クロード・オーパス4.6、反復的フィードバックを通じてマルボルジコードの作成に成功

開発者は、反復的なフィードバックアプローチを通じてClaude Opus 4.6を活用し、動作するMalbolgeコードの生成に成功しました。この実験は、GPT-5をIdrisプログラミング言語に対してコンパイルエラーフィードバックループを用いてテストしたUSCの研究手法に着想を得ています。

技術的セットアップとプロセス

開発者は以下のマルチツールセットアップを使用しました：

• Gemini（Chromeチャット内）をプロジェクトマネージャーおよび基本リポジトリコードジェネレーターとして
• AntigravityをIDEとして
• コード検証用のPythonバリデータ
• Claude Opus 4.6を実際のプロンプト実行に使用

プロセスは、コンパイルエラーを単一のリクエストで直接Claudeにフィードバックし、AIが複数回の失敗と再試行を繰り返してコードが最終的に検証を通過するまで進められました。目標は、極端な複雑さで知られる意図的に困難な難解プログラミング言語であるMalbolgeで「Hello World」を記述することでした。

結果と考察

このアプローチは成功を収め、開発者は「その効果の高さに本当に驚かされた」と述べています。Geminiは、このタスクの難しさについて印象的な比喩を提供しました：「覚悟してください：AIであっても、この言語で『Hello World』を書くことは、誰かがミツバチを投げつけている間にルービックキューブを解こうとするようなものです。」

この実験は、フィードバックループが、特に異常な制約や構文を持つ言語において、複雑なプログラミングタスクでのAIパフォーマンスを大幅に向上させることができることを示しています。