কীভাবে এই পুনর্লিখন সম্পন্ন হলো

Anthropic ২০২৫ সালের ডিসেম্বরে Bun কিনে নেয় এবং এর Zig কোডবেসটি Rust দিয়ে প্রতিস্থাপন করার উদ্যোগ নেয়। কোম্পানিটি Claude Fable 5-এর একটি প্রি-রিলিজ সংস্করণ ব্যবহার করেছিল—যা সেই সময়ে অন্য কারো কাছে উপলব্ধ ছিল না। মডেলটির ৬৪টি কপি সমান্তরালভাবে কাজ করছিল, যা মোট প্রতি মিনিটে প্রায় ১,৩০০ লাইন কোড তৈরি করছিল।

লিড ইঞ্জিনিয়ার Jarred Sumner সমস্যাটি এজেন্টদের ওপর ছেড়ে দিয়ে হাত গুটিয়ে বসে থাকেননি। তিনি প্রথমে কয়েক ঘণ্টা সময় ব্যয় করে একটি নির্দেশিকা তৈরি করেন যা Zig-এর বৈশিষ্ট্যগুলোকে (idioms) Rust-এর সমতুল্য কোডের সাথে মিলিয়ে দেয়। একটি তিন-ফাইলের ট্রায়াল রানের মাধ্যমে তিনি পুরো রিপোজিটরি নিয়ে কাজ করার আগে এজেন্টদের আউটপুট যাচাই করার সুযোগ পান। এজেন্টরা যে পরিবর্তনগুলো প্রস্তাব করছিল, তার প্রতিটি পরিবর্তনের জন্য দুটি "adversarial" এজেন্ট তা পর্যালোচনা করছিল এবং Sumner পুরো ১১ দিন ধরে লাইভ প্রসেসটি পর্যবেক্ষণ করছিলেন।

Anthropic-এর অভ্যন্তরীণ হিসাব অনুযায়ী টোকেন ব্যবহারের খরচ ছিল $১৬৫,০০০। এই সংখ্যাটি শুধুমাত্র মূল ব্রাঞ্চে কোড মার্জ করার আগে করা র-API কলের প্রতিফলন।

লুকানো খরচ

$১৬৫k-এর এই অংকটিতে নতুন Rust কোডটিকে স্থিতিশীল করার জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউট খরচ অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি। একটি অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণ অনুযায়ী, মার্জ করার পরবর্তী ফিক্স, কন্টিনিউয়াস-ইন্টিগ্রেশন রান এবং অতিরিক্ত টেস্টিংয়ের কারণে মোট খরচ আরও বাড়তে পারে। এই প্রাক্কলনটি পাবলিক API প্রাইসিং ব্যবহার করে করা হয়েছে; যেহেতু Claude Fable 5 একটি প্রাইভেট প্রিভিউ ছিল, তাই প্রকৃত খরচ ভিন্ন হতে পারে।

গতি বনাম নিরাপত্তা

এই পুনর্লিখনটি এমন একটি Rust রানটাইম তৈরি করেছে যা মূল Zig ভার্সনের চেয়ে দ্রুত চলে, তবে এটি অডিট করার জন্য একটি বিশাল ব্যাকলগও রেখে গেছে। নতুনভাবে তৈরি করা Rust ফাইলগুলোর প্রায় ৪% এ "unsafe" ব্লক রয়েছে—এমন কোড যা Rust-এর কঠোর নিরাপত্তা গ্যারান্টিকে এড়িয়ে যায়। হাতে লেখা Rust প্রজেক্টগুলোতে সাধারণত এই শতাংশ অনেক কম থাকে, যার অর্থ হলো রিভিউয়ারদের এখন যাচাই করতে হবে যে সেই ব্লকগুলো মেমরি-কারাপশন (memory-corruption) বাগ তৈরি করছে কি না।

Sumner-এর দক্ষতা ছাড়া এজেন্টদের আউটপুট অর্থহীন হতো। প্রতি মিনিটে ১,৩০০ লাইন কোড তৈরি হলেও, লজিক্যাল ত্রুটি ধরা, আর্কিটেকচারাল সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা এবং টেস্ট স্যুটটি নতুন ইমপ্লিমেন্টেশনকে সঠিকভাবে কভার করছে কি না তা নিশ্চিত করার জন্য একজন অভিজ্ঞ পর্যবেক্ষকের প্রয়োজন।

