登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
大家好,我是CodeStats。一个在底层技术上“考古”了四年的硬核爱好者,也是WWAIC(全周项目 AI 编程)范式的提出者和实践者。我曾手写过一个完整的 Java Web 框架(从 IoC 容器到嵌入式 Tomcat,代码全开源),也喜欢用通俗的语言拆解 CPU、JVM、操作系统的运行本质。本文适合谁?如果你是刚入门的开发者,本文能帮你建立从硬件到软件的全景认知;如果你是有经验的工程师,本文的
想学系统编程,该选哪门语言”通常没有单独成立的答案。系统编程覆盖命令行工具、网络服务、存储引擎、操作系统组件和嵌入式软件,它们面对的硬件、运行环境与失败代价差别很大。先确定准备解决哪类问题,再选择语言、运行时和工具链,比从流行度出发更容易走完一个真实项目。
过去几十年,程序员手里的编程语言其实已经非常稳定。做互联网应用,很多开发者会选择Java、JavaScript或者Python;做操作系统、数据库、编译器以及各种高性能软件,C和C++依然拥有非常深厚的地位。但这几年,一门相对年轻的编程语言正在快速进入主流开发者的视野,它就是Rust。Rust并不是使用人数最多的编程语言,至少目前还无法撼动Python、JavaScript、Java等老牌语言的地
是国内少数实现空、天、地、海全域覆盖的算力与核心处理解决方案提供商。Rust的所有权、类型和并发机制有助于在编译阶段减少典型内存安全风险,包括缓冲区溢出、空指针解引用、数据竞争等传统C/C++系统常见的高危漏洞。需要说明的是,上述VxWorks与国内同类系统的对比数据来源于公司提供的测试口径,VxWorks的公开实测数据可能与此存在差异。ZenixOS的主要应用场景面向飞控与任务管理、卫星与舰载控
从零写内核:256MB设备的容器化操作系统初版开源
我们,作为数字时代的公民,在此宣告:传统操作系统不是我们的宿命。POSIX 不是我们的语言。超级用户不是我们的统治者。文件系统不是我们唯一的记忆方式。系统调用不是我们唯一的沟通途径。我们曾被迫接受一套陈旧的架构:它诞生于分时共享的年代,带着目录树、权限位、进程隔离的历史包袱。这套架构曾经辉煌,但它也把我们变成了被动的“用户”——我们无法真正掌控自己的设备,无法自由选择资源的组织方式,无法摆脱内核的
openEuler cusor 编程运行Rust helloworld
ZenixOS将内存管理模型与Rust所有权系统深度融合:通过编译时的所有权与生命周期检查,从根源上杜绝大部分内存错误,实现"内生内存安全"。设备驱动框架:基于Rust Trait的统一驱动模型,将核心逻辑用安全代码编写,仅将必要的底层硬件操作封装在最小化的、严格审计的unsafe块中。调度器:基于优先级的可抢占式实时调度,集成Rust特色的"任务"模型,通过所有权对控制块生命周期实施安全管理。中
利用 DFS 序(欧拉序) 将子树映射为连续区间 [tin[u], tout[u]],再用 树状数组(Fenwick Tree) 维护区间异或更新和单点查询。// ---------- 迭代 DFS 计算 tin, tout, depth, parent[0], pref ----------// (节点, 父节点, 状态) 状态0=进入, 1=离开。// 第一层,后续扩展。// --------
Rust编译后的文件是否还需要依赖库,取决于你采用的链接方式。简单来说,Rust默认倾向于静态链接,但并不绝对。具体情况如下:静态链接:将程序所依赖的所有库代码(包括Rust的标准库、第三方库,甚至一部分系统库)都直接复制并打包到最终的可执行文件中。这样生成的是一个独立的、不依赖外部环境的二进制文件,可以拷贝到其他机器上直接运行。动态链接:程序本身不包含库代码,只记录了对库的引用。在运行时,操作系
