重写 Postgres 顺手抓出一串真 bug：当 AI 把“敢想”变便宜

HN 今天的热帖里，有一篇的标题像句口号：我们对所造软件的野心，应该再大一点。写的人叫 Dan Luu，工程博客圈的老牌狠人，写东西慢，一年几篇，篇篇带几十个引用。这篇短文讲了一个正在发生的反转：AI 把"敢想"变便宜了，可大多数人不信，因为 AI 产出的垃圾太多了。

🐘 一头大象：pgrust

文中的主角是 Michael Malis 的 pgrust，一个用 Rust 重写 Postgres 关键路径的项目。这种项目在新闻聚合器上的待遇基本固定：AI 重写开源数据库？又一个 slop，划走。

Luu 的身份让这事不一样。他认识 Malis，知道这人什么水平，于是顺手点开看了一眼，看到的东西值得抄在这里：pgrust 的测试紧到反过来在 Postgres 身上抓出了一串真 bug——一个能让合法 SP-GiST 操作失败的数值 bug，一个 JSONPath 格式缓存导致的错误结果，一个 pgcrypto 后续操作失败，字典加载器里好几处内存安全 bug，还有一个 money 类型的溢出。五个以上，全部上报。

重写失败了都没关系。这些 bug 修进上游之后，Postgres 永久受益。探针本身的成败，和探针带回来的信息，是两笔账。

⏱️ 他自己的小实验

光说别人不够，Luu 拿自己开了刀。他不懂正则引擎原理、不懂编译器，靠着模型，几小时的活干出了这些东西：一个能针对特定负载调到比通用库快的正则引擎，一个基于它的 ripgrep 分叉（在他自己的 codex 检索负载上更快），一个让他的项目冷编译大幅提速的 Rust 定制版。搁三年前，这套东西到"自己能用"的水准，他估摸要一年起步。

还有个更玄的：Azul AI，一个在对等时限棋局里超人级的 AI，零 AI 背景，五小时，用的还是上一代模型。

🧊 冷水面照旧

Luu 自己把分寸感讲在了前面："works for me"和"能当产品"之间隔着大量脏活，他那些玩具一个都没到产品级；pgrust 也没赢，只是还没输。另外他全文立论的基线是测试密度——没有那串抓出来的上游 bug，pgrust 在舆论场里和别的 slop 没有任何区别。识别成本目前还是靠人情和声誉在垫，这在陌生人之间复制不了。

真正值得记下的是那个瓶颈搬家。OpenAI 宣布旗舰模型改用 Cerebras 推理之后，Luu 认真算了下模型快十倍到一百倍时自己电脑上先卡死的东西：ripgrep、Rust 编译、系统调用和文件系统开销。整套开发者工具链是给人类敲键盘的速度设计的，没有一处为每分钟成千上万次调用的 agent 准备过。AI coding 的下一波基建，可能不长在模型侧，长在这些老掉牙的系统软件上。

信源与限定：pgrust 抓出的 Postgres bug 清单、Luu 个人项目的耗时与效果、Azul AI 的描述，均出自 Dan Luu 文章 We should be more ambitious with the software we build（danluu.com/ambitious，2026-10-25）及其内链；pgrust 性能主张与 Postgres bug 的最终认定以 Postgres 官方邮件列表为准，本文未逐条复核补丁状态；Cerebras 合作出自文中转述。

参考

• Dan Luu：We should be more ambitious with the software we build（2026-10-25）
• HN 讨论（137 分，92 评论）
• Michael Malis：pgrust 仓库及所报 Postgres bug 链接