এআই যখন সফল হয়, এবং যখন নয়

Bun পোর্ট ছিল একটি আদর্শ অনুবাদ: একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় রূপান্তর, যেখানে একটি পূর্ণাঙ্গ টেস্ট স্যুট আগে থেকেই প্রস্তুত ছিল। এই সুনির্দিষ্ট সীমানা LLM-কে একটি পরিষ্কার লক্ষ্য প্রদান করেছিল এবং সৃজনশীল সমস্যা সমাধানের প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে দিয়েছিল। তবে বেশিরভাগ সফটওয়্যার কাজের ক্ষেত্রে পরিবর্তনশীল বিজনেস রুলস, অস্পষ্ট প্রয়োজনীয়তা বা একদম শুরু থেকে নতুন ফিচার তৈরি করার মতো বিষয় জড়িত থাকে। সেই জটিল পরিস্থিতিতে এআই-এর একই স্তরের সহায়তা থেকে সমপরিমাণ গতি বা খরচ সাশ্রয় পাওয়ার সম্ভাবনা কম।

AI-অগমেন্টেড ডেভেলপমেন্টের সমর্থকরা কয়েক মিনিটে হাজার হাজার লাইন কোড তৈরির মতো উৎপাদনশীলতার পরিসংখ্যানকে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের মাধ্যমে বড় টিম প্রতিস্থাপন করার প্রমাণ হিসেবে দেখান। Anthropic-এর এই ঘটনাটি সেই দৃষ্টিভঙ্গিকে কিছুটা সংযত করে: মূল টোকেন খরচের মধ্যে মার্জ করার পরবর্তী ভ্যালিডেশনের জন্য প্রয়োজনীয় বিশাল কম্পিউট খরচ অন্তর্ভুক্ত নেই, এবং "unsafe" কোড দ্বারা সৃষ্ট নিরাপত্তার ঘাটতি মেটাতে মানুষের প্রচেষ্টার প্রয়োজন হবে।

পরবর্তীতে যা লক্ষ্য রাখা উচিত

Anthropic অন্য কোনো কোডবেসে একই Claude-চালিত ওয়ার্কফ্লো প্রয়োগ করার পরিকল্পনা আছে কি না তা প্রকাশ করেনি। যদি তারা তা করে, তবে কোম্পানিটিকে শুধুমাত্র টোকেন বিল নয়, বরং সম্পূর্ণ লাইফসাইকেল খরচ বিবেচনা করতে হবে। পর্যবেক্ষকদের নিচের বিষয়গুলো খেয়াল রাখা উচিত:

  • রিভিউয়াররা কোড রিফ্যাক্টর করার সাথে সাথে অডিট ব্যাকলগ কত দ্রুত কমে এবং "unsafe" অংশের অনুপাত কতটা হ্রাস পায়।
  • ভবিষ্যতে আরও উন্নত মডেল ব্যবহার করা হয় কি না যা জনসমক্ষে কেনা সম্ভব, যা খরচ প্রাক্কলনকে আরও স্বচ্ছ করতে পারে।
  • Bun-এর গ্রহণের (adoption) ওপর এর প্রভাব: দ্রুত রানটাইম ব্যবহারকারীদের আকর্ষণ করতে পারে, তবে যেকোনো নিরাপত্তা উদ্বেগ সেই অর্জনকে ব্যাহত করতে পারে।

সারসংক্ষেপ

AI সরাসরি কোড অনুবাদকে ত্বরান্বিত করতে পারে, কিন্তু পরবর্তী ধাপের কম্পিউট এবং মানুষের যাচাইকরণের খরচ টোকেন বিল থেকে হওয়া সাশ্রয়কে কমিয়ে দিতে পারে। Bun পুনর্লিখনটি দেখায় যে, যদিও বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো দ্রুত বিশাল পরিমাণ কোড তৈরি করতে পারে, তবুও নিরাপত্তা, নির্ভুলতা এবং সফটওয়্যার প্রজেক্টের জটিল কাজগুলোর জন্য মানুষের দক্ষতা অপরিহার্য।