背景

知名開發者 antirez 最近分享了他使用 Claude Code 實作 Z80 處理器與 ZX Spectrum 模擬器的過程。這項實驗旨在測試現代 AI 代理在面對複雜系統程式設計時的自動化能力，並探討 LLM 是否能根據技術規格書，在不直接參考現成程式碼的情況下，建構出功能完整的模擬器。

社群觀點

針對這項實驗，Hacker News 社群展開了激烈的辯論，核心爭議點在於這是否能被稱為「潔淨室」（Clean Room）實作。許多評論者指出，LLM 的訓練資料中早已包含無數開源的 Z80 模擬器，即便 AI 在生成過程中沒有連接網路，其權重中可能已經「背誦」了現有的程式碼邏輯。有網友建議，若要真正測試 AI 的理解能力而非記憶力，應該嘗試讓它為一個完全虛構的 CPU 指令集編寫模擬器，或是故意提供錯誤的規格書，觀察 AI 是否會因為訓練資料的慣性而產生幻覺，進而寫出與規格不符但與現實 Z80 吻合的程式碼。

在技術細節上，部分資深開發者對 AI 生成的程式碼品質抱持保留態度。有評論者仔細審視了生成的 C 語言原始碼，發現其中關於像素佈局的註解與實際邏輯不符，且存在一些低效率的記憶體處理方式，形容這種開發過程如同小孩玩積木，雖然外觀成形但內部結構鬆散。對此 antirez 親自回應，解釋這些瑕疵源於子代理模型（如 Claude Haiku）在處理規格時的侷限，但他也強調 AI 在面對錯誤規格時展現了自我修正的能力，且最終產出的 Z80 核心邏輯相當紮實。他認為 AI 程式設計的優勢不在於超越人類頂尖水準，而是在於能同時處理多種語言、系統技巧與數學運算，並以極高的效率達成結果。

此外，社群也討論到 LLM 作為開發工具的本質。有觀點認為 LLM 就像是一個高度壓縮的 JPEG 圖像，雖然能提供大致正確的框架，但在處理如 Intel 8048 這種較冷門或細節繁瑣的硬體時，經常會發明不存在的暫存器或遺漏硬體原生支援的功能。另一派意見則對 AI 展現的「超人」潛力感到驚嘆，認為這種能自動搜尋文件、編寫測試並自我修復的代理流程，已經改變了軟體開發的範式。然而，對於「潔淨室」一詞的誤用，法律與智財權背景的網友表達了強烈不滿，認為 LLM 餵食了大量受版權保護的程式碼，其產出在法律意義上絕不可能是潔淨的。

延伸閱讀

在討論過程中，網友們提到了一些相關的技術資源與背景資訊。其中包含 Steve Kemp 開發的 CP/M 模擬器專案（cpmulator），該專案在 antirez 的實驗中被用作參考資源。另外，也有人提到 Windows NT 與 VMS 系統之間的歷史淵源，用以對比軟體工程中真正的潔淨室實作案例。針對 CPU 模擬的挑戰，網友也推薦參考 MMIX 這種由 Donald Knuth 設計的 RISC 電腦架構，作為測試編譯器與作業系統移植的理想目標。