rust标签_AtomGit开源社区

rust

哪个服务在跑我自己都说不清，干脆让 doubao-seed-evolving 给我撸了个服务管理器

这工具现在常驻我 Mac 了，哪个服务在跑，打开扫一眼就知道，不用再 lsof 一条条查。回头算账，从下午甩牢骚到晚上拿真实项目测，就一个下午，中间大半时间它自己在 loop 里转，我该干嘛干嘛。token 烧了 4900 多万，数字唬人，但套餐 5 小时的用量预警一次都没弹过，49.9 的票绰绰有余。对我来说最实在的是，这东西不是搞个 demo 截完图就扔，这两天手头项目的启停我都是在它里面点的

 todoitbo
2026-07-23 17:38:49

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#AI #人工智能 #rust
没人能彻底搞懂Linux内核的3500万行代码！Linus谈未来演进：掌控“大局”、别指望Rust能修复所有Bug、486时代该结束了

整理 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）“我完全不反对 Rust，但我也希望降低大家对它的期待，不要认为 Rust 能够像魔法一样修复所有 Bug。近日，Linux、Git 之父 Linus Torvalds 现身印度孟买，在与 Verizon 开源项目办公室负责人 Dirk Hohndel 展开最新一轮围炉式深度对话时如是说道。这场对话伴随 Linux 7.1 新版本发布，此次

 CSDN资讯
2026-07-08 11:36:11

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#linux #rust #bug
告别浏览器！用Rust打造一键JSON处理神器

告别浏览器！用Rust打造一键JSON处理神器

 todoitbo
2025-11-14 20:55:37

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 14

#rust #json #开发语言
Rust语言的深度剖析：内存安全与高性能的技术实现操作

2025 年软件行业对系统性能、可靠性与安全性的要求攀升至新高度。长期以来，C 和 C++ 稳居高性能系统编程领域核心，但手动内存管理引发的缓冲区溢出、悬垂指针等安全漏洞，已成为网络安全的重大隐患。在此背景下，Rust 凭借创新设计脱颖而出，连续多年获评 Stack Overflow 开发者调查 “最受欢迎编程语言”。

微学AI
2025-11-16 09:00:23

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#rust #安全 #java
Rust新手第一课：Mac环境搭建踩坑记录

Rust入门，mac搭建相关环境

 todoitbo
2025-11-14 20:48:02

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 21

#rust #macos #开发语言
RustDesk 服务端完整安装部署教程

sudo mv hbbs hbbr /usr/bin/ # 移动到系统路径。

Bolbbalgan4:)
2025-07-14 23:45:52

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 9

#ubuntu #rust
解决 Rust 编译错误：link.exe 未找到

解决 Rust 编译错误：link.exe 未找到

 好奇的菜鸟
2025-06-16 09:17:58

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#rust #开发语言 #后端
Rust 安装与环境配置（超详细教程，零基础向）

Rust 安装与环境配置（超详细教程，零基础向）

人才程序员
2025-05-20 18:17:54

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 41

#rust #开发语言 #后端 +4
微软弃用C#、Rust，选Go拯救TypeScript编译器“中年危机”！C#之父亲自操刀，150万行代码编译现仅需7.5秒...

整理| 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）这一次，由微软牵头，又掀起了一场关于编程语言的大战。事情起因于 3 月 11 日，微软在官方博客上宣布了一则重大消息：TypeScript 编译器和工具链将迎来原生实现。简单来看，所谓原生实现，就是用一种更接近计算机底层的语言（如 Rust、Go 或 C++）重新实现 TypeScript 编译器和相关工具，而不是继续使用 JavaScri.

