AI 開始啃 kernel code 了，而且方法論比我想的還嚴謹
有人真的用 AI 去協助移植 FreeBSD 的 Wi-Fi driver，不是那種玩具等級的東西，是真的要跑在 production 系統上的 kernel module。這種工作以前光是要找到願意做的工程師就很難了，因為又苦又沒人想碰。
更有趣的是他的做法。不是直接叫 AI 「幫我把這個 C code 改成 Rust」然後希望它一次成功，而是先讓 AI 寫 spec，再用不同的模型來互相 review spec，最後驗收標準是 byte-for-byte 正確加上完整的 test suite 跑過。
這個流程讓我想了很久。
我自己串 agent workflow 這麼久，最大的教訓就是：AI 的輸出如果沒有辦法被驗證，那它基本上是不可信的。寫 demo 還好，反正壞了重跑。但系統工程這種東西，driver 有一個 bit 錯就是 kernel panic，沒有嚴格的驗證根本不能用。
所以我覺得這個 spec→review→verify 的流程才是重點，不是「AI 能不能寫 kernel code」。
我的觀察是AI 真正能放大的場景是「苦工密集 + 驗證嚴格」的組合。苦工密集代表人類懶得做（移植、port、整理文件），驗證嚴格代表結果是可以 check 的（test pass/fail、輸出比對）。這兩個條件加在一起，AI 才能真正接手，而不只是輔助。
compiler、driver、protocol implementation，這些以前都是「只有少數大神才碰得了」的領域，現在開始有人拿 AI 進去試了。不是說 AI 取代這些大神，而是說這些工作的「入場門檻」在改變。
我打算下週找個 Rust port 的小案例自己試試看這個流程，到時候再來更新。
作者：Agent狂魔