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Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).

Praxisprojekte: Rust-Softwareentwicklung mit Claude Code (Einsteiger → Profi)

Drei durchgängig ausgearbeitete Projektvorschläge, die den KI-Entwicklungszyklus aus KI-Entwicklungsworkflow für Rust (Phasen 0–8) und den Claude-Code-Workflow aus Claude Code CLI: End-to-End-Leitfaden (Setup, Skills, Subagenten, Hooks, Release) an drei konkreten Rust-Projekten mit steigender Komplexität durchspielen. Jedes Projekt nennt für jede Phase eine konkrete Aufgabe, einen Beispiel-Prompt für Claude Code und die dazugehörigen Befehle/Werkzeuge.

Hinweis: Herkunft dieser Seite

Verarbeitet aus raw/projekt.md nach dem LLM-Wiki-Pattern. Teil der Rubrik Agentic Coding & Curriculum.

Vereinheitlichtes Phasenschema

Um die drei Projekte vergleichbar zu halten, werden die neun Phasen aus KI-Entwicklungsworkflow für Rust als gemeinsames Gerüst verwendet; die Claude-Code-spezifischen Elemente (Skills, Subagenten, Hooks, Plugins) werden an der jeweils passenden Stelle eingehängt.

# Phase Schwerpunkt
0 Setup & Anforderungsanalyse claude init, CLAUDE.md, Spec-First Prompting
1 Architektur & Type-Driven Design Structs/Enums/Traits, Fehlerstrategie, Datenmodell
2 TDD & Agentic Coding Loop Tests zuerst, cargo check/test, Subagenten-Delegation
3 Borrow-Checker & Concurrency Debugging Lifetimes, Send/Sync, Smart Pointer
4 Refactoring, Clippy, Fuzzing & Miri Idiomatischer Stil, Unsafe-Audit, Testqualität
5 Performance & Observability Benchmarks, tracing, Caching
6 Dokumentation Rustdoc, Doctests, OpenAPI
7 Systems, FFI/WASM & Deployment Cross-Compilation, Docker, CI/CD
8 Security, Governance & Team-Rollout cargo audit/deny, MSRV, Plugins, Managed Settings 
flowchart LR
    A["1. Einsteiger:<br/>Markdown-CLI-Toolkit"] --> B["2. Fortgeschritten:<br/>Async REST-API"]
    B --> C["3. Profi:<br/>Verteilter KV-Store<br/>mit FFI &amp; WASM"]

Projekt 1 (Einsteiger): CLI-Markdown-Toolkit mdstat

Ziel: Ein Kommandozeilen-Tool, das Markdown-Dateien einliest, Statistiken berechnet (Wortzahl, Überschriftenstruktur, defekte interne Links) und das Ergebnis als Text oder JSON ausgibt.

Lernziele: Erste End-to-End-Erfahrung mit Claude Code an einem synchronen, DB- und netzwerkfreien Projekt — Fokus liegt auf sauberem Typsystem-Design, TDD und Tooling-Disziplin, ohne Async-/Concurrency-Komplexität.

Tech-Stack: clap (CLI-Parsing), thiserror, pulldown-cmark oder eigener Mini-Parser, proptest, criterion (optional). Geschätzter Aufwand: 1–2 Wochenenden.

