这两天我让AI尝试写compiler 以往我尝试了几次AI都不太行
tokenizer, AST, IR 算是软件工程中比较困难的概念
这次轻易过关了让我蛮惊艳的 并且这次我实验了一个新的想法
用py做prototype 尝试 然后移植到rs 重构rs之后回去反哺py
build release只用rs去build (因为py build 太烂了) 还能build wasm
直接能做成一个可以玩的网页 https://homun.posetmage.com/mermaid-ascii/
以往这是非常难以想像的 需要同时会不同的情境 还要能顺利串好一切
(最近一次让我眼睛一亮的是AI终于能写好k8s helm了)
这边我也来推广使用agent teams方法 context工程非常重要
我都会要求AI写详细的repo设计流程 甚至专案大一点我都会要求AI写llm.*.md
比如llm.auth.md, llm.frontned.md, llm.backend.md, llm.arch.md,
简单说就是类似Anthropic提出的skills.md概念 会互相指来指去的知识库
规划好工作过程 要求一律写llm.working.status llm.plan.status 用来追踪状态
请AI 自己写agnent teams方法 在tmux里用一个parent去管不同child
举例 https://github.com/HomunMage/mermaid-ascii/tree/main/scripts
每隔一段时间 就杀掉全部 没完成的工作直接rollback上一个git commit
每次test通过后才commit (原本AI帮我设定1800s杀掉 我觉得太久 改900s全杀)
这样等于实现了 龙虾 + Ralph Wiggum概念
担心环境污染? 建议用kvm 或vbox, vmware虚拟机跑环境 让AI在里面胡搞瞎搞
而且为了可移植 都会以打包好的docker为基准
如果开发前端比如svelte 要求AI跑过docker compose exec frontend npm run lint

cool

我之前也说先让AI写完py的算法，写完再AI看py档改写成C++，就被一堆手刻派喷烂https://i.imgur.com/oyDh9gT.jpeg

咦....哪叫AI 写个C++ compiler 也不是什么问题>

楼上，你会被手刻派喷烂，他们觉得不可能https://i.imgur.com/ze6vGKy.jpeg

可不可能不是用讲的，这是工程，请做一个出来看看吧.

好奇为什么用 py 做原型？因为可能有较多资料供参考吗

用虚拟机不错

被喷烂的原因可能不是因为用了AI而是因为人

那用python 写支援标准c11的compiler就好笑死，真的不知道为什么被喷烂，哈哈

我蛮想知道codex 5.3 chugging版本是不是处理react还是不太行，记得在5.1版本时要它改react都会弄到网页爆开来，印象不太好Xhigh 版本

推 大大 真的有在研究无人监管自动化

然后还是写不太好serverless.template(遮脸)