Terry Tao transporta 24 applets Java para JavaScript com agente LLM — encontra erros no código original

Terence Tao publicou um relato detalhado sobre o uso de um agente de codificação baseado em LLM para portar seus 24 applets antigos em Java 1.0 (de 1999) para JavaScript moderno, bem como para construir duas novas visualizações interativas do zero. O experimento demonstra tanto o poder quanto as limitações atuais do código gerado por LLM para tarefas de programação não triviais.

Portando 24 Applets Java para JavaScript

Os applets de Tao, originalmente escritos para cursos de análise complexa e álgebra linear, tornaram-se não funcionais à medida que os navegadores abandonaram o suporte a Java 1.0. Usando um agente LLM não divulgado (provavelmente Claude ou GPT-4), ele pediu que portasse todos os applets para JavaScript. O agente completou a migração em "questão de horas." Os applets resultantes agora são funcionais com atualizações gráficas — por exemplo, o applet do conjunto de Besicovitch foi colorido em relação à sua versão original monocromática.

A qualidade do código foi surpreendentemente alta. Tao relata:

Consegui encontrar apenas um bug menor (o manuseio de um evento de arrasto em um dos applets de análise complexa tinha comportamento indesejado ao arrastar para fora da caixa principal), e na verdade o agente identificou dois bugs no código original que eu desconhecia.

Os dois bugs originais foram encontrados pelo agente sem solicitação, tornando a portabilidade um saldo líquido em termos de contagem de bugs. Tao observa que o risco negativo é baixo porque esses applets são auxílios visuais, não componentes críticos de provas matemáticas.

Novo App: Ferramenta de Desenho no Espaço de Minkowski

Inspirado pelo sucesso da portabilidade, Tao reviveu um projeto abandonado de 1999: uma visualização "Inkscape, mas no espaço de Minkowski" para a relatividade especial. Após duas horas de "codificação por vibe" com o agente, ele produziu um applet funcional correspondendo à sua visão original. A transcrição da conversa está disponível, mas omitiu os relatórios tediosos de implementação técnica.

Novo App: Visualização da Conjectura de Gilbreath

Seguindo o post do mesmo dia sobre a conjectura de Gilbreath, Tao pediu ao agente que codificasse uma visualização interativa para acompanhar o artigo. Após mais algumas horas, a visualização foi ao ar. Ele planeja adicionar tais suplementos a futuros artigos, aceitando o risco de bugs gerados por LLM porque as visualizações não são críticas.

Lições Práticas para Desenvolvedores

• Agentes LLM podem portar código legado (Java 1.0) para JS moderno com boa fidelidade — apenas 1 novo bug em 24 apps.
• Agentes podem detectar bugs latentes no código original; sempre revise tanto o antigo quanto o novo.
• "Codificação por vibe" (prompting iterativo com depuração manual mínima) funciona para apps de visualização independentes.
• Risco negativo é aceitável para suplementos não críticos; sistemas críticos ainda precisam de validação humana.

Detalhes completos, incluindo transcrições e links para os applets revividos, estão na fonte abaixo.