Mogę się założyć o czekoladę z okienkiem, że wynik prezentacji nie był wygenerowany w czasie rzeczywistym, tylko został przygotowany wcześniej. :-)

Przy okazji, ostatnio dłubię trochę w GCC i próbuję poznać ten kompilator od środka. Ogólnie projekt jest znacznie gorzej udokumentowany od LLVM. Ciężko jest znaleźć od ręki sensowne opisy do wewnętrznych API, czy reprezentacji kodu (GIMPLE).
Wyniki z Google często zawierają tylko szczątkowe informacje. Nawet na Stack Overflow są wątki z pytaniami bez żadnych odpowiedzi. Finalnie doszedłem do wniosku że pozostanie mi czytanie jakichś prac naukowych i prezentacji developerów. Ewentualnie analiza kodu źródłowego.

Spróbowałem jeszcze z ciekawości zadać parę pytań LLMowi i okazało się, że Claude potrafi udzielić całkiem sensownych odpowiedzi. Można go poprosić o opis dowolnej funkcji w kodzie, podsumowanie różnych etapów kompilacji, albo o fragment kodu wykonujący konkretną manipulację na IR.
Jestem prawie pewien, że nie są to informacje “przeklejone” z jakiejś strony. Spędziłem parę godzin na przeszukiwaniu sieci i nie udało mi znaleźć takich opisów.
Moim zdaniem skraca to czas potrzebny na analizę projektu i “onboarding” o minimum jeden, może dwa rzędy wielkości. To jest faktycznie pierwszy przypadek, gdzie zauważyłem, że AI zwiększyło moją wydajność.

Z drugiej strony, samo generowanie większych fragmentów kodu nie idzie mu już tak dobrze.
Nie używam trybu agenta i model ewidentnie nie radzi sobie z poprawieniem błędów. Bez użycia narzędzi do debugowania nie ma chyba wystarczającej informacji zwrotnej o przyczynie problemu.