Wer hat nicht schon mal Stunden damit verbracht, einen Bug zu suchen, nur weil das Python-Skript ein Feld erwartet hat, das im Rust-Backend nach dem letzten Refactoring umbenannt wurde? Oder das TypeScript-Frontend schickt Daten, die der Server längst nicht mehr versteht?

In der Theorie haben wir Dokumentationen und Schemata. In der Realität lügen wir uns oft in die Tasche, wenn wir behaupten, unsere Schnittstellen seien konsistent. In diesem Talk steigen wir tief in den Kaninchenbau ab und schauen uns an, wie wir in Rust APIs definieren. Es geht um mehr als nur Memory Safety – es geht um Typsicherheit und Performance über Sprachgrenzen hinweg.

• Vom Domain Model zum Speicherlayout: Warum Tagged Enums (Sum Types) in Rust das Fundament für sauberes API-Design sind und wie sie herkömmliche OOP-Strukturen in den Schatten stellen.

• Die Brücke nach Python: Wie wir mit PyO3 Schnittstellen bauen, die nicht nur performant sind, sondern sich auch für Python-User intuitiv anfühlen. Wir schauen uns dabei Konzepte an, die sich an der Z3-API orientieren: Mächtige Logik in Rust, ergonomische Bedienung in Python.

• End-to-End Typsicherheit: Wie wir OpenAPI-Spezifikationen und TypeScript-Typen direkt aus unseren Rust-Modellen generieren. Das Ziel: Eine „Single Source of Truth“, damit die Wahrheit im Backend auch die Wahrheit im Frontend bleibt.

• Lessons Learned: Einblicke in echte Systeme aus 4 Jahren professioneller Rust-Entwicklung – von AWS-Lambda-Simulationen bis hin zur Medizintechnik.

Dieser Talk richtet sich an alle, die genug von inkonsistenten Glue-Code-Wüsten haben und sehen wollen, wie man Rust-Backend-Logik effizient in heterogene Stacks integriert.