Claude Code берется за удаление большого блокировщика ядра QNX, начиная со статистики конфликтов в пользовательском пространстве

Разработчик на r/ClaudeAI поделился своим опытом использования Claude Code для решения серьезной задачи по инженерии ядра: удаления Big Kernel Lock (BKL) из микроядра QNX и подсистемы proc. Разговор начался с прямого вопроса к Claude Code: «Что потребуется, чтобы перепроектировать микроядро QNX и proc и избавиться от Big Kernel Lock?»
Claude Code ответил: «Примерно 3 месяца интенсивной работы топ-разработчика [человека].» Разработчик ответил: «Тогда давайте приступим», и ИИ-ассистент принялся за работу.
Первый шаг: инфраструктура измерений
Вместо того чтобы сразу погружаться в изменения кода, первым шагом Claude Code стала разработка всеобъемлющей статистики по блокировкам и конкуренции, доступной из пользовательского пространства — аналогично записям /proc в Linux. Этот инструментарий позволил разработчику измерить, где на самом деле происходит конкуренция, прежде чем пытаться что-то исправить.
Постепенные исправления подсистема за подсистемой
После сбора измерений Claude Code начал тщательно исправлять подсистемы ядра одну за другой. Каждое крупное изменение сопровождалось тщательным тестированием. Разработчик отмечает: «Посмотрим, к чему это приведет.»
Этот пост — отчет на ранней стадии; полное удаление BKL еще в процессе. Подход — сначала инструментировать, затем исправлять — соответствует лучшим практикам разработки ядра.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Пользователь Reddit сообщает о 18,8 ток/с при CPU-инференсе модели Qwen 3 30B Q4 на архитектуре Zen 4.
Пользователь на r/LocalLLaMA протестировал Qwen 3 30B Q4 на процессоре и достиг 18,8 токенов в секунду с процессором Zen 4 и памятью DDR5, что значительно превысило ожидания в 3-5 ток/с.

ИИ уже убил академию в её привычном виде — Внутри игры на объём
Профессор с пожизненной должностью объясняет, как ИИ делает академический объем бесконечным: необнаружимые студенческие эссе, по статье в день и поток заявок на гранты, взламывающих систему. Игра больше не имеет смысла.

Основатели Codestrap критикуют метрики ИИ-кодирования и предупреждают о проблемах с качеством.
Основатели Codestrap утверждают, что инструменты ИИ для программирования оцениваются неверно с помощью метрик вроде количества строк кода и пул-реквестов, в то время как метрики качества показывают проблемы — например, кодовая база в 3,7 раза больше работает в 2000 раз хуже при переписывании SQLite на Rust.

Сопровождающий ядра Linux сообщает о внезапном улучшении качества отчётов об ошибках, созданных искусственным интеллектом.
Грег Кроа-Хартман заявляет, что AI-сгенерированные отчёты об ошибках для ядра Linux перешли от 'AI-помоев' к легитимным отчётам примерно месяц назад, причём команды безопасности с открытым исходным кодом в различных проектах наблюдают аналогичный сдвиг. Команда ядра справляется с увеличением нагрузки с помощью инструментов вроде Sashiko для автоматизации проверок.