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新智元報道
編輯:peter東
【新智元導(dǎo)讀】一位開發(fā)者用四天時間,讓AI「盲移植」了擁有37年歷史的SimCity代碼庫。整個過程無人閱讀一行原始C代碼,僅靠AI生成與自動化測試驗證。當(dāng)AI開始重寫軟件工程的規(guī)則,我們究竟該歡呼還是警惕。
37年老代碼,4天完成復(fù)活,成本不到30美元。
這是一次足以讓軟件業(yè)重新定價的預(yù)演。
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當(dāng)開發(fā)者Christopher Ehrlich把OpenAI的5.3-codex對準(zhǔn)1989年的SimCity C代碼庫,并留下目標(biāo)轉(zhuǎn)身離開時,他交出了一份關(guān)于未來軟件工程的新答案:
人類不再必須先讀懂遺留代碼,才有資格改造它;只要能定義行為、建立驗證、持續(xù)迭代,AI就能把幾十年歷史的復(fù)雜系統(tǒng)重新帶回現(xiàn)代平臺。
37年老代碼,4天AI完成復(fù)刻
當(dāng)Christopher Ehrlich按下回車鍵時,他可能沒意識到自己正在改寫軟件工程的規(guī)則書。
他做的很簡單:將OpenAI的5.3-codex指向37年前的(1989)C代碼庫,設(shè)定目標(biāo),然后離開。
四天后,這款經(jīng)典城市模擬游戲在瀏覽器中復(fù)活。不必由人來閱讀代碼。只涉及極少的干預(yù)。只需要一個規(guī)格說明和一個不會放棄的 AI。
「我甚至沒看代碼。」Ehrlich在X上寫道,「我只看測試是否通過。」
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這份代碼有著悠久的歷史,最初是Will Wright為Commodore 64編寫的匯編代碼,后來被移植到C語言,其中的數(shù)學(xué)運算全靠位運算,變量名如同密碼,結(jié)構(gòu)讓經(jīng)驗豐富的工程師望而生畏。
整個移植過程運行在每月200美元的ChatGPT訂閱上,從未觸發(fā)速率限制。成本?不到30美元。時間?半周。
對比傳統(tǒng)方式:至少需要一支熟練團(tuán)隊工作數(shù)月,深入理解每個模塊,逐行轉(zhuǎn)換。
想想這意味著什么?
現(xiàn)在每一個現(xiàn)有的遺留代碼庫都有可能被輕松移植,不論是COBOL 銀行系統(tǒng)。古老的政府軟件。被困在舊平臺上的經(jīng)典游戲,只需要一個明確的規(guī)范。
真正稀缺的,已經(jīng)不是把代碼一行行敲出來的人,而是能把需求講清、能驗證結(jié)果的人。
開發(fā)者的重心,正在從編碼本身,轉(zhuǎn)向規(guī)格設(shè)計和驗證體系。
具體來看,Ehrlich編寫了一個「橋接層」,能夠調(diào)用原始C代碼,然后運行基于屬性的測試,要求AI生成的TypeScript移植版必須產(chǎn)生完全相同的行為。AI生成代碼,之后測試驗證,再自動迭代,如此持續(xù)循環(huán)。
這種方法,可視作是將AI作為引擎,驗證作為方向盤的新型工程范式。
SimCity移植項目給了我們一個AGI的預(yù)覽:當(dāng)系統(tǒng)能在不完全理解領(lǐng)域知識的情況下,完成復(fù)雜領(lǐng)域的工作時,我們就進(jìn)入了新范式。
這就像第一次看到編譯器,我們過去手寫匯編,現(xiàn)在只需要描述邏輯。
人類閱讀和理解代碼的時間,往往超過實際編寫時間。
當(dāng)代碼如SimCity般晦澀時,理解成本可能占項目的80%。曾經(jīng)我們堅持‘理解代碼’是移植的前提,現(xiàn)在看來,只需要理解代碼的行為。
傳統(tǒng)軟件工程教育可能需要徹底重構(gòu),之前是教學(xué)生如何寫代碼,現(xiàn)在需要教他們如何不寫代碼也能構(gòu)建系統(tǒng)。
