使用 Google Gemini 3 构建现代 C64 汇编 AI 工具链
Source: Dev.to
介绍
在当前的 AI 领域，看到模型生成的大量可运行代码会让人印象深刻。我们看到它们轻松生成 Python 脚本、React 组件以及复杂的 SQL 查询。然而，这些成功往往发生在现代、宽容的开发环境中，这些环境掩盖了根本性的低效。它们提供充足的内存、抽象掉复杂逻辑的标准库，以及能够原谅糟糕资源管理的垃圾回收。
真正的解决问题能力，往往在资源匮乏、没有安全网的情况下才能显现。过去几个月里，我一直在做一个个人基准，我称之为 Commodore 64 约束。
问题看似简单却残酷：AI 能否为一台 1982 年的家用电脑（仅 64 KB RAM、1 MHz 处理器、语言本身不支持原生精灵）生成一个可运行的游戏？
最近，Gemini 3 成为第一个成功通过我 “俄罗斯方块测试” 的模型——这是我设计的一个创意约束挑战，用来过滤掉依赖死记硬背的模型。这是一个重要的里程碑；之前的模型（如 Claude 4.0 和 GPT‑4）经常陷入我所谓的 “随机考古”——生成的代码是论坛片段的破碎拼凑，甚至会出现从未存在的指令。
但 BASIC 虽然受限，却仍是高级语言。它运行缓慢且是解释执行的。为了真正检验 AI 工程能力的极限，我决定迈出更大一步。我从高级逻辑转向裸金属：用 6510 汇编实现的贪吃蛇，并将其封装在一个现代、定制的 Python AI 工具链中。
基准：Gemini 3 如何改变游戏规则
当我在 C64 的 BASIC 版俄罗斯方块挑战上测试模型时，失败主要分为两类：
- 随机考古（Stochastic Archaeology）： 模型在训练数据中找到了类似的脚本（可能是 Apple II 或 VIC‑20 的游戏），并试图强行适配到 C64。这常导致出现
A1、Z9之类晦涩的变量名，以及根本无法编译的逻辑。 - 幻觉（Hallucination）： 模型尝试使用平台上根本不存在的“逻辑”指令，误以为硬件比实际更强大。
Gemini 3 展示了不同的工作模式。它不仅仅是回忆代码，而是似乎从第一原理推理问题。证据体现在实现细节上：
- 算法选择： 它没有使用查找表（历史上为节省周期的 8 位旋转标准做法），而是直接推导出数学旋转矩阵（
x' = -y），优先考虑逻辑正确性而非传统的优化模式。 - 现代架构： 使用描述性的变量名（
px表示玩家 x，py表示玩家 y）和结构化的GOSUB例程，把古老的 BASIC 解释器当作现代结构化语言来使用，而不是写成意大利面条式代码。 - 约束感知： 在渲染循环中预先计算屏幕和颜色 RAM 的内存偏移，以节省 CPU 周期，显示出对 1 MHz 瓶颈的理解。
如果我的 BASIC 版俄罗斯方块挑战是 逻辑推理 的测试，那么汇编版贪吃蛇则是 系统工程 的终极考验。
架构
为了实现这一跨越，Gemini 3 构建了一个 基于 Python 的 AI 工具链，将模拟的 Commodore 64 视为可以以编程方式探测和控制的嵌入式设备，而不是黑盒。
该技术栈由四个关键组件组成：
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| 目标 | Commodore 64（MOS 6510 CPU）。一个每个周期都至关重要的确定性环境。 |
| 编译器 | cc65（具体为 ca65 和 ld65）。支持模块化项目结构和链接器配置，对复杂的内存管理至关重要。 |
| 模拟器 | VICE（x64）。利用 二进制监视器接口，该接口打开一个 TCP 端口，允许外部工具冻结执行并检查 RAM。 |
| 大脑 | Python 3。用于脚本化构建过程、测试游戏逻辑以及运行玩游戏的 AI 代理。 |
第 1 部分：金属层（6510 汇编）
用汇编写贪吃蛇迫使你立刻考虑内存布局。不同于现代开发中 malloc 隐式管理分配，这里每个字节都必须手动计数。
Gemini 3 将内存映射为符合 6510 强项的布局：
- $0400（屏幕 RAM）： 可视网格。C64 的屏幕是 40 × 25 的字符矩阵。向地址
$0400写入字节81（实心块）即可把蛇头放在左上角。 - $0002 — $00FF（零页）： “快车道”内存。6510 对前 256 字节 RAM 有专用指令，访问速度更快（3 个周期 vs 4）且指令更短（2 字节 vs 3）。模型将关键状态——头部 X/Y、方向和指针——存放在这里，以最大化游戏循环性能。
6510 汇编中的现代工程实践
这正是 “随机记忆” 理论失效的地方。如果模型只是从训练数据中复制粘贴旧杂志或论坛的代码，输出会像 1980 年代的代码。
那个时代的代码臭名昭著地 “只写不读”。为了节省每一个宝贵的 RAM 字节并在 1 MHz CPU 上挤出性能，开发者常使用意大利面条式逻辑（无尽的 JMP 与 GOTO）、单字母标签（L1、VAL）以及遍布文件的 “魔法数字”。
这里生成的汇编则截然不同。它是 为 1982 年硬件编写的 2025 年代码：
- 关注点清晰分离： 架构将游戏循环的 Input、Update、Render 三个阶段分离。这映射了现代游戏引擎（如 Unity 或 Unreal）的标准模式，但在简单的 8 位游戏中很少被正式化。
- 输入缓冲（去抖动）： 中间变量
input_buf捕获玩家的摇杆指令，但仅在下一帧开始时才提交给物理引擎（dir）。这防止了经典的 “自杀转向” bug——玩家在单帧内输入两次方向改变（例如先下再左），导致蛇 180° 转向撞到自己的颈部。 - 语义化命名： 代码不再使用
chk_c之类晦涩的标签，而是使用check_collision、move_timer、head_idx等描述性标识符。它优先考虑可维护性和可读性，像对待高级语言一样尊重汇编。
这证明模型并非仅仅从权重中检索到一个 “贪吃蛇” 脚本，而是 从零工程化 出一个解决方案，应用现代最佳实践于 6510 指令集的约束之中。
挑战：8 位算术
在 Python 中，计算像素位置只需一行代码：
index = y * width + x而在 6510 上没有乘法指令——只有加法（ADC）。实现同样的计算需要巧妙使用寄存器、零页寻址以及循环加法或移位相加技术，同时必须控制在 1 MHz CPU 的严格周期预算内。