Rust — язык, где каждое движение пальца программиста сопровождается вопросом: «А точно ли я не убил владение?» 😅
Но вот проблема: чем больше проект, тем труднее удерживать в голове связи между переменными, заимствованиями и побочными эффектами. Плагин Flowistry предлагает почти магическое решение — показать только тот код, который влияет на выбранное выражение или зависит от него, а всё остальное аккуратно затемнить.
Это не просто “интеллектуальное выделение”. Это — визуализация потока данных и владения памятью на уровне компилятора.
🔍 Как это работает под капотом
Flowistry использует MIR (Mid-level Intermediate Representation) — промежуточное представление Rust-кода, в котором уже развёрнуты borrow-checker и анализ заимствований.
📦 Плагин буквально «спрашивает» у компилятора: «Какие строки программы могут повлиять на эту переменную?»
💡 Алгоритм основан на исследовании, опубликованном на PLDI 2022 — “Modular Information Flow through Ownership”.
Если коротко:
- 🔗 строится граф зависимостей на уровне MIR;
- 🧭 анализируется «поток информации» (кто на кого влияет и от кого зависит);
- 🖤 IDE визуализирует результат, затемняя всё нерелевантное.
Flowistry не просто подсвечивает — он препарирует смысл кода, отделяя шум от сути.
🧠 Что он умеет (и чего пока нет)
✅ Работает в VS Code и Open VSX
— установка одной кнопкой, либо сборка из исходников через cargo и npm.
✅ Кэширует анализ в target/flowistry, чтобы не пересчитывать всё заново.
✅ Поддерживает Rust до версии 1.73 — с nightly-компилятором.
⚠️ Не анализирует:
- ⛓️ замыкания и async-блоки (так как они создают вложенные MIR-функции);
- 🧩 структуры с внутренней изменяемостью (Arc<Mutex<T>>), где связь между клонами неявна;
- 🌀 выражения с цепочками вызовов (foo.bar().baz()), если промежуточные MIR-переменные теряются.
⏳ На больших функциях анализ может занять до 15 секунд — зато результат экономит часы чтения чужого кода.
💻 Почему это важно для Rust-разработчиков
Rust — язык, где «безопасность» достигается через жёсткую формализацию зависимостей. Но когда ты открываешь модуль из 800 строк, понять, что реально влияет на переменную, бывает почти невозможно.
Flowistry превращает IDE в рентген по потокам данных:
- 🧬 можно быстро локализовать участок, откуда “приходит” ошибка владения;
- 🔒 увидеть, где нарушается инвариант borrowing;
- 🧹 избавить мозг от постороннего контекста.
Именно такие инструменты двигают IDE в сторону когнитивной инженерии — помогают мыслить, а не просто редактировать.
⚙️ Немного о реализации
Flowistry состоит из двух частей:
1️⃣ Rust-плагин (flowistry_ide), встроенный в процесс компиляции и получающий доступ к MIR через нестабильные API (rustc_private).
2️⃣ TypeScript-фронтенд для VS Code, который синхронизирует курсор и подсветку, общаясь с Rust-компонентом через WebSocket.
🧰 Для ускорения используется локальный кэш зависимостей (target/flowistry), а граф влияния строится инкрементально. Это даёт возможность пересчитывать только те функции, которые реально изменились.
🚀 Моё видение
Flowistry — один из тех проектов, где научное исследование становится практическим инструментом. Это не просто улучшение Rust IDE, а шаг к интерактивной статической визуализации.
Похожий подход может быть применён и в других языках — от C++ до Go, особенно там, где управление памятью и заимствованием критично.
Я вижу за Flowistry будущее не только как за плагином, но как за концепцией IDE следующего поколения, где код будет не просто редактироваться, а пониматься в реальном времени.
Ведь идеальный инструмент программиста — не тот, что помогает писать код, а тот, что помогает думать в коде.
📚 Источники и ссылки:
🔗 Flowistry — GitHub (willcrichton/flowistry)
🔗 Документация Flowistry
🔗 PLDI 2022 — “Modular Information Flow through Ownership” (paper)