Rust 贡献者推出新语言 Rue:AI 辅助编译器开发的探索

Rust 贡献者推出新语言 Rue,探索 AI 辅助编译器开发,旨在简化内存安全管理,填补高性能系统语言和垃圾回收替代品之间的空白。

原文标题:Rust 贡献者推出新语言 Rue,探索 AI 辅助编译器开发

原文作者:AI前线

冷月清谈:

Rust 核心贡献者 Steve Klabnik 发布了一种名为 Rue 的新系统编程语言,旨在探索在没有垃圾回收机制的情况下实现内存安全,并着重提升开发人员的人机工程学体验,以填补高性能系统语言和垃圾回收替代品之间的设计空间。Rue 放弃了 Rust 中复杂的借用检查器,转而采用“inout”参数来临时转移所有权,简化了内存管理。该项目的一大亮点是Klabnik 在 Anthropic 的 Claude AI 的大力协助下,仅用两周时间就生成了约 7 万行 Rust 编译器代码,这远超他此前数月的尝试。Rue 目前还处于早期开发阶段,实现了基本的控制流、函数和非泛型枚举,并使用自定义后端编译为本地可执行文件,以实现快速编译。Klabnik 对 Rue 的发展持开放态度,并希望 Rue 能吸引那些因 Rust 学习曲线陡峭而却步,但又不想使用垃圾回收机制的开发者。

怜星夜思:

1、Rue 放弃了借用检查器,转而使用“inout”参数来临时转移所有权,你怎么看待这种设计选择?
2、Klabnik 在 Claude AI 的帮助下快速开发 Rue 编译器,这种 AI 辅助开发的模式会对未来的编程语言开发产生什么影响?
3、Rue 的目标是填补高性能系统语言和垃圾回收替代品之间的设计空间,你认为它能成功吗?

原文内容

作者 | Tim Anderson
译者 | 刘雅梦
策划 | 丁晓昀

Steve Klabnik 是《Rust 编程语言》的作者,并且在过去的 13 年里对 Rust 项目做出了贡献,他宣布了 Rue,这是一种系统编程语言,它在没有垃圾回收的情况下探索内存安全性,同时优先考虑开发人员的人机工程学,而不是 Rust 的复杂性。该项目是在 Anthropic 的 Claude AI 的大力帮助下开发的,目标是填补高性能系统语言和垃圾回收替代品之间的未充分服务的设计空间。

在使用 Rust 13 周年之际,Klabnik 在一篇博客文章中解释了他的动机:

我一直在想我是否应该尝试创造自己的语言。我真的很喜欢它们!这就是为什么我最初参与 Ruby,然后是 Rust 的部分原因!

语言名称遵循他的“Ru”前缀模式(Ruby、Rust、Rue),同时保持双重解释——既是花又是遗憾的表达。

Klabnik 的核心设计问题是:“如果 Rust 不试图与 C 和 C++ 竞争最高性能会怎么样?”如果我们愿意为了易用性而使性能稍微降低,但不要太低,会怎样?”

技术方法的核心是消除 Rust 的标志性——借用检查器。考虑一个典型的 Rust 代码,其中你试图在持有对其中一个元素的引用的同时修改一个向量。编译器拒绝此操作,因为引用可能会无效。Rue 通过使用“inout”参数来暂时转移所有权,从而避免了整个问题,类似于 Swift。在 Rust 中,试图在迭代当量时修改它会在编译时失败。Rue 的 inout 参数允许你临时传递可变引用,但防止将它们存储在数据结构中;在保持内存安全的同时,通过更简单的限制消除了对生命周期跟踪的需求。

函数可以就地修改值,但这些值不能作为引用存储在堆分配的结构中。不需要生命周期注释。权衡是什么?某些模式变得无法表达。正如设计文档所承认的,Rue 无法支持从其容器借用的迭代器;它们必须消耗它们。

Hacker News 社区的反应既有兴趣也有怀疑。一位评论者捕捉到了这个挑战:

Rust 之所以成功地制造出没有垃圾回收的内存安全语言,是因为它引入了显著的复杂性(这是一种权衡)。没有人真正知道除此之外的合理方法,除非你还想放弃通用系统编程语言的要求。

