2025 年 6 月 Rust Jobs Report

阅读：https://filtra.io/rust/jobs-report/jun-25

Rust-Analyzer 更新日志

• 新功能：支持折叠多行参数列表；函数体、在全局符号中包含枚举变体；为元组结构体启用 generate_new 功能。
• 修复：修复文档渲染中的崩溃、解析器错误、dyn 提示显示问题、naked_asm! 和 global_asm! 的安全性问题等。
• 内部改进：重构 ExpressionStore，将多个辅助功能迁移到 SyntaxEditor。 这些更新提升了功能性和稳定性，优化了用户体验。

阅读：https://rust-analyzer.github.io/thisweek/2025/07/14/changelog-294.html

Rust 语言功能：使特征方法在 const 上下文中可调用

[const] trait Default {
    fn default() -> Self;
}

impl const Default for () {
    fn default() {}
}

struct Thing<T>(T);

impl<T: [const] Default> const Default for Thing<T> {
    fn default() -> Self { Self(T::default()) }
}

const fn default<T: [const] Default>() -> T {
    T::default()
}

fn compile_time_default<T: const Default>() -> T {
    const { T::default() }
}

const _: () = Default::default();

fn main() {
    let () = default();
    let () = compile_time_default();
    let () = Default::default();
}

RFC3762：https://github.com/rust-lang/rfcs/pull/3762

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1lzacp2/upcoming_const_breakthrough/

GPT-rs：用 Rust 实现和训练 Transformer & Tokenizer

gpt-rs 是一个用 Rust 编写的开源库，旨在为 OpenAI 的 GPT 模型提供简单易用的接口。

它允许开发者通过 Rust 代码轻松调用 GPT 模型，生成文本、对话或执行其他自然语言处理任务。该库支持多种 GPT 模型，并提供了灵活的配置选项，如设置温度、最大长度等参数。它还支持异步编程，方便与其他 Rust 项目集成。

gpt-rs 的目标是让 Rust 开发者能够快速上手并利用 GPT 模型的强大功能，同时保持代码的简洁和高效。

仓库：https://github.com/liam-ilan/gpt-rs

Uzu：用于 Apple Silicon 的高性能 AI 模型推理引擎

其主要特点如下：

• 简单易用的高级 API：提供简洁明了的接口，方便开发者快速上手。
• 混合架构：支持在 GPU 上以内核形式运行，或通过 MPSGraph（CoreML 之下的低级 API，支持访问 ANE）进行计算。
• 统一的模型配置：便于为新模型添加支持。
• 可追溯的计算：确保与源代码实现的一致性，保证正确性。
• 利用 Apple 设备的统一内存：优化内存使用，提升性能。

基准测试：

仓库：https://github.com/trymirai/uzu

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1m0fk31/we_made_our_own_inference_engine_for_apple/

Zerofs：基于 SlateDB 的 NFS 服务器实现

ZeroFS 是一款基于 SlateDB 的 NFS 服务器实现，与传统的 S3FS 实现相比，它采用了一种完全不同的存储架构。

ZeroFS 使用 SlateDB（一种基于日志结构合并树的数据库）作为存储后端，将文件切分为 64KB 的块以优化小文件操作和随机 I/O 性能，支持原子批量操作，并通过 B - tree 索引实现快速目录操作。它还支持通过环境变量配置 S3 兼容端点和缓存大小。

未来计划支持硬链接和快照功能。ZeroFS 以数据库原生方式实现文件系统语义，牺牲了与 S3 的直接兼容性，但显著提升了性能。

仓库：https://github.com/Barre/zerofs

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1m0c1s9/zerofs_the_s3fs_that_does_not_suck/

Thunk：在 Windows XP 上运行的 Rust 程序

Thunk 主要帮你做了下面两件事：

• 将 VC-LTL5 添加到库搜索路径中
• 额外链接 YY-Thunks，以弥补 Vista 和 XP 上没有的 API

注意：Thunk 并不能保证所编译的软件可以成功编译或者编译后正常运行。

仓库：https://github.com/felixmaker/thunk

Edgelinkd：Node-RED 的 Rust 实现

EdgeLinkd 是一个基于 Rust 的运行时，与 Node-RED 流程完全兼容，现在集成了完整的 Node-RED Web UI。

您可以直接在浏览器中打开、设计和运行工作流，所有这些都由高性能 Rust 后端提供支持，无需安装外部 Node-RED。

Node-RED 是一个流行的开源平台，用于连接硬件设备、API 和在线服务，尤其适用于物联网和自动化领域。它拥有强大的基于浏览器的编辑器和庞大的生态系统，但其 Node.js 基础对于边缘设备来说可能会占用大量资源。

仓库：https://github.com/oldrev/edgelinkd

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1lyuai5/edgelinkd_reimplementing_nodered_in_rust/

Rodio：音频播放库

Rodio 是一款 Rust 生态系统中的音频播放库，已有 9 年历史。

0.21 更新引入了许多改进：

• 易用性提升：API 更加友好，不再对样本类型泛型化，添加了开发者意图警告。
• 功能增强：支持通过构建器配置解码器和输出流，新增了分贝放大、失真效果、限制器以及更多噪声生成器。
• 独立使用：无需依赖 cpal，即可分析音频或生成 WAV 文件。

仓库：https://github.com/RustAudio/rodio

讨论：直接使用 Rust 和 x86_64 汇编语言练习 Linux 系统调用

在学习汇编语言的过程中，我决定将其与 Rust 集成——结果出乎意料地兼容。我可以用汇编语言编写直接的系统调用指令，将它们暴露给 Rust，并在代码中自然地使用它们。

换句话说，这开启了很多可能性：我可以不依赖外部库与内核交互。主要优点是拥有完全的控制权，且没有任何抽象开销——直接按照我想要的方式去做我想做的事情。

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1lyxyoa/practicing_linux_syscalls_with_rust_and_x86_64/

Intern-mint：切片 intern 库

intern-mint 是一个 Rust 库，用于实现字节切片的共享内存管理技术（interning）。

它通过将相同的字节切片存储在全局静态池中，避免重复分配，节省内存。

该库使用 Arc<[u8]> 存储切片，利用分片哈希表（基于 hashbrown 和 DashMap）实现高效的并发访问。

它提供了 Interned 类型用于管理共享切片，以及 BorrowedInterned 类型用于避免不必要的克隆。

此外，它还支持与 HashMap 和 BTreeMap 的无缝集成，并提供了可选的 bstr、serde 和 databuf 扩展功能。

仓库：https://github.com/sweet-security/intern-mint

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1lzj6fo/yet_another_slice_interning_crate/

讨论：为什么 Rust 选择 *const 而不是 *

“这是 RFC68，它主要是为了避免不安全的 FFI 与 C 世界的混淆，这是使用原始指针最常见的用例”

RFC68：https://rust-lang.github.io/rfcs/0068-const-unsafe-pointers.html

Reddit：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1lzoavc/why_did_rust_opt_for_const_instead_of_just/

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From 日报小组 苦瓜小仔

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