文章摘要 jcode是一个用Rust开发的开源AI编程助手运行框架,专为多会话、多Agent协作设计。它通过Rust的高效性实现了显著性能提升:内存占用仅为Claude Code的1/20,启动速度快245倍。其核心创新包括:语义向量记忆系统实现被动联想式记忆、Swarm模式支持多Agent实时代码协作、Self-Dev模式允许Agent修改自身源代码。这些设计使其成为AI编程领域的新型"操作系统
Rust通过所有权和类型系统提供"无畏并发"支持,使并发错误在编译时被发现而非运行时。Rust标准库采用1:1线程模型(一个操作系统线程对应一个语言线程),通过thread::spawn创建新线程并执行闭包代码。使用JoinHandle的join方法可以等待线程完成,防止主线程提前退出。线程执行顺序不确定,但join能确保特定线程完整执行。Rust的并发设计权衡了性能与安全性,避免了竞争条件和死锁
相比 Electron,Tauri 应用不捆绑 Chromium 和 Node.js,而是利用操作系统的 WebView(如 Windows 上的 Edge WebView2),因此安装包可小至 1-2MB。番茄钟需要精确计时和系统通知,Rust 后端能保证毫秒级的时钟精度,而前端的 Web Worker 受浏览器调度影响,精度不可靠。Tauri 的出现提供了一种轻量级替代方案——它利用 Rust
L1/L2 能力会成为标配。翻译、摘要、OCR、语音识别——这些基础 AI 能力会像今天的拼写检查一样,成为操作系统的内置功能。Chrome 的内置 AI API 就是这个趋势的一个缩影。"端云协同"是真实方向。不是"端侧替代云端",而是"简单任务端侧、复杂任务云端"。浏览器原生 AI 处理翻译,但写一篇 3000 字的技术文章还是需要云端大模型。前者免费且即时响应,后者要 API 但提供真正的智
自学转码学 Rust,最难的不是语法,是心智模型的建立。borrow checker 折腾的不是你的代码,是你的思维习惯。科班生有 C/操作系统课程打底,知道"堆""栈""指针""生命周期"是指什么。而我需要从头建立这些概念。AI 负责解释概念——你不用怕问一百遍"什么是 trait";rust-analyzer 负责实时纠错——减少"写一段 → 编译 → 修错 → 再编译"的循环时间;clipp
如何让 AI Agent 从“聪明但散漫”变成“可靠且可依赖”。每一次迭代都在让这个答案更完整。如果你对 Agent 操作系统、Rust 系统工程、或者知识图谱与因果推理的结合感兴趣,欢迎来 GitHub 看看:👉项目还在快速迭代中,文档和示例正在持续补全。如果你愿意一起探索 Agent OS 的边界,star 和 issue 都是最好的支持。
2026年,Rust已不再是冒险之选,而是构建操作系统、数据库、AI推理引擎等关键系统的稳妥之选(作者产业趋势判断,并非客观定论)。它用C++级的性能,消除了内存安全漏洞;用现代化的工具链,取代了碎片化的构建系统;用编译期的硬核保障,换来了"编译一次,永久安心"的回报。选择Rust,就是选择与更安全、更高效的编程时代同行(作者观点,读者需结合自身场景审慎评估)。特别说明:本文关于"Rust成为系统
在任何时刻,运行中的程序都会占据一部分的内存。*有时候程序需要更多的内存,就需要向操作系统请求,这就是动态内存分配(dynamic allocation)。*
国内传统实时操作系统多基于C语言架构开发,虽经多年工程应用积累了丰富经验,但C语言在内存安全层面存在固有挑战——缓冲区溢出、悬垂指针、未初始化访问等问题在装备运行中可能导致不可预测的故障,需要通过额外的编码规范、静态分析和测试流程加以防护。这条路线的核心思路是:利用Rust语言在编译阶段对内存安全和并发风险的检查能力,从系统底层减少典型安全风险的发生概率,同时通过自研内核架构和调度算法,在确定性响
