这稳定吗？
这几天，科技圈都在吃瓜：编程语言Zig的创始人Andrew Kelley怒了。
原因在于原来全面押注Zig语言的Bun，被其创始人Jarred Sumner用Rust语言重写了。
Andrew Kelley毫无遮拦地展示了自己的怒火，他没有在这个现象级技术事件中说客套话，直接将矛头对准了Jarred Sumner的个人工程习惯、管理能力，以及这起事件背后的商业逻辑。
Bun是一个高性能JavaScript/TypeScript运行时，旨在成为Node.js的更快速、现代的直接替代品，近年来已经成为了前端世界挑战Node.js霸权的重量级选手。
Bun的核心卖点是极速：无论是启动速度、依赖安装还是测试运行，都远超竞品，其部分原因在于它是用Zig语言编写的。
去年12月，Anthropic宣布收购了Bun，将其作为基础设施来驱动其AI编程工具Claude Code和Claude Agent SDK。Jarred Sumner和Bun团队的其他成员目前都在Anthropic工作。
在大规模应用，尤其是作为Claude Code的底层后，Bun团队认为遇到了难以根除的稳定性问题。
具体来说，Zig版本的Bun存在大量内存安全bug——use-after-free、double-free、错误路径中忘记释放内存等。这些问题在Zig中只能靠编码规范约束，而在Rust中通过借用检查器和Drop机制会直接变成编译错误。
另一方面，Zig上游社区对大语言模型（LLM）生成代码采取零容忍政策，即使是与AI无关的优化改动也无法合入上游。Bun团队重度依赖AI辅助开发，继续使用Zig意味着必须长期维护自己的编译器分支，成本很高。
于是在今年5月，我们见证了科技圈的一场大工程：Bun的创始人Jarred Sumner宣布，将Bun的百万行代码在11天内推倒重来用Rust重写了，他们使用的是Anthropic当时尚未公开发布的Claude Fable 5（Mythos级模型）和Claude Code的动态工作流能力。
这是一次史诗级的智能体工作流（Agentic Workflow）大测试，后来也被Anthropic作为Dynamic Workflows的标杆案例进行宣传，但也因为「背叛信仰」引来了争议。
Zig创始人Andrew Kelley在最近的博客文章中指出，Bun在改写前之所以Bug频出，根本原因是Jarred Sumner糟糕的工程习惯。
首先是AI还没有兴起的时候，Jarred就一直在写垃圾代码。Kelley表示，Zig团队经常会检查用户的代码库，而他们对Bun的代码库感到「极其恐惧」。里面充满了黑客式的补丁摞补丁（hacks on top of hacks）、滥用断言，并且为了快速上线新功能，几乎从不花时间消除Bug和技术债。
然后就是用Claude生成的百万行代码了。Kelley反问道：「Bun官方声称100万行未经过人工审查的Rust（AI写的）代码因为有测试用例所以是安全的；那如果测试用例真的这么完备，为什么原来用Zig写的时候没能抓出那些烦人的Bug？」
现在，Kelley对Jarred从一个有新手冲劲（beginner energy）的开源开发者变成一个糟糕的经理（stinky manager）感到极度失望。
Kelley直言当得知Bun决定弃用Zig时，他不仅没有被背叛的愤怒，反而松了一口气。他害怕打着Zig招牌的Bun会让外界产生误解，更怕它引来一群只会复制粘贴AI代码的用户。他甚至讽刺地表示，自己正捧着一杯茶，庆幸「这终于不关我的事了」。
这么直白的开火，科技圈的其他人也纷纷加入战局，发表了看法。
首先是算了一笔账：都说Claude的token太贵，但根据Jarred Sumner和Bun官方公布的数据，Rust语言重写的Bun项目预计消耗了16.5万美元的API费用。在科技圈和工程界看来，这个价格和时间便宜得令人恐惧。
仅仅从账面上看，AI将开发成本压缩到了原本的十分之一左右，时间也从大约一年减到了不到两个星期。
其次是对开源社区文化与AI时代碰撞的态度。有人在看完Zig创始人Andrew的博文之后感到极度不适，认为他公开攻击曾经的重要用户和赞助者（Bun曾长期资助Zig），显得缺乏职业素养，甚至有人激进地表示「从未如此主动希望一种编程语言失败」。
但也有老派程序员站出来声援，认为在这个被资本和AI泡沫裹挟的时代，Andrew只是在捍卫纯粹的工程质量，展现了当年Linus Torvalds的作风。
当然，大家更关心的是项目这么折腾了一番之后，还是否好用。
目前争议最大的的地方在于，这100万行代码由于是AI直接由Zig机械翻译而来，缺少人类工程师的架构重构。新代码库中残留了高达2.7万行unsafe代码块。很多人担忧，未来人类开发者在维护、阅读和修改这坨庞大的「AI生成物」时，耗费的认知成本和排错成本，最终可能会超过今天省下的前置开发成本。
这个打破软件工程历史规律的项目，最终会是一场AI改变编程范式的里程碑，还是会在未来化作一座难以维护的技术债火山？可能只能交给时间来验证了。
本文来源：36氪
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