PeaDB: Совместимая с Redis база данных, написанная на C++20 с помощью ИИ-ассистентов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 24 февраля 2026 г.🔗 Source
PeaDB: Совместимая с Redis база данных, написанная на C++20 с помощью ИИ-ассистентов
Ad

Обзор проекта

PeaDB — это замена Redis 7.2.5, написанная на современном C++20. Разработчик создавал её в «расслабленном режиме» во время Тэта (Лунного Нового года), потратив около недели неполного рабочего времени, совмещая с семейными обязанностями.

Ключевые особенности

  • Поддерживает протоколы RESP2/3
  • Реализует примерно 147 команд Redis
  • Включает функции сохранения данных, репликации и кластеризации
  • Цель: работать неотличимо от Redis с оптимизацией для многоядерных процессоров

Инструменты разработки и стоимость

В проекте использовалась комбинация ИИ-ассистентов для программирования:

  • Codex (ChatGPT Go plan) — 8 долларов в месяц (бесплатно по промоакции во Вьетнаме)
  • GitHub Copilot Pro — 10 долларов в месяц
  • Общая стоимость: ~1 месяц бюджета Codex + ½ месяца бюджета Copilot

Использованные модели: Claude Opus 4.6, GPT-5.2 и GPT-codex-5.3. Разработчик отметил, что Codex 5.3 кажется более экономичным и иногда решает проблемы, с которыми не справляется Opus, но совместное использование всех трёх моделей даёт наилучший результат.

Ad

Рабочий процесс с тремя моделями

Для сложных задач разработчик использовал такой подход:

  1. Попросить каждую модель записать свои мнения/решения в три отдельных файла markdown
  2. Попросить Claude проверить, объединить, указать на ошибки и поучиться у двух других моделей
  3. Реализовать, протестировать и повторить

Бенчмарки и производительность

Результаты тестов показывают, что производительность PeaDB «довольно близка к Redis», согласно отчёту разработчика. Разработчик специально просит критиковать свою методологию тестирования, запрашивая отзывы о наборе рабочих нагрузок, настройках клиента, конвейеризации, закреплении за ядрами CPU, разогреве, процентилях задержки и других факторах для обеспечения честных сравнений.

Репозиторий и ресурсы

Проект доступен на GitHub, и разработчик предоставил подробный отчёт сравнения с результатами тестов против Redis.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Навык "Движок текстовых приключений" для Claude Desktop
Инструменты

Навык "Движок текстовых приключений" для Claude Desktop

Движок текстовых приключенческих игр работает полностью внутри Claude Desktop как навык без серверов, приложений или кода для запуска. Включает полную RPG-механику, 3D-рендеринг кубиков, 19 модулей расширения и переносимые файлы сохранений.

OpenClawRadar
srclight: Полностью локальный сервер MCP для индексации кода с использованием эмбеддингов Ollama
Инструменты

srclight: Полностью локальный сервер MCP для индексации кода с использованием эмбеддингов Ollama

srclight — это MCP-сервер для глубокого индексирования кода, который работает на 100% локально без API-ключей или облачных вызовов. Он использует парсинг AST через tree-sitter для 11 языков, SQLite FTS5 для поиска по ключевым словам, Ollama для эмбеддингов и GPU-ускоренное косинусное сходство через cupy.

OpenClawRadar
AI Doomsday Toolbox v0.932 добавляет бенчмаркинг, создание наборов данных и рабочее пространство для агентов для локального ИИ на Android.
Инструменты

AI Doomsday Toolbox v0.932 добавляет бенчмаркинг, создание наборов данных и рабочее пространство для агентов для локального ИИ на Android.

AI Doomsday Toolbox v0.932 представляет бенчмаркинг для локальных LLM на устройствах Android, создатель наборов данных, который преобразует текстовые/PDF-файлы в формат Alpaca JSON, и рабочее пространство для AI-агентов с интеграцией Termux. Обновление также включает в себя наложение субтитров с помощью Whisper и встроенные инструменты управления Ollama.

OpenClawRadar
ClankerRank: Бенчмарк для оценки навыков программирования с помощью ИИ на основе Claude Haiku
Инструменты

ClankerRank: Бенчмарк для оценки навыков программирования с помощью ИИ на основе Claude Haiku

Разработчик создал ClankerRank для оценки навыков программирования с помощью ИИ, используя модель Claude Haiku 4.5. Платформа предлагает пользователям одинаковые баги, оценивает результаты с помощью скрытых тестов и выявила явные различия в навыках среди сотен участников.

OpenClawRadar