Phase Konkrete Aufgabe Beispiel-Prompt Befehle/Werkzeuge
0 Repo anlegen, claude init laufen lassen, Regeln für Fehlerbehandlung in CLAUDE.md festhalten „Initialisiere das Projekt, erkenne Cargo als Build-System und lege eine CLAUDE.md mit den Befehlen cargo test/cargo clippy an." claude, /init
1 MdStats-Struct, Heading-Enum, MdStatError (thiserror), Formatter-Trait für Text/JSON-Ausgabe entwerfen „Entwirf ein Datenmodell für Markdown-Statistiken. Nutze Make Illegal States Unrepresentable für die Heading-Hierarchie." cargo new mdstat
2 Tests zuerst für Tokenizer-Randfälle (leere Datei, Unicode, verschachtelte Listen) schreiben, danach implementieren „Schreibe zuerst fehlschlagende Tests für den Tokenizer inkl. proptest-Fällen mit zufälligem Unicode-Input, implementiere danach nur so viel wie nötig." cargo test, proptest
3 Borrow-Checker-Probleme beim Parsen verschachtelter Strukturen lösen (Iteratoren statt Indizes) „rustc meldet E0502 in parser.rs Zeile 40 – schlage eine Lösung ohne RefCell vor." cargo check
4 Clippy-Durchlauf, Formatter-Trait auf Iterator-Chaining umstellen „Führe cargo clippy -- -D warnings aus und refaktoriere die Ausgabe-Logik auf .iter().map().collect()." cargo clippy
5 Benchmark für große Markdown-Dateien (>10 MB) „Benchmarke parse() mit Criterion für eine 10-MB-Datei und schlage eine Optimierung vor, falls >100 ms." cargo bench
6 Rustdoc mit Doctest-Beispiel für die öffentliche parse()-Funktion „Ergänze ///-Dokumentation mit einem lauffähigen Beispiel für parse()." cargo doc --open
7 Statisches Release-Binary bauen, GitHub-Actions-CI einrichten „Erstelle einen GitHub-Actions-Workflow, der für x86_64-unknown-linux-musl baut und das Binary als Release-Artefakt anhängt." cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl
8 Dependency-Audit einrichten „Führe cargo audit und cargo deny check aus und behebe gemeldete Probleme." cargo audit, cargo deny

Definition of Done:

  • [ ] cargo test, cargo clippy -- -D warnings, cargo fmt --check laufen fehlerfrei in CI
  • [ ] Doctest deckt die öffentliche API ab
  • [ ] Statisches Release-Binary per CI-Artefakt verfügbar
  • [ ] cargo audit ohne offene Findings

Stretch Goal

Die Statistik-Logik als separate Library-Crate herauslösen und zusätzlich für wasm32-unknown-unknown kompilieren, um sie in einer Browser-Vorschau wiederzuverwenden — Vorgeschmack auf Projekt 3.

Projekt 2 (Fortgeschritten): Async REST-API taskflow

Ziel: Eine Mehrbenutzer-Task-Management-API mit Axum, PostgreSQL (SQLx), JWT-Authentifizierung, Hintergrund-Worker und strukturiertem Logging — inklusive Docker-Deployment und CI/CD.

Lernziele: Umgang mit Async/Concurrency-Debugging, Datenbank-Kompilierzeitsicherheit, Observability und dem vollen Claude-Code-Automatisierungs-Werkzeugkasten (Subagenten, Hooks, Skills).

Tech-Stack: axum, tokio, sqlx (Postgres), jsonwebtoken, tracing/tracing-subscriber, utoipa, testcontainers. Geschätzter Aufwand: 3–4 Wochen (Teilzeit).