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不過,也不是所有人都這么樂觀,畢竟完整的復(fù)現(xiàn)現(xiàn)有的功能,只是一個定義明確的任務(wù)。正在考驗vibe coding能力的,是看它能不能新增功能。
YC初創(chuàng)公司已全面擁抱氛圍編程
根據(jù)CNBC最新報道,當(dāng)前Y Combinator初創(chuàng)公司中,25%的企業(yè)95%的代碼由AI編寫。這些公司以不到10人的團(tuán)隊實現(xiàn)1000萬美元營收,資本效率達(dá)到歷史峰值。
「如果你仍然對AI編碼持懷疑態(tài)度,說明你沒在關(guān)注。」一位硅谷風(fēng)險投資人直言,「問題不再是AI是否會改變我們構(gòu)建軟件的方式,而是你是用它來構(gòu)建,還是在旁觀望。」
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4天復(fù)現(xiàn)Simcity的評論中提到另一個案例:象棋游戲KingsGambitGame「全都是由AI編程的,展示了這種模式已從小型實驗擴(kuò)展到完整的產(chǎn)品開發(fā)。
音樂制作人轉(zhuǎn)型開發(fā)者創(chuàng)建AI編碼框架并被科技巨頭采用的例子,進(jìn)一步強(qiáng)化了「AI賦能個體創(chuàng)造力」的敘事,即專業(yè)背景不再是技術(shù)實現(xiàn)的門檻。
「應(yīng)用開發(fā)者可以將重復(fù)任務(wù)卸載或自動化,并利用大語言模型生成新代碼。」CNBC記者Kate Rooney在報道中寫道,「在某些情況下,AI可以編寫整個應(yīng)用程序。」
Y Combinator CEO Garry Tan在采訪中更直言:「過去需要50或100名工程師團(tuán)隊完成的工作,現(xiàn)在10人就能搞定。你不必籌集那么多資金,資本續(xù)航時間大幅延長。」
數(shù)據(jù)佐證:YC 2025冬季批次的公司在聚合層面實現(xiàn)了每周10%的增長。「不僅僅是頭部一兩家公司——整個批次都在以10%的周增長率增長。」Tan強(qiáng)調(diào),「這在早期風(fēng)險投資史上從未發(fā)生過。」
考慮到全球仍有價值數(shù)萬億美元的COBOL銀行系統(tǒng)、政府軟件、工業(yè)控制系統(tǒng)困在過時硬件上。AI移植意味著這些系統(tǒng)可以在不被完全理解的情況下,適配現(xiàn)代化硬件。
當(dāng)AI能處理人類從未觸及的無數(shù)Bug和功能積壓。未來代碼庫規(guī)模可能增長10-100倍,約束代碼庫增長的因素正從「人力」轉(zhuǎn)變?yōu)椤杆懔Α埂?/p>
面對AI編碼的崛起,硅谷出現(xiàn)兩種聲音:
焦慮敘事擔(dān)心初級工程師崗位減少,編程的價值下降,傳統(tǒng)職業(yè)路徑斷裂。
機(jī)遇敘事描述的畫面更具吸引力。那些沒能在Meta或Google找到工作的工程師,可以用10人團(tuán)隊建立年收入1000萬或1億美元的企業(yè)。
YC數(shù)據(jù)顯示,80%的演示日公司聚焦AI,其余為機(jī)器人和半導(dǎo)體初創(chuàng)公司。與前幾代不同,這些公司更早獲得商業(yè)驗證。
你可以打電話給真實客戶,如果他們說:「是的,我們每天都在使用這個軟件。」
這就是一個值得投的項目。
參考資料:
https://x.com/garrytan/status/2021260964838940789
https://x.com/ccccjjjjeeee/status/2021160492039811300
https://garryslist.org/posts/ai-just-ported-simcity-in-4-days-without-reading-the-code
https://cnbc.com/2025/03/15/y-combinator-startups-are-fastest-growing-in-fund-history-because-of-ai.html
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