ここでは、AIを使用してあなたにRustを教える方法 - MAANG Recruitersに印象を与える15のプロジェクト

なぜモニターが1つあるの?5つあるの? Rust is the King Today - And AI Can Help You Learn It Rustは、近代システムプログラミングの王として知られています。 Rust is acclaimed as the king of modern systems programming. It is not just challenging but also overpowering the long-standing dominance of C and C++. これは、提供することによって達成されます: The raw performance of C++ Guaranteeing comprehensive memory safety Providing compile-time concurrency safety Avoiding the majority of hackers’ loopholes, especially memory issues Providing the best package and configuration manager today in cargo . C++の原始性能 総合メモリセキュリティの確保 コンピレーションタイムのセキュリティの確保 ハッカーの大半の漏れ、特にメモリの問題を回避する 今日の最高のパッケージと構成マネージャーを荷物で提供します。 Stack Overflowの開発者調査では、Rustが8年連続で「最も愛される」プログラミング言語に選ばれました。 Stack Overflowの開発者調査では、Rustが8年連続で「最も愛される」プログラミング言語に選ばれました。 この前例のない人気は、初期の学習曲線を克服する開発者が原因です。 これらの幸運な数人は、Rustの特徴と保証が利点と生産性の両方であると考えています。 Killer Features of Rust for Systems Programming Killer Features of Rust for Systems プログラミング Rust はシステムプログラミング業界全体を支配しています。 これが理由です。 Memory Safety without a Garbage Collector: Rustのコンパイラは静的でメモリのセキュリティを保証 This eliminates entire categories of common bugs like: null pointer dereferences buffer overflows dangling pointers. // This code, which would cause a dangling pointer in C++, won't even compile in Rust. fn get_dangling_reference() -> &String { let s = String::from("hello"); &s // Error: `s` does not live long enough } Zero-Cost Abstractions: Rust では、以下を用いて高レベルの表現的なコードを書くことができます。 Abstractions like: Iterators Closures async/await map/reduce patterns first-class functions: ランタイム・パフォーマンスの罰則なし。 // This high-level iterator... let numbers = vec![1, 2, 3, 4, 5]; let sum_of_squares: i32 = numbers.iter().map(|&x| x * x).sum(); // ...compiles down to machine code as efficient as a manual C-style loop. Fearless Concurrency: The same ownership and type system that guarantees memory safety: Prevents data races at compile time! This makes it significantly easier and safer to write concurrent, multi-threaded programs. use std::thread; fn main() { let mut data = vec![1, 2, 3]; // This attempt to use the same mutable data from two threads is a compile-time error. // Rust forces you to use safe concurrency primitives like Arc and Mutex. // thread::spawn(|| { data.push(4); }); // Error: closure may outlive current function // thread::spawn(|| { data.push(5); }); // Error } Modern Tooling with Cargo: Cargo is Rust's integrated build system and package manager It is praised for its simplicity and power Cargo handles: project creation dependency management building testing And much more with simple commands. # Create a new project cargo new my_awesome_project # Add a dependency by adding one line to Cargo.toml # [dependencies] # serde = "1.0" # Build and run cargo run EP学習曲線 The Infamous Ste THE INFAMOUS STE ♪ 初心者のための主な障害は、Rustのコンパイラです。 The compiler is famously strict because: It must statically prove the correctness of your program's memory management It must prevent any errors in concurrency at compile time. It uses advanced algebraic structures to guarantee error-free concurrency. コンパイラは有名な厳格なのは、なぜなら: プログラムのメモリ管理の正しさを静止的に証明する必要があります。 コンパイルタイムにおける共通のエラーを防ぐ必要があります。 エラーフリーの共通性を保証するために、高度なアルジェビア構造を使用しています。 この厳格さは、他の言語で実行可能なコード(そして後で崩壊する)が、セキュリティルールを満たすまでRustでコンパイルされないことを意味します。 The Borrow Checker and Ownership Rules Rust のメモリ管理は、コンパイラがコンパイル時点でチェックする一連のルールによって支配されます。 この制度は所有権と呼ばれる。 Rule 1: Each value in Rust has a single owner. ルール1: Rust の各値には 1 つの所有者があります。 fn main() { // s is the owner of the String data "hello" allocated on the heap. let s = String::from("hello"); } Rule 2: There can only be one owner at a time. ルール2:一度に1人の飼い主しかいない。 When a value is assigned to another variable, ownership is . moved fn main() { let s1 = String::from("hello"); let s2 = s1; // Ownership of the String data is moved from s1 to s2. // The line below will cause a compile-time error because s1 is no longer a valid owner. // println!("s1 is: {}", s1); // Error: value borrowed here after move } Rule 3: When the owner goes out of scope, the value is dropped. ルール3:オーナーが範囲外になると、値が下がります。 Rust automatically calls a special drop function to free the memory. fn main() { { let s = String::from("I live only within these curly braces"); } // `s` goes out of scope here, and the memory is automatically freed. } 所有権を取ることなくデータにアクセスするには、あなたは ITです。 借りる これは、参照を作成することによって行われます。 Immutable Borrows: 無期限の借入: 複数の不変参照(&T)を同時に値に設定できます。 これは読書のみのアクセスです。 fn main() { let s1 = String::from("hello"); let r1 = &s1; // Immutable borrow let r2 = &s1; // Another immutable borrow is fine println!("r1 = {}, r2 = {}", r1, r2); // This works perfectly. } Mutable Borrows: 特定の範囲内の値に対する 1 つの変数参照 (&mut T) のみを持つことができます。 この防止 (Google it to know more) data races fn main() { let mut s1 = String::from("hello"); let r1 = &mut s1; // One mutable borrow // let r2 = &mut s1; // Error: cannot borrow `s1` as mutable more than once at a time r1.push_str(", world!"); println!