU
Один и тот же код можно гонять на CPU и GPU, сложная логика больше не требует переписывания под kernel.
Если такие абстракции взлетят, GPU перестанет быть «спецрежимом для математики» и станет обычной средой исполнения для сложных систем.
Ссылка на разбор: https://vectorware.com/blog/threads-on-gpu/
🔥60👍13🥰6❤2😁1😱1🤗1
Грэйдон Хоар возвращался домой в Ванкувере - лифт в его доме на 21-м этаже снова упал с ошибкой прошивки.
Пока он поднимался пешком, в голове оформилась идея. В тот же вечер он открыл ноутбук и начал проектировать язык.
Назвал его Rust - в честь грибков, известных своей абсурдной живучестью.
Было это в 2006 году, Хоару было 29 лет, он работал инженером в Mozilla.
Проблема, которую он хотел решить, существовала десятилетиями. Системное программирование жило в C и C++ - быстро, близко к железу, но с ценой: ручное управление памятью. На миллионах строк кода даже самые аккуратные инженеры допускают ошибки. Microsoft оценивает, что 70% уязвимостей в её продуктах - это баги управления памятью в C и C++. В 90-х Java, Python и JavaScript предложили альтернативу: сборщик мусора, автоматическая память. Но заплатить пришлось производительностью и непригодностью для bare-metal среды. Поле разделилось на два лагеря: быстро-но-опасно против безопасно-но-медленно.
Rust предложил третий путь. Компилятор просто откажется собирать программу, если нарушены правила работы с памятью. Система владения гарантирует, что на каждый кусок данных в любой момент существует ровно одна ссылка. Никакого рантайм-оверхеда, никакого сборщика мусора - в 2013 году команда вырезала его полностью. Язык стал быстрее и ближе к металлу, сохранив при этом безопасность на уровне архитектуры.
Результаты говорят сами за себя. Discord переписал один из core-сервисов с Go на Rust - он стал работать в 10 раз быстрее.
Dropbox переделал движок синхронизации, потому что Python не справлялся с миллиардами файлов. Cloudflare пропускает через Rust-системы больше 20% всего интернет-трафика. Программы на Rust потребляют примерно вдвое меньше электричества, чем аналоги на Java. Правительство США официально рекомендует переход на Rust как меру национальной кибербезопасности.
Семь лет подряд Rust занимает первое место в опросе Stack Overflow как самый любимый язык среди разработчиков. Сейчас им пользуются 2,8 миллиона человек по всему миру.
Хоар ушёл из проекта в том же 2013-м. Он запустил то, что уже не нуждалось в нём, - и оказался прав.
Пока он поднимался пешком, в голове оформилась идея. В тот же вечер он открыл ноутбук и начал проектировать язык.
Назвал его Rust - в честь грибков, известных своей абсурдной живучестью.
Было это в 2006 году, Хоару было 29 лет, он работал инженером в Mozilla.
Проблема, которую он хотел решить, существовала десятилетиями. Системное программирование жило в C и C++ - быстро, близко к железу, но с ценой: ручное управление памятью. На миллионах строк кода даже самые аккуратные инженеры допускают ошибки. Microsoft оценивает, что 70% уязвимостей в её продуктах - это баги управления памятью в C и C++. В 90-х Java, Python и JavaScript предложили альтернативу: сборщик мусора, автоматическая память. Но заплатить пришлось производительностью и непригодностью для bare-metal среды. Поле разделилось на два лагеря: быстро-но-опасно против безопасно-но-медленно.
Rust предложил третий путь. Компилятор просто откажется собирать программу, если нарушены правила работы с памятью. Система владения гарантирует, что на каждый кусок данных в любой момент существует ровно одна ссылка. Никакого рантайм-оверхеда, никакого сборщика мусора - в 2013 году команда вырезала его полностью. Язык стал быстрее и ближе к металлу, сохранив при этом безопасность на уровне архитектуры.
Результаты говорят сами за себя. Discord переписал один из core-сервисов с Go на Rust - он стал работать в 10 раз быстрее.
Dropbox переделал движок синхронизации, потому что Python не справлялся с миллиардами файлов. Cloudflare пропускает через Rust-системы больше 20% всего интернет-трафика. Программы на Rust потребляют примерно вдвое меньше электричества, чем аналоги на Java. Правительство США официально рекомендует переход на Rust как меру национальной кибербезопасности.
Семь лет подряд Rust занимает первое место в опросе Stack Overflow как самый любимый язык среди разработчиков. Сейчас им пользуются 2,8 миллиона человек по всему миру.
Хоар ушёл из проекта в том же 2013-м. Он запустил то, что уже не нуждалось в нём, - и оказался прав.
👍44❤17🔥8😇7🥰1🤯1🤝1