第一步:上BufReaderBufWriter——这是性价比最高的优化,改几行代码就能消灭 99% 的无效系统调用。第二步:调优缓冲区大小——默认 8KB 适合大多数场景,大文件顺序读写可以调到 32KB-256KB。第三步:vectored I/O——当你的数据天然是分段存储的(header/body/footer、网络协议帧),用readvwritev减少系统调用次数。作为程序员,我之前确实不
Wasm 插件联邦给了前端应用一种全新的可能:不同团队、不同公司开发的 AI 模型,可以在同一个网页上安全地"并肩作战"。这在传统纯 JavaScript 生态中是极难做到的——因为 JS 的内存和沙箱隔离远不如 Wasm 干净。但安全从来不是单个机制的事。第一层:Wasm 沙箱提供的操作系统级内存隔离。第二层:宿主协调器的消息路由与权限校验。第三层:内存配额、网络白名单和执行时间限制的运行时防御
/ 1. 定义工具的输入/输出结构score: u8,// 2. 实现 Tool trait"对指定代码文件进行静态审查,返回问题列表和改进建议"// 解析输入(JSON-LD 格式自动反序列化);// 模拟代码审查逻辑format!("{}:{} 存在未处理的 unwrap()", parsed.file_path, 42),format!("{}:{} 函数过长(>100行)", parsed
WebAssembly 的多实例隔离模型,根本上改变了"插件系统"的安全假设。以前加载第三方插件,你需要信任它的作者不会写出越界访问;现在,即便插件写得再差甚至故意作恶,它的能力也被严格限制在 WASM 引擎划定的沙箱之内。对于 AI 工具链来说,这个模型尤其适合。你可以在运行时加载用户贡献的数据处理插件,不用担心它偷窥其他用户的对话历史;也可以用 WASM 绑定不同语言写的推理后端,互不干扰地跑
先简单介绍下 Gliding Horse。它是一个用 Rust 构建的 AI Agent 操作系统,核心思想是把 LLM 当成 CPU,给它配上缓存、内存、文件系统和权限管理。它最大的特色是动态 PDCA 编排和JSON‑LD 语义总线:传统 ComfyUI 工作流是一个静态的 JSON 文件,节点之间的连接是死的。而 Gliding Horse 让工作流活起来:Agent 可以根据用户意图自动选
摘要: 本文由资深技术专家CodeStats撰写,从底层视角解析程序运行的本质,打通CPU指令到高级语言的认知链路。文章围绕五大核心问题展开: 程序运行的本质:CPU逐条执行二进制指令,操作系统通过进程调度实现多任务并发。 C语言与操作系统的关系:内核不依赖库,但用户态C程序需通过标准库(如glibc)调用系统功能。 Python与Java的分发差异:Python常需源码编译(依赖系统环境),而J
本文深入介绍如何用 Rust 构建 AI Agent 操作系统 Gliding Horse,并将其能力注入 ComfyUI 图片生成领域,打造出 media_agent 自动化工作流系统。文章详细解析了动态 PDCA 编排、JSON‑LD 语义总线、33+ 自定义节点、13 种模型架构支持等核心技术,并通过与传统 ComfyUI 的对比,展示 Agent 驱动的图片/视频生成如何从“手工作坊”进化
几个月前,我在做一个多 Agent 协作的软件工程实验时,被市面上的 AI 编码工具折磨得够呛。Claude Code 聊了 20 轮忘了第 3 轮的约定,Codex CLI 在多个任务间切换时状态全丢,OpenClaw 的 Skill 管理一多就变成灾难……这些工具都很强,但都像“聪明但散漫的实习生”——你需要时刻盯着,关键事情还得自己把关。于是我决定自己动手。不是写一个 Prompt 模板或编
让软件层极其干净,让硬件层极其暴力,中间的操作系统和运行时(Runtime)开销蒸发殆尽。你把高级语言的核心语义(如 Rust 的生命周期树、对象的实时约束)作为编译器的终极产物,直接“投射”到了一个像 AI 芯片一样纯粹、暴力的硬件阵列上。通用 CPU + Supervisor 负责宏观织网(图的拓扑控制),专用硬件算子负责微观吞吐(矩阵式状态扫描)。在通用芯片走到物理极限的今天,这个面向专用领