("{}", r1); } You cannot have a mutable borrow while immutable borrows exist. fn main() { let mut s = String::from("hello"); let r1 = &s; // immutable borrow let r2 = &mut s; // Error: cannot borrow `s` as mutable because it is also borrowed as immutable // println!("{}, {}", r1, r2); } THE Rust コンパイラの部分は、これらの所有と借入のすべてのルールを執行します。 borrow checker 初心者Rustプログラマーはしばしば「借入チェックヤーと戦う」のに相当な時間を費やします。 Beginner Rust programmers often spend a significant amount of time "fighting the borrow checker." あらゆる生徒の登り方です。 しかし、ジェミニでは、簡単な英語のQ&Aを通じて説明が利用できます。 But with Gemini, explanations are available via simple English Q&A. このプロセスには、Rust の安全保障を満たす方法でコードを構成することを学ぶことが含まれます。 この初期の闘いは、失望するにもかかわらず、安全で効率的なRustコードを書くために必要な基本的な理解を構築するものです。 それは、あなたが最初の日から良い習慣を構築することを強要する厳格なメンターを持つようなものです。 Other Arcane Rules That Make Rust Difficult Lifetimes: 生涯: Lifetimes are the syntax Rust uses to tell the borrow checker how long references are valid. In many cases, the compiler can infer lifetimes, but sometimes, you must annotate them explicitly using an apostrophe syntax, like 'a. Lifetimes prevent dangling references, where a reference points to memory that has been deallocated. // We must explicitly tell the compiler that the returned reference (`&'a str`) // lives at least as long as the shortest-lived input reference (`'a`). fn longest (x: &'a str, y: &'a str) -> &'a str { if x.len() > y.len() { x } else { y } } Traits: トレース: A trait tells the Rust compiler about functionality a type must provide. It's similar to an interface in languages like Java or C#. It enables incredibly powerful polymorphism capabilities. // Define a trait `Summary` pub trait Summary { fn summarize(&self) -> String; } // Implement the trait for the `Tweet` struct pub struct Tweet { pub username: String, pub content: String, } impl Summary for Tweet { fn summarize(&self) -> String { format!("{}: {}", self.username, self.content) } } Generics: ジェネリック: Generics are abstract stand-ins for concrete types. They allow you to write flexible code that avoids duplication by operating on many different data types. // This function can take any type `T` that implements the `PartialOrd` and `Copy` traits. fn largest (list: &[T]) -> T { let mut largest = list[0]; for &item in list.iter() { if item > largest { largest = item; } } largest } Now, we can see how AI comes into the picture. まず文脈を決めなければなりません! Now, we can see how AI comes into the picture. Needed to set the context first! How AI Can Act as a Highly Reliable Free Tutor 初期の高度なエンジニアリングは必要ありません。 しかし、迅速なエンジニアリングをマスターすることは、今日の世界で不可欠です。 しかし、我々はデグレースする。 Advanced prompt engineering is not initially required. Advanced prompt engineering is not initially required. However, mastering prompt engineering is vital in today’s world. But we digress. Rust を学ぶには、AI に英語のような言語で話すことができます。 例えば: 1.「Rustの基本概念を教えてください」 “Help me create a project in Rust.” “Help me install Rust in my Windows/Linux/Mac system.” “Write a program in Rust for …” 「このRustプログラムをデバッグしてください(下のプログラムを挿入してください)。 le.” “Help me understand this with an examp “Explain this concept to me as if I were 10 years old.” “Explain the borrowing checker and ownership model to me as if I were a teenager.” “Explain this error message to me in simple terms and show me how to correct the code.“ 1.「Rustの基本概念を教えてください」 「Rustでプロジェクトを作るのを手伝ってください」 「Windows/Linux/Mac システムで Rust をインストールするのを手伝ってください」 「Write a Program in Rust for...」 「このRustプログラムをデバッグしてください(下のプログラムを挿入してください)。 le.” “Help me understand this with an examp “Explain this concept to me as if I were 10 years old.” “Explain the borrowing checker and ownership model to me as if I were a teenager.” 「このエラー メッセージを簡単な言葉で説明し、コードを修正する方法を教えてください。 It is so simple that children can do it and are doing it! An AI assistant like Google Gemini in Google AI Studio can act as a: タイトルTIRES インタラクション 個性化 Adjustable 関税 Powerful 優しさ Patient 子供 そして、ラストの複雑な概念を学ぶための無限にエネルギーのある教師です。 文書を読む代わりに、 You can have a conversation with the AI. 説明を再定義するか、異なる例を提供するように頼むことができます。 Until a concept clicks. これは、900ページの教科書を通過しなければならなかった開発者のためのゲーム変更者です。 An AI can take an intimidating compiler error and translate it into plain English. エラーが発生した理由を説明し、それを修正するための複数の方法を提案することができます。 これは、複数のレベルでRustを学ぶ人のためのスーパーパワーです! Instead of just reading documentation: 文書を読む代わりに、 AIとの会話ができます。 説明を再定義するか、異なる例を提供するように頼むことができます。 コンセプトをクリックするまで AIとの会話ができます。 You can ask it to rephrase explanations or provide different examples. Until a concept clicks. This is a game-changer for developers who had to pore through 900-page textbooks. これは、900ページの教科書を通過しなければならなかった開発者のためのゲーム変更者です。 An AI can take an intimidating compiler error and translate it into plain English. An AI can take an intimidating compiler error and translate it into plain English. エラーが発生した理由を説明し、それを修正するための複数の方法を提案することができます。 エラーが発生した理由を説明し、それを修正するための複数の方法を提案することができます。 