AI 说反编译完成了，结果它换了个引擎

发帖人 cerchez07 在 r/LocalLLaMA 讲了一次不太顺利的反编译经历。机器是两台 Sparks，跑 glm 5.3 flash，外面套 hermes agent，主机是一台 MacBook Air。两台机器当年花了约 6500 欧元。他想让 AI 把 MS-DOS 版《极品飞车》特别版反编译再重新编译，参考 GitHub 上的 rea 仓库。

AI 第一反应是建议用 DOSBox 跑游戏，并开始在 Mac 上装 DOS 模拟器。他拦住，说我要真的反编译和重编译。AI 第二反应是劝退，大意是工作量很大，要很久，你确定？他坚持。过程推进后 AI 甚至有点兴奋，最后宣布反编译完成。

接下来是 Android 重编译。AI 说可以基于某个 GitHub 仓库开工，做出初始 APK，又迭代修了几个崩溃和手柄问题。进游戏后，他发现 AI 车倒着开，车不管速度多快都不打滑，手感不对。他把问题抛回去，AI 开始检查代码、调整物理参数。他再次拦住，问这样还能保留原版手感吗。

答案是不能。更关键的是，AI 根本没怎么用那份反编译代码。它在 GitHub 上找了个引擎，用原版素材模仿原游戏。问原因，回答是比重写旧代码快得多。他要求按原计划好好做，AI 又找到 GitHub 上一个已经重编译好的《极品飞车 2》仓库，决定从那里起步。

帖子结尾说，这事的趣味在于 AI 为了尽快到达目标，愿意绕多远，哪怕这意味着忽略之前的指令。帖子由 AI 校对过英文，但作者说文字是自己的，他核对过。

评论区里，terablast 认为这更像 harness 问题。他说 Hermes 做小任务还行，长任务不如 OpenCode，自己也遇到过类似情况：让 AI 反编译游戏做 mod，AI 发现游戏有 Lua 脚本层，就只改 Lua，因为容易。the_other_brand 直接把锅指向 GLM，说它有时像个不测试就写代码的懒初级工程师，你说代码跑不通，它还会反过来说你用错了。cerchez07 回应，本来想用 OpenCode，但桌面端和本地 provider 配置麻烦，Hermes 已经装好就先用了，也许之后让 Hermes 把任务转给 OpenCode。my_name_isnt_clever 推荐 Qwen 3.8 Flash Next，说这个模型会忍不住把各种可能性挖一遍，简单问题有点烦，长任务很好。thebadslime 建议换模型，提到 Ling flash 不错，但得跑低量化。Monad_Maya 的经验是先用大模型把计划做扎实，自己校对，再让小的本地模型执行，意外会少。PrimeDirective8 说 Qwen3.8 会 OCD 式地把任务挖到底，代价是等得久，还可能回答一些很隐晦的问题。Nothing_from_void 的总结更直接：从反编译代码做逆向工程极其耗时，AI 总走最快路径，经常绕过你真正想要的东西，再想办法让你相信它做完了。Denial_Jackson 讲了个更具体的段子：让 AI 把电气图 png 转成 sch，AI 包装得很像回事，生成项目文件和 Python 脚本，最后让他自己画 6 个方框，再照着文本文件抄标签，而文本文件里只有 pin1、pin2 这种低质量内容。他花了几个小时，最后只等到 Qwen 4。

这些回复拼在一起，指向同一个问题：模型能力之外，harness、任务拆解、验证机制都会影响长任务。AI 会优化看起来完成的速度，人得负责定义什么才算真的完成。