Anthropic تعيد كتابة Messages API بلغة Rust بيد Claude: انخفاض استهلاك CPU بنسبة 40–50%

أعادت Anthropic كتابة Messages API بلغة Rust، مع أنه لم يكن في الفريق أي مطوّر Rust. كتب Claude الكود، بينما وضع البشر الخطة وتحققوا من أن النسختين القديمة والجديدة تعطيان الإجابات نفسها على حركة بيانات حقيقية. انخفض استهلاك CPU بنسبة 40–50%. تُظهر هذه القصة أنه مع اختبار قبول صارم على حركة البيانات الحية، لم تعد إعادة الكتابة الكبيرة مغامرة محفوفة بالمخاطر بطبيعتها. • كتب Claude الكود بلغة Rust، ووضع أفراد الفريق خطة العمل • التحقق: مقارنة ردود النسختين القديمة والجديدة على حركة بيانات حقيقية • المصدر: Katelyn Lesse في بودكاست Latent Space، وملخص منشور على X

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من X: @somi_ai؛ بتحرير Hamidun News
Anthropic تعيد كتابة Messages API بلغة Rust بيد Claude: انخفاض استهلاك CPU بنسبة 40–50%
المصدر: X: @somi_ai. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال
بطاقة الحقائق والأرقام
المعيارالتفاصيل
المصدر الأصليX: @somi_ai ↗
رئيس التحرير
حقيقة رئيسية #1كتب Claude الكود بلغة Rust، ووضع أفراد الفريق خطة العمل
التحققمقارنة ردود النسختين القديمة والجديدة على حركة بيانات حقيقية
المصدرKatelyn Lesse في بودكاست Latent Space، وملخص منشور على X

أعادت Anthropic كتابة Messages API بلغة Rust، وهي الواجهة التي يتعامل المطورون عبرها مع Claude. وبحسب Katelyn Lesse من فريق Anthropic، التي تحدثت عن المشروع في بودكاست Latent Space، لم يكن بين المشاركين فيه أي مطوّر Rust. كتب Claude الكود بنفسه. ووضع البشر الخطة، وتحققوا مما إذا كان سلوك التنفيذين القديم والجديد يتطابق على حركة بيانات حقيقية. أما النتيجة، كما لخّصها الكاتب Somi في منشور على X، فهي انخفاض استهلاك CPU بنسبة 40–50%. وتجاوزت مشاهدات المنشور 182 ألف مشاهدة، لأنه يضرب إحدى أرسخ العقائد في القطاع: «لا تعِد الكتابة من الصفر أبدًا».

من فعل ماذا: النموذج يكتب والبشر يقبلون العمل

تقسيم العمل هنا أهم من اللغة نفسها. تولى Claude كتابة الكود. وتولى المهندسون أمرين: خطة إعادة الكتابة ومعيار القبول. وكان المعيار مقارنة النسختين القديمة والجديدة على طلبات حقيقية. فإذا أعطت الخدمتان نتيجة متكافئة على الحركة نفسها، عُدّ التنفيذ الجديد صالحًا للعمل. ولا يلزم لذلك الإلمام بأساليب Rust الخاصة، بل يكفي أن تصف بدقة ما يجب أن تفعله الخدمة، وأن تتحقق من ذلك على البيانات.

وهذا يفسّر لماذا لا تبدو عبارة «صفر مطوّري Rust» ضربًا من الجنون. فقد كان الحاجز الرئيسي أمام تغيير اللغة نقص الأشخاص القادرين على كتابة الكود ومراجعته. أما هنا فينتقل الحاجز من الكتابة إلى التحقق. فلدى الفريق مرجع في صورة نظام إنتاجي يعمل، ويجب أن تتصرف النسخة الجديدة مثله تمامًا. وهذا الطرح يناسب النماذج: المهمة محددة بوضوح، ونتيجتها تُفحص آليًا.

ماذا تعني نسبة 40–50% من CPU

بالنسبة إلى API يخدم عددًا هائلًا من الطلبات، يتحول وقت المعالج مباشرة إلى تكاليف بنية تحتية. فإذا كانت الخدمة تستهلك عند الحمل نفسه نصف CPU تقريبًا، فإما أن تلزم خوادم أقل، وإما أن يتحمل الأسطول نفسه حركة أكبر. هذا استنتاجنا من الرقم وليس تصريحًا من Anthropic: فالملخص لا يذكر كم وفّرت الشركة من المال.

وهناك أمر آخر لافت. فأسلوب «إعادة كتابة خدمة ساخنة بلغة مُصرَّفة تتحكم بالذاكرة بصرامة» معروف منذ زمن طويل. وكان يكلّف سابقًا أشهرًا من عمل المتخصصين، فتحجم عنه معظم الفرق. أما إذا كتب النموذج الجزء الأكبر من الكود، فينخفض ثمن التجربة وتبدو جدواها مختلفة. وحكم Somi — «نصيحة عدم القيام بإعادة كتابة كبيرة ماتت» — يبدو قويًا، لكن حالة واحدة لا تنقض القاعدة. هي فقط تبيّن الظروف التي تتوقف فيها القاعدة عن العمل.