This is a superpower for anyone learning Rust on multiple levels! これは、複数のレベルでRustを学ぶ人のためのスーパーパワーです! あなたは Rust を学ぶために次のロードマップを使用することができます: https://roadmap.sh/rust?embedable=true あなたは、あなたが理解していないすべての概念を理解するためにAI(LLM)を使用することができます。 Every doubt, concept, and challenging process can be explained with Google AI スタジオ 料金制限を超えないようにモデルを切り替えましょう(Gemini Flash または Gemini Pro の代わりに Flash-Lite)。 You can use other AI LLM models if you run out of all free usage limits in Google AI Studio: Some of the best are: クラウド: https://claude.ai/ チャット: https://chatgpt.com/ 戸惑い: https://www.perplexity.ai/ ディープ検索: https://chat.deepseek.com/ グロック: https://grok.com/ Every doubt, concept, and challenging process can be explained with Google AI Studio. Every doubt, concept, and challenging process can be explained with Google AI スタジオ Google AI スタジオ 料金制限を超えないようにモデルを切り替えましょう(Gemini Flash または Gemini Pro の代わりに Flash-Lite)。 料金制限を超えないようにモデルを切り替えましょう(Gemini Flash または Gemini Pro の代わりに Flash-Lite)。 You can use other AI LLM models if you run out of all free usage limits in Google AI Studio: You can use other AI LLM models if you run out of all free usage limits in Google AI Studio: Some of the best are: Some of the best are: クラウド: Claude: https://claude.ai/ https://claude.ai/ https://claude.ai/ チャット: チャット: https://chatgpt.com/ https://chatgpt.com/ https://chatgpt.com/ Perplexity: 戸惑い: https://www.perplexity.ai/ https://www.perplexity.ai/ https://www.perplexity.ai/ ディープ検索: ディープ検索: https://chat.deepseek.com/ https://chat.deepseek.com/ https://chat.deepseek.com/ グロック: Grok: https://grok.com/ https://grok.com/ https://grok.com/ I placed them in order of my use, and with so many other (Mistral, Qwen, Kimi) generative AI models available for free: I placed them in order of my use, and with so many other (Mistral, Qwen, Kimi) generative AI models available for free: あなたはAIでRustを学ぶためにサブスクリプションを支払う必要はありません。 あなたはAIでRustを学ぶためにサブスクリプションを支払う必要はありません。 すごい!すごい!すごい! How. Awesome. Is. That! 例えば // User pastes this code and the resulting error: fn main() { let mut v = vec![1, 2, 3]; let first = &v[0]; v.push(4); // Error: cannot borrow `v` as mutable... println!("The first element is: {}", first); } AI Explanation: "The error happens because you have an immutable reference `first` to an element inside the vector `v`. 次に、「v.push(4)」を呼び出そうとしますが、これは変数操作です。 要素を押すと、ベクターがメモリを再割り当てる必要があり、「最初の」参照を無効にする可能性があります。 これを修正するには、ベクターを変異する前に、不変な参照「ファースト」がもはや使用されていないことを確認する必要があります。 たとえば、「println!」を「push」の前に動かすことができます。 "The error happens because you have an immutable reference `first` to an element inside the vector `v`. Then, you try to call `v.push(4)`, which is a mutable operation. Pushing an element might require the vector to reallocate its memory, which would invalidate the `first` reference. これを修正するには、ベクターを変異する前に、不変な参照「ファースト」がもはや使用されていないことを確認する必要があります。 たとえば、「println!」を「push」の前に動かすことができます。 スクリーンシェア そのため、他のツールよりもGoogle AI Studioを強調しました。 This is why I highlighted Google AI Studio over other tools. 私が言及した他のAIツールのほとんどは、この記事を書く時点でGoogle Geminiほどよく開発された機能を持っていません。 Gemini's potential screen-sharing capability could be a lifesaver for Rust debugging, especially in production. A learner could share their VS Code window: Highlight a block of code rejected by the borrow checker, And get a live, contextual explanation Along with refactoring suggestions A learner could share their VS Code window: Highlight a block of code rejected by the borrow checker, And get a live, contextual explanation Along with refactoring suggestions It could be your lifesaver in critical situations, such as debugging a server outage. Screen sharing is not a paid feature. 無料でアクセスできます♪ Google AI スタジオ 無料バージョンには料金制限がありますので、慎重に使用してください。 AI-Generated Code もちろん、Rust についてもっと学んだら、ジェミニーにあなたのためにコードを生成するように頼むことができます。 Ensure you thoroughly understand the code you generate, especially in production environments. Especially then! Ensure you thoroughly understand the code you generate, especially in production environments. Especially then! 例えば ユーザースピード: "Generate a basic web server in Rust using the Axum framework that responds with 'Hello, World!' at the root URL." use axum::{routing::get, Router}; use std::net::SocketAddr; async fn root() -> &'static str { "Hello, World!" } #[tokio::main] async fn main() { let app = Router::new().route("/", get(root)); let addr = SocketAddr::from(([127, 0, 0, 1], 3000)); println!