CSDN资讯
2025-03-12 17:42:27

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#microsoft #c##rust +2
超详细的 RustDesk 自建中继节点教程

RustDesk 是一款开源、免费、高性能的远程桌面软件，它允许你通过互联网或局域网远程控制另一台计算机。RustDesk 使用 Rust 语言编写，注重安全性、速度和易用性，提供流畅、可靠的远程桌面体验。与 TeamViewer 或 AnyDesk 等商业软件不同，RustDesk 不依赖中心化的服务器，而是采用端到端加密技术，直接连接你的设备，确保你的隐私安全。你也可以选择自建中继服务器，进一

 vvw&
2024-10-26 17:54:59

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 52

#服务器 #运维 #docker +2
T系列部署教程3：前端项目的部署运行

本文讲解T系列项目的前端项目如何部署运行。

Designer 小郑
2024-05-20 10:35:15

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#前端 #rust #开发语言 +4
实战一个项目后，谈谈 Rust 语言的优点和缺点

最近做了一个知识库的产品开发，服务器端完全用 Rust 编写的。现在项目的核心功能已经完成，我来谈谈 Rust 的初步印象。1. Rust 的开发效率Rust 的入门门槛稍有些高。如果有 C/C++ 的经验，说实话，我觉得也不算太高。刚开始用的时候，会发现 Rust 没完没了地提示编译错误。在这个阶段，我发现自己很多不严谨的编程习惯。幸运的是，这个过程很快就过去了。接下来，就会享受到 Rust 语

 许野平
2022-04-25 18:50:10

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#rust
Bevy：用 Rust 写游戏引擎，这件事它做了

Bevy是一款基于Rust语言开发的免费开源游戏引擎，采用ECS（实体-组件-系统）架构，具有数据驱动、模块化和高性能的特点。它支持2D/3D游戏开发，通过插件系统实现功能扩展，同时优化了Rust的增量编译速度。目前处于早期开发阶段，API可能变动，但社区活跃度较高，提供丰富的学习资源和示例项目。Bevy适合Rust学习者、ECS架构研究者以及中小型游戏项目开发者，尤其适合对性能要求较高且愿意应对

 kunlunlogic989
2026-06-23 10:42:48

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 6

#rust #游戏引擎 #开发语言 +1
堆上的安全绳：Rust 智能指针从内存模型到实战选型

智能指针是 Rust 在堆上保持内存安全的核心机制。Box 提供独占所有权的堆分配，Rc/Arc 提供共享所有权的引用计数，RefCell 提供绕过编译期检查的内部可变性。它们不是孤立使用的——Rc + RefCell 处理单线程可变共享，Arc + Mutex 处理多线程可变共享，Weak 打破循环引用。选型的核心原则：优先用 Box，只在需要共享时升级到 Rc/Arc，只在编译器无法证明安全时

 第一程序员
2026-06-22 09:24:54

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 6

#rust #github #python
AFast：AI 时代最友好的 Rust Web 框架

2026 年，AI 编程助手已经成为开发者的标配。Cursor、Copilot、Claude……它们能帮我们写代码、调试、重构。AI 写代码的速度和质量，很大程度上取决于语言和框架本身的设计。当框架缺乏足够的类型信息和元数据时，AI 只能靠猜测来补全代码——猜对了是运气，猜错了要反复调试。这不是 AI 的问题，是框架设计的问题。AFast 从设计之初就考虑了 AI 协作场景。它不仅是给人用的框架，

2401_89221867
2026-06-16 13:42:04

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 5

#人工智能 #rust #前端
Zed 高性能代码编辑器技术解析与全平台安装使用教程

Zed是一款基于Rust开发的开源高性能代码编辑器，由Atom和Tree-sitter原团队打造。其核心优势在于：1）采用原生二进制架构，结合自研GPUI框架实现GPU加速渲染，相比Electron编辑器具有更低延迟和更高性能；2）内置原生多人协作功能，支持实时协同编辑；3）全平台兼容并集成Tree-sitter语法引擎，提供完整的代码编辑能力；4）通过Wasm扩展系统实现功能扩展。目前支持mac

wyj985860
2026-06-15 16:50:31

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 8

#编辑器 #rust #vscode
别再用Python配OCR环境了：Rust单文件部署，2分钟跑通中文识别

flint-ocr 目前还是 v1 阶段，已经能稳定跑通核心链路。后续计划包括 GPU 推理支持、Batch 批量处理、模型热更新、以及更多的多语言字典。如果你也在做 OCR 相关的项目，或者在找一个轻量、中文友好、能直接接入 OpenAI 生态的本地 OCR 服务，欢迎试试 flint-ocr。GitHub 地址：https://github.com/kumustone/flint-ocr。

