导语： 2026年5月，Bun作者用一群Claude并行Agent，11天把53.5万行Zig全部搬进Rust，6,502个提交、峰值每分钟约1,300行，手工估算要一个团队干一年。这场「翻译工程」公开了完整施工手册，韩国三星级外包厂已把它做成了明码标价的产品。你的老系统、老岗位逻辑，都该重新算一遍账了。
如果你的代码库里也躺着一个「没人敢动」的老系统——文档缺失、老人离职、一改就崩——这篇文章说的这件事值得你看完：海外已经有人把「给老代码搬家」从玄学做成了流水线，而且方法、工具、报价全部公开。
主角是 Jarred Sumner——JavaScript 运行时 Bun 的作者。Bun 从2021年4月16日他写下第一行 Zig 开始，五年攒了约 535,496 行 Zig 代码。2026年5月3日到14日，他用 Claude Code 指挥一批并行 Agent，把整个运行时从 Zig 搬到了 Rust：
| 指标 | 数字 |
|---|---|
| 迁移代码量 | 约53.5万行（含生成代码超100万行diff） |
| 耗时 | 11天（5月3日–5月14日，PR #30412合并） |
| 提交数 | 6,502个 |
| 峰值速度 | 约1,300行/分钟 |
| 文件数 | 1,448个Zig文件全部对应成Rust，0个测试跳过 |
| 附带收益 | 修了128个可复现老Bug；2000次构建基准内存从6,745MB降到609MB；Linux/Windows二进制小19%；HTTP等真实负载快2–5% |
| 手工估算 | Sumner自己估：一个团队至少一年 |
| Token消耗 | 约59亿（据第三方统计，未经官方逐项证实） |
这里必须交代一个背景，不然你不信这组数字：Bun 已于2025年12月被 Anthropic 收购，Sumner 和团队都进了 Anthropic，而且他用了预发布版的 Claude 新模型。所以这是一场「内部撑腰」的极限操作，普通人照抄不了11天这个数字。但他公开的方法论可以抄，而且已经有人在靠它接单赚钱了。
光看网红战报容易飘，看产业落地。韩国 LG 集团旗下 IT 服务厂 LG CNS（约7,000人、2025年营收42亿美元、干企业系统35年）干了一件更「生意」的事：把 Claude Code 包装成一个叫 Build Factory 的整包迁移服务，对外卖。
他们2025年11月到2026年6月干的第一单，是一家韩国建筑公司用了20年的项目管理老系统：
LG CNS 的负责人 Bae 说了句大实话，我觉得是整篇案例的题眼：「ROI不是我们做得更快，而是那些以前根本启动不了的项目，现在能启动了。」过去客户不是不想迁移，是成本、工期、质量三座山压着不敢签字——现在报价单变薄了，签字的人就出现了。
这对你意味着什么？国内那些跑了十几年的电信计费、CRM、ERP老系统，在海外市场逻辑里，正从「没人敢碰的负资产」变成「可以下单的迁移工程」。
Anthropic 2026年7月16日发了一篇官方长文（bun.com/blog/bun-in-rust 是原始版），把迁移拆成六步，还放了一个开源 starter kit。我拆给你看：
flowchart TD
J["先造裁判<br/>可移植测试套件"] --> S1["第一步 写翻译规则书<br/>外加差距清单和依赖图"]
S1 --> S2["第二步 小规模压力测试<br/>同文件翻两遍对diff<br/>产出的问题回写规则书"]
S2 --> S3["第三步 全量并行翻译<br/>实现小模型加评审大模型"]
S3 --> S4["第四步 编译修到全绿"]
S4 --> S5["第五步 冒烟测试清崩溃"]
S5 --> S6["第六步 双库对跑测试套件<br/>行为一致才算完工"]
每步里藏着一个反直觉的关键动作：
第一步先写「规则书」，再动手。 规则书就是类型和惯用法的对照表，外加一份「差距清单」——比如 Zig 搬 Rust 要人工管内存，Python 搬 TypeScript 要凭空补接口声明。这些老代码里「只存在于老员工脑子里」的隐性知识，现在由 Agent 盘点成文件。老员工脑内的知识，被显式化了。
