我自1999年起就对机器辅助的数学教学和研究方法产生了兴趣，当时我开始在Java 1.0中编写几个小应用程序，主要用于复杂分析和线性代数课程，以可视化我所感兴趣的各种数学对象（如蜂窝形或贝西科维奇集合）。这些应用程序的效果适中，但编程耗时较长，最终网页标准停止支持这个Java版本，导致这些小应用程序失效。然而，在过去几天里，我开始将我大部分旧网页和博客数据迁移到一个更易于维护的存储库，利用现代人工智能的帮助。作为实验，我请求代理将我的旧应用程序移植到一种现代支持的语言（我们选择了JavaScript），并且它在几小时内成功完成了移植，现在我所有的旧应用程序又恢复了功能，甚至还进行了几次图形升级（例如，贝西科维奇集合的小应用程序现在是彩色的，而我最初的版本是单色的）。我特别高兴看到我在1999年与艾伦·克努森一起编写的蜂窝小应用程序复活，因为这个应用程序是手动编码中最困难的一个：众所周知，基于大型语言模型的编码代理可能会在其代码中产生各种明显或微妙的错误；但是在这二十多个小应用程序的移植过程中，我只发现了一个小错误（在一个复杂分析的小应用程序中处理拖动事件时，当拖动在主框外时出现了不必要的行为），而实际上代理还识别出了我未曾注意的原始代码中的两个错误，因此就代码质量而言，最终是一个平衡。无论如何，由于这些小应用程序旨在作为辅助视觉工具，而非数学论证的关键组成部分，因此此类错误的下行风险相对较低。这个过程十分顺利，以至于我决定除了移植旧应用程序外，还尝试编写一些新的应用程序。1999年，我曾有一个雄心勃勃的想法，想要为狭义相对论设计一个可视化工具；那是在Inkscape软件工具发布之前，但我设想的内容基本上是“在闵可夫斯基空间中的Inkscape”。我甚至开始为这个应用编写Java代码，但代码复杂性超出了我的能力，我放弃了这个项目。然而，经过几个小时与AI代理的“感觉编码”，我终于能够生成一个与我1999年时的愿景相符的小应用程序，现已可以在这里找到。关于我与代理之间对话的总结可以在这里找到（已编辑，去除大量繁琐的技术实现报告）。虽然我对该应用进行了适度的游玩测试，但我仍然希望能收到对这个“alpha”版本小应用程序的更多反馈，因为我相信（尤其考虑到代码是由大型语言模型生成的）仍然存在一些错误和粗糙的地方需要修正。在今天早些时候写完关于吉尔布里思猜想论文的博客文章后，我意识到我可以同样请求代理为吉尔布里思猜想编写一个可视化工具，以配合论文和博客文章。经过又几个小时的对话，这项工作已完成；你可以在这里尝试可视化工具。再一次，这个过程相当顺利（请查看这一过程的记录），我认为我可能会将这样的交互式可视化添加为未来论文的补充；由于这些补充不是论文核心的关键，因此我再次觉得使用与大型语言模型代理的引导交互生成此类可视化的下行风险是可以接受的。