("listening on {}", addr); axum::Server::bind(&addr) .serve(app.into_make_service()) .await .unwrap(); } Google Gemini AIの教師としての利点 Experiences from other educational AI tools, like Khan Academy's tutor, show that AI can: Provide guided practice Answer silly repeated doubts Be tailored to your level Provide hints Be available at any time of the day Correct itself when fact-checked with the compiler. Add encouragement Provide multi-domain knowledge such as AWS, GCP, Azure, and others Screen sharing can anticipate the required correction Provide company-saving advice during site outages Applying this to Rust: An AI can create a personalized learning path. If you struggle with Lifetimes: It can generate a series of targeted exercises and code-reading challenges to strengthen that specific skill. Ditto for Ownership Rules And for Traits And for Third Party Libraries Documentation And any concept you do not understand AIは、野心的なルスタチア人にとって恐ろしい複雑で現実世界のコードを説明することに優れています。 For example, you can examine the explanation below: An AI excels at explaining complex, real-world code that would be intimidating to aspiring Rustaceans. For example, you can examine the explanation below: Example: Foreign Function Interface (FFI) 外部機能インターフェイス(Foreign Function Interface, FFI) // Opaque C struct struct CComplexObject; // Functions imported from a C library extern "C" { fn c_complex_new() -> *mut CComplexObject; fn c_complex_process(obj: *mut CComplexObject, value: i32); fn c_complex_destroy(obj: *mut CComplexObject); } // Idiomatic and safe Rust wrapper struct SafeWrapper { obj: *mut CComplexObject, } impl SafeWrapper { fn new() -> Self { Self { obj: unsafe { c_complex_new() } } } fn process(&mut self, value: i32) { unsafe { c_complex_process(self.obj, value) }; } } impl Drop for SafeWrapper { fn drop(&mut self) { unsafe { c_complex_destroy(self.obj) }; } } AI Explanation: AIの説明: extern "C" tells Rust you are defining functions that follow the C Application Binary Interface (ABI), allowing Rust to link with C libraries. *mut CComplexObject is a raw pointer. It's unsafe because the Rust compiler cannot guarantee that what it points to is valid. The unsafe keyword is required to call these C functions or dereference raw pointers, as you are telling the compiler, "I have read the rules and I guarantee this operation is safe." The SafeWrapper struct is an idiomatic way to manage the raw pointer. It holds the pointer internally. By implementing the Drop trait, you ensure that the C object's memory is always cleaned up (c_complex_destroy) when the SafeWrapper goes out of scope, preventing memory leaks. This is a core Rust pattern called RAII (Resource Acquisition Is Initialization). extern "C" tells Rust you are defining functions that follow the C Application Binary Interface (ABI), allowing Rust to link with C libraries. *mut CComplexObject is a raw pointer. It's unsafe because the Rust compiler cannot guarantee that what it points to is valid. The unsafe keyword is required to call these C functions or dereference raw pointers, as you are telling the compiler, "I have read the rules and I guarantee this operation is safe." The SafeWrapper struct is an idiomatic way to manage the raw pointer. It holds the pointer internally. By implementing the Drop trait, you ensure that the C object's memory is always cleaned up (c_complex_destroy) when the SafeWrapper goes out of scope, preventing memory leaks. This is a core Rust pattern called RAII (Resource Acquisition Is Initialization). 幻覚のリスクを軽減する方法 双子を含むすべてのLLMは、時には幻覚を起こすことができます。 双子を含むすべてのLLMは、時には幻覚を起こすことができます。 双子を含むすべてのLLMは、時には幻覚を起こすことができます。 しかし、我々には1つの利点があります:Rustコンパイラ! AI を使用して Rust を学ぶ最も強力な利点は、コンパイラとのフィードバックループです。 コンパイラを真理の究極の源として扱うことができます。 コンパイラとして扱うことができます。 the ultimate source of truth. How to Check for AI Hallucinations: AI幻覚をチェックする方法: Ask Gemini to write Rust code for a specific task. The AI generates the code. Paste this code directly into your local main.rs file or . the online Rust Playground Run cargo check. This command checks your code for errors without producing an executable. If the AI's code was incorrect (a "hallucination"): The Rust compiler (rustc) will almost certainly catch it. It will produce a high-quality, specific error message. You can then take this error message, feed it back to the AI, and ask: "The compiler gave me this error. Can you fix the code?" Ask Gemini to write Rust code for a specific task. The AI generates the code. Paste this code directly into your local main.rs file or . the online Rust Playground Run cargo check. This command checks your code for errors without producing an executable. If the AI's code was incorrect (a "hallucination"): The Rust compiler (rustc) will almost certainly catch it. It will produce a high-quality, specific error message. You can then take this error message, feed it back to the AI, and ask: "The compiler gave me this error. Can you fix the code?" オンラインRust Playground コンパイラでAI出力を検証するこのプロセスは、信じられないほど効果的な学習ツールです。 This process of validating AI output with the compiler is an incredibly effective learning tool. コンパイラでAI出力を検証するこのプロセスは、信じられないほど効果的な学習ツールです。 他のAIとRustをマスターするいくつかの伝統的なツール Several AI and non-AI tools help to assist your Rust learning journey. ラストコード RustCoderという無料でオープンソースのツールは、Cursorのような現代のVibeコードツールのバックエンドとして効果的に使用されています。 それはRustコードで幅広く訓練され、今日存在するRustの課題のほとんどに対処することができます。 