Как один разработчик переписал Copilot Runtime на Rust с помощью Copilot
Саммари
Один разработчик GitHub за 14.5 недель переписал Copilot agent runtime с TypeScript/Node.js на production-качественный Rust. Итог: 800K+ строк Rust-кода, 128 последовательных PR, все написаны AI-агентами. Производительность и стоимость: cold-start упал с ~5.25s до ~55ms, память на клиент — с ~1.4GB до ~126MB, runtime теперь встраивается in-process в 6 SDK-языков.
Из этого следует, что AI-агенты способны писать production-код в масштабе при условии человеческого контроля архитектуры. Методология инкрементальных PR — образец внедрения AI в критическую инфраструктуру.
На практике кейс можно использовать как аргумент для обучения доверять AI-сгенерированному Revit-коду при правильных gate-ах. Если GitHub доверил AI переписать runtime, то Revit-плагины на AI — разумный шаг.
Важный нюанс: ключевое условие успеха — единый архитектор-человек, проверявший все 128 PR. AI писал код, но не проектировал архитектуру.