北京
用AI写代码能省多少时间？有人做了个实验：原本需要5年的工程，压缩到了5周的业余时间和40英镑。
开发者用OpenAI Codex 5.5和Claude Opus 4.7写了一个Rust实现的RAR处理工具，覆盖RAR所有版本。成果是5.5万行代码，能跑，但不算快。代价是差点被OpenAI封号——训练过程中频繁触发安全审查，最后不得不走人工验证流程才解决。
RAR是个老格式，DOS时代起家，靠压缩率打败WinZip，成了盗版软件分发的标准格式。它一直在进化：多卷支持、恢复记录、内置虚拟机，体积膨胀得像座房子。官方unrar有源码，但协议不自由，作者Eugene Roshal本人还反感盗版。所以想做干净的实现，只能从零摸规范——而规范并不存在。
开发者先从开源解压器（unar、libarchive、UNRARLIB）和零散网页里扒资料，让Claude整理文档。每轮迭代后追问缺失项，维护一份"难题清单"来跨越上下文重置。两周后，读取端的文档基本成型；写入端还是一团猜测。
接下来是逆向工程：拿DOS和Windows版的RAR二进制文件，在Ghidra和DOSBox-x里做十六进制转储，分析打包方式。又花了一两周，盲区才逐渐填满。最终产出：覆盖全部RAR版本的格式规范文档。
真正开工时，三个AI分工明确。Claude爱写代码但容易丢大局，需要反复重构和盯着；Codex 5.5给足资料就能自己推进，聊多了反而跑偏。开发者把规范丢给Codex，让它自主实现，自己只处理随机弹出的"网络违规"中断。
代码质量？开发者自己说是"slop"（烂泥）。但重点是：一个曾被认为"没人愿意做"的项目，现在一个人+AI几周就能交付。不是演示，是完整支持历史格式的兼容层。
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