主要观点：此页面不使用追踪器和 cookies，作者致力于让 Clippy 运行更快，介绍了对慢 linter 进行性能优化的过程及相关成果，包括不同项目结构下 cargo check 和 cargo clippy 的运行时间差异，还提到接下来要实现并行 linting 及在增量编译方面的想法，最后表达了对维护 Clippy 项目的满足及感谢。
关键信息：

• 页面不使用追踪器和 cookies，可通过Mastodon联系。
• 加入 Clippy 后开始对慢 linter 进行性能优化，通过多种方式如 lint 过滤等提高性能。
• 展示了 cargo check 和 cargo clippy 的运行时间差异图表，不同项目结构因素影响差异，如项目是二进制还是库、依赖数量等。
• 手动 benchmark 对比 tokio 在不同版本下的运行时间，优化后减少 38.042%，相当于节省 8.43 亿条指令，且现在的数字更优。
• 接下来要实现并行 linting 和在增量编译方面进行研究。
  重要细节：
• 作者喜欢让程序更快，原因包括这是个谜题、无需高端硬件编译程序、减少能源消耗。
• 优化过程中包括从 lint 过滤到优化稀疏使用的例程等。
• 提到 benchmark 工具在开始优化时未存在，是手动 benchmark 的 tokio 数据。
• 提到 rust-analyzer 团队的 Salsa 项目在增量编译方面有研究。
• 表达了对维护 Clippy 项目的满足及感谢用户的支持。