Обычно выбор такой:
anyhow — удобно, но теряется точная типизация ошибок.thiserror — типобезопасно, но приходится писать enum и boilerplate.eros пытается взять лучшее из обоих миров: typed error unions без ручного объявления enum.Пример:
fn read() -> Result<String, ErrorUnion<(IoError, RecvError)>> {
// ...
}
Что это даёт:
• сохраняется полная информация о типах ошибок
• ошибки естественно композятся при вызове функций
• не нужно писать отдельные enum под каждый слой
• можно добавлять context по цепочке вызовов
• есть backtraces и интеграция с логированием
• zero-cost, когда ошибки не происходит
По сути, это попытка сделать error handling в Rust более удобным, не жертвуя строгой типизацией.
212 звёзд, свежий релиз v0.6.0, проект активно поддерживается.
GitHub:
http://github.com/mcmah309/eros
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32🤔10❤7🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Песочницы для агентов не должны каждый раз стартовать с нуля, когда агент создаёт новую ветку.
forkd — это runtime для sandbox-окружений AI-агентов на базе Firecracker microVM.
Он помогает быстрее ветвить и распараллеливать задачи: сначала один раз запускается «прогретый» родительский microVM, а затем дочерние окружения создаются из copy-on-write снапшотов памяти вместо холодного запуска каждой VM.
Ключевые возможности:
- Forking от прогретого родителя — дочерние окружения наследуют уже загруженные импорты, зависимости, JIT-состояние, веса моделей и кэши
- KVM-изолированные microVM — каждый дочерний sandbox работает как отдельный процесс Firecracker с собственной изоляцией
- Live BRANCH — можно поставить работающий sandbox на паузу, снять снапшот состояния «на лету» и продолжить выполнение. Для v0.4 заявлено p50-окно паузы исходного окружения 56 мс
- Цепочки diff-снапшотов — можно накладывать runtime-слои вроде numpy → pandas → sklearn без повторного копирования одного и того же базового образа
- Удобная daemon-поверхность — REST API, Python/TypeScript/MCP-клиенты, метрики Prometheus, JSON audit log и поддержка systemd
Проект open-source и распространяется под лицензией Apache License 2.0.
Ссылка в ответе 👇
https://github.com/deeplethe/forkd
forkd — это runtime для sandbox-окружений AI-агентов на базе Firecracker microVM.
Он помогает быстрее ветвить и распараллеливать задачи: сначала один раз запускается «прогретый» родительский microVM, а затем дочерние окружения создаются из copy-on-write снапшотов памяти вместо холодного запуска каждой VM.
Ключевые возможности:
- Forking от прогретого родителя — дочерние окружения наследуют уже загруженные импорты, зависимости, JIT-состояние, веса моделей и кэши
- KVM-изолированные microVM — каждый дочерний sandbox работает как отдельный процесс Firecracker с собственной изоляцией
- Live BRANCH — можно поставить работающий sandbox на паузу, снять снапшот состояния «на лету» и продолжить выполнение. Для v0.4 заявлено p50-окно паузы исходного окружения 56 мс
- Цепочки diff-снапшотов — можно накладывать runtime-слои вроде numpy → pandas → sklearn без повторного копирования одного и того же базового образа
- Удобная daemon-поверхность — REST API, Python/TypeScript/MCP-клиенты, метрики Prometheus, JSON audit log и поддержка systemd
Проект open-source и распространяется под лицензией Apache License 2.0.
Ссылка в ответе 👇
https://github.com/deeplethe/forkd
❤4👍3🔥2🖕1
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊10👍6🥰4🔥1🤔1👀1
Microsoft/windows-rs сравнил overhead WinRT language projections: Rust, C++ и C# вызывают один и тот же компонент через одинаковый ABI.
Результат грутсный для C#:
• Rust почти везде впереди.
• C++ близко.
• C# заметно отстаёт .
Особенно грустно выглядит на сценариях с активацией объектов, marshaling, QueryInterface и обработкой ошибок.
Native AOT тоже не спасает: он может улучшать startup, но не превращает C# в zero-overhead projection для таких вызовов.
