背景

Anthropic 工程團隊近期發表了一項技術實驗，展示如何利用 16 個由 Claude 4.6 Opus 驅動的 AI 代理人（Agents），在不連結網路且僅依賴 Rust 標準庫的「純淨室」環境下，從零開始構建一個具備優化能力的 C 編譯器。這項耗資兩萬美元 API 成本、歷經兩千次對話階段產出的作品，最終生成了約十萬行代碼，並成功編譯了 Linux 核心 6.9 版本以及 PostgreSQL、SQLite 等複雜開源項目。

社群觀點

Hacker News 社群對此實驗的反應呈現極端兩極化，爭論焦點集中在「技術突破的純粹性」與「實際工程的可用性」之間。支持者認為，這項成就遠比過往類似的 AI 程式碼演示更具說服力，特別是它能處理 Linux 核心這種對編譯器一致性要求極高的項目，證明了 AI 代理人在處理大規模、多模組系統工程時的協作潛力。部分評論指出，儘管編譯器原理在學術上已是成熟領域，但要從無到有實現一個能跑通數千項測試、支援多種硬體架構且具備 SSA 中間表示層的編譯器，其工程複雜度依然極高，絕非單純「背誦訓練數據」即可達成。

然而，批評聲浪則直指這類「AI 產物」在現實維護上的災難性。許多資深開發者認為，這是一個耗資兩萬美元產出的「精美廢料」，其生成的代碼在可讀性、維護性與效能上表現低劣。有評論者分析原始碼後發現，該編譯器輸出的機器碼效能甚至不如 GCC 在關閉所有優化（-O0）時的表現，且在處理非法 C 語言代碼時缺乏正確的報錯機制。這種「能跑但不能看」的特性，引發了關於「AI 垃圾代碼（Slop）」的擔憂。反對者質疑，若企業為了節省人力成本而引入這類黑盒系統，未來將面臨無人能修補、無人能理解的技術債，最終仍需支付更高昂的代價聘請人類專家進行重寫。

此外，關於「創新」的本質也引發了深刻討論。部分網友認為，AI 只是在模仿已知的編譯器構造方法，若要求其開發全新的程式語言或未曾見過的算法，AI 可能會徹底失靈。但也有觀點反駁，人類開發者同樣是透過閱讀書籍與既有代碼來學習，AI 的進步速度令人不安。一位留言者感嘆，去年 AI 連簡單的編譯器前端都寫不好，今年卻已能處理 Linux 核心，這種「戰線不斷逼近人類核心領域」的趨勢，讓許多工程師感到威脅。

最後，社群對於 Anthropic 的行銷策略亦有微詞。批評者認為，這類實驗雖然令人印象深刻，但本質上是為了向企業高層推銷「取代人力」的願景，卻刻意忽略了軟體生命週期中最重要的維護成本。儘管如此，多數人仍達成一項共識：這是一個極佳的技術展示，它劃定了當前大語言模型在複雜系統工程上的能力邊界，即便它目前還無法取代專業的編譯器工程師，但其展現的自動化潛力已不容忽視。

延伸閱讀

• Claude's C Compiler GitHub Repository: 實驗產出的原始碼，包含編譯 Linux 核心的說明文件。
• Anthropic Red Team Report on Zero-days: 留言中提到的相關研究，探討 AI 在發現與修復安全漏洞方面的能力。
• TCC (Tiny C Compiler): 留言中被多次提及作為對比的輕量級編譯器，由人類開發者在極短時間內完成且效能優異。