AIで10万行超のRustを実装した話：PaxosをAIと一緒に作り込み、性能を10倍以上引き上げた記録
AzureのReplication基盤であるRSLを、Rustで“現代版”として作り直した話 100K行超のRustコードを、AI coding agentsを使って短期間で実装 正しさの担保には「code contracts」がかなり効いた Spec-Driven Developmentは、重すぎる運用より“軽量版”がちょうどよい 性能改善では、23K ops/sec → 300K ops/secまで伸ばした 今後のAI開発には、テスト・契約・性能改善の自動化がもっと進んでほしい、という本音が語られている この記事は、Cheng Huang氏が「AI coding agentsを使って、実際の本番級分散システムをどこまで作れるのか」をかなり本気で試した記録です。 作ったのは、Rustベースのmulti-Paxos consensus engine。 Paxosは、複数のサーバーが“このデータの順番や内容で決めよう”と合意するための仕組みで、分散システムの心臓部みたいなものです。 要するに、データを複数台で安全に一致させるための超重要技術です。 しかもこのプロジェクト、
papoo.work