Cloudflare's vinext: Фреймворк, совместимый с Next.js, созданный с использованием ИИ на базе Vite.
Что такое vinext
vinext (произносится «ви-некст») — это прямая замена Next.js, построенная на Vite, которая развёртывается на Cloudflare Workers одной командой. Один инженер и модель ИИ перестроили его с нуля за одну неделю примерно за 1100 долларов в токенах.
Проблема развёртывания, которую решает vinext
У Next.js есть сложности с развёртыванием в бессерверных экосистемах. Хотя такие инструменты, как OpenNext, существуют для адаптации вывода Next.js под платформы вроде Cloudflare, Netlify или AWS Lambda, они требуют обратной разработки вывода сборки Next.js, что приводит к хрупким реализациям, ломающимся между версиями. API адаптеров Next.js всё ещё на ранней стадии и не решает проблем времени разработки — next dev работает исключительно в Node.js, не позволяя тестировать платформо-специфичные API, такие как Durable Objects, KV или привязки ИИ, во время разработки.
Как работает vinext
Вместо адаптации вывода Next.js, vinext заново реализует API-интерфейс Next.js прямо на Vite в виде плагина. Это включает маршрутизацию, серверный рендеринг, React Server Components, серверные действия, кэширование и промежуточное ПО. Environment API Vite позволяет выводу работать на любой платформе.
Настройка проста:
npm install vinextЗамените next на vinext в ваших скриптах, сохранив app/, pages/ и next.config.js без изменений.
Команды:
vinext dev— сервер разработки с HMRvinext build— сборка для продакшенаvinext deploy— сборка и развёртывание на Cloudflare Workers
Бенчмарки производительности
Бенчмарки сравнивают vinext с Next.js 16 на общем 33-маршрутном приложении App Router, с отключённой проверкой типов TypeScript и ESLint в сборке Next.js для соответствия поведению Vite.
Время сборки для продакшена:
- Next.js 16.1.6 (Turbopack): 7.38с базовое
- vinext (Vite 7 / Rollup): 4.64с (в 1.6 раза быстрее)
- vinext (Vite 8 / Rolldown): 1.67с (в 4.4 раза быстрее)
Размер клиентского бандла (gzipped):
- Next.js 16.1.6: 168.9 КБ базовое
- vinext (Rollup): 74.0 КБ (на 56% меньше)
- vinext (Rolldown): 72.9 КБ (на 57% меньше)
Эти бенчмарки измеряют скорость компиляции и сборки, а не производительность обслуживания в продакшене. Тест использует одно 33-маршрутное приложение, а не репрезентативную выборку всех продакшен-приложений.
Текущий статус
У Cloudflare уже есть клиенты, использующие vinext в продакшене. Полная методология и исторические результаты публичны.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также
OmniCoder-9B демонстрирует высокую производительность для агентного кодирования на системах с 8 ГБ видеопамяти.
Пользователь Reddit протестировал OmniCoder-9B, дообученную версию Qwen3.5-9B на трейсах Opus, с помощью OpenCode и сообщил о скорости более 40 токенов в секунду при использовании квантования Q4_K_M GGUF с длиной контекста 100k на системе с 8 ГБ видеопамяти.
Функции ИИ: Генерация кода в реальном времени с автоматической проверкой
AI Functions — это библиотека на Python, которая позволяет определять функции с помощью спецификаций на естественном языке вместо кода реализации, выполняет код, сгенерированный LLM, во время выполнения и проверяет выходные данные с помощью постусловий, которые запускают автоматические повторные попытки при сбое.
Snip: Инструмент с открытым исходным кодом сокращает использование токенов кода Claude с помощью YAML-фильтров.
Snip — это инструмент на Go, который располагается между Claude Code и оболочкой, фильтруя многословный вывод команд через декларативные YAML-конвейеры, сокращая использование токенов на 60–90%. Он включает 16 компонуемых действий конвейера и работает с несколькими ИИ-агентами для программирования.
Torrix: Наблюдаемость LLM с самостоятельным хостингом без Postgres или Redis
Torrix — это инструмент observability для LLM, работающий как один Docker-контейнер с SQLite. Установка через docker compose up; логирование вызовов LLM через HTTP-прокси или SDK: токены, стоимость, задержка, полные трассировки, маскировка PII, прогнозирование затрат.