SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Opus 5.5 przepisał kompilator TypeScriptu na Rusta za 24 tysiące dolarów

Zespół pingdotgg przeniósł kompilator TypeScript 7 z Go do Rusta, a cały kod projektu ts-rust napisały modele językowe. Modele OpenAI zużyły tokeny warte ponad 400 tysięcy dolarów i nie przekroczyły 84% testów, a Opus 5.5 w dwa tygodnie i za około 24 tysiące dolarów doszedł do kompletu 181 711 testów. Port sprawdza typy mniej więcej dwa razy szybciej niż wersja w Go, ale zawdzięcza to przede wszystkim działającemu oryginałowi w roli sędziego, którego większość firmowego kodu nie ma, a utrzymanie kodu, którego nikt nie czytał, zostaje na później.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  4 min  · 

Opus 5.5 przepisał kompilator TypeScriptu na Rusta za 24 tysiące dolarów
Ilustrację przygotowała AI.

Kompilator TypeScriptu działa u milionów deweloperów, choć mało kto zagląda mu pod maskę: sprawdza typy, wypluwa JavaScript i podpowiada w edytorze. Microsoft przepisał go niedawno na Go, dzięki czemu sprawdza typy około siedmiu razy szybciej niż poprzednik, i właśnie ten TypeScript 7 posłużył zespołowi pingdotgg za wzór. W repozytorium ts-rust leży jego port do Rusta, razem z mechanizmem sprawdzania typów i serwerem języka, od którego edytor dostaje podkreślenia błędów i podpowiedzi, a cały ten kod napisały modele językowe. Autor pisze wprost, że nie przeczytał ani jednej linijki tego kodu.

Moim zdaniem to się udało przede wszystkim dlatego, że agent miał przed sobą działający kompilator w Go i ponad 181 tysięcy testów, które bez litości oceniały każdy jego krok, a takiego automatycznego egzaminatora większość firmowego kodu po prostu nie ma. Zacznę jednak od rachunku, bo to on najlepiej pokazuje, ile daje dobry sędzia i jak różnie można go wykorzystać.

Dwie próby i dwa bardzo różne rachunki

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Jak przepisać cały projekt na inny język z pomocą Claude Code?
Premiera / Narzędzie

Jak przepisać cały projekt na inny język z pomocą Claude Code?

5 min

Anthropic opublikował na GitHubie Claude Code Migration Kit, zestaw promptów, szablonów i skryptów do przepisywania projektu na inny język, oparty na porcie Buna, który przeniósł ponad milion linii z Ziga do Rusta dzięki liczącemu 576 linii regulaminowi PORTING.md. Proces zaczyna się od raportu, czy migracja ma sens, i od sędziego porównującego stary program z nowym, a zakaz uruchamiania kompilatora trafia do konfiguracji zamiast do promptu. Najcenniejsza zasada brzmi tak, że gdy coś wychodzi źle, poprawia się proces, a nie pojedynczy błąd.

OpenAI: skok z 5,4 do 86,6% w migracji kodu z COBOL-a na własnym teście
Model / Badania

OpenAI: skok z 5,4 do 86,6% w migracji kodu z COBOL-a na własnym teście

4 min

OpenAI podaje, że GPT-6.1 Sol przepisuje programy z COBOL-a na Javę, Pythona czy Rusta ze skutecznością 86,6%, podczas gdy starszy GPT-5.6 Sol miał 5,4%. Ten test firma sama zaprojektowała i ukryła, więc wynik trzeba przyjąć na słowo. Drugi, MultiLangBench, w którym GPT-6 Astra buduje od zera silnik zgodny z SQLite w 20 językach (87,4%), leży na GitHubie i da się go sprawdzić. Kto utrzymuje stary kod, powie sobie więcej, gdy powtórzy tę metodę na własnym programie i porówna wyniki bajt po bajcie.

Najdroższy model potrzebny tylko do planu, resztę zrobi tańszy
Premiera / Narzędzie

Najdroższy model potrzebny tylko do planu, resztę zrobi tańszy

3 min

Cursor dał rojowi agentów 835 stron dokumentacji SQLite i kazał odtworzyć bazę w Rust bez kodu źródłowego, a efekt przeszedł 100% ukrytych testów. Prawdziwy wniosek leży jednak w rachunku: przy niemal identycznej jakości koszt rozjechał się od 1339 dolarów, gdy planował Opus 4.8, a wykonywał tani Composer 2.5, po 10 565 dolarów za GPT-5.5 grający obie role naraz. Sztuczka polega na tym, że najdroższy model tylko rozbija cel na jednoznaczne instrukcje, a tańszy je wykonuje, bo naprawdę mało momentów w dużym zadaniu wymaga najkosztowniejszej inteligencji.