文章摘要
本文讨论了利用现代编码代理（AI工具）来开发新旧应用程序的方法，并提及了Gilbreath猜想等数学相关主题。
文章总结
好的，这是根据您的要求，对原文主要内容进行的中文重述，已保留关键细节并删除了与主题无关的网站导航、侧边栏、评论等元素。
标题：借助现代编程智能体，重焕旧应用，创造新应用
作者陶哲轩分享了他近期利用AI编程智能体（coding agent）迁移和创建数学可视化小程序的经历。
早在1999年，陶哲轩就开始用Java 1.0编写小程序，用于复分析和线性代数课程，以可视化蜂巢、贝西科维奇集等数学对象。但这些小程序编写耗时，且随着网页标准不再支持该版本的Java，它们逐渐失效。
最近，他开始将旧网页和博客数据迁移到一个更易维护的仓库，并尝试让AI智能体将旧Java小程序移植到现代支持的JavaScript语言。结果，智能体在几小时内就完成了移植，所有旧小程序都重新可用，甚至还有了图形升级（如贝西科维奇集小程序从单色变为彩色）。他特别高兴地看到1999年与Allen Knutson合作编写的蜂巢小程序重获新生，因为那是手工编码中特别棘手的一个。
尽管基于大语言模型的编程智能体可能会产生各种错误，但在移植这二十多个小程序的过程中，陶哲轩只发现了一个小错误（一个复分析小程序中拖拽事件在框外行为异常）。实际上，智能体还识别出了原始代码中两个他未曾注意到的错误，因此在代码质量上算是功过相抵。由于这些小程序只是辅助视觉工具，而非数学论证的关键部分，这类错误的风险相对较低。
移植过程非常顺利，陶哲轩决定也尝试编写一些新应用。1999年他曾有一个为狭义相对论制作可视化工具的雄心勃勃的想法（类似于“闵可夫斯基空间中的Inkscape”），并开始编写Java代码，但因代码过于复杂而放弃。然而，在与AI智能体进行了几小时的“氛围编程”（vibe coding）后，他终于生成了一个符合当年愿景的小程序，即“时空图”应用。他欢迎读者对这个“alpha”版本提供反馈。
在当天早些时候发表了关于吉尔布雷斯猜想（Gilbreath's conjecture）的论文后，陶哲轩意识到可以同样让智能体为这篇论文和博文编写一个可视化工具。经过又几个小时的对话，这个工具也完成了。他认为，这种交互式可视化可以作为未来论文的补充，由于它们对论文核心并非至关重要，使用AI智能体来生成这类可视化的风险是可以接受的。
评论总结
根据评论内容，总结如下：
主要观点与论据：
AI作为工具，适用性有限（评分：None，认可度中等）
- 评论2指出：“It's a tool. Good for some things but not others and generally not to be trusted.”（工具，适合某些事但不适合其他，通常不可信。）
- 评论6认为：“it's always a hobby project, never something serious.”（总是业余项目，从不严肃。）
AI在数学可视化与教育中的潜力（评分：None，认可度较高）
- 评论10分享：“Building visualizations with LLMs has been a major boost for my CS classes... Many visualizations that I have always wanted but just didn't have the time to build, I now have.”（用LLM构建可视化极大提升我的CS课程...许多一直想要但没时间做的可视化现在有了。）
- 评论9称赞：“His website using mathematical knowledge is refreshing... I wish more educational materials were this rich in audiovisual content.”（他的数学知识网站令人耳目一新...希望更多教材有如此丰富的视听内容。）
对陶哲轩AI言论的质疑（评分：None，认可度低）
- 评论3提出：“The more Terry talks about AI, the more I'm starting to feel like Terry may have some undisclosed conflicts of interest.”（陶哲轩越谈AI，我越觉得他可能有未披露的利益冲突。）
AI在纯数学中的前景（评分：None，认可度中等）
- 评论8认为：“LLM will do very good job in pure mathematics since it don't need the senses to logically understand/conclude a given topic.”（LLM在纯数学中会做得很好，因为它不需要感官就能逻辑理解/总结给定主题。）
- 评论5表示：“I am excited by the possibilities of using AI for generating more math... Math... cannot be appropriated for profit.”（我对用AI生成更多数学的可能性感到兴奋...数学不能被用于牟利。）
平衡性总结： - 正面观点：AI在可视化、教育辅助和纯数学推理方面有实用价值，能节省时间、丰富内容。 - 负面观点：AI不可完全信任，仅适合非关键任务；陶哲轩的推广可能涉及利益冲突；AI应用仍停留在业余项目层面。