Tokio 运行时通过 Future 的 poll 模型、工作窃取调度器和 I/O 驱动三层架构,实现了高并发 I/O 的用户态调度。poll 模型将异步推进的时机交由调度器决定,工作窃取算法优化了多核利用率和缓存局部性,I/O 驱动将操作系统的多路复用机制封装为 Waker 唤醒链路。select!用于多路复用和竞态选择、JoinSet用于并发任务池管理、timeout用于防止任务无限挂起。但异
【摘要】2026年6月,Anthropic的Claude Fable5模型在38分钟内生成了完整的Windows NT兼容内核ntoskrnl-rs,含5100行Rust代码并通过全部测试。该模型展现出超越代码生成的系统设计能力,自主修复了中断死锁等底层缺陷。实验采用"原型-精修"模式,由Fable5快速搭建骨架,Claude Opus4.8完成97%的迭代调试。尽管技术突破显
RustDesk是一款基于Rust语言开发的开源远程桌面工具,已获116K GitHub Star。它提供类似TeamViewer的远程控制功能,支持多平台且开箱即用,无需复杂配置。核心优势包括:自主掌控数据(可自建服务器)、无商业限制、低延迟传输(VP8/VP9编码)和完整开源。用户可直接下载使用官方服务,或通过Docker快速部署私有化方案。该项目适合寻求商业软件替代品的个人/企业用户,以及对
Dioxus 是一个基于 Rust 的跨平台应用框架,支持 Web、桌面、移动端和服务器等多平台运行,核心代码只需编写一次。它采用响应式状态管理,内置热重载功能,打包工具完善,UI组件库丰富。安装简单,通过 CLI 工具即可快速启动项目开发。Dioxus 文档齐全,社区活跃,是 Rust 生态中一个值得关注的跨平台解决方案。目前 GitHub Star 数已超过 3.6 万,展现了其在开发者中的受
Actix Web是Rust生态中最快的Web框架之一,在TechEmpower性能基准测试中长期领先。它支持HTTP/1.x/2、WebSocket、内容压缩等特性,提供完整的中间件体系和Tokio异步运行时集成。通过宏定义路由,代码简洁直观,仅需几行就能创建高性能HTTP服务。该框架适合构建API服务器、微服务网关等对性能要求高的场景,拥有活跃社区和完善文档,最低支持Rust 1.88+版本。
Starship是一款用Rust编写的跨平台终端提示符工具,支持多种Shell(如Bash、Zsh、Fish等)和操作系统(Linux、macOS、Windows等)。它以极快的启动速度和可定制性著称,能自动显示Git分支、语言版本等环境信息。安装简单,支持通过命令行或包管理器快速部署。用户可通过TOML格式配置文件自由调整模块内容和样式,还支持Nerd Font图标增强视觉效果。Starship
WASM + AI 生态的核心价值是"边缘智能的统一运行时"——一次编译,在浏览器、IoT 网关、边缘服务器上都能运行。技术栈选型:运行时用 Wasmtime(服务端)或 V8(浏览器),模型格式用 ONNX(最成熟的 WASM 后端),互操作用 WASI + wasm-bindgen(现阶段),未来迁移到 Component Model。部署策略:模型量化为 INT8 减小体积,CDN 分发 +
我写流马,不是因为我觉得自己比 Anthropic 或 OpenAI 的工程师更聪明。而是因为我作为一个开发者,每天被这些 AI 工具的“失忆”、“瞎编”、“偷懒”折磨得够够的。我不需要一个更聪明的 AI,我需要一个更靠谱的 AI。LLM 是伟大的发明,但它只是一个“零件”。它需要操作系统、需要文件系统、需要权限管理、需要质量保障——就像 CPU 很强大,但没有主板、内存、操作系统,它就是个发热的