「ルスティック」コードを生成する(新しい技術用語を作っただけか?) It even produces ‘Rustic’ code (did I just create a new technical term?). すべての人に開かれ、無料です。 詳細は以下でご覧いただけます。 https://www.cncf.io/blog/2025/01/10/rustcoder-ai-assisted-rust-learning/?embedable=true RUSTプログラミング言語のオンラインドキュメンタリー Rustについてのすべての究極のガイド。 これは、見逃すべきでない古典的なリソースです。 AIが生成するコードを理解することは、この無料のオンラインリソースでより簡単になります。 Understanding the code that AI produces will be much simpler with this free online resource. https://doc.rust-lang.org/stable/book/?embedable=true The Companion Exercises - Rustlings これらの練習は、あなたがシステム的にRustオンラインブックを通して作業するのに役立ちます。 もしあなたが閉じ込められたら、AIに答えを求めることができます! https://rustlings.rust-lang.org/?embedable=true 学習の巨大な価値 Rust Today Rustは現在、システムプログラミングに大きな需要を抱えています。 Rust is in huge demand today for systems programming. 同期のコンパイルタイムのセキュリティは、数十億のユーザーにまで拡大する多くの企業の目につながりました。 たぶん、需要が大きい唯一の言語は、自動化とエージェントのためのPythonです。 そして、Rustもエージェントスペースに追い込まれています! Companies Pivoting to Rust Microsoft: Actively rewriting core Windows components, like parts of the kernel and the Win32 API, in Rust to reduce memory safety vulnerabilities. Amazon Web Services (AWS): Built Firecracker, the virtualization technology powering AWS Lambda and Fargate, entirely in Rust for security and speed. They also use it in parts of S3 and CloudFront. Google: Supports Rust for Android OS development and is funding efforts to write new Linux kernel modules in Rust, particularly for drivers, to improve kernel safety. Meta (Facebook): Rewrote their Mononoke source control server from C++ to Rust, citing performance and reliability improvements. They also use it heavily in their blockchain development. Apple: Apple is investing heavily in Rust for Robotics, AR/VR code, and Neural Engine processing. Hiring for Rust is at an all-time high. Cloudflare: Rust is used extensively across its product stack for performance-critical services, including its firewall, CDN, and Workers platform. Discord: Replaced a Go service with Rust to solve latency spikes in a real-time service, demonstrating Rust's superior performance for low-latency applications. Even today, many more companies are joining the bandwagon. 熟練したRust開発者は高い需要があります。 Skilled Rust developers are in high demand. The Critical Fundamental Step: Real Projects(本物のプロジェクト) You can't learn a language just by studying its features. あなたは本物のプロジェクトで手を汚さなければなりません。 あなたは本物のプロジェクトで手を汚さなければなりません。 あなたは、実際のビジネス問題を解決する高品質なプロジェクトを構築する必要があります。 そして、可能であれば、それらをオープンソースにし、公共の引き寄せを得てください。 もしあなたがそうするなら、企業があなたのもとに来るのではなく、あなたが彼らのもとに行く必要があります! You need to build high-quality projects that solve real business problems. And if possible, open-source them and gain public traction. If you do that, companies will come to you instead of you having to go to them! 以下のGitHubプロジェクトは、システムプログラミングの詳細に関する優れたガイドです。 https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x?embedable=true この素晴らしいリポジトリにRustに焦点を当てたチュートリアルもあります。 There are even tutorials focused on Rust in this fantastic repository. このタイプの入力募集は、今日の殺し屋市場で突出するための最高のチャンスです。 Thousands of AI-generated resumes are hitting recruiters. This type of inbound recruitment is the best possible chance you have of standing out in today’s killer market. Thousands of AI-generated resumes are hitting recruiters. 企業が採用したオープンソースプロジェクトは、MAANGへのあなたの裏扉かもしれません! An open-source project that companies have adopted could be your back door into MAANG! There are so many choices available! 選択肢がたくさんあります! 最後に、あなたが待ち望んでいた瞬間! 財団は確実に築かれた! Finally, the key moment you’ve been waiting for! The foundation has been firmly set! 15 Project Ideas That Could Get You Into MAANG 人工知能と機械学習 A "Zero-Trust" Federated Learning Framework: Implement a secure multi-party computation (MPC) framework in Rust for training machine learning models on decentralized data. Provide a production-ready, performant, and memory-safe alternative to current Python-based frameworks, which often struggle with security and efficiency in real-world federated learning scenarios. High-Performance Inference Engine for Edge AI: Develop a lightweight, high-performance inference engine in Rust, optimized for resource-constrained edge devices. Create a runtime that is significantly faster and more memory-efficient than existing solutions like TensorFlow Lite, enabling complex AI models to run on a wider range of IoT devices and sensors. A Verifiable and Reproducible ML Pipeline Tool: Build a tool that ensures the entire machine learning pipeline, from data preprocessing to model training, is cryptographically verifiable and reproducible. Leverage Rust's performance to create a tool that can handle large-scale datasets and complex models, addressing the critical need for trust and auditability in AI systems. Blockchain and Web3 A Scalable and Interoperable Blockchain Sharding Implementation: Design and implement a novel sharding mechanism for a blockchain that addresses the trilemma