LLMs machen Sprachenwahl nebensächlich – und Rust & Zig profitieren
Fast and Hard Code
Armin Ronacher beobachtet, dass LLMs die Wahl der Programmiersprache weniger folgenreich machen: Entwickler können Code in Sprachen schreiben, die sie selbst nicht beherrschen. Dadurch entscheiden sie sich häufiger für „harte“ Sprachen wie Rust oder Zig, die für schnelle und kleine Software stehen. Projekte wie Cloudflares Artifacts (reines Zig, ~100 KB WebAssembly) oder Vercels fx-Agent sind laut Ronacher weitgehend LLM-gestützt. Auch komplexe Technologien wie DWARF, eBPF oder Custom-Crypto werden durch KI-Assistenz zugänglicher – ein Trend, der mehr Entwickler für Performance-Begeisterung öffnen könnte.
Vielleicht wird die Welt mehr Schrott enthalten, aber auch mehr Entwickler, die schnelle und kleine Software wollen.
- CoolestBeans
Ich arbeite also an einem Projekt in Rust, weil eine für das Design geeignete Bibliothek eine hervorragende Rust-API und eine miserable C-API hat. Ich verfolge Rust locker seit vor 1.0 und ich hatte nie das Gefühl, dass es eine Sprache ist, in der man leicht produktiv sein kann, und das nicht nur wegen der Lebenszeiten und des Borrow-Checkers. Also habe ich Codierungsagenten benutzt, um mich durchzubringen. Das Problem ist, dass ich kein Gespür dafür habe, was sich gut oder schlecht anfühlt, also kann ich die KI nicht anweisen, in eine andere Richtung zu steuern. Und die KI hat es auch nicht, wie sich herausstellt. Also bin ich immer noch wirklich, wirklich langsam. KI ist immer noch kein Ersatz für mangelnde Erfahrung oder Wissen.
Das Beste, womit ich es vergleichen kann, ist Adderall (ohne verschriebenen Grund für die Einnahme). Hast du jemals einen dichten Text gelesen und mitten auf der Seite bemerkt, dass du nichts verstanden hast? Ich bekomme dieses eklige Gefühl im Magen und dann gehe ich zurück zu dem letzten Punkt, auf den ich wirklich geachtet habe. Adderall beseitigt dieses Gefühl, und ich kann einfach durchlesen. Aber verstehe ich den Text wirklich, oder erhöht die Droge nur das Umgebungsdopamin genug, dass ich das verpasste Verständnis nicht spüre? Die Verwendung von Codierungsagenten lässt mich genauso fühlen. Ich spüre nicht den Kampf, etwas Neues zu lernen, aber ich mache mir Sorgen, dass ich Code schreibe, den niemand reparieren kann, nicht einmal die KI.
Wie auch immer, ich bin dazu übergegangen, einen kostenlosen Chatbot im "ChatGPT-Stil" zu verwenden. Er macht viele Fehler und zwingt mich, alles immer und immer wieder durchzugehen.
- throwaway63467
Ich frage mich, wie Leute LLM-generierten Code so sehr mögen können und gleichzeitig LLM-generierte Prosa so abstoßend finden. Ist die Qualität von LLM-generiertem Code höher? Ich würde denken, dass es viel mehr Prosa als Code zum Trainieren gibt. Oder liegt es daran, dass uns das nicht interessiert, weil wir nur auf die Effekte dieses Codes schauen? Vielleicht wählen die Leute Rust, weil sie sowieso nicht verstehen, was das LLM schreibt, und es daher weniger Schuldgefühle gibt, schlechten Code zu schreiben. Genauso wäre es für mich, wenn ich Assembly lesen würde, ich denke, ich kann meistens erkennen, was es tut, aber ich könnte seine Qualität nicht wirklich beurteilen. Aber es ist mir egal, da ich es sowieso nie lese und ich nie wieder auf diese Abstraktionsebene hinabsteige. Das ist es, was hier passiert, denke ich, wenn Leute Rust für LLM-Codierung wählen: Sie kümmern sich nicht um den Code, weil sie ihn sowieso nicht wirklich lesen können, und sie steigen nie auf seine Abstraktionsebene hinab, um zu debuggen, nur die wenigen Spezialisten, die an den Grundlagen arbeiten, tun das.