咚为
2026-06-15 16:39:41

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 3

#rust
AI 帮你修 Bug！Klocwork 2026.1 新版发布：Rust 支持、质量门禁、智能修复，一网打尽

Klocwork 2026.1版本发布摘要：该版本引入AI辅助代码修复功能，通过与VS Code和GitHub Copilot集成提升缺陷修复效率；新增对Rust语言的完整支持，提供原生检查器和Clippy集成；强化合规性报告功能，支持添加缺陷状态理由说明。其他关键更新包括：CI质量门禁强制执行、反向代理URL配置、SARIF格式输出支持，以及新增50余个C/C++/Rust代码检查器（含12个M

旋极智能
2026-06-15 16:30:25

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 6

#人工智能 #bug #rust +1
repomix-rs 深层解读：一个 Rust 写就的 AI 代码上下文基础设施

架构视角下的repomix-rs：本文从工程学高度解析了repomix-rs作为代码上下文基础设施的设计哲学。针对LLM处理大代码库时的"窗口焦虑"问题，该项目通过分层Crate架构（核心引擎/配置/MCP服务）实现：1）精确的Token经济控制（tiktoken-rs集成）；2）多阶段数据处理流水线（基于tree-sitter的AST压缩节省70% Token）；3）MCP协议实现与AI工具链

 s***k35
2026-06-15 16:30:00

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 5

#rust #人工智能 #开发语言
大模型辅助的Rust调试排障：从错误日志到根因分析的智能诊断

AI 辅助的 Rust 调试排障通过"错误分类 + 上下文提取 + 根因推理 + 修复建议"的流程，将原始错误信息提炼为可操作的诊断结论。编译错误诊断基于错误码模式匹配，运行时 panic 分析基于消息分类和常见原因推断。关键局限：模式库覆盖度有限、运行时错误缺少变量上下文、异步堆栈追踪不完整、修复建议需人工审查。落地建议：编译错误诊断覆盖 Top 30 错误码即可满足 80% 场景；运行时错误排

 第一程序员
2026-06-14 11:49:06

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 3

#rust #github #python
AI驱动的依赖安全审计：从漏洞扫描到自动修复的智能工具链

AI 驱动的依赖安全审计通过"漏洞扫描 + 影响分析 + 修复建议 + 兼容性验证"的端到端流程，将安全响应从"发现漏洞→手动排查→手动升级"升级为"自动发现→智能建议→自动验证"。核心价值在于：依赖图影响分析定位受影响的 API 路径，AI 修复建议评估升级兼容性风险，自动验证确保修复不破坏现有代码。但 AI 审计有局限：漏洞数据库覆盖不全、传递依赖修复链路复杂、自动修复可能引入微妙行为变更。落

 第一程序员
2026-06-14 11:43:36

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 2

#rust #github #python
Rust trait系统与泛型约束：从零尺寸类型到动态分发的类型架构

Rust 的 trait 系统通过单态化实现零成本抽象，核心机制是编译期为每种具体类型生成专用代码。静态分发（impl Trait）零运行时开销但有代码膨胀，动态分发（dyn Trait）有虚表开销但无膨胀，Enum 分发是两者的折中。零尺寸类型（ZST）通过 PhantomData 在编译期携带类型信息而不占内存，常用于类型状态模式。关键权衡：WASM/嵌入式场景需控制单态化膨胀、trait 对