第二步的产物全部扔掉。 拿三个文件用规则书翻一遍，再让另一个 Agent「像资深Rust工程师」独立翻一遍，对diff找规则漏洞。Sumner 在这一步抓住了两个致命问题——否则它们会被复制到全部1,448个文件里。注意：这次试翻的代码一行都不留，测试的是规则，不是产出。
第三步开始，同一个循环架构用到底：实现→评审→修复。 干活的用小模型（便宜、量大人肉肉肉肉肉肉肉肉肉肉），评审的上大模型，两个对抗性评审员各开独立上下文吵架，吵不拢的交第三个Agent仲裁。实现Agent搞不定的，就地打上 // TODO(port): 理由 标记，后面的步骤自动排队处理。
让机器当裁判，别让感觉当裁判。 编译器报错列表、冒烟测试崩溃清单、测试套件失败名单——这些「机械的事实」驱动修复循环。Sumner 甚至把最贵的重编译动作单独拆给一个 build daemon 排队串行执行，不许多个Agent各自触发。 Mike 的Python项目没有现成测试套件，就直接让 Claude 自己建了7个真实场景的对照脚本，又让它连着四个晚上自主跑端到端测试——没有裁判，就让AI自己造一个，反正老代码就是标准答案。
重复出现的Bug别修代码，修规则。 同一个错误在一片文件里反复出现，说明是某条翻译规则有洞——往规则书里补一句话，重新生成受影响的那批文件。规则书越滚越厚，代码永远不脱离规则手改。
还有一条对中国团队特别扎心的实践：别用最贵的模型干所有活。 Token开销集中在循环里，高并发的实现层用小模型，最贵的模型只留给「写规则」和「评审」——因为规则会被其他所有Agent执行，评审放走一个错，后面全是返工。
把两个案例叠起来算，你能看出定价逻辑变了：
| 维度 | 传统外包重写 | AI搬家 |
|---|---|---|
| 人力结构 | 几十人并行写码，人越多越乱 | 5–7人小队（方案负责人+架构+工程+DevOps）指挥Agent集群 |
| 工期 | 20年老系统常按年起算 | 7个月整包交付；单人极限11天 |
| 报价 | 传统重建全额 | 约一半，还能保99.1%的API映射率 |
| 风险点 | 人跟不上、口径不一 | 谁来定规则、谁来验收 |
| 门槛 | 人海+老专家 | 方法论+测试基建 |
LG CNS 还说了一个被低估的卖点：对企业客户，走 Amazon Bedrock 接入 Claude，模型跑在客户已有的AWS安全边界内。金融这类强监管客户的对话从「我们敢不敢信这个模型」变成了「怎么用我们边界内已有的技术」——安全合规不再是第一道否决题。
成本端还有一个国内开发者经常忽略的坑：Token是大头。59亿Token的消耗说明高并发循环极烧钱，所以「小模型干活、大模型守门」不是优化项，是成本结构里能不能赚钱的分水岭。
这事在海外也不是一片叫好。Zig 语言之父 Andrew Kelly 公开把这次重写称为「未经评审的烂活」（unreviewed slop），The Register 2026年7月14日报道了这场争论；HN 上641个赞、377条评论吵成一片，焦点是内存安全权衡和AI代码的长期可维护性。Sumner 自己也交代了代价：新代码库里约4%的Rust代码包在 unsafe 块里，集中在和C/C++的边界指针操作上。
另外一个不能忽视的细节：这场11天奇迹背后是「作者本人指挥自己养了五年的代码库」。规则书里的隐性知识，本来就长在他脑子里。你接一个别人的老系统，第一步的差距清单会比他难写得多——AI搬走的是打字的活，搬不走「知道什么是对的」。LG CNS 的答案是把老专家放在 Pod 里当方案负责人，而不是裁掉。
| 你以为的 | 实际情况 |
|---|---|
| 老系统迁移必须人海战术、按年起算 | 规则书+并行Agent循环，整包7个月、极限11天 |
| AI写码只能写新项目，老代码碰不得 | 六步法第一步就是给老代码写「翻译规则书」 |
| 迁移是为了省成本 | 真正的ROI是让「以前不敢签的迁移」能签字立项 |
| 大模型统一全上最强的 | 小模型做实现、大模型守评审和规则，Token才是成本大头 |
| 安全评审靠人通读 | 对抗性双评审+机械裁判（编译器/测试），机器说了算 |
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