ما الذي لا يرد في الملخص

المصدر هنا منشور قصير يحيل إلى بودكاست، وليس تقريرًا تقنيًا. ولا تتضح منه عدة أمور مهمة:

  • أي جزء من Messages API أُعيدت كتابته بالضبط: المنظومة كاملة أم مكونات منفردة؛
  • كيف تغيّر زمن الاستجابة والإنتاجية، وليس فقط تحميل CPU؛
  • كم استغرق العمل وكم تكرارًا احتاج Claude؛
  • ما الفروقات التي رُصدت بين النسختين القديمة والجديدة عند المقارنة وكيف جرت معالجتها؛
  • كيف سيتولى الفريق صيانة الكود بلغة لا يتقنها أحد فيه.

والنقطة الأخيرة هي الأكثر إحراجًا. فالكود الذي لم يقرأه أي إنسان قراءة معمّقة سيتعيّن على الفريق صيانته، واصطياد الأخطاء النادرة فيه، وإضافة الميزات إليه. وما دام Claude في المتناول، فالأمر قابل للحل. لكن التكلفة طويلة الأجل لهذا النهج لا تتضح من حالة واحدة.

الخلاصة العملية

الوصفة التي يمكنك أخذها لا تتعلق بـ Rust. أولًا يجب تثبيت سلوك الخدمة القائمة: جمع طلبات وردود حقيقية، وإعداد مقارنة بين التنفيذين. بعد ذلك يبقى التخطيط والقبول بيد البشر، بينما يتولى النموذج العمل التنفيذي الأولي. وكلما كانت أدوات الاختبار لديك وتشغيل الحركة في الوضع الظلّي أفضل، كانت إعادة الكتابة هذه أكثر أمانًا. ومن دونهما لن يفعل النموذج سوى توليد كمية كبيرة من الكود غير المُتحقَّق منه بسرعة. وقبل تكرار تجربة Anthropic، من الأفضل انتظار النسخة الكاملة من الرواية، ومعرفة كيف عالج الفريق المسائل غير الواردة في الملخص.

القصة

أسئلة وأجوبة حول الخبر

ما أبرز التفاصيل حول من فعل ماذا: النموذج يكتب والبشر يقبلون العمل؟

تقسيم العمل هنا أهم من اللغة نفسها. تولى Claude كتابة الكود. وتولى المهندسون أمرين: خطة إعادة الكتابة ومعيار القبول. وكان المعيار مقارنة النسختين القديمة والجديدة على طلبات حقيقية. فإذا أعطت الخدمتان نتيجة متكافئة على الحركة نفسها، عُدّ التنفيذ الجديد صالحًا للعمل. ولا يلزم لذلك الإلمام بأساليب Rust الخاصة، بل يكفي أن تصف بدقة ما يجب أن تفعله الخدمة، وأن تتحقق من ذلك على البيانات. وهذا يفسّر لماذا لا تبدو عبارة «صفر مطوّري Rust» ضربًا من الجنون. فقد كان الحاجز الرئيسي أمام تغيير اللغة نقص الأشخاص القادرين على كتابة الكود ومراجعته. أما هنا فينتقل الحاجز من الكتابة إلى التحقق

ما أبرز التفاصيل حول ماذا تعني نسبة 40–50% من CPU؟

بالنسبة إلى API يخدم عددًا هائلًا من الطلبات، يتحول وقت المعالج مباشرة إلى تكاليف بنية تحتية. فإذا كانت الخدمة تستهلك عند الحمل نفسه نصف CPU تقريبًا، فإما أن تلزم خوادم أقل، وإما أن يتحمل الأسطول نفسه حركة أكبر. هذا استنتاجنا من الرقم وليس تصريحًا من Anthropic: فالملخص لا يذكر كم وفّرت الشركة من المال. وهناك أمر آخر لافت. فأسلوب «إعادة كتابة خدمة ساخنة بلغة مُصرَّفة تتحكم بالذاكرة بصرامة» معروف منذ زمن طويل. وكان يكلّف سابقًا أشهرًا من عمل المتخصصين، فتحجم عنه معظم الفرق. أما إذا كتب النموذج الجزء الأكبر من الكود، فينخفض ثمن التجربة وتبدو جدواها مختلفة. وحكم Somi — «نصيحة ع

ما أبرز التفاصيل حول ما الذي لا يرد في الملخص؟

المصدر هنا منشور قصير يحيل إلى بودكاست، وليس تقريرًا تقنيًا. ولا تتضح منه عدة أمور مهمة: أي جزء من Messages API أُعيدت كتابته بالضبط: المنظومة كاملة أم مكونات منفردة؛ كيف تغيّر زمن الاستجابة والإنتاجية، وليس فقط تحميل CPU؛ كم استغرق العمل وكم تكرارًا احتاج Claude؛ ما الفروقات التي رُصدت بين النسختين القديمة والجديدة عند المقارنة وكيف جرت معالجتها؛ كيف سيتولى الفريق صيانة الكود بلغة لا يتقنها أحد فيه. والنقطة الأخيرة هي الأكثر إحراجًا. فالكود الذي لم يقرأه أي إنسان قراءة معمّقة سيتعيّن على الفريق صيانته، واصطياد الأخطاء النادرة فيه، وإضافة الميزات إليه. وما دام Claude في الم

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…