Python十年開發(fā)者倒戈Rust！只因Claude Code擅長(zhǎng)靜態(tài)類型語(yǔ)言？Rust老炮圍攻：AI寫的Rust代碼出奇的差！

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作者：伊風(fēng) 2025-08-05 12:57:02

人工智能

“雖然 AI 寫不好 Rust，但如果讓它從零生成可用且優(yōu)雅的 Python 代碼，它反而挺不錯(cuò)的。順便說一句，我并不精通 Python。”

編輯 | 伊風(fēng)

AI 會(huì)有自己的編程偏好嗎？

如果問 Claude Code “最偉大的編程語(yǔ)言”是什么，它又會(huì)怎么回答呢？

今天，Hacker News 上一篇技術(shù)博客引發(fā)了熱烈討論。作者結(jié)論相當(dāng)直接：靜態(tài)類型語(yǔ)言更適合“Vibe Coding”。

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自從 Claude Code 上線后，這位作者改變了自己十多年依賴 Python 開發(fā)的習(xí)慣。

轉(zhuǎn)而頻繁使用自己并不十分熟悉的 Rust 等強(qiáng)類型語(yǔ)言。

憑借 Claude Code 的功能和編譯器的安全檢查，他即使在并不熟悉的語(yǔ)言中，也能快速生成并驗(yàn)證數(shù)千行改動(dòng)，而且?guī)缀醪黄茐姆€(wěn)定性。

他甚至預(yù)測(cè)：

在企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，Python 的采用率將會(huì)下降——盡管我個(gè)人依舊很喜歡它。

然而，這樣的結(jié)論在評(píng)論區(qū)卻遭到不少質(zhì)疑與反駁，尤其是在 Rust 這個(gè)熱門語(yǔ)言上的討論，更是針鋒相對(duì)。

接下來，我們就看看，作者是如何得出“AI IDE 更擅長(zhǎng)靜態(tài)類型語(yǔ)言”這一判斷的，而他的觀點(diǎn)，又能否站得住腳？

1.因?yàn)?Claude Code，我轉(zhuǎn)向了 Rust——更快、更安全

作者說，在CC上線后，他超過 10 年的編程習(xí)慣發(fā)生了巨變。

Python 不再是他新項(xiàng)目的首選語(yǔ)言。

如今，他常常管理一些并不精通的語(yǔ)言項(xiàng)目——TypeScript、Rust 和 Go——而且運(yùn)行得相當(dāng)順利。

對(duì)他而言，這很反直覺：過去，他一直習(xí)慣用 Python 把項(xiàng)目“Vibe”出來。

而在 AI IDE 的加持下，他逐漸發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)類型、編譯型語(yǔ)言在 vibecoding 中反而更適合，因?yàn)樗鼈兲峁┝烁鼜?qiáng)的安全性保障。

當(dāng)項(xiàng)目規(guī)模達(dá)到一定程度后，Claude Code 搭配 Rust 反而比搭配 Python 更快、更安全——哪怕 Rust 的代碼更底層。這完全得益于 AI 工具的加入。

他舉了個(gè)例子：在 TextCortex 重構(gòu)大量 TypeScript 前端代碼時(shí)，Claude Code 會(huì)在完成每個(gè)任務(wù)后自動(dòng)運(yùn)行 tsc，確保代碼編譯通過才提交。這樣的工作流，讓他的效率遠(yuǎn)超使用 Python——畢竟 Python 并沒有編譯期的安全網(wǎng)。更讓他驚訝的是，那些在短短幾小時(shí)內(nèi)提交的 3-5k 行改動(dòng)，不僅沒有破壞系統(tǒng)，反而提升了穩(wěn)定性。

“大語(yǔ)言模型依然是‘有泄漏的抽象（leaky abstractions）’，”作者寫道，“但它們現(xiàn)在已經(jīng)足夠成熟，既能保留過去 Python 的快速原型開發(fā)體驗(yàn)，又能避免 Python 在安全性、性能、語(yǔ)義清晰度上的短板。”

他甚至預(yù)測(cè)，未來生產(chǎn)環(huán)境里，Python 可能會(huì)被包括 Rust 在內(nèi)的強(qiáng)類型語(yǔ)言擠壓。

的確，Rust 擁有內(nèi)存安全、零成本抽象、強(qiáng)類型和編譯期檢查等特性，但作者的個(gè)人體驗(yàn)，未必能代表大多數(shù)開發(fā)者的現(xiàn)實(shí)感受。

2.網(wǎng)友質(zhì)疑：大模型在生成 Rust 代碼上是出了名的差！

在評(píng)論區(qū)，不少有 Rust 經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者對(duì)“更快、更安全”的說法表示質(zhì)疑，甚至給出了完全相反的故事。

許多網(wǎng)友認(rèn)為，AI 生成的 Rust 代碼質(zhì)量堪憂——即便能編譯通過，也常常低效、臃腫、不優(yōu)雅。

“這和我用 Claude 寫 Rust 的體驗(yàn)完全不符。我有 2.5 年的 Rust 商業(yè)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，水平不差。Claude 會(huì)在 Rust 代碼上產(chǎn)生幻覺，因?yàn)樗墙y(tǒng)計(jì)模型，而不是靜態(tài)分析工具。即便寫出能編譯的代碼，這些代碼通常也低效、難看。”

