Как я построил ОС на C, не зная C: личный опыт и выводы
Автор делится опытом создания собственной операционной системы на C без предварительных знаний языка, рассказывая о трудностях, ошибках и полезных советах.
В новой статье на Habr AI автор, возвращаясь к публикациям после длительного перерыва, рассказывает о попытке написать собственную операционную систему (ОС) на C, хотя до этого он не владел этим языком. В начале он описывает, как выбрал тему «операционная система», потому что хотела понять, как работают компьютеры «изнутри», и решил, что это будет хорошей мотивацией для изучения C.
Автор подробно описывает процесс: от написания простого bootloader‑а на ассемблере, через компиляцию первых «Hello, world!» в режиме ядра, до реализации базовых функций памяти, планировщика задач и драйверов ввода‑вывода. На каждом этапе он сталкивался с типичными ошибками новичков – неверным управлением указателями, забытыми выравниваниями, неправильным использованием volatile и конфликтами линковки. В итоге пришлось отладить более 30 багов, многие из которых проявлялись только при загрузке на реальном железе.
Для ускорения обучения автор использовал открытые ресурсы: «OSDev Wiki», курс «Operating Systems: From 0 to 1», а также примеры из репозитория «MikeOS». На практике он отметил, что без базовых знаний C процесс затянулся вдвое, а некоторые концепции (например, работа с прерываниями) требовали глубокого погружения в архитектуру x86.
В заключении автор подводит итоги: построение ОС без предварительных знаний C возможно, но требует терпения, готовности к постоянному поиску информации и готовности «ломать» и «починать» код на низком уровне. Ссылка на полную статью: https://habr.com/ru/articles/1060354/
Для AI‑разработчиков и студентов это отличный пример того, как системное программирование развивает навыки отладки и понимания аппаратных ограничений, что особенно ценно при работе с edge‑AI и кастомными ускорителями. Несмотря на отсутствие прямой связи с моделями, опыт работы с низкоуровневым кодом помогает лучше оценивать производительность и потребление ресурсов. Однако стоит помнить, что такой путь требует значительных временных вложений и готовности к частым ошибкам, поэтому лучше сочетать его с более «быстрыми» проектами в области машинного обучения.
