Cloudflare's vinext: Фреймворк, совместимый с Next.js, созданный с использованием ИИ на базе Vite.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 24 февраля 2026 г.🔗 Source
Cloudflare's vinext: Фреймворк, совместимый с Next.js, созданный с использованием ИИ на базе Vite.
Ad

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 vinext

Замените next на vinext в ваших скриптах, сохранив app/, pages/ и next.config.js без изменений.

Команды:

  • vinext dev — сервер разработки с HMR
  • vinext build — сборка для продакшена
  • vinext deploy — сборка и развёртывание на Cloudflare Workers
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Движок вывода Atlas стал открытым: чистый Rust + CUDA, более 100 токенов/с на DGX Spark
Инструменты

Движок вывода Atlas стал открытым: чистый Rust + CUDA, более 100 токенов/с на DGX Spark

Atlas теперь с открытым исходным кодом — Rust + CUDA inference engine, достигающий пиковой производительности 130 ток/с на Qwen3.5-35B (NVFP4) на одном DGX Spark, без Python runtime и с холодным стартом менее 2 минут.

OpenClawRadar
MCP позволяет Claude автоматически анализировать данные Google Search Console
Инструменты

MCP позволяет Claude автоматически анализировать данные Google Search Console

Новый бесплатный MCP напрямую подключает Claude к Google Search Console, позволяя задавать запросы на естественном языке о данных производительности поиска, таких как запросы, страницы, клики и CTR, без необходимости ручного экспорта CSV.

OpenClawRadar
Holaboss стремится решить проблему развертывания портативных локальных агентов.
Инструменты

Holaboss стремится решить проблему развертывания портативных локальных агентов.

Holaboss — это проект с открытым исходным кодом, который рассматривает AI-работника как переносимый артефакт с индивидуальным рабочим пространством для каждого работника, локальными навыками/приложениями, постоянной памятью и средой выполнения, которую можно упаковать отдельно от десктопного приложения. Он поддерживает локальные стеки моделей, такие как Ollama, и требует Node.js 22+ на целевых машинах.

OpenClawRadar
MCP-Loci: Сервер локальной постоянной памяти для Claude и совместимых с MCP ИИ
Инструменты

MCP-Loci: Сервер локальной постоянной памяти для Claude и совместимых с MCP ИИ

MCP-Loci — это сервер постоянной памяти, который решает проблему ограничения памяти на основе сессий у Claude с помощью пяти инструментов: запоминание, извлечение, забывание, синтез и проверка состояния. Он использует гибридный подход, сочетающий поиск по ключевым словам BM25 и семантические эмбеддинги для точного извлечения информации без необходимости использования API-ключей.

OpenClawRadar