of scalability, security, and decentralization. Create a Rust-based solution that is more performant and secure than existing sharding approaches, a major hurdle for mainstream blockchain adoption. A Privacy-Preserving Smart Contract Platform with Zero-Knowledge Proofs: Build a blockchain platform that allows for confidential smart contracts using zero-knowledge proofs. Create a developer-friendly platform in Rust that simplifies the creation of privacy-preserving decentralized applications (dApps), a significant gap in the current Web3 ecosystem. A High-Throughput, Cross-Chain Communication Protocol: Develop a secure and efficient protocol for interoperability between different blockchain networks. Build a Rust-based solution that is significantly faster and more reliable than existing bridge protocols, which are often bottlenecks and security risks in the Web3 space. 「Generative AI and Transformers」 An Optimized Inference Server for Large Language Models (LLMs): Create a highly optimized serving framework for LLMs that minimizes latency and maximizes throughput. Leverage Rust's concurrency and low-level control to build a server that can handle massive-scale inference for generative AI applications, a major operational challenge for companies deploying these models. A Memory-Efficient Transformer Architecture: Implement a novel Transformer architecture in Rust that significantly reduces the memory footprint during training and inference. Address the quadratic complexity of the self-attention mechanism, a major bottleneck for working with long sequences, making large models more accessible and cost-effective to train and deploy A Framework for Fine-Tuning and Deploying Generative AI Models with Strong Security Guarantees: Develop a framework that focuses on the secure fine-tuning and deployment of generative AI models, addressing concerns like data privacy and model inversion attacks. Provide a Rust-based solution that integrates privacy-enhancing technologies directly into the MLOps lifecycle for generative AI. 量子コンピュータ A High-Performance Quantum Circuit Simulator: Build a quantum circuit simulator in Rust that can handle a larger number of qubits and more complex quantum algorithms than existing simulators. Leverage Rust's performance and memory management to push the boundaries of classical simulation of quantum computers, a critical tool for quantum algorithm development. A Post-Quantum Cryptography Library for Secure Communication: Develop a comprehensive and easy-to-use library for post-quantum cryptography algorithms. Provide a production-ready Rust library that is highly performant and resistant to attacks from both classical and quantum computers, a critical need as the threat of quantum computing to current encryption standards grows. A Compiler for a High-Level Quantum Programming Language: Create a compiler that translates a high-level, expressive quantum programming language into low-level quantum assembly code. Build this compiler in Rust to ensure its correctness and performance, enabling developers to write complex quantum algorithms more easily and with greater confidence. DevOps と MLOps A Blazing-Fast, Cross-Platform Build and Deployment Tool: Develop a next-generation build and deployment tool in Rust that is significantly faster and more efficient than current solutions like Jenkins or Travis CI. Create a tool with a minimal footprint and first-class support for containerization and modern cloud-native environments, addressing the need for faster and more reliable CI/CD pipelines. A Secure and Observable Microservices Framework: Build a microservices framework in Rust that prioritizes security and observability from the ground up. Provide a framework with built-in features for service-to-service authentication, authorization, and detailed telemetry, addressing the growing complexity and security challenges of microservices architectures. An MLOps Platform for Rust-Based Models: Create an MLOps platform specifically designed for the lifecycle management of machine learning models written in Rust. Provide a seamless workflow for training, deploying, monitoring, and retraining Rust-based models, filling a gap in the current MLOps tooling which is heavily focused on Python. こんにちは!私は初心者です(笑) 覚えておいてください、これはMAANGの会社へのあなたの道です。 AIはあなたを助けるためにここにいます! Remember, this is your pathway to a MAANG company. And AI is here to help you! 初心者にとって、大規模で複雑なプロジェクトに対処することは、スプリントではなくマラソンです。 Google AI StudioのようなAIアシスタントは、あなたの個人的なチュートリアルやコーディングパートナーとして機能することができます。 オープンソースのコラボレーションは、コミュニティにそれを理解するためのサポートとサポートを提供します。 