WebAssembly 让 Rust 编写的 AI 推理引擎可以在浏览器中以接近原生的速度运行,实现零服务器成本的端侧推理。本文的关键实践为:用暴露 Rust 推理接口给 JavaScript、通过 WASM 线性内存传递输入输出数据、用 LTO 和 codegen-units 优化 .wasm 体积、用 Web Workers 避免推理阻塞 UI。WASM AI 推理适合小模型和低延迟场景,大模
这一篇把sup暂时放到一边,开始为更底层的网络协议实现做准备。前面依赖 Windows ICMP API 的方式已经能完成 ping,但那仍然是操作系统在替我们说 ICMP。要真正往下挖,就必须自己面对网络接口和原始数据包。为了自己发包,需要先知道从哪张网卡发。rawsock可以列出 Npcap 暴露的所有接口,但列表里可能有大量有线、无线、虚拟、WAN、loopback 接口,不能靠猜。系统路由
先给结论:Rust 服主真正需要的,不只是一个“能上传图片”的图床,而是一个能长期托管资源、生成稳定直链、延迟低、还不占用 Rust 服务端带宽的地方。先看一个实际界面。把封面图、地图文件、插件贴图集中放在网盘里,能按目录管理,后续替换、排查和迁移都会轻很多。
吃透 C 语言的语法、内存模型和编译原理后,再去学习 C++、Java、Python、Go、Rust 会事半功倍,实现真正的一通百通。C 语言完全开源免费,是计算机领域最经典的底层编程语言,开源生态覆盖操作系统、嵌入式、服务器内核等全领域,GitHub 平台上海量系统级核心项目、底层驱动程序均以 C 语言作为核心开发语言,数十年始终稳居底层开发热门榜单前列。在编译原理层面,C 语言开创的静态编译逻
在现代运维和 DevOps 体系中,任务调度始终是不可或缺的一环。无论是批量执行服务器脚本、定时采集监控数据、还是编排复杂的 CI/CD 流水线,一个稳定、高性能、可扩展的调度系统都是基础底座。**Jiascheduler** 正是这样一款用 Rust 编写、面向大规模分布式场景的开源任务调度器。它不仅能将用户脚本同时推送到数万实例运行并实时回收结果,更在最新的 **2.0.0 版本**中引入了革
Codex Sticky:优化终端开发体验的轻量增强工具 Codex Sticky 是针对 OpenAI Codex CLI 的轻量增强版,专为远程服务器开发和终端工作流优化。该项目解决了开发者在 SSH、tmux 等环境下使用 Codex CLI 时的核心痛点:浏览历史记录时需要反复滚动到底部才能继续输入新指令。 主要特性包括: 粘性输入框:回看历史内容时底部输入区域保持固定可见 终端优先设计:
下面用清晰对比 + 怎么选,一次性讲透。
无锁队列以硬件原子操作替代传统的操作系统锁,最大程度降低了高并发环境下的上下文切换开销。中低竞争场景:传统的互斥锁由于操作系统的自适应自旋(Adaptive Spin Lock)优化,表现已经非常出色,盲目改用无锁可能会使 CPU 在无数据时空转,徒增功耗。多生产者多消费者(MPMC)超高竞争场景:若数据吞吐极大,应慎重评估无锁队列的总线风暴。此时,使用分段锁或并发批处理可能更优。单生产者单消费者
Granian是用Rust编写的高性能Python HTTP服务器,支持ASGI/3、RSGI和WSGI接口,统一了Python Web应用部署方案。基于Hyper和Tokio构建,支持HTTP/1、HTTP/2、HTTPS及WebSocket协议,具有智能并发控制、静态文件服务等特性。相比传统组合方案(如Gunicorn+uvicorn),它简化了依赖管理,提供更优性能。适用于需要单一依赖支持多
bore 是一款用 Rust 编写的轻量级 TCP 隧道工具,仅 400 行代码即可实现内网穿透功能。它可以将本地端口映射到公网服务器,无需依赖第三方 SaaS 服务,支持自托管部署。工具提供客户端和服务端两种模式,支持身份验证和端口范围配置,适用于开发调试或临时访问内网服务。相比 ngrok 等工具,bore 更简洁且完全开源(MIT 许可证),适合学习 Rust 网络编程或搭建私有穿透服务。安