レディバード、AIの支援でRustを採用
アンドレアス・クリングによる、AIコーディングエージェントを活用した大規模プロジェクトでのRust採用の先進的ケーススタディ。
キーポイント
大規模な実用プロジェクト（LadybirdブラウザのJavaScriptエンジン）において、AI支援によるC++からRustへの大規模コード移植（約25,000行）が成功した実証例
AIコード生成は人間主導（数百の小規模プロンプトによる指示）で行われ、既存の包括的なテストスイート（test262）を活用することで、バイトレベルでの完全一致とゼロ退行を達成
従来数ヶ月かかる作業を約2週間に短縮し、AI支援による大規模・高品質なシステムプログラミング（メモリ安全言語への移行）の実現可能性を示した
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この事例は、AIコード生成ツールが単なる小規模な補助ツールを超え、大規模でクリティカルなシステムソフトウェアの開発・移行プロジェクトにおいて、生産性を劇的に向上させる実用的な段階に入ったことを示す。特に、既存の厳密なテストスイートと組み合わせることで、出力の完全な一致を保証する「人間主導のAI支援開発」の有効なパターンを提示しており、業界の開発手法に影響を与える可能性が高い。
編集コメント
「AIによる自動コーディング」という幻想ではなく、「人間が主導権を持ち、AIを強力なツールとして活用する」現実的で成功したモデルケース。大規模OSSプロジェクトでの実績は説得力がある。
Ladybird adopts Rust, with help from AI Simon Willison's Weblog
2026年2月23日 - リンクブログ
Ladybird adopts Rust, with help from AI (経由) アンドレアス・クリングによる、クリティカルなコードを伴う野心的なコーディングプロジェクトにおける、高度で洗練されたコーディングエージェントの使用法についての非常に興味深いケーススタディ。Appleエコシステム外でのSwiftのプラットフォームサポートが成熟することを数年待った後、彼らは方向を転換し、メモリ安全な言語として選択したRustへと移行することにした。その第一歩は、クリティカルなライブラリのAI支援による移植から始まった。
私たちの最初のターゲットは、LadybirdのJavaScriptエンジンであるLibJSでした。字句解析器、構文解析器、AST、バイトコードジェネレータは比較的独立しており、test262を通じて広範なテストカバレッジを持っているため、自然な出発点となりました。
翻訳にはClaude CodeとCodexを使用しました。これは人間が指示するものであり、自律的なコード生成ではありませんでした。何を、どの順序で移植するか、またRustコードがどのような見た目になるべきかを決めたのは私です。それは、物事をどこに向かわせるべきかエージェントを導く、何百もの小さなプロンプトでした。[...]
最初からの要件は、両方のパイプラインからの出力がバイト単位で完全に同一であることでした。結果は約25,000行のRustコードとなり、移植全体には約2週間を要しました。同じ作業を手作業で行っていたら、私には数ヶ月かかったでしょう。Rustパーサーが生成するすべてのASTがC++のものと同一であり、Rustコンパイラが生成するすべてのバイトコードがC++コンパイラの出力と同一であることを確認しました。全体を通してリグレッションはゼロです。
test262のような品質の既存の適合性テストスイートを持っていることは
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これは、2026年2月23日に投稿された、サイモン・ウィリソンによるリンク投稿です。
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原文を表示
Ladybird adopts Rust, with help from AI Simon Willison’s Weblog
23rd February 2026 - Link Blog
Ladybird adopts Rust, with help from AI (via) Really interesting case-study from Andreas Kling on advanced, sophisticated use of coding agents for ambitious coding projects with critical code. After a few years hoping Swift's platform support outside of the Apple ecosystem would mature they switched tracks to Rust their memory-safe language of choice, starting with an AI-assisted port of a critical library:
Our first target was LibJS , Ladybird's JavaScript engine. The lexer, parser, AST, and bytecode generator are relatively self-contained and have extensive test coverage through test262, which made them a natural starting point.
I used Claude Code and Codex for the translation. This was human-directed, not autonomous code generation. I decided what to port, in what order, and what the Rust code should look like. It was hundreds of small prompts, steering the agents where things needed to go. [...]
The requirement from the start was byte-for-byte identical output from both pipelines. The result was about 25,000 lines of Rust, and the entire port took about two weeks. The same work would have taken me multiple months to do by hand. We’ve verified that every AST produced by the Rust parser is identical to the C++ one, and all bytecode generated by the Rust compiler is identical to the C++ compiler’s output.Zero regressions across the board.
Having an existing conformance testing suite of the quality of test262
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This is a link post by Simon Willison, posted on 23rd February 2026.
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