Open-source collaboration provides the community and support to see it through. あなたの論理的思考プロセス(ベビーステップ) : Understand the Core Problem Before writing a single line of code, use AI to explain the project's domain. Ask it, "Explain federated learning in simple terms". Or, "What is the blockchain scalability trilemma?" : Break It Down Ask your AI assistant, "I want to build a quantum circuit simulator in Rust. What are the main components I need to build Break this down into smaller, manageable tasks." : Generate the Skeleton For a small task like "create a struct for a blockchain block," ask the AI to generate the initial Rust code. This gives you a starting point to build upon. : Code, Test, Refine, Repeat Write your code for one small part. If you hit an error, paste the code and the error message into the AI assistant and ask for help debugging. : Go Public Immediately Create a project on a platform like GitHub from day one. This signals your intent to collaborate and makes it easier for others to join. : Document Your Journey Use the AI to help you write a clear README.md file explaining your project's goal and how others can help. A good project description is critical for attracting collaborators. AIアシスタントがどのように助けるか : Ask for simple explanations of complex topics like "What is a zero-knowledge proof?" Concept Explanation : Generate boilerplate code, functions, and data structures to get you started. Code Generation : Paste your broken code and the error message to get suggestions for a fix. Debugging : Ask the AI to generate comments for your functions or to write a project README.md file. Writing Documentation : Use it as an interactive tutor that can answer your specific questions as they arise. Learning オープンソースの力 あなたが作成するプロジェクトはすべてオープンソースでなければなりません。 あなたは素晴らしい専門家である必要はありません、あなたは単にアイデアと協力する意欲が必要です。 Every project you build should be open-source. You don't need to be a fantastic expert; you just need an idea and the willingness to collaborate. 共有ワークロード:すべてを自分で構築する必要はありません。 他者から学ぶ:貢献者のコードをレビューすることは、学ぶための強力な方法です。 フィードバックを得る: あなたのコードをもっと見ることは、より良い品質とより速いバグ検索を意味します。 ネットワークを構築する:メンターや将来の同僚になる可能性のある他の開発者とつながります。 初心者のための重要な第一歩 : Learn Rust Fundamentals Before starting a big project, complete a basic course. You can't use an AI assistant effectively without understanding the basics of the language. Make sure you understand Git: Git is fundamental. You should be familiar with the basics of Git and GitHub. : Choose a Single Project Pick the idea that excites you the most and stick with it. Focus is an underrated superpower. : Create a Public Repository Use GitHub to host your project. Blog about your product on Medium or HackerNoon. : Define a Clear Goal Write a one-paragraph description of what your project aims to achieve. Use AI if necessary, but make sure you understand everything you are talking about. AI can help you in that, too! : Find "Good First Issues" Look for beginner-friendly tasks in other open-source projects to get a feel for the contribution process. This gives you credibility and experience. Also, actual open source contributions are a dopamine hit! : Actively Seek Collaborators Share your project on platforms like the /r/rust subreddit or Discord communities. Create awareness about your project online with HashNode and LinkedIn as well. 学習資源 以下のすべてのリソースは、熟練したRustaceanになるためのあなたの道にあなたを助けることができます: All of the resources below can help you on your path to becoming a skilled Rustacean: Comprehensive Rust(Googleによる) https://google.github.io/comprehensive-rust/?embedable=true Linfa (ML Library) ユーザーガイド https://rust-ml.github.io/linfa/?embedable=true Rust チュートリアルで Blockchain を構築 https://blog.logrocket.com/how-to-build-a-blockchain-in-rust/?embedable=true Rust でのコマンドラインアプリケーション https://rust-cli.github.io/book/?embedable=true Perplexity.ai を使用して、あらゆることを学ぶためのリソースをご利用ください! Google を使用しないでください; Perplexity はコードを含むすべてのものに優れています! ブロックチェーン、AIエージェント、およびGenerative AIは現在、Rustのキラーアプリケーションです! 特にブロックチェーンは非常に儲かります! Perplexity.ai を使用して、あらゆることを学ぶためのリソースをご利用ください! 利用 何でも学ぶための資源! ハッピーエンド.ai ハッピーエンド.ai Google を使用しないでください; Perplexity はコードを含むすべてのものに優れています! Google を使用しないでください; Perplexity はコードを含むすべてのものに優れています! Blockchain, AI Agents, and Generative AI are currently killer applications for Rust! Blockchain in particular is highly lucrative! 結論 ラストは、今日学べる最も強力で挑戦的な言語の1つです。 他の主流言語とは異なり、シンタクスとルールのセットを持っています。 この急激な学習曲線は、Google AI StudioのようなAIツールをチュートリアルとして活用することで大幅に平らげることができます。 スクリーン共有などの統合は、複雑な所有権問題のデバッグをガイドされた会話プロセスにします。 Rustは安全でパフォーマンスの高いシステムプログラミングの最終的な未来であり、すべての主要なテクノロジー企業がその価値を証明している。 現在の高品質なRust開発者の不足と、需要の増加とともに、Rustを学ぶことは貴重なキャリア投資です。 したがって、Rustと旅を始めるのにより適切なタイミングはなかった。 AIがあなたのガイドとして、道はこれまで以上にシンプルです。 Rust stands as one of the most powerful but challenging languages to learn today. It has a syntax and a set of rules unlike any other mainstream language. This steep learning curve can be flattened significantly by leveraging AI tools like Google AI Studio as a tutor. Integrations like screen sharing will make debugging complex ownership issues a guided, conversational process. Rust is the definitive future of secure and performant systems programming, and its adoption by every major tech company proves its value. The current shortage of high-quality Rust developers, combined with the growing demand, makes learning Rust an invaluable career investment. Therefore, there has never been a more opportune moment to begin your journey with Rust. AIがあなたのガイドとして、道はこれまで以上にシンプルです。 