Communitygithub.com

rust-patterns

Modèles Rust idiomatiques, propriété, gestion d'erreurs, traits, concurrence et meilleures pratiques pour créer des applications sûres et performantes. À utiliser lors de l'écriture ou de la révision de code Rust lorsque la propriété, la gestion d'erreurs, les traits ou la concurrence sont en question.

Qu'est-ce que rust-patterns ?

Cette compétence fournit des modèles de développement Rust idiomatiques pour la création d'applications sûres, performantes et maintenables. Elle est conçue pour être utilisée lors de l'écriture de nouveau code Rust, de la révision de code existant, du refactoring ou de la conception de la structure des crates et de l'organisation des modules. La compétence se concentre sur six domaines clés : la propriété et l'emprunt pour prévenir les erreurs de concurrence à la compilation, la propagation d'erreurs avec `Result` et `?` (en utilisant `thiserror` pour les bibliothèques et `anyhow` pour les applications), les énumérations et le filtrage de motifs exhaustif pour rendre les états invalides non représentables, les traits et les génériques pour des abstractions à coût nul, la concurrence sécurisée via `Arc<Mutex<T>>`, les canaux et async/await, et des surfaces `pub` minimales organisées par domaine. Elle inclut de nombreux exemples de code montrant les bonnes et mauvaises pratiques, ce qui en fait un guide de référence utile pour les développeurs Rust de tous niveaux. Elle est applicable dans tout environnement de développement Rust, que ce soit des microservices, des outils en ligne de commande, des bibliothèques système ou du code embarqué.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/rust-patterns

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Modèles de Développement Rust

Modèles Rust idiomatiques et meilleures pratiques pour construire des applications sûres, performantes et maintenables.

Quand l'utiliser

  • Lors de l'écriture de nouveau code Rust
  • Lors de la révision de code Rust
  • Lors du remaniement de code Rust existant
  • Lors de la conception de la structure d'une crate et de la disposition des modules

Comment ça fonctionne

Cette compétence impose les conventions Rust idiomatiques dans six domaines clés : la possession et l'emprunt pour prévenir les courses de données à la compilation, la propagation d'erreurs Result/? avec thiserror pour les bibliothèques et anyhow pour les applications, les énumérations et le filtrage par motif exhaustif pour rendre les états impossibles non représentables, les traits et les génériques pour l'abstraction à coût zéro, la concurrence sûre via Arc<Mutex<T>>, les canaux et async/await, et les surfaces pub minimales organisées par domaine.

Principes fondamentaux

1. Possession et Emprunt

Le système de possession de Rust prévient les courses de données et les bugs mémoire à la compilation.

// Bien : Passer des références quand on n'a pas besoin de possession
fn process(data: &[u8]) -> usize {
    data.len()
}

// Bien : Prendre possession seulement quand on doit stocker ou consommer
fn store(data: Vec<u8>) -> Record {
    Record { payload: data }
}

// Mal : Cloner inutilement pour éviter le vérificateur d'emprunt
fn process_bad(data: &Vec<u8>) -> usize {
    let cloned = data.clone(); // Gaspillage — il suffit d'emprunter
    cloned.len()
}

Utiliser Cow pour une Possession Flexible

use std::borrow::Cow;

fn normalize(input: &str) -> Cow<'_, str> {
    if input.contains(' ') {
        Cow::Owned(input.replace(' ', "_"))
    } else {
        Cow::Borrowed(input) // Coût zéro quand aucune mutation n'est nécessaire
    }
}

Gestion des Erreurs

Utiliser Result et ? — Jamais unwrap() en Production

// Bien : Propager les erreurs avec contexte
use anyhow::{Context, Result};

fn load_config(path: &str) -> Result<Config> {
    let content = std::fs::read_to_string(path)
        .with_context(|| format!("échec de lecture de la configuration depuis {path}"))?;
    let config: Config = toml::from_str(&content)
        .with_context(|| format!("échec d'analyse de la configuration depuis {path}"))?;
    Ok(config)
}

// Mal : Panique en cas d'erreur
fn load_config_bad(path: &str) -> Config {
    let content = std::fs::read_to_string(path).unwrap(); // Panique !
    toml::from_str(&content).unwrap()
}

Erreurs de Bibliothèque avec thiserror, Erreurs d'Application avec anyhow

// Code de bibliothèque : erreurs structurées et typées
use thiserror::Error;

#[derive(Debug, Error)]
pub enum StorageError {
    #[error("enregistrement non trouvé : {id}")]
    NotFound { id: String },
    #[error("connexion échouée")]
    Connection(#[from] std::io::Error),
    #[error("données invalides : {0}")]
    InvalidData(String),
}

// Code d'application : gestion d'erreurs flexible
use anyhow::{bail, Result};

fn run() -> Result<()> {
    let config = load_config("app.toml")?;
    if config.workers == 0 {
        bail!("le nombre de workers doit être > 0");
    }
    Ok(())
}

Combinators Option plutôt que Correspondance Imbriquée

// Bien : Chaîne de combinators
fn find_user_email(users: &[User], id: u64) -> Option<String> {
    users.iter()
        .find(|u| u.id == id)
        .map(|u| u.email.clone())
}

