LLM в действии: как модели Qwen, GLM и Claude помогли создать эмулятор ZX Spectrum
Автор делится опытом использования последних LLM (Qwen, GLM, Claude) для разработки ZX Spectrum‑эмулятора. За год модели стали «джунами», способными решать реальные задачи.
В статье «LLM против ZX Spectrum. Часть 3» (Habr AI, 20 сентября 2026) автор рассказывает о том, как он использовал новейшие крупные языковые модели — Qwen, GLM, Sol и Claude c Astra — для создания полностью рабочего эмулятора ZX Spectrum.
Проект начался как эксперимент: автор хотел проверить, насколько современные LLM способны заменить традиционных junior‑разработчиков в узкоспециализированных задачах.
Ключевые шаги:
- Анализ требований – модель Qwen помогла собрать техническую спецификацию, преобразовав старые схемы в современный формат.
- Генерация кода – GLM и Sol писали отдельные модули (CPU, видеопроцессор, звук) на C++, предлагая варианты оптимизаций.
- Отладка и тестирование – Claude с Astra выступал в роли «pair‑programmer», предлагая unit‑тесты и фиксируя баги в реальном времени.
За год развития LLM автор отмечает, что их «уровень» вырос до уровня junior‑разработчика: они умеют разбирать сложные технические задания, писать чистый код и предлагать архитектурные решения.
Итоговый эмулятор получился «на загляденье»: поддерживает оригинальные графические режимы, звук и даже загрузку программ с кассет. Полный разбор проблем и решений доступен в статье: https://habr.com/ru/articles/1084296/.
Таким образом, проект демонстрирует практический потенциал LLM в ускорении разработки специализированных систем, снижая порог входа для небольших команд.
Для разработчиков и студентов это подтверждает, что современные LLM могут выступать в роли «умных помощников», беря на себя рутинные части проекта. Однако эффективность зависит от качества запросов и готовности контролировать генерируемый код. Стоит использовать их как ускоритель, а не замену опытного инженера.