Terence Tao schrieb 1999 Java‑Applets, um komplexe Analysis und lineare Algebra zu lehren. Web‑Standards haben sie vor Jahren getötet – toter Code, nicht ausführbar, seit über einem Jahrzehnt. Am 11. Juli bloggte er, dass ein KI-Coding-Agent etwa zwei Dutzend davon in wenigen Stunden auf modernes JavaScript portierte. Der Beitrag erreichte innerhalb eines Tages 230 Punkte auf Hacker News.
Die Punktetabelle: ein Fehler eingeführt, zwei Fehler gefunden
Hier ist das Detail, das zählt. Der Agent führte genau einen kleinen Fehler (eine Drag-Event-Störung) ein – und fand zwei Fehler im ursprünglichen 1999‑Code von Tao, von denen er nie wusste, dass sie existieren. Sein Urteil: ein Nullsummenspiel in Bezug auf die Code‑Qualität. Einige Applets kamen besser zurück, etwa eine Besicovitch‑Mengen‑Visualisierung, die von monochrom zu farbig aufgerüstet wurde.
Warum dies der perfekte Anwendungsfall ist
Legacy‑Migration ist die Aufgabe, die niemand übernehmen will: mühsam, wenig prestigeträchtig, geringes Risiko, falls etwas bricht. Taos Punkt ist klar – für sekundäre Visualisierungen ist das akzeptable Fehlerrisiko so gering, dass von Agenten geschriebener Code einfach funktioniert. Er veröffentlichte sogar Apps, die er 1999 als zu arbeitsintensiv aufgegeben hatte, darunter einen Visualisierer für die spezielle Relativität.
Dies ist Taos zweite große Befürwortung von KI‑unterstützter Mathematik nach der Lean‑Formalisation. Wenn der stärkste lebende Mathematiker Coding‑Agenten als routinemäßige Infrastruktur behandelt, ist das das Signal.