// Mal : Correspondance profondément imbriquée
fn find_user_email_bad(users: &[User], id: u64) -> Option<String> {
    match users.iter().find(|u| u.id == id) {
        Some(user) => match &user.email {
            email => Some(email.clone()),
        },
        None => None,
    }
}

Énumérations et Filtrage par Motif

Modéliser les États en tant qu'Énumérations

// Bien : Les états impossibles sont non représentables
enum ConnectionState {
    Disconnected,
    Connecting { attempt: u32 },
    Connected { session_id: String },
    Failed { reason: String, retries: u32 },
}

fn handle(state: &ConnectionState) {
    match state {
        ConnectionState::Disconnected => connect(),
        ConnectionState::Connecting { attempt } if *attempt > 3 => abort(),
        ConnectionState::Connecting { .. } => wait(),
        ConnectionState::Connected { session_id } => use_session(session_id),
        ConnectionState::Failed { retries, .. } if *retries < 5 => retry(),
        ConnectionState::Failed { reason, .. } => log_failure(reason),
    }
}

Correspondance Exhaustive — Pas de Fourre-Tout pour la Logique Métier

// Bien : Gérer chaque variante explicitement
match command {
    Command::Start => start_service(),
    Command::Stop => stop_service(),
    Command::Restart => restart_service(),
    // L'ajout d'une nouvelle variante force la gestion ici
}

// Mal : Le joker cache les nouvelles variantes
match command {
    Command::Start => start_service(),
    _ => {} // Ignore silencieusement Stop, Restart et les futures variantes
}

Traits et Génériques

Accepter des Génériques, Retourner des Types Concrets

// Bien : Entrée générique, sortie concrète
fn read_all(reader: &mut impl Read) -> std::io::Result<Vec<u8>> {
    let mut buf = Vec::new();
    reader.read_to_end(&mut buf)?;
    Ok(buf)
}

// Bien : Bornes de trait pour contraintes multiples
fn process<T: Display + Send + 'static>(item: T) -> String {
    format!("traité : {item}")
}

Objets Trait pour le Dispatching Dynamique

// Utiliser quand on a besoin de collections hétérogènes ou de systèmes de plugins
trait Handler: Send + Sync {
    fn handle(&self, request: &Request) -> Response;
}

struct Router {
    handlers: Vec<Box<dyn Handler>>,
}

// Utiliser des génériques quand on a besoin de performance (monomorphisation)
fn fast_process<H: Handler>(handler: &H, request: &Request) -> Response {
    handler.handle(request)
}

Patron Newtype pour la Sécurité de Type

// Bien : Les types distincts empêchent la confusion des arguments
struct UserId(u64);
struct OrderId(u64);

fn get_order(user: UserId, order: OrderId) -> Result<Order> {
    // Impossible d'échanger accidentellement les IDs utilisateur et commande
    todo!()
}

// Mal : Facile d'échanger les arguments
fn get_order_bad(user_id: u64, order_id: u64) -> Result<Order> {
    todo!()
}

Structures et Modélisation de Données

Patron Builder pour la Construction Complexe

struct ServerConfig {
    host: String,
    port: u16,
    max_connections: usize,
}

impl ServerConfig {
    fn builder(host: impl Into<String>, port: u16) -> ServerConfigBuilder {
        ServerConfigBuilder { host: host.into(), port, max_connections: 100 }
    }
}

struct ServerConfigBuilder { host: String, port: u16, max_connections: usize }

impl ServerConfigBuilder {
    fn max_connections(mut self, n: usize) -> Self { self.max_connections = n; self }
    fn build(self) -> ServerConfig {
        ServerConfig { host: self.host, port: self.port, max_connections: self.max_connections }
    }
}

// Utilisation : ServerConfig::builder("localhost", 8080).max_connections(200).build()

Itérateurs et Fermetures

Préférer les Chaînes d'Itérateurs aux Boucles Manuelles

// Bien : Déclaratif, paresseux, composable
let active_emails: Vec<String> = users.iter()
    .filter(|u| u.is_active)
    .map(|u| u.email.clone())
    .collect();

// Mal : Accumulation impérative
let mut active_emails = Vec::new();
for user in &users {
    if user.is_active {
        active_emails.push(user.email.clone());
    }
}

Utiliser collect() avec Annotation de Type

// Collecte en différents types
let names: Vec<_> = items.iter().map(|i| &i.name).collect();
let lookup: HashMap<_, _> = items.iter().map(|i| (i.id, i)).collect();
let combined: String = parts.iter().copied().collect();

// Collecte de Result — court-circuite à la première erreur
let parsed: Result<Vec<i32>, _> = strings.iter().map(|s| s.parse()).collect();

Concurrence

Arc<Mutex<T>> pour l'État Partagé Mutable

use std::sync::{Arc, Mutex};

let counter = Arc::new(Mutex::new(0));
let handles: Vec<_> = (0..10).map(|_| {
    let counter = Arc::clone(&counter);
    std::thread::spawn(move || {
        let mut num = counter.lock().expect("mutex empoisonné");
        *num += 1;
    })
}).collect();

for handle in handles {
    handle.join().expect("thread worker a paniqué");
}

Canaux pour le Passage de Messages

use std::sync::mpsc;

let (tx, rx) = mpsc::sync_channel(16); // Canal borné avec contre-pression

for i in 0..5 {
    let tx = tx.clone();
    std::thread::spawn(move || {
        tx.send(format!("message {i}")).expect(\

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés