本篇文章更新時間：2026/02/06
如有資訊過時或語誤之處，歡迎使用 Contact 功能通知。
一介資男的 LINE 社群開站囉！歡迎入群聊聊～
如果本站內容對你有幫助，歡迎使用 BFX Pay 加密貨幣 或 新台幣 贊助支持。
自動化程式開發的前線實驗：16 個 Claude 寫出能編譯 Linux Kernel 的 C 編譯器
副標題：從「一個模型」到「一個團隊」的能力飛躍
編輯前言：這是一篇我讀完之後久久不能平復的文章。Nicholas Carlini 在文中分享如何用「平行 Claude 團隊」從零打造一個能編譯 Linux Kernel 的 Rust C 編譯器。這不只是技術展示，也是對未來軟體開發工作流程的挑戰與警訊。原文出自 Building a C compiler with a team of parallel Claudes。
核心觀點（Key Takeaways）
- 平行 LLM Agents 不再是概念，而是能真正完成巨型工程的「團隊」。
- 高品質測試與完善的作業環境，才是讓 AI 可靠自主進行長期開發的關鍵。
- 即使成果驚人，專案也暴露了 LLM 在可維護性、效能、細節工程上的上限。
深入解析
Nicholas 嘗試的，是一個極度野心的實驗：讓 16 個 Claude 平行、無人監管地 協作，打造一個能編譯 Linux 6.9 的 C 編譯器。整個過程耗費近 2,000 個 Claude Code session、2B tokens、約 2 萬美元 API 成本，最後產生一個 10 萬行 Rust 編譯器，能跑 Doom，也能編 QEMU、FFmpeg、Redis 等大型專案。
引用原文一句最震撼的話：
"This approach dramatically expands the scope of what's achievable with LLM agents."
這篇文章其實不只是展示成果，更是分享「如何讓 LLM 長期、自主、正確地完成巨型任務」。以下是幾個重要洞見。
- 打造可無限循環工作的 Claude：作者設計了一個無限迴圈的 harness，Claude 完成一個任務就自動接下一個，沒有人工提示的瓶頸。
- 多代理平行協作：每個 agent 以 Docker 隔離、以 Git 同步，靠簡單的 lock 機制避免衝突。Claude 自己解 merge conflicts，也自己找下一步。
- 測試的重要性超過你想像：作者強調測試品質幾乎決定整個專案的生死。若測試不準確，Claude 會「認真做錯事」。於是他投入大量時間建 CI、加強驗證、縮小回歸空間。
- 為 AI 設計的工作環境，與人類完全不同：例如避免 context 汙染、建立可供 grep 的 log、提供低成本的快速測試模式、強制代理寫 README 幫自己保持上下文。
- 處理 Linux kernel 這種巨型任務的突破：多個 agent 原本卡在同一 bug。最後靠 "GCC oracle" 技巧把大型任務拆成代理可分工的子任務。
筆者心得與啟發
讀完之後，我其實是又興奮又不安。
興奮的是：這篇文章展示了一種「真正可擴張的 AI 工程模式」。不再是一個 LLM 協助你寫 function，而是 一整隊 AI 工程師 可以在你下班時持續推進大型系統。這代表未來軟體的產量、節奏、規模，很可能被徹底改寫。
但同時，我也深深感受到文末作者那句話的重量：
現在已經可以做這種事，實在比我預期的還要早得多。
在沒有人工審查的情況下，自主 AI 寫出的系統，看似通過測試，但實際的安全性、正確性、邊界情況，究竟誰能保證？這不只是技術挑戰，更是治理與工程文化的挑戰。
這篇文章讓我重新思考：
- 未來工程師的角色可能轉變為「目標設定者」與「品質把關者」。
- 測試的重要性會被推到前所未有的高度。
- 我們必須找到方法，確保 AI 自動化不會產生隱性的風險累積。
若你對 AI 代理、軟體工程自動化、或 LLM 的邊界感興趣，這篇原文絕對值得收藏與多讀幾次。