从 Bun.js 被收购，看到了编程范式的转移

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AI前端基建

最近几个月我陆陆续续在用 Bun.js 做一些小项目，体验不错：快、轻、简单。但今天早上一醒来看到 “Bun 被 A 社（Anthropic）收购” 这条新闻，我还是挺惊讶的 但当我继续阅读几篇深度报道，再结合两件关键事实：

  • Claude Code 的年化收入已突破 10 亿美刀
  • Claude Code 的运行载体本身就是基于 Bun 打包出来的 一切突然都合理起来了：这不是简单买下一个运行时工具，而是 AI 编程时代的基础设施大收购，我意识到： 这件事意味着我们正在进入新的编程范式。

下面我会分享四部分内容：

  1. 简介 Claude Code，以及它现在面临的问题
  2. Bun.js 到底是什么？它为什么值得被收购？
  3. Bun.js + Claude Code 带来的变化
  4. 我个人会如何应对这个“新编程范式”

程序员离不开的 Claude Code 和它目前的问题

Claude Code（下文简称：CC） 无疑是当前最受欢迎的 AI 编程 Agent 之一，尤其在 TUI（Terminal User Interface，终端用户界面） 里。在这之前让我们看一下 AI 编程的发展： 最开始的是 Github Copilot 仅仅是简单的代码补全和弹窗提问等能力 到后面的 Cursor 可以实现一次性在多个文件中修改和确认，多文件自动补全等功能 再到如今 CC 的能够接收需求，自动进行网络搜索，本地文件检索，制定计划（Plan Mode），一步步的执行计划，每一步都能调用原生的工具辅助完成需求，并且在完成后会自动调用 lint 工具，跑测试验证结果，最后的总结本次任务。甚至能直接帮你提交 Pr，写文档 可以看到，AI 的效率越来越高了～，我们（程序员）也从代码开发者（手工产出代码），变成了

  • 定义需求
  • 架构和系统的设计
  • 验证 AI 的结果

也就是完全依赖 AI 产出代码，然后我们在必要的时候出手解决 AI 解决不了的问题。 如果你使用过 CC ，肯定会惊叹 CC 的强大，你写一个简单的 Prompt ，它会自动分析你的需求，并进行实现，就像真正的工程师一样。但有时候也会抱怨几句：

  • 为什么这么慢？
  • 为什么一本正经的胡说八道？
  • 为什么我的 Token 使用的那么快？
  • 如果你是早期用户，还会抱怨说为什么 windows 不能在终端里面使用呢？

这还是我这种普通使用者的感受，作为 CC 的开发者，可能面临更多问题，如果说这时候有一个工具能解决这里面的一两个问题，那 Anthropic 怎么会不心动呢？那这个工具就是 Bun.js

Bun.js 是什么？凭什么被 Anthropic 看上？

最初对 bun.js 的印象就是一个更快的 Node.js。仔细了解了之后才知道 Bun.js 的野心远不止于此。它是想成为一个 全能工具箱——把现代 JavaScript 开发需要的所有工具塞进一个二进制文件里

从图中可以看出来，前端工具链选择非常多，并且互相之间还存在版本兼容问题。但是 Bun 直接把这些全部内置了！再也不用关心各种工具之间的适配问题了，这种稳稳的幸福正是 AI 编码 Agent 需要的。

最重要的是 Bun 非常快，它底层是使用 zig (一种现代系统编程语言，可以精确控制内存，没有垃圾回收带来的随机卡顿)语言进行编码。并且使用 JavaScriptCore 而不是 V8，来提高冷启动速度和内容消耗。

在上文中我们知道 CC 最初是不能在 windows 的命令行使用，后面支持了，其实现原理就是基于 Bun.js 的强大的打包能力，它会将你的应用、所有依赖、甚至 Bun 运行时本身，打包成一个独立的可执行的二进制文件。

Bun 支持“单文件可执行”，在 AI 编程 Agent 中也很有价值，可以通过 Bun 环境让 AI 来验证自己的代码是不是正确的

Bun.js + CC = ?

当 Bun 被 Anthropic 收购，可以确认的是 CC 未来肯定是会越来越快。解决问题的能力也会大大提升，并且 Bun 也会越来越好，当我们在创建新的项目的时候，也可以把 Bun 作为选择之一，而不仅仅是 Node.js 。同时 AI 编程进行新的范式，AI 从 Copilot （辅助） 变成了 Owner (主导编程的角色)，之前程序员编写代码的体力劳动会被 AI 取代

如何应对

我觉得 AI 辅助编程正在经历三个阶段：

第一阶段：生成（Generation） AI 生成代码片段，人类复制粘贴、运行、调试。ChatGPT 刚出来时大家都这么用，大家发现粘贴来粘贴去很麻烦，于是到了下一个阶段

第二阶段：协作（Orchestration） AI 通过 IDE 插件（Copilot）或者工具调用嵌入工作流。它能看到上下文，给出更准确的建议。但本质上还是"辅助"。

第三阶段：自主（Agentic） AI 智能体独立完成"编写 → 运行 → 测试 → 修复"的闭环。人类的角色从"写代码"变成"描述需求"和"审核结果"。

Claude Code 正在把我们推向第三阶段。Bun 的加入加速了这个过程。我的应对策略如下：

1） 转变心态，从写代码的角色转变为构建系统的人

AI 可以写代码，但是它目前还是无法理解业务需求，我们负责将产品经理的需求，翻译为 CC 能够理解的 Prompt ，然后验证它的实现，并保证代码的质量。

2）做一个理解业务和系统的人

目前 AI 轻松能写出优质的代码，那么我们代码无论写的多好，也会被那些使用 AI 编程工具的人比下去。所以对当前自己的业务理解程度和能设计出好的系统架构变得更加重要

3）持续学习，拥抱变化

唯一不变的就是变化，拥抱它

此文自动发布于：github issues

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