根据 GitHub 仓库中的设计提案,Rue 实现了四种不同的所有权模式:值类型、仿射类型、线性类型和引用计数类型。Klabnik 在回应中承认,“这必然会导致一些表现力的丧失。没有万能的解决方案。”

开发方法代表了一个实验,解决了 Klabnik 多年来一直在思考的 问题:“没有资金或团队,一个人还能构建一门编程语言吗?”这种方法标志着 Klabnik 的转变,他形容自己直到 2025 年都是 AI 怀疑论者。他第一次尝试在没有有效利用 AI 的情况下构建 Rue,经过几个月的工作后不得不放弃。这一迭代,更有效地使用 Anthropic 的 Claude AI,仅用两周时间就产生了大约 70,000 行 Rust 编译器代码,远远超过了他之前几个月的尝试。

这种协作超越了典型的编码协助。在 Klabnik 和 Claude 共 同署名 的博客文章中,AI 描述了编写大部分实现代码,而 Klabnik 指导架构并做出设计决策。Klabnik 强调,有效使用 AI 工具需要大量的技能:“仅仅知道如何编写代码实际上不足以真正使用大模型。它们是它们自己的新类别的工具。”他的方法涉及迭代实验,编写简短的代码片段,开始对话,并测试不同的提示策略。这种模式是否能消除历史上资助语言项目的大量投资,还有待观察。

Rue 仍处于早期开发阶段,具有基本的控制流、函数和非泛型枚举。它通过自定义后端而不是 LLVM 编译为本地可执行文件,通过简化的语义实现快速编译时间。堆分配正在进行中,而语言服务器协议支持、包管理和并发模型尚未实现。该项目使用 Buck2 而不是 Cargo 进行未来的编译器引导。

Klabnik 保持着适度的期望:“我不指望它能发展成我的业余项目。”尽管如此,他指出,PHP 和 Rust 的创造者 Rasmus Lerdorf 和 Graydon Hoare 也是从个人实验开始的。

随着 AI 辅助开发工具重塑软件工程,这项实验正在进行。虽然 GitHub Copilot 和类似的工具协助增量编码,Klabnik 使用 AI 进行编译器的架构级工作的方法代表了不同级别的合作。如果成功,它可能表明,传统上需要大型团队的复杂基础设施项目,在 AI 的帮助下,对于熟练的个人来说可能是可行的。

真正的考验将是那些对 Rust 的学习曲线感到沮丧但又不愿意采用垃圾回收机制的开发人员是否能接受 Rue 的权衡。正如一位 Hacker News 评论者所说:

如果他们能在设计空间中找到一个全新的未被探索的点,我会非常感兴趣,但目前,我仍然持怀疑态度。

Rue 语言的文档可在 rue-lang.dev 上找到,源代码在 GitHub 上。

原文链接:

https://www.infoq.com/news/2026/01/steve-klabnik-rue-language-ai/`

声明:本文为 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。

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这个目标很有挑战性。Rust 在这个领域已经占据了很大的优势,想要在 Rust 和 GC 语言之间找到一片新的空间,需要 Rue 在易用性、性能和安全性之间做出很好的平衡。而且还需要解决生态问题,不然很难吸引开发者。

个人感觉希望不大。Rust 已经足够优秀了,而且也在不断改进。Rue 除非能在某些特定领域展现出独特的优势,否则很难撼动 Rust 的地位。但是,作为一种探索,Rue 还是很有价值的。

这绝对是一个趋势。以后程序员可能不再需要精通各种语法细节,而是更需要具备架构设计、问题分析和抽象能力,以及与 AI 协作的能力。提示工程师将来会很吃香吗?

我觉得可以关注一下。毕竟,存在即合理。也许 Rue 能找到一些 Rust 没有覆盖到的应用场景,比如一些对性能要求不是特别高,但又不想使用垃圾回收机制的嵌入式系统。

我觉得影响会非常深远。如果 AI 真的能像 Klabnik 描述的那样,承担大量的编码工作,那么编程语言的开发门槛将会大大降低。以后可能一个人就能完成过去需要整个团队才能完成的项目。

这让我想起了 Swift 的 inout 参数,确实能简化代码,但同时也牺牲了一定的灵活性。感觉 Rue 的设计目标是找到一个易用性和性能之间的平衡点,但这往往是最难的。