AIがあなたのガイドとして、道はこれまで以上にシンプルです。 I found the article below remarkably helpful for effectively preparing for a successful Rust career: https://medium.com/@CodeOps/i-spent-2-years-learning-rust-and-still-got-rejected-856b3f914520?embedable=true しばらく読んでください、あなたは自分自身に悪い結末を迎える準備の2年間を節約することができます。 しばらく読んでください、あなたは自分自身に悪い結末を迎える準備の2年間を節約することができます。 すべての最善を祈り、あなたがRust開発のキャリアを準備している場合は、上記の記事のアドバイスを従ってください! すべての最善を祈り、あなたがRust開発のキャリアを準備している場合は、上記の記事のアドバイスを従ってください! すべての最善を祈り、あなたがRust開発のキャリアを準備している場合は、上記の記事のアドバイスを従ってください! 参照 Stack Overflow. (2023). 2023 Developer Survey. https://survey.stackoverflow.co/2023/#most-loved-dreaded-and-wanted-language-love-dread Khan Academy. (2023). Harnessing AI for education. https://www.khanmigo.ai/ The Rust Language Revolution: Why Are Companies Migrating? https://stefanini.com/en/insights/news/the-rust-language-technology-revolution-why-are-companies-migrating 2022 Review | The adoption of Rust in Business https://rustmagazine.org/issue-1/2022-review-the-adoption-of-rust-in-business Rust in 2025: Why Meta, Google, and Apple Are All In | Rustaceans https://medium.com/rustaceans/why-meta-google-and-apple-are-secretly-betting-on-rust-in-2025 Microsoft joins Rust Foundation - Microsoft Open Source Blog https://opensource.microsoft.com/blog/2021/02/08/microsoft-joins-rust-foundation Google Adopts Rust for Android: A Game-Changer for Mobile OS Security & Performance https://coinsbench.com/googles-rust-adoption-in-android-a-game-changer-for-mobile-os-development Amazon Web Services. (2020). Why AWS loves Rust. https://aws.amazon.com/blogs/opensource/why-aws-loves-rust-and-how-wed-like-to-help/ Discord Blog. (2020). Why Discord is switching from Go to Rust. https://discord.com/blog/why-discord-is-switching-from-go-to-rust General Rust Learning The Rust Programming Language ("The Book") https://doc.rust-lang.org/book Rustlings Exercises https://github.com/rust-lang/rustlings Comprehensive Rust (by Google) https://google.github.io/comprehensive-rust/ 11. AI/ML in Rust Linfa (A scikit-learn-like ML Framework) https://github.com/rust-ml/linfa https://rust-ml.github.io/linfa/ Tutorial: Build a Machine Learning Model in Rust https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-a-machine-learning-model-in-rust/ 12. Blockchain & Web3 in Rust Tutorial: Building a Blockchain in Rust https://blog.logrocket.com/how-to-build-a-blockchain-in-rust/ https://dev.to/iamzubin/how-to-build-a-blockchain-from-scratch-in-rust-38d6 13. Generative AI in Rust Hugging Face Candle (A minimalist ML framework) https://github.com/huggingface/candle 14. Quantum Computing in Rust Qiskit Rust (IBM's Quantum Framework Bindings) https://github.com/Qiskit/qiskit-rust 15. DevOps in Rust Book: Command-Line Applications in Rust https://rust-cli.github.io/book/ https://survey.stackoverflow.co/2023/#most-loved-dreaded-and-wanted-language-love-dread https://www.khanmigo.ai/ https://stefanini.com/en/insights/news/the-rust-language-technology-revolution-why-are-companies-migrating https://rustmagazine.org/issue-1/2022-review-the-adoption-of-rust-in-business https://medium.com/rustaceans/why-meta-google-and-apple-are-secretly-betting-on-rust-in-2025 https://opensource.microsoft.com/blog/2021/02/08/microsoft-joins-rust-foundation https://coinsbench.com/googles-rust-adoption-in-android-a-game-changer-for-mobile-os-development https://aws.amazon.com/blogs/opensource/why-aws-loves-rust-and-how-wed-like-to-help/ https://discord.com/blog/why-discord-is-switching-from-go-to-rust https://doc.rust-lang.org/book https://github.com/rust-lang/rustlings https://google.github.io/comprehensive-rust/ https://github.com/rust-ml/linfa https://rust-ml.github.io/linfa/ https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-a-machine-learning-model-in-rust/ https://blog.logrocket.com/how-to-build-a-blockchain-in-rust/ https://dev.to/iamzubin/how-to-build-a-blockchain-from-scratch-in-rust-38d6 https://github.com/huggingface/candle https://github.com/Qiskit/qiskit-rust https://rust-cli.github.io/book/ Google AI Studio は、この記事でアイデア、概要、コード、および研究に使用されました。 https://aistudio.google.com/ Google AI Studio was used in this article for ideation, outlining, code, and research. You can access it here: https://aistudio.google.com/ https://aistudio.google.com/ All images were generated by the author using NightCafe Studio, available here:https://creator.nightcafe.studio/explore All images were generated by the author using NightCafe Studio, available here: https://creator.nightcafe.studio/explore https://creator.nightcafe.studio/explore