160.000 US-Dollar verbrannt, 1 Million Zeilen Code in rasanter Geschwindigkeit geschrieben: Der Schöpfer von Bun hat die gesamte Infrastruktur mit Claude neu geschrieben
Ein Projekt, das einst 4 Jahre dauern sollte, wurde von Claude Code auf nur zwei Wochen zusammengestutzt!
Die Kosten sanken von 3 Millionen US-Dollar auf etwa hunderttausend.
Kürzlich veröffentlichte Anthropic erstmals den vollständigen Ablauf der groß angelegten CC-Codemigration – ein Sechs-Schritte-Rahmenwerk, das die gesamte Tech-Welt in Erstaunen versetzte.
Der Hauptakteur dieser Geschichte ist Jarred Sumner, der Vater von Bun.
Er hat einst in einem Jahr Bun entwickelt – eine JavaScript-Laufzeitumgebung, die schneller als Node.js ist.
Jetzt hat er in weniger als zwei Wochen eine Million Codezeilen umgeschrieben und die gesamte Codebasis von Zig auf Rust portiert.
Der Vater von Bun lässt KI eine Million Codezeilen neu schreiben
Damals war Jarred Sumners Grund für die Wahl von Zig ganz einfach: Er wollte mit maximaler Einfachheit eine Leistung erreichen, die der von C gleichkommt.
Das war fast ein maßgeschneidertes Werkzeug für unabhängige Gründer.
In seinen eigenen Worten: „Vor dem Aufkommen von LLMs habe ich Bun in einem Jahr in einer kleinen Wohnung in Auckland alleine entwickelt.“
Aber die Kehrseite dieser extremen Einfachheit waren zahlreiche versteckte Probleme, die schon früh entstanden sind.
Heute überschreitet die monatliche Download-Zahl von Buns CLI die Marke von 10 Millionen und Bun ist sogar eine wichtige Abhängigkeit der CC-Basisschicht.
Mit dem rasanten Wachstum des Ökosystems ist die „technische Schuld“, die in den vergangenen Jahren aufgelaufen ist, nun fällig – sie muss mit Zinsen zurückgezahlt werden.
Also tat er etwas, das er sich früher nicht einmal vorstellen konnte: Er nutzte Claude Code, um das gesamte Bun von Zig auf das speichersichere Rust zu migrieren.
In weniger als zwei Wochen erzeugte er eine Million Codezeilen.
Vor dem Merge bestanden alle vorhandenen Testfälle von Bun in der CI zu 100 %. Nach dem Merge traten 19 Regressionen auf – die mittlerweile alle behoben sind. Die Rust-Version wurde bereits im Juni zusammen mit Claude Code stillschweigend veröffentlicht.
Diese Migration verbrauchte 5,9 Milliarden Input-Token und 690 Millionen Output-Token – nach API-Preisen entspricht das etwa 165.000 US-Dollar.
Das klingt nicht billig, aber im Vergleich zu den 4 Jahren und 3 Millionen US-Dollar der alten Planung ist dieser Preis extrem niedrig.
Eine Python-Bibliothek wird zu 165.000 Zeilen TS
Nicht nur Jarred Sumner nutzt CC als Effizienzmotor.
Mike Krieger, Mitbegründer von Anthropic Labs und Mitbegründer von Instagram, hat eine noch repräsentativere Geschichte.
Er hat an einem Wochenende eine Python-Codebasis zu 165.000 Zeilen TypeScript migriert – der Hauptteil verbrauchte etwa 27 Millionen Token.
Hunderte von Agenten, 8 Prüfstufen und 3 Runden von gegenseitigem Review wurden eingesetzt. Am Ende führte er eine Konsistenzprüfung durch, bei der die Ausgabe jedes Befehls Zeile für Zeile mit dem ursprünglichen Python-Code verglichen wurde – jede Abweichung wurde als Bug behoben.
Er ließ Claude sogar selbst eine End-to-End-Testsuite entwickeln, die vier Nächte lang durchlief, um unvorhergesehene Randfälle zu erkennen.
Warum war die Migration unbedingt notwendig?
Die internen Tools seines Teams sollten als einzelne Binärdatei an Nutzer ausgeliefert werden.
Mit der Python-Toolchain dauerte die Kompilierung für jede Plattform 8 Minuten, und die gesamte Build-Matrix musste bei jeder Veröffentlichung eine halbe Stunde warten.
Nach der Migration dauert die gleiche Kompilierung nur 2 Sekunden, die Binärdatei startet 6 Mal schneller – und eine gesamte Bereitstellungspipeline konnte außer Betrieb genommen werden.
Keine Code-Fehlerbehebung – der zentrale Sechs-Schritte-Rahmen
Was ist das Kernstück dieser Methode?
Anthropic fasst es in einem Satz zusammen: Nicht den Code reparieren, sondern den Prozess, der den Code erzeugt.
Große Migrationen eignen sich hervorragend für die KI – der Grund ist einfach:
Die Aufgaben lassen sich natürlich parallelisieren, Tausende von Dateien können gleichzeitig bearbeitet werden;
Der alte Code ist selbst die beste Spezifikation;
Die Testsuite ist ein fertiger „Richter“;
Wenn die Kompilierung oder ein Test fehlschlägt, entsteht automatisch die nächste Aufgabe.
Das Modell kann sich tagelang auf diese „objektive Wahrheit“ konzentrieren – ohne dass Menschen eingreifen müssen.
Daher bietet Anthropic einen wiederverwendbaren Sechs-Schritte-Rahmen: Zuerst den „Richter“ einrichten, ein Regelwerk erstellen, das Abhängigkeitsdiagramm zeichnen und eine Liste der fehlenden Teile erstellen.
Dann wird die Regel mit einem kleinen „Pilotversuch“ getestet, um schwerwiegende Probleme zu erkennen, bevor die Migration auf Tausende von Dateien ausgeweitet wird.
Anschließend erfolgt die vollständige Übersetzung in einem Multi-Agenten-Zyklus aus „Implementierung – Review – Fehlerbehebung“; zum Schluss wird kompiliert, ausgeführt und das Verhalten Zeile für Zeile verglichen.
Während des gesamten Prozesses werden die Regeln nie manuell angepasst:
Jedes Mal, wenn der Reviewer einen Fehler findet, wird eine neue Regel zum Regelwerk hinzugefügt – und alle betroffenen Dateien werden neu erzeugt.
Anthropic rät abschließend: Wählen Sie eine Codebasis, die Sie schon lange stört, und fragen Sie Claude, wie ihr Migrationsablauf aussehen würde.
Vor vier Jahren war das noch ein Witz – heute ist es ein Versprechen, das eingelöst werden kann.
Früher war Migration eine unüberwindbare Hürde für Entwickler; heute ist sie nur ein Fortschrittsbalken, der darauf wartet, abgeschlossen zu werden.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „AI Era“, Autor: ASI Revelation, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.