 第一程序员
2026-06-14 11:40:06

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 13

#rust #github #python
AI辅助的WebAssembly模块优化：从体积分析到智能裁剪的工程方案

AI 辅助的 WASM 模块优化通过"依赖图分析 + 使用率预测 + 智能裁剪"的方案，将优化从"事后裁剪"提前到"编译前决策"。核心价值在于：基于历史数据预测函数使用率，将低使用率代码标记为条件编译，从源头减少冗余代码生成。但 AI 预测的准确率有限（40%-60%），裁剪策略必须保守。落地建议：只裁剪置信度 > 0.8 且使用率 < 5% 的函数；feature 按模块划分而非按函数；始终启用

 第一程序员
2026-06-14 11:36:06

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 7

#rust #github #python
大模型辅助的Rust代码生成：从Prompt设计到安全代码的智能推导

大模型辅助的 Rust 代码生成通过"约束注入 + 编译器反馈循环"的架构，将"生成→编译失败→手动修复"的流程自动化。约束注入在 Prompt 中预置所有权规则和错误处理要求，编译器反馈循环将具体错误注入下一轮 Prompt 进行定向修正。但 AI 生成代码的局限明显：编译通过不等于逻辑正确、迭代修正增加 token 成本、复杂生命周期标注质量低、unsafe 代码需要安全审查。落地建议：简单函

 第一程序员
2026-06-14 11:27:27

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 10

#rust #github #python
WebAssembly组件模型：从接口定义到跨语言调用的互操作架构

// 计算器接口/// 运算类型add,subtract,multiply,divide,/// 计算结果ok(f64),/// 计算器配置/// 执行计算/// 获取配置/// 设置配置/// 计算器世界（World = 接口集合）WebAssembly Component Model 通过 WIT 接口定义和 Canonical ABI 实现了类型安全的跨语言互操作，将 WASM 从"可移植汇

 第一程序员
2026-06-14 11:20:05

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 9

#rust #github #python
AI驱动的智能Agent工具链：从任务分解到多步推理的自动化执行

// 工具的输入输出 Schema 定义/// 工具执行结果/// 工具 Trait：所有可注册的工具必须实现/// 工具注册表Self {/// 生成所有工具的描述，供 Agent 推理使用({})AI 驱动的智能 Agent 工具链将"手动编排多工具"升级为"描述目标自动执行"的模式。核心架构是"工具注册 + Agent 推理循环 + 结构化输入输出"，Agent 通过 LLM 推理自动分解任

 第一程序员
2026-06-14 11:14:47

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 26

#rust #github #python
【Agent Harness实战】我给我的Agent系统请了八个“保洁阿姨”，让AI自己整理自己

流马的Batch Agent，本质上是给AI系统装了一套“新陈代谢系统”。生物体靠新陈代谢排出废物、修复损伤、更新细胞。AI系统也需要同样的机制——技能会过时、知识会冗余、记忆会膨胀、错误会重复。没有新陈代谢的系统，跑得越久越臃肿，最终一定会腐化。这八个“保洁阿姨”，就是流马的新陈代谢。这个系统，不会腐烂。我这套系统叫Gliding Horse（流马）这个系列写到第14篇了。

doiito（Do It Together）
2026-06-14 11:00:02

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 7

#人工智能 #架构 #rust
【Agent Harness实战】Claude Code vs Gliding Horse（流马）：两种上下文管理哲学的对决

如果你只是一个开发者，需要 AI 帮你写代码、查 Bug、做代码审查，Claude Code 够用，而且很好用。如果你在构建一个 AI Agent 平台，需要多个 Agent 协作完成复杂工程任务，需要审计、需要知识复用、需要上下文管理不丢细节不爆 Token——那你大概会需要流马的这套设计。我这套系统叫Gliding Horse（流马）这是系列的第 13 篇了。从 JSON-LD 到 CPU 缓

 doiito（Do It Together）
2026-06-14 10:57:41

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 11

#人工智能 #rust #架构
90% 的 Rust 新手都卡在了所有权、借用和生命周期

很多 Rust 新手都应该有过这样的经历：入门、再入门、再再入门 Rust。究其原因，不是 Rust 有多难学，而是很多人一开始就没有真正理解 Rust 的内存管理模型，不理解为什么会有所有权、借用和生命周期。

