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AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-05-27 · 16 分

為什麼 vibe coding 該選 Rust

Why Rust is the Ideal Language for Vibe-Coding · Daniel Szoke,Sentry

Daniel 是 Sentry 的 Rust SDK 維護者,主張 LLM 容易出錯,所以該選編譯器限制多的語言,而不是看起來最好寫的 Python 或 TypeScript,並以 fearless concurrency 的範例說明。

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概要

  • 慣例選語言的理由Daniel 說 Python、TypeScript、JavaScript 被視為 vibe coding 首選,因為常見、框架範例多、好上手、容易跑起來看結果,模型也很會輸出可執行的程式碼。
  • 好寫不等於好Daniel 認為「模型寫起來容易」的重要性被高估,動態又有彈性的特性讓模型好寫,同時也讓錯誤更容易發生。
  • LLM 一定會出錯LLM 本質上是非決定性的系統,錯誤不會完全消失;光靠測試和 code review agent 擋不住,因為測試可能寫在實作之後、也無法窮舉輸入,測試本身還可能是 LLM 寫的。
  • Harari 的「異類智慧」觀點Daniel 讀了 Yuval Noah Harari 的《Nexus》,引用書中把 AI 稱作 alien intelligence 的說法,推論 LLM 的失誤模式可能完全出乎人類預期。
  • Rust 編譯器是決定性的防線型別嚴格、沒有通用 null、編譯器檢查多執行緒共享資料,程式能編譯,就能相當放心許多種 bug 不在裡面,錯誤訊息還帶足夠脈絡讓 agent 自己修。
  • 取捨Rust 較難一次寫對,但 agent 在迴圈裡能自己編譯、看錯誤、修正;Daniel 認為編譯時間再慢,也比讓 AI agent 審程式快。

原話

  • “just like the smartest humans make mistakes and we need to guard against human error,”

    最聰明的人也會犯錯,所以我們得防人為錯誤,LLM 的錯誤也一樣要防。後半句緊接在下一行

    ▶ 05:10
  • “because it's impractical to test every single possible input combination.”

    因為要測遍每一種輸入組合並不實際

    ▶ 06:14
  • “he actually likes to call it alien intelligence instead,”

    Harari 其實更喜歡把 AI 稱作 alien intelligence

    ▶ 07:32
  • “Rust is harder for LLMs to get right on the first try because there's so many rules they need to follow.”

    Rust 對 LLM 來說更難一次寫對,因為要遵守的規則太多

    ▶ 14:27
  • “but I guarantee you that it's faster than letting an AI agent review your code”

    但我向你保證,這還是比讓 AI agent 審你的程式快

    ▶ 15:01

延伸

  • Null 的處理:Rust 沒有通用的 null,要能為空就得明確定義成 option 型別,編譯器會強制你在取值前先檢查。
  • Daniel 不是叫大家別用 AI 審程式,code review agent 還是該用,Rust 編譯器是多加的一層安全。

章節

點時碼直接跳到原片的那一段。

  1. 開場與主張Daniel 自我介紹是 Sentry 的 Rust SDK 維護者,提出 Rust 是 vibe coding 最理想的語言。
  2. 慣例的答案Daniel 問 ChatGPT 哪個語言最適合 agentic coding,得到 Python 第一、其次 JavaScript 與 TypeScript;自己的經驗則是 TypeScript 最近才是首選,並提到 GitHub 一篇文章說,以貢獻者人數算,AI 把 TypeScript 推上 GitHub 第一名。
  3. 這些語言好在哪常見又熟悉、框架與範例多、動態語言容易鷹架與執行,加上型別支援,模型本來就擅長輸出可執行的程式碼。
  4. 質疑「好寫」Daniel 認為模型好寫這件事的重要性被高估,有些情況反而是壞事,因為同一份彈性也讓錯誤很容易出現。
  5. LLM 必然出錯LLM 是非決定性的系統,不會完全不犯錯,就像最聰明的人也會犯錯,所以要防範 LLM 的錯誤。
  6. 測試與審查的缺口測試能幫上大忙,但只靠測試和 code review agent 有問題:測試常寫在實作之後、只能在失敗時證明有錯、也可能由 LLM 寫錯。
  7. Nexus 與異類智慧引用 Harari 的《Nexus》,LLM 是第一個非人類卻能產生人類語言的東西,思考方式不同,所以失誤模式可能出乎意料。
  8. Murphy's Law沒有決定性防線的語言,失敗遲早會發生,在 JavaScript、Python、TypeScript 這類缺少防線的語言裡會更常發生。
  9. Rust 是什麼編譯式語言,目標是跟 C、C++ 一樣快,同時記憶體安全、型別安全,編譯器嚴格到能編譯就能相當放心。
  10. 對 agent 友善的特性編譯器錯誤提供大量資訊,方便 agent 修復;型別嚴格不能用 any 繞過、沒有通用 null、並行由編譯器檢查。
  11. Fearless concurrency 範例100 個執行緒各替計數器加一,使用了只適合單執行緒的型別;TypeScript 可能能編譯、偶爾才出錯,Rust 直接編譯失敗,錯誤訊息還指出是哪個型別不能跨執行緒。
  12. 取捨與結論Rust 較難一次寫對,但 agent 在迴圈裡能編譯、檢查、修正,每個編譯錯誤都可能是一個避開的 production bug,編譯再慢也比 AI agent 審程式快。

名詞

Sentry
Daniel 任職的公司,在那裡維護 Rust SDK
Rust
編譯式語言,Daniel 主張用它來 vibe coding,靠嚴格的編譯器擋掉好幾類 bug
Nexus
Yuval Noah Harari 的書,Daniel 從中借來「LLM 是異類智慧」的觀點
Yuval Noah Harari
歷史學家,Daniel 轉述 Harari 的看法:LLM 是第一個非人類卻能產生人類語言的東西
fearless concurrency
Rust 編譯器檢查多執行緒間共享資料是否以執行緒安全的方式處理
Murphy's Law
任何可能出錯的事遲早會出錯,Daniel 用來說明缺少決定性防線的風險

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