缘木求鱼：追求运行效率是 AI 工具开发的陷阱
在AI辅助开发工具的技术选型中，一个看似反直觉的规律正在浮现：那些追求极致运行效率的技术决策，往往沦为缘木求鱼的徒劳。当我们审视Claude Code、Codex CLI等工具的技术演进时，会发现真正决定成败的并非底层语言的性能优劣，而是对AI时代开发范式的深刻理解。
JSON作为AI接口的事实标准，其意义远超出数据序列化的技术层面。从OpenAI的API到Anthropic的MCP协议，JSON构成了人与模型、模型与工具之间的通用语。这种"亲缘性"不是偶然的技术债务，而是生态演化的必然结果------当LLM的训练数据中充斥着JavaScript与TypeScript的JSON操作模式时，选择与之同频的技术栈就意味着获得了AI的"母语能力"。Rust虽然拥有更高效的JSON解析库，却需要开发者与AI进行更多的"跨语种沟通"，这种摩擦成本在快速迭代中被无限放大。
迭代效率对运行效率的压倒性优势，在软件工程史上反复验证，而在AI时代这一规律被推向了极致。回顾C++到Java再到JavaScript的语言演进，每一次切换都伴随着对开发速度的重新定价。如今，当LLM的推理延迟以秒为单位计算时，优化毫秒级的工具执行效率便失去了意义。Anthropic收购Bun并以其构建Claude Code，正是对这一规律的极致诠释------他们追求的并非运行时性能的提升，而是"五次发布/工程师/天"的迭代速度。在这种开发节奏下，Rust的编译时检查从安全保障变成了创新阻力，Node.js的即时解释执行反而成为探索未知的加速器。
更深层的架构洞察在于对系统瓶颈的清醒认知。AI辅助开发工具的性能图谱呈现鲜明的层级结构：顶层的用户交互需要毫秒级响应，中层的工具编排运行在百毫秒尺度，而底层的LLM推理则占据秒级甚至十秒级的主导地位。MCP协议作为连接编排层与工具层的桥梁，其设计哲学本身就体现了"足够好"的智慧------选择人类可读的JSON-RPC而非二进制协议，接受进程隔离的开销而非追求函数调用效率，这些看似妥协的决策实则是对资源投入产出比的精准计算。当核心计算能力由外部LLM提供时，系统整体的运行效率天花板已然确定，此时任何对MCP实现层的性能优化都不过是边际收益递减的徒劳。
更为关键的是生态兼容性的隐性成本。当前绝大多数MCP服务器通过npm生态分发，以npx命令实现即开即用的零配置体验。当非Node.js工具试图接入这一生态时，便陷入了尴尬的悖论：为了运行这些MCP服务器，不得不在系统内引入额外的Node.js运行时------无论是嵌入式打包还是外部进程调用，都抵消了原本追求的"零依赖"优势。这种架构上的"回旋镖效应"使得脱离Node.js的尝试不仅未能简化部署，反而制造了更复杂的运行时环境。Rust重写的Codex CLI或许实现了自身的单文件分发，但在面对用户自定义的MCP工具链时，仍需面对Node.js版本管理、依赖冲突等传统痛点。所谓"零依赖"不过是将运维复杂性从工具本身转移到了用户环境，违背了开发者体验优先的基本原则。
技术宅们面临的选择因此变得清晰而残酷。脱离Node.js生态的尝试，无论出于安全考量还是性能追求，都忽视了生态惯性与开发效率的深层价值。Rust重写Codex CLI的举措，虽然获得了沙箱隔离的合理收益，却可能陷入了"过早优化"的经典陷阱------在LLM延迟主导的用户体验中，牺牲迭代速度换取运行效率是本末倒置，而为了兼容MCP生态被迫引入Node.js运行时更是让"零依赖"承诺名存实亡。真正的技术领导力体现在对约束条件的优先级排序：当JSON亲缘性决定了AI协同效率，当迭代速度成为产品护城河，当LLM推理遮蔽了其他所有性能瓶颈，当MCP生态的Node.js现实无法回避，坚持TypeScript与Node.js生态不是保守，而是对技术本质的深刻把握。
未来的AI开发工具架构，必将沿着"分层抽象、渐进迁移"的路径演进。核心编排层固守TypeScript/Bun的高地以最大化迭代效率，原生兼容现有的MCP生态而无需额外的运行时包袱，这种"顺势而为"的策略既尊重了历史积累，又为Rust等语言的逐步渗透保留了接口。技术选择的终极智慧，在于认识到某些所谓的"技术债务"实则是"生态资产"，而某些追求的"性能优势"不过是"无效优化"，更在于看清脱离生态的"独立"往往是自欺欺人的架构幻觉。当AI成为开发的主体，人类的角色转向编排与审阅，选择一种让AI最能发挥效能、让生态自然延伸的语言，或许才是技术宅们最理性的浪漫。