Repo:
https://github.com/microsoft/windows-rs/blob/master/crates%2Fsamples%2Flang_perf%2Freadme.md
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23❤7👍4
Предрелизное тестирование 1.96.1
#rustlang #rust
https://blog.rust-lang.org/inside-rust/2026/06/27/1.96.1-prerelease/
#rustlang #rust
https://blog.rust-lang.org/inside-rust/2026/06/27/1.96.1-prerelease/
🔥6❤4👍3
Вышел Rust 1.96.1
Что исправили:
• проблемы с retry и timeout в HTTP-клиенте Cargo
• miscompilation в MIR-оптимизации
• три CVE в libssh2, который используется внутри Cargo
Обновление стандартное:
rustup update stable
Патч на стабильность и улучшение безопасности.
rustup update stable
https://blog.rust-lang.org/2026/06/30/Rust-1.96.1/
Что исправили:
• проблемы с retry и timeout в HTTP-клиенте Cargo
• miscompilation в MIR-оптимизации
• три CVE в libssh2, который используется внутри Cargo
Обновление стандартное:
rustup update stable
Патч на стабильность и улучшение безопасности.
rustup update stable
https://blog.rust-lang.org/2026/06/30/Rust-1.96.1/
👍15❤14🔥8👏2
Частая дилемма в Rust: Tokio отлично подходит для async I/O, Rayon для тяжёлых CPU-задач. Но как связать их так, чтобы не заблокировать async runtime? 🦀
Команда Tantivy, поискового движка на Rust, показала, как решила это в продакшене.
Проблема:
Tokio-задачи не должны блокироваться. Тяжёлая CPU-работа может подвесить весь async runtime.
Rayon-потоки не понимают async. Внутри rayon thread нельзя просто взять и сделать
Передать результат обратно между этими мирами тоже не так очевидно.
Решение - мост через `oneshot`-канал.
Tokio запускает задачу и ждёт результат из
Rayon выполняет CPU-работу в своём пуле потоков.
Когда работа завершена, Rayon отправляет результат обратно через канал.
Tokio продолжает выполнение, при этом executor всё это время не блокировался.
Очень полезный паттерн для всех, кто пишет async-код на Rust.
🔗 reddit.com/r/rust/comments/1ulo7pr
Команда Tantivy, поискового движка на Rust, показала, как решила это в продакшене.
Проблема:
Tokio-задачи не должны блокироваться. Тяжёлая CPU-работа может подвесить весь async runtime.
Rayon-потоки не понимают async. Внутри rayon thread нельзя просто взять и сделать
.await.Передать результат обратно между этими мирами тоже не так очевидно.
Решение - мост через `oneshot`-канал.
Tokio запускает задачу и ждёт результат из
oneshot.Rayon выполняет CPU-работу в своём пуле потоков.
Когда работа завершена, Rayon отправляет результат обратно через канал.
Tokio продолжает выполнение, при этом executor всё это время не блокировался.
Очень полезный паттерн для всех, кто пишет async-код на Rust.
🔗 reddit.com/r/rust/comments/1ulo7pr
👍33❤12🔥10
Rust классный. У него сильная модель памяти, мощная типизация, zero-cost abstractions и нормальная история с безопасностью без GC.
Но мем «переписать всё на Rust» давно пора закопать.
Язык не выбирают потому, что он модный. Его выбирают потому, что он подходит под задачу.
Для системного кода, инфраструктуры, embedded, CLI, высоконагруженных сервисов и мест, где цена ошибки высокая, Rust может быть отличным выбором.
Но для простого CRUD, быстрых MVP, внутренних админок или команды без Rust-экспертизы он легко превращается не в преимущество, а в налог на разработку.
Хороший инженер не спрашивает: «на чём хайповее написать?»
Он спрашивает:
• какие ограничения у задачи
• какая команда будет это поддерживать
• насколько важны производительность и безопасность памяти
• сколько стоит скорость разработки
• что проще дебажить и развивать через год
Rust - мощный инструмент. Но инструмент, а не религия.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍46💊25❤9👏7🖕4🥱3💯2
LLM уже находят реальные memory safety баги в Rust-коде.
И, что неожиданно, это работает очень хорошо.
Сергей Давыдов, руководитель Rust Secure Code Working Group, использовал GPT-5.5 и Claude Opus для аудита unsafe-блоков в популярных Rust-крейтах.
В итоге нашлись десятки реальных багов:
• use-after-free
• чтение за пределами буфера
• data races
• неправильные реализации Send / Sync
Все находки проверялись через miri, чтобы убрать ложные срабатывания.
Почему в Rust это работает лучше, чем в C?
