В современном мире программирования растет важность инструментов, способных значительно облегчить работу с большими кодовыми базами и повысить эффективность AI-агентов. Одним из ярких примеров таких инструментов является сервис по автоматической суммаризации Rust-крэтов — библиотек, распространяемых и используемых в экосистеме Rust. Недавний опыт разработки подобного сервиса на базе платформы Cloudflare Workers AI показал как огромный потенциал подобных систем, так и ряд сложностей, с которыми приходится сталкиваться при реализации таких проектов. Начало работы с Rust-крэтами всегда сопряжено с определенными сложностями, особенно когда речь заходит о менее популярных, нишевых библиотеках или тех, которые активно меняются. Даже самые современные AI-модели сталкиваются с проблемой недостатка актуальной информации о специфических крэтах, что негативно сказывается на их работе и выдаче рекомендаций.
Например, при работе над отладчиком для macOS был замечен явный недостаток знаний у AI об актуальности библиотек, часто приводящий к ошибкам использования устаревших или нестабильных крэтов. Чтобы решить эту проблему, была поставлена задача создать сервис, который сможет проиндексировать конкретный крэт по имени и версии, затем провести его анализ и предоставить структурированное описание, важные API и другую релевантную информацию. Такая система могла бы выступать в роли расширения знаний для AI-агентов, улучшая качество их взаимодействия с кодом и пользовательский опыт разработчиков. Первый технический вызов, с которым столкнулся разработчик, касался разбора самого Rust-кода. Вариант с использованием популярной библиотеки tree-sitter оказался проблематичным в рамках ограничений Cloudflare Workers, поскольку стандартные Node.
js биндинги для tree-sitter зависят от нативных C++ модулей, несовместимых с песочницей Workers. Рассматривались альтернативы в виде компиляции парсера на Rust в WebAssembly, однако настройка и интеграция WASM-модулей внутри Workers столкнулись со сложностями, связанными с загрузкой и импортом модулей. В итоге была найдена креативная архитектурная альтернатива — выделение отдельного Worker, выполняющего роль Rust-парсера и предоставляющего JSON-дерево синтаксического разбора по RPC-запросам. Этот подход позволил обойти ограничения платформы и сохранить модульность решения, а также упростить поддержку и развитие парсера без увеличения сложности основного воркера. Такая архитектура, хотя и накладывает дополнительный RPC-оверхед, оказалась вполне приемлемой на этапе прототипа.
Следующий этап разработки привел к знакомству с богатым набором продуктов Cloudflare. Изначально разработчик планировал самостоятельно реализовать очередь задач, хранение состояния в базе D1 (Cloudflare SQLite as a Service) и все необходимое управление состоянием. Однако ограничение по времени выполнения кода в контексте простого Worker заставило задуматься о том, насколько эффективно задействовать Worker для долгих вычислений. В процессе изучения платформы был обнаружен сервис Workflows — инструмент для построения надежных, отказоустойчивых конвейеров обработки задач, позволяющий легко управлять сложными многокомпонентными процессами. Это дало возможность отказаться от ручного управления состоянием, ошибками и повторными попытками.
Архитектура стала представлять собой цепочку из API-запроса, очереди, запуска Workflows и последующего получения результатов из хранилища R2, что значительно упростило разработку и повысило надежность. Особое внимание заслуживает интеграция AI моделей непосредственно в Cloudflare Workers AI. Такой подход позволил быстро добавить генерацию текстовых сводок по исходному коду без необходимости работы с отдельными API-ключами и дополнительными сервисами. Модели, например LLaMA 3.1, оказалось легко конфигурировать и использовать для получения развернутых описаний функций, структур и ключевой логики в крэтах.
Разработчик отметил, что встраивание Retrieval-Augmented Generation (RAG) оказалось особенно простым — благодаря хранению разбора кода в объектном хранилище R2, стало возможно использовать автоматические инструменты для поиска и выдачи релевантных фрагментов кода. Это позволило создавать более точные и информативные ответы AI, которые существенно повышают качество взаимодействия с пользователем. Тем не менее, полученные AI-результаты требуют дальнейшей доработки. На практике выявилось, что сгенерированные резюме иногда излишне подробны, содержат технические детали, которые мало интересны конечному пользователю, или же обрезаются из-за ограничения максимального количества токенов. Для решения этих задач планируется оптимизация подсказок (prompt engineering) и тонкая настройка представления контекста модели, чтобы AI мог выдавать более полезные, емкие и понятные сводки.
Кроме того, одним из сложных вопросов разработки стала организация тестирования и настройка среды разработки. Инструмент miniflare предоставил отличную возможность локальной эмуляции среды Cloudflare с поддержкой очередей, Workflows, баз данных и хранилищ, что заметно ускорило отладку. Однако правильная компоновка таких проектов с несколькими воркерами, настройка TypeScript и корректная интеграция с wrangler требовали серьезных усилий и изучения существующих примеров. Отсутствие единой документации и рекомендаций по лучшим практикам по организации больших mono-репозиториев и написанию интеграционных тестов создает некоторый барьер для разработчиков. Особенно непросто было наладить фикстуры и snapshot-тестирование без доступа к файловой системе, что указывает на область для будущего развития инструментов.
Подводя итоги, можно уверенно сказать, что выбранная инфраструктура и продукты Cloudflare оказались мощным фундаментом для создания сложных AI-приложений. Несмотря на определенные трудности, возможность работать с малыми легковесными функциями, запускаемыми в исполняемой среде Workers, предлагает гибкую и масштабируемую архитектуру. Опыт разработки суммаризатора Rust-крэтов также продемонстрировал, насколько важна цельность концепции и ясность выбора инструментов. Технические вызовы, связанные с WASM и интеграцией парсеров, обошлись привлекательным решением с разделением логики по Worker-агентам. В то же время глубокое знакомство с продуктами позволило применить Workflows для надежного исполнения цепочек задач, а встроенные AI-возможности сделали процесс генерации обзоров кода максимально простым и удобным.
Планы на будущее включают доработку качества AI-ответов, создание локальных тестовых сред, позволяющих быстро экспериментировать с подсказками и форматами извлечения информации, а также улучшение процессов CI/CD и поддержки нескольких воркеров в одном репозитории. Также рассматривается возможность расширения функционала за счет добавления более продвинутых методов извлечения контекста и повышения релевантности результатов запросов. В глобальном контексте такие проекты помогают вывести взаимодействие между разработчиком и AI на новый уровень, делают Rust еще более привлекательным для применения в инструментах с искусственным интеллектом и подчеркивают потенциал современных облачных платформ для быстрой реализации инновационных идей. Рост экосистемы и улучшение документации, а также расширение инструментов разработки, несомненно, станут драйверами дальнейших успехов и массового внедрения подобных сервисов. Опыт создания суммаризатора Rust-крэтов на Workers AI служит отличным примером того, как современный стек технологий позволяет решать сложные задачи, открывая новые пути для развития умных помощников и инструментов поддержки программирования.
Платформа Cloudflare, объединяющая продукты для хранения, вычислений и AI, формирует перспективное пространство для создания приложений завтрашнего дня, и с каждым новым проектом разработчики получают все более мощные и удобные средства воплощения своих идей.
