查看 PDF HTML（实验性）摘要：早期的人工智能程序往往也是关于人们如何思考的理论，而编写程序的程序在某种程度上是关于人们如何编程的理论。这里我们报告对两个这样的程序的重振，它们提供了两种看似不同的编程理论，并为完全不同的目的开发。第一个是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的启发式编译器（1961），这是一个将编程视为问题解决的实验模型，应用一般问题求解器的方法手段分析来研究编程任务的性质。第二个是 KBEmacs（1984），这是由麻省理工学院（MIT）的程序员学徒项目开发的智能编程助手的工作原型，基于专业程序员识别和组合熟悉模式或“陈词滥调”的观点。它允许程序员通过一种风格化的英语命令语言组合陈词滥调来构建程序。我们通过可执行考古学的方法论接近这两个程序，研究历史计算系统，通过运行其原始代码，这是我们称之为“重振”的过程。我们对启发式编译器的重振再现了西蒙在1963年论文中出现的编译代码，而对 KBEmacs 的重振再现了其1984年12月自测的平方根序列。并排检查这两种理论，结果发现它们有很多共同点：启发式编译器也通过适应现有的例程来工作，而西蒙后来主张，仅搜索就需要大量的编程知识。为了突出这个项目的反身性，我们故意使用现代AI辅助编程工具，Anthropic 的 Claude Code（Opus 5.5），来进行大量详细的重振工作，建立在一个重要的现有软件基础上。这两个系统所体现的明确、可执行的编程理论在今天远远更强大的 AI 编码助手中大多缺失。主题：人工智能（cs.AI）；人机交互（cs.HC）；编程语言（cs.PL）引用为：arXiv:2610.36341 [cs.AI]（或 arXiv:2610.36341v1 [cs.AI] 作为此版本） https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.36341 arXiv 发布的 DOI 通过 DataCite（待注册）提交历史：来自：杰夫·施雷格（Jeff Shrager） [查看电子邮件] [v1] 2026年10月26日 星期一 22:09:13 UTC（20 KB）