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原本要3位資深工程師投入一年才能完成的大型軟體重寫專案，後來花11天就完成了。

JavaScript執行環境Bun創辦人Jarred Sumner用AI輔助開發工具Claude Code，把Bun內部53萬多行程式碼從Zig語言改寫成Rust。11天內，共完成6,502次Git提交，最高同時有64支Claude協作。

最後，Rust版Bun不只通過Linux、Windows和macOS三種作業系統的所有自動測試，效能也提高2%～5%，執行檔還瘦身20%，甚至修復了128項舊版問題，變得更有效率、更好維護。

這個成功經驗，意味著AI輔助開發（AI Coding）降低了大型軟體重新改寫的門檻。過去，企業就算知道系統該改，往往因代價太高，只能繼續修補舊架構；現在，這些原本負擔不起的工程，因AI Coding的成熟而有機會展開。

為何放棄Zig、改用Rust？

Bun是一套用來執行、打包和測試JavaScript和TypeScript程式的開發工具，目前每月下載量超過2,200萬次。Claude Code、OpenCode等AI開發工具都以Bun執行程式，Bun去年底也被Anthropic收購。

Jarred Sumner在2021年用Zig語言開發Bun。他回憶，當初看上Zig對底層的控制能力和開發效率，才能在一年內完成功能眾多的第一版Bun。

對底層的控制權越大，就越得靠開發者自己管理記憶體。隨著Bun規模擴大，程式變得複雜，記憶體洩漏、重複釋放記憶體和越界讀寫等錯誤也越來越常見。就算團隊持續優化記憶體檢查和模糊測試，這類問題還是反覆出現。

因此Jarred萌生改用Rust的念頭，希望用Rust的記憶體安全機制，從開發階段就減少這類問題。

但真正的難題不是技術，而是成本。Jarred Sumner估算，若用傳統方式重寫，需要3位熟悉Bun的資深工程師投入一年，團隊幾乎得暫停改善Node.js相容性、修補漏洞和開發新功能。所以，這項重寫一直停留在計畫裡。團隊繼續用Zig，一邊修補舊架構，一邊開發新功能。

直到Anthropic模型和Claude Code越來越成熟，讓Jarred Sumner看到一絲機會，他想用一周時間來驗證可行性。幾天後，眼看通過的測試越來越多，他才下定決心，把整個Bun改寫成Rust。

組成AI工程團隊，分工改寫與除錯

不過，Jarred Sumner馬上展開重寫，而是先花3小時和Claude整理Zig轉換成Rust的規則，釐清資料型別、記憶體管理和錯誤處理等原則，再挑3個檔案試跑。

確認流程可行後，他設計了50套AI工作流程，涵蓋程式改寫、編譯、除錯、測試和程式碼審查等不同任務，再交給多支Claude依照這些流程接力完成工作。每套流程都由不同Claude接手不同工作，有的負責把Zig改寫成Rust，有的修正編譯錯誤，有的分析測試失敗原因，有的依照審查意見修改程式，最後再交給另一支Claude審查。

他刻意把實作和審查工作分開，為了避免AI自己背書自己寫的程式，。審查Agent只看程式修改內容，不看實作Agent的推理過程，而且收到的指令不是「檢查看看」，而是直接假設程式有錯，想辦法把問題找出來。

這種對抗式審查，確實攔下不少原本可能漏掉的問題，包括記憶體過早釋放、時間格式處理錯誤，以及Rust函式行為差異造成的程式故障。

流程穩定後，Jarred Sumner才把重寫範圍擴大到全部1,448個Zig檔案。他將專案拆成4個獨立的Git工作區（worktree），每個工作區同時啟用16支Claude，最高峰時共有64支Claude平行作業，彼此互不干擾。AI最快每分鐘可產生約1,300行程式碼，一分鐘完成58次Git提交。

百萬次檢查，來驗收AI改寫成果

AI可以快速改寫程式，但能不能正式上線，還是得靠測試驗收。

Bun原本就有大量以TypeScript撰寫的自動測試，專門檢查功能和輸出是否正確，而不是底層用了哪種語言。Rust版直接沿用了這套測試，比對是否和Zig版行為一致。

每完成一批改寫，系統就會自動執行這些測試。要是結果不同，系統就保存錯誤資訊，交給Claude修正，再由另一支Claude審查，反覆進行直到通過驗證。

第一次跑完整套測試時，多達972個測試檔失敗；兩天後，失敗數降到23個。整套驗證涵蓋4,174個測試檔、6萬多個測試案例，以及約139萬次結果檢查。最後，Rust版Bun順利通過Linux、Windows和macOS所有自動測試，團隊也沒有刪除或跳過任何測試。

效能更快、記憶體更穩，但仍有風險

完成重寫後，Rust版Bun不只順利運作，效能也略有提升。例如在Linux x64測試中，HTTP伺服器每秒請求量增加4.8%，Next.js建置速度加快4.5%；Claude Code在Linux上的啟動時間，也從517毫秒降至464毫秒，約快一成。

記憶體改善更明顯。舊版Bun連續執行2,000次建置後，記憶體用量升至6,745MB；Rust版則維持在609MB左右。Windows和Linux執行檔也瘦身20%，Bun 1.4還修復了128項舊版可重現的問題。

不過，重寫並非毫無代價。目前仍有19項已知功能退步，部分原因是Zig和Rust某些語法看似相近，實際行為卻不同。此外，約4%的Rust程式碼仍使用unsafe來串接JavaScriptCore等C、C++函式庫，相關記憶體操作無法完全交給Rust編譯器檢查，開發者還是得自行確認安全性。

因此，AI雖然大幅縮短重寫時間，後續還是需要人工審查、資安測試和持續重構。

花16.5萬美元，換來11天完成大型專案重寫

若按API價格計算，這次Claude使用費約16.5萬美元(約台幣500萬元），並不是小數目。但Jarred Sumner認為，真正該比較的是：找3位資深工程師投入一年，期間還可能拖慢Bun的新功能開發和漏洞修補。

AI沒有讓重寫成本歸零，而是讓一項原本太貴、太耗時，甚至不可能啟動的工程，變得可行。當然，這也建立在Bun已有成熟架構、大量自動測試，以及創辦人親自設計流程和把關品質的前提下。

Bun的成功經驗，點出AI Coding開始降低企業啟動大型重寫專案的門檻。那些過去因成本過高而一再延後的系統改造和技術債，如今或許可以重新評估。