• unsafe явно помечен и изолирован, поэтому LLM сразу понимает, где искать
• miri может точно подтвердить, настоящий баг или нет
• не нужно отслеживать data flow по всей кодовой базе, как часто бывает в C
Получается, дизайн Rust случайно сделал его почти идеальным языком для LLM-аудита безопасности.
Стоит прочитать всем, кто думает про AI в security tooling.
https://gist.github.com/Shnatsel/eb0a4be79a0657e4eb67c4f085f991bc
https://shnatsel.medium.com/the-unreasonable-effectiveness-of-llms-for-auditing-rust-code-d4df8bf0afd3
#Rust #RustLang #MemorySafety #Security #LLM
И, что неожиданно, это работает очень хорошо.
Сергей Давыдов, руководитель Rust Secure Code Working Group, использовал GPT-5.5 и Claude Opus для аудита unsafe-блоков в популярных Rust-крейтах.
В итоге нашлись десятки реальных багов:
• use-after-free
• чтение за пределами буфера
• data races
• неправильные реализации Send / Sync
Все находки проверялись через miri, чтобы убрать ложные срабатывания.
Почему в Rust это работает лучше, чем в C?
• unsafe явно помечен и изолирован, поэтому LLM сразу понимает, где искать
• miri может точно подтвердить, настоящий баг или нет
• не нужно отслеживать data flow по всей кодовой базе, как часто бывает в C
Получается, дизайн Rust случайно сделал его почти идеальным языком для LLM-аудита безопасности.
Стоит прочитать всем, кто думает про AI в security tooling.
https://gist.github.com/Shnatsel/eb0a4be79a0657e4eb67c4f085f991bc
https://shnatsel.medium.com/the-unreasonable-effectiveness-of-llms-for-auditing-rust-code-d4df8bf0afd3
#Rust #RustLang #MemorySafety #Security #LLM
👍35🤔9💊7🔥5
Amazon Kani для Rust получил академическую статью, принятую на ASE 2026. 🦀
Kani пытается формально доказать корректность Rust-кода математически.
Что умеет:
* доказывать отсутствие panic, overflow и нарушений memory safety
* проверять, что `unsafe`-код действительно безопасен
* гонять 16 000+ harness’ов на каждый commit в Rust standard library
* находить баги, которые раньше не видели в промышленных Rust-проектах
Главное отличие простое:
fuzzing пытается найти баги через множество входных данных.
Kani проверяет свойства кода формально, в рамках заданного harness’а.
Kani интегрирован в CI стандартной библиотеки Rust.
Каждый commit в
🔗 arxiv.org/abs/2607.01504
Kani пытается формально доказать корректность Rust-кода математически.
Что умеет:
* доказывать отсутствие panic, overflow и нарушений memory safety
* проверять, что `unsafe`-код действительно безопасен
* гонять 16 000+ harness’ов на каждый commit в Rust standard library
* находить баги, которые раньше не видели в промышленных Rust-проектах
Главное отличие простое:
fuzzing пытается найти баги через множество входных данных.
Kani проверяет свойства кода формально, в рамках заданного harness’а.
Kani интегрирован в CI стандартной библиотеки Rust.
Каждый commit в
std проходит формальную проверку.🔗 arxiv.org/abs/2607.01504
❤18👍11🔥9👏2
Borrowed & Owned
Новый open-source каталог для изучения Rust.
Внутри собраны книги, видео, курсы, репозитории, блоги и другие материалы по Rust.
Что есть:
• поиск и фильтры
• learning paths
• категории и теги
• страницы отдельных ресурсов
• starter kits для быстрого старта
• changelog новых материалов
• dark / light theme
• добавление ресурсов через GitHub
По сути, аккуратная база знаний для тех, кто учит Rust и не хочет тонуть в случайных ссылках.
https://github.com/panditdhamdhere/borrowed_and_owned
Новый open-source каталог для изучения Rust.
Внутри собраны книги, видео, курсы, репозитории, блоги и другие материалы по Rust.
Что есть:
• поиск и фильтры
• learning paths
• категории и теги
• страницы отдельных ресурсов
• starter kits для быстрого старта
• changelog новых материалов
• dark / light theme
• добавление ресурсов через GitHub
По сути, аккуратная база знаний для тех, кто учит Rust и не хочет тонуть в случайных ссылках.
https://github.com/panditdhamdhere/borrowed_and_owned
👍19🔥5🫡3👏1