github_28443763
2026-06-14 03:20:13

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 5

#rust #开发语言 #后端
Rust Print 终极指南：从底层原理到全场景实战

在你的 LogChain 项目中，你可能希望直接打印结构体，并自动脱敏。id: u64,// 自定义输出逻辑：只显示前3位，其余星号遮掩write!// 现在可以直接用 {} 打印了// println!需求语法原理点快速调试{:?依靠DebugTrait 自动生成结构化展示{:#?检查标志位实现缩进日志对齐动态宽度控制，不涉及堆内存分配生产日志eprintln!()输出到 stderr，避开普通

 咚为
2026-01-20 11:12:09

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 13

#rust #开发语言 #后端
【Agent Harness实战】你的AI Agent是在“自律”还是在“被铐着”？聊聊Gliding Horse的硬核门禁

Superpowers的“门禁”是在给AI念《员工手册》，希望它做个好员工。流马的门禁是在办公室门口装了个安检门，身上有违禁品？门都进不来。这两种思路没有绝对的对错，但如果你像我一样，不相信AI的“自律性”，只相信代码的“强制执行”，那你大概会喜欢流马的这套设计。我这套系统叫Gliding Horse（流马）这个系列写了十多篇了，从 JSON-LD 到 CPU 缓存记忆，从 Oxigraph 到丰

 doiito（Do It Together）
2026-06-13 09:39:50

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 7

#人工智能 #rust #架构
【Agent Harness实战】我给 AI Agent 装了一套“神经系统”，然后它们开始自己“打电话”了

维度传统 Agent 编排流马事件系统通信效率轮询状态，浪费 Token事件广播 + TypeMask O(1) 匹配，实时响应并发安全多个 Agent 改同一个数据，可能冲突MESI 协议保证全局一致性错误处理出错难以溯源，很难自动恢复事件附带完整上下文，可追溯、可自动触发补偿跨模块联动模块独立，信息孤岛JSON-LD 语义总线连接所有模块，事件驱动全局联动持续改进无历史记录，无法复盘所有事件写

 doiito（Do It Together）
2026-06-13 09:36:05

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 89

#人工智能 #rust #架构
深度学习核心要素：从感知机到Transformer的算法推导与PyTorch实现（20段代码+12张架构图）

机器学习看似深奥，其实。本文 10000 字 + 20 段代码 + 16 张对比表 + 11 个 Mermaid 图表，从李航《统计学习方法》的经典框架出发，把监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习一网打尽。让你彻底搞懂「为什么回归用 MSE、分类用交叉熵」「批量梯度下降和小批量梯度下降的本质区别」「为什么 Adam 比 SGD 收敛快」。fill:#333;important;importa

weixin_56622231
2026-06-12 22:46:52

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 7

#机器学习 #算法 #学习方法 +2
写 Makepad Demo 不难，难的是把它写成项目

前八期我们学会了画界面、写交互、调样式、接本地能力，JSON 查看器的功能也全跑通了。但回头看代码——500 行的 main.rs，满屏 unwrap，调试全靠 println。能跑和能维护是两回事。这一期不教新功能，教你把已有的代码收拾成一个真正的工程。

weixin_47417831
2026-06-12 21:19:29

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 5

#ui #rust #前端 +1
炸裂！！！给 codeX 装上本地大脑：cc-switch_Ollama 接入全记录

这篇文章记录了作者为cc-switch工具添加Ollama本地模型支持的过程。通过分析现有架构，作者发现只需少量改动即可实现Codex CLI请求从云端转向本地Ollama服务。主要改动包括：在类型系统中新增local分类、添加Ollama预设配置、修复URL端点问题、增加防御机制等。最终仅用5个commit就实现了功能，使本地模型调用延迟降至5ms以下，同时避免了API费用。文章详细展示了请求流

 吴佳浩 Alben
2026-06-12 19:34:29

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 7

#人工智能 #rust