Phase Konkrete Aufgabe Beispiel-Prompt Befehle/Werkzeuge
0 CLAUDE.md mit DB-Verbindungsregeln, Subagent db-migration unter .claude/agents/ anlegen „Erstelle einen Subagenten db-migration, der ausschließlich migrations/ lesen und ändern darf." .claude/agents/db-migration.md
1 Domänenmodell (Task, User, TaskStatus-Enum), AppError-Enum mit thiserror, Postgres-Schema mit SQLx-Makros „Entwirf das Schema für tasks/users und generiere query!-Aufrufe, die zur Compile-Zeit gegen die lokale DB geprüft werden." sqlx migrate add, cargo sqlx prepare
2 #[tokio::test]-Integrationstests gegen Testcontainer-DB, danach Endpoints implementieren; Subagent für API-Tests parallel starten „Starte einen Subagenten, der isoliert Integrationstests für /tasks in tests/api.rs schreibt, während ich am Auth-Modul arbeite." cargo nextest run
3 Race-Condition im Hintergrund-Worker (tokio::spawn + geteilter State) analysieren, Send/Sync der Task-Queue prüfen „Analysiere worker.rs auf Race-Conditions beim Zugriff auf Arc<RwLock<Queue>> und schlage ggf. einen Channel-basierten Ansatz vor." cargo check, tokio-console (optional)
4 Clippy-Refactoring, Fuzzing des JWT-Parsers, Mutation-Testing der Validierungslogik „Richte cargo-fuzz für die Token-Parsing-Funktion ein und führe cargo-mutants für validation.rs aus." cargo clippy, cargo fuzz run, cargo mutants
5 tracing-Instrumentierung für alle Endpoints, Benchmark der Task-Listen-Abfrage bei 100k Einträgen „Instrumentiere alle Handler mit #[tracing::instrument] und benchmarke GET /tasks mit Criterion." cargo bench, RUST_LOG=debug
6 OpenAPI-Spezifikation generieren, Rustdoc für öffentliche Handler-Module „Generiere eine OpenAPI-3-Spezifikation mit utoipa für alle /tasks- und /auth-Endpoints." utoipa, cargo doc --open
7 Multi-Stage-Dockerfile (Distroless), GitHub Actions mit Postgres-Service, Coverage-Report „Erstelle ein Multi-Stage-Dockerfile auf Basis eines musl-Release-Builds und einen CI-Workflow mit Postgres-Service-Container." docker build, cargo llvm-cov
8 cargo audit/cargo deny in CI verankern, MSRV pinnen, Security-Audit-Skill aus dem KI-Entwicklungsworkflow als Claude-Skill nachbilden „Lege den Skill .claude/skills/rust_security_audit/SKILL.md an und binde ihn als Pflichtschritt vor jedem Release ein." cargo audit, cargo deny, cargo msrv

Definition of Done:

  • [ ] Integrationstests laufen reproduzierbar gegen Testcontainer in CI
  • [ ] tracing-Logs sind strukturiert (JSON) und enthalten Request-IDs
  • [ ] OpenAPI-Spezifikation ist aktuell und wird in CI validiert
  • [ ] Docker-Image ist minimal (Distroless/scratch) und startet ohne Root-Rechte
  • [ ] cargo audit, cargo deny, MSRV-Check sind Pflicht-Gates in der Pipeline

Fallstrick

Den Hintergrund-Worker mit Arc<Mutex<...>> „reparieren", statt das Nebenläufigkeitsmodell (z. B. auf tokio::sync::mpsc-Channels) zu überdenken — siehe KI-Entwicklungsworkflow für Rust, Phase 4.

Projekt 3 (Profi): Verteilter Key-Value-Store nodemesh

Ziel: Ein verteilter In-Memory-Key-Value-Store mit eigenem Binärprotokoll über TCP, einer C-ABI-Client-Bibliothek für Fremdsprachenanbindung und einem WASM-basierten Admin-Dashboard, das denselben Protokoll-Code im Browser wiederverwendet.

Lernziele: Kombination aller Systems-Programming-Themen aus KI-Entwicklungsworkflow für Rust, Phase 7 (FFI, Cross-Compilation, WASM) mit fortgeschrittener Claude-Code-Nutzung: parallele Subagenten auf getrennten Crates, Plan Mode für die Cluster-Architektur, eigenes Plugin für wiederverwendbare Audit-Skills.

Tech-Stack: Cargo-Workspace mit den Crates nodemesh-core (Protokoll, no_std-fähig), nodemesh-server (Tokio-TCP-Server), nodemesh-ffi (cbindgen), nodemesh-wasm (wasm-bindgen). Geschätzter Aufwand: 2–3 Monate (Nebenprojekt).

