Фрактал Мандельброта — один из самых известных и визуально захватывающих примеров в мире вычислительной математики и компьютерной графики. Множество энтузиастов пытается реализовать его генерацию на разных языках программирования — от высокоуровневых до низкоуровневых. Особый интерес вызывает создание Mandelbrot на ассемблере x86, что требует глубокого знания архитектуры процессора, системных вызовов и эффективной организации кода. Недавний эксперимент, проведённый с помощью искусственного интеллекта Claude, показал, каким образом современные инструменты способны помочь и упростить процесс разработки на столь сложном уровне. Изначально инициатива возникла из обсуждения в Твиттере: было задано простое, но любопытное вопрос — умеет ли Claude программировать на x86 ассемблере? В ответ был сделан запрос на написание ASCII-генератора фрактала Мандельброта.
Результат оказался впечатляющим — появился исходный код, внешне напоминающий ассемблер, но требующий доработок и адаптации под конкретные условия запуска. Это стало отправной точкой для дальнейших экспериментов. Платформа, на которой изначально базировался код — Linux x86-64, с использованием ассемблера NASM и системных вызовов для вывода результата. Однако задача возникла в том, что на macOS с архитектурой, отличной от целевой, код не компилировался и не запускался напрямую. Для решения этой проблемы был предложен Dockerfile, позволяющий создать изолированную среду с нужными библиотеками и настройками для сборки и выполнения программы.
Процесс компиляции кодовой базы в контейнере не обошёлся без ошибок. Тут на сцену вышел Claude Code с опцией "--dangerously-skip-permissions", позволяющей интеллектуальному ассистенту анализировать и модифицировать файлы прямо в рабочем каталоге. Он автоматически интерпретировал ошибки компиляции, анализировал ассемблерные инструкции и вносил коррективы, включая улучшение комментариев и оптимизацию кода. Результатом этого цикла стал успешно работающий Docker-контейнер, выводящий в консоль ASCII-арт визуализацию фрактала Мандельброта в виде множества символов @. Такое представление означало, что алгоритм корректно вычисляет принадлежность точек фракталу при высокой итерационной глубине, но визуализация в начальном варианте была малоинформативна, поскольку изображение представляло собой сплошной массив одинаковых символов.
После этого был проведён новый этап настройки логики отображения, в ходе которого менялись параметры итерационного подсчёта и символы для визуализации, чтобы получить более контрастное и наглядное изображение фрактала. Итогом стала окончательная версия кода, которая успешно компилировалась и запускалась не только в эмуляторе Linux под Docker на Mac, но и демонстрировала характерные силыэты фрактальной структуры, узнаваемые даже в ASCII-формате. Данный кейс показывает уникальный потенциал синергии искусственного интеллекта и низкоуровневого программирования. Задачи, традиционно требующие глубоких знаний о микропроцессорах, использованию системных вызовов и оптимизации машинного кода, с помощью современных моделей ИИ становятся доступнее даже тем, кто не является опытным ассемблеристом. Также эксперимент иллюстрирует практические аспекты кроссплатформенной разработки в условиях различий между Linux и macOS.
Использование контейнеризации посредством Docker оказалось ключевым инструментом для создания универсальной среды сборки и исполнения. Такой подход позволяет изолировать зависимости и библиотечный стек, сводя к минимуму проблемы совместимости и различий архитектур. В целом Mandelbrot на x86 ассемблере — это не только демонстрация алгоритмической красоты, но и вызов в области оптимизации и понимания работы низкоуровневого кода. Работа с ASCII визуализацией добавляет в проект дополнительный культурный слой, позволяющий проследить эволюцию графических интерфейсов от минималистичных текстовых образов до современных мультимедийных технологий. Важное значение в проекте уделяется итерационному процессу улучшения.
Первоначально полученный результат был далёк от идеала, и для получения четко выраженного фрактала пришлось проводить корректировки параметров и логику вывода. Такой подход не только оптимизирует алгоритм сам по себе, но и формирует гибкий стиль взаимодействия разработчика с программой, где ошибки и неудачи становятся источником новой информации и направлений для улучшения. В заключение, опыт создания Mandelbrot в x86 ассемблере с помощью Claude демонстрирует, как современные ИИ-инструменты могут преобразить методы программирования даже на уровне машинного кода. Он открывает широкий спектр возможностей — от автоматизированной проверки и правки кода до генерации технически сложных программных решений, которые работают на различных платформах. Для программистов, интересующихся ассемблером и компьютерной графикой, это вдохновляющий пример использования современных технологий для достижения впечатляющих результатов.
Благодаря таким экспериментам поколение разработчиков получает новые методы и инструменты для решения традиционно непростых задач в области вычислительной математики и низкоуровневого программирования.