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造成這種現(xiàn)象的原因，當(dāng)然也和 Rust 語(yǔ)言本身的特性密切相關(guān)：

1）語(yǔ)義難度高

Rust 的內(nèi)存安全和所有權(quán)系統(tǒng)對(duì) LLM 來說理解門檻很高。

“我看到 LLM 在 Rust 上的主要困難，是理解語(yǔ)言語(yǔ)義——也就是編譯器靜態(tài)驗(yàn)證的那些規(guī)則。比如，它們會(huì)‘以為’存在 use-after-free 或 use-after-move 這種問題，但在安全的 Rust 中，這根本不可能發(fā)生，因?yàn)檎Z(yǔ)言本身保證了不會(huì)出現(xiàn)這種情況。
Rust 是為數(shù)不多真正做了新東西的語(yǔ)言，它的語(yǔ)義和 Go、TypeScript 的差異，比 Go 和 TypeScript 之間的差異大得多。我猜在 Haskell、OCaml、Prolog 這類語(yǔ)言中，LLM 的表現(xiàn)也會(huì)差不多。”

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2）邊緣情況多，寫法不統(tǒng)一

Rust 的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)龐大、邊緣情況豐富，甚至還有不少“看似應(yīng)該存在但實(shí)際沒有”的特性，例如沒有沒有隱式類型轉(zhuǎn)換，沒有默認(rèn)的沒有默認(rèn)的“空值”/null等等。這些都容易讓 AI 生成錯(cuò)誤代碼。

大語(yǔ)言模型在生成 Rust 代碼上是出了名的差。…… Rust 本身坑很多、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)龐大且邊緣情況多，還有很多你以為應(yīng)該存在但其實(shí)不存在的東西。Rust 的寫法種類也很多，而不是像有些語(yǔ)言那樣只有一種慣用法。

3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)劣勢(shì)

與 Java、Python 相比，Rust 在 LLM 訓(xùn)練語(yǔ)料中的高質(zhì)量代碼庫(kù)相對(duì)較少，這直接影響了模型的生成質(zhì)量。

一方面，Rust 誕生時(shí)間較短（2015 年穩(wěn)定版發(fā)布），成熟項(xiàng)目和大規(guī)模開源庫(kù)數(shù)量有限；另一方面，很多 Rust 代碼分布在較小的社區(qū)倉(cāng)庫(kù)中，不像 Java/Python 那樣集中在大型開源項(xiàng)目和知名代碼平臺(tái)，爬取難度也更高。

3.不過，這并不表示AI IDE不合適寫Rust

Rust 一直以高性能和內(nèi)存安全著稱，但學(xué)習(xí)曲線陡峭。

如今，Claude Code 等一類好用的 AI 編程工具，正在顯著降低 Rust 的上手門檻。

有網(wǎng)友指出，即便是相對(duì)小眾的語(yǔ)言（如 OCaml、Scala），在 AI 輔助下產(chǎn)出高質(zhì)量結(jié)果的時(shí)間和精力成本都大幅下降——雖然第一次生成幾乎不會(huì)完全正確，但修正和迭代的速度快了很多。

那么，如何利用 Rust 的特性找到適合 AI 輔助的用法？

一位開發(fā)者分享了自己的經(jīng)驗(yàn)：

我用 Claude 寫 Rust 的結(jié)果還不錯(cuò)。我的提示語(yǔ)通常是這樣： “我有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表 Foo，這是它的 DDL：<SQL>，幫我在 /v0/foo 創(chuàng)建 CRUD 接口；用和 Bar 相同的代碼風(fēng)格。” 我覺得它在模仿現(xiàn)有代碼風(fēng)格方面做得挺好。

原因在于，強(qiáng)類型語(yǔ)言在 AI 編碼中確實(shí)能形成更快的錯(cuò)誤定位與修復(fù)循環(huán)。

另一位網(wǎng)友補(bǔ)充：

“尤其是在 agentic coding 環(huán)境里。強(qiáng)類型/靜態(tài)類型語(yǔ)言配合良好的編譯器提示，能通過解析和類型檢查形成非常快的反饋循環(huán)，而如果配合像 Claude.md 這樣的規(guī)則文件，還能迭代得更快。”

4.寫在最后：AI并不能直接幫你上手不會(huì)的語(yǔ)言

為什么評(píng)論區(qū)有人說“AI 寫 Rust 出奇地差”，而作者卻有完全相反的體驗(yàn)？

一位網(wǎng)友給出了一個(gè)有趣的解釋——他借用了傳播學(xué)中的“媒介素養(yǎng)”概念：當(dāng)人們?cè)谀硞€(gè)領(lǐng)域是專家時(shí)，他們能分辨信息源的好壞；但當(dāng)他們對(duì)主題不熟時(shí)，往往會(huì)假設(shè)信息源至少是靠譜的。

他說，自己在用大語(yǔ)言模型做 Web 開發(fā)時(shí)，也有和作者類似的感受：看起來 AI 的表現(xiàn)很不錯(cuò)——至少比自己手寫的“爛攤子”要好。但問題是，他其實(shí)沒有資格去判斷 AI 代碼的真正質(zhì)量。“

他說了一句很扎心的話：“我覺得，AI 的不少價(jià)值，都來自工程師以為自己有資格判斷它寫得好不好。”

這番話引起了不少共鳴。有人補(bǔ)充說：