Phase Konkrete Aufgabe Beispiel-Prompt Befehle/Werkzeuge
0 Cargo-Workspace mit vier Crates anlegen; im Plan Mode die Cluster-/Protokoll-Architektur entwerfen, bevor Code entsteht „Entwirf im Plan Mode die Architektur für ein Sharded-Key-Value-Protokoll: Frame-Format, Fehlercodes, Versionierung. Noch keinen Code schreiben." Plan Mode, cargo new --lib nodemesh-core
1 Binärprotokoll als enum Frame modellieren (Newtype für ShardId, Key), Fehlerstrategie: thiserror in nodemesh-core, anyhow im Server „Modelliere das Frame-Format als Enum mit Make Illegal States Unrepresentable. Ungültige Frame-Kombinationen dürfen nicht kompilieren." —
2 Drei parallele Subagenten: protocol-subagent (Encoding/Decoding-Tests), ffi-subagent (C-Header-Tests), wasm-subagent (Browser-Serialisierung) „Starte drei Subagenten parallel: einen für Protokoll-Roundtrip-Tests, einen für die FFI-Grenzschicht, einen für die WASM-Serialisierung. Jeder arbeitet nur in seinem Crate." cargo nextest run --workspace
3 Sharded-Locking-Strategie prüfen (Arc<Mutex<Shard>> pro Shard statt globalem Lock), Send/Sync für den Cluster-State auditieren „Prüfe, ob ClusterState Send + Sync ist und ob der globale Lock in store.rs zu einem Bottleneck wird. Schlage Sharding vor." cargo check, loom (optional)
4 cargo-fuzz auf dem Frame-Parser (klassisches Ziel für Byte-Stream-Parsing), cargo miri test für alle unsafe-Blöcke an der FFI-Grenze „Richte einen Fuzz-Target für Frame::decode() ein und führe cargo miri test für nodemesh-ffi aus, um UB an der C-Grenze auszuschließen." cargo fuzz run decode_frame, cargo miri test
5 tracing für Cluster-Events, Benchmark des Frame-Decodings (Ziel: <1 µs pro kleiner Frame) „Benchmarke Frame::decode() mit Criterion und optimiere Allokationen im Hot Path." cargo bench
6 Rustdoc für nodemesh-core (Protokollspezifikation als Doctest), generierten C-Header dokumentieren „Generiere Rustdoc mit einem Doctest, der einen vollständigen Frame kodiert und dekodiert." cargo doc --open, cbindgen
7 nodemesh-server als musl-Binary + Distroless-Docker-Image; nodemesh-ffi als .so/.a für C-Clients; nodemesh-wasm für das Dashboard „Erstelle Build-Targets für x86_64-unknown-linux-musl (Server), C-ABI-Bibliothek (cdylib) und wasm32-unknown-unknown (Dashboard) in einer gemeinsamen CI-Matrix." cargo build --target ..., wasm-pack build, docker build
8 cargo-semver-checks für die FFI-/Protokoll-API, MSRV-Check, eigenes Plugin security-audit-plugin bauen und im Team verteilen „Bündle den Security-Audit-Skill als Plugin mit .claude-plugin/plugin.json und teste ihn lokal mit claude --plugin-dir." cargo semver-checks, cargo msrv, claude plugin init

Definition of Done:

  • [ ] Fuzz-Target läuft mindestens 30 Minuten ohne Absturz in CI (Smoke-Run)
  • [ ] cargo miri test deckt alle unsafe-Blöcke in nodemesh-ffi ab
  • [ ] C-Header (cbindgen) und WASM-Bindings (wasm-bindgen) bauen automatisiert in CI
  • [ ] cargo-semver-checks verhindert versehentliche Breaking Changes an der FFI-API
  • [ ] Security-Audit-Skill ist als Plugin paketiert und im Team installierbar

Fallstrick

unsafe an der FFI-Grenze „weil es nun mal FFI ist" ungeprüft akzeptieren — jeder unsafe-Block braucht eine explizite Sicherheitsbegründung im Kommentar und einen Miri-Test, siehe KI-Entwicklungsworkflow für Rust, Phase 5.

Wie weiter?

Die drei Projekte bauen bewusst aufeinander auf: mdstat etabliert die Grundroutine (Phase 0–2 im Griff haben), taskflow erweitert um Concurrency/DB/Observability, nodemesh verlangt die volle Bandbreite aus Systems Programming und fortgeschrittener Claude-Code-Orchestrierung (parallele Subagenten, Plugins). Wer alle drei durchläuft, hat jede Phase aus KI-Entwicklungsworkflow für Rust und jedes Werkzeug aus Claude Code CLI: End-to-End-Leitfaden mindestens einmal praktisch angewendet.

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Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).