Мы протестировали 5 инструментов искусственного кодирования с помощью Rust Borrow Checker — вот что скомпилировано

Раскрытие информации: эта статья содержит партнерские ссылки. Мы можем получать комиссию без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны. Это никогда не меняет наш рейтинг — мы зарабатываем деньги, только если укажем вам инструмент, который действительно вам подходит. Rust — плохой язык, с помощью которого можно подделать свой путь с помощью LLM. Python прощает неправильную догадку — код «выглядит правильно», выполняется, и вы исправляете ошибку типа позже. Rust не согласовывает: правильно это или это ошибка компиляции, а разрыв между «почти правильно» и «правильно» часто представляет собой одну аннотацию &, mut или Lifetime. Поэтому вместо того, чтобы спрашивать, какой инструмент ИИ-кодирования «подходит» лучше всего для Rust, мы измерили кое-что, что можно опровергнуть: как часто предложения каждого инструмента фактически компилируются с первой попытки. Что мы бежали Пять инструментов — Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Tabnine и Claude Code — против четырех реальных типов проектов: CLI на основе clap, асинхронный веб-сервер axum с объединением баз данных и JWT-аутентификацией, системная библиотека с небезопасными блоками и FFI через привязку и модуль Wasm-bindgen WebAssembly. Та же база кода, тот же набор инструментов Rust 1.77, три недели отслеживалось, каждое ли предложение скомпилировано без изменений. Числа Ставка «Сбор с первой попытки» по всем четырем проектам: Курсор: 72% Второй пилот: