你有没有想过一个问题：让 Claude 自己干活、没人盯着，连续跑 8 个小时，它会不会把你的额度烧光还交白卷？澳大利亚开发者 Chris Lewis 用一场长达 84 天的实战给出了答案：不但不会，进度反而是人肉指挥时的 4 倍。他让 Claude 以 headless（无头）模式循环反编译任天堂 N64 游戏《Snowboard Kids 2》，采用这套工作流后的 3 周，干完了之前 3 个月的活。这个案例 2026 年 8 月 27 日登上 Hacker News 首页（标题《Decompiling a Nintendo 64 game in 84 days》，176 分），但国内几乎没人拆解过它背后那套「放养式 Agent 工作流」——这恰恰是今天最值得抄的东西，因为它能平移到任何批量处理任务上：批量迁移老代码、批量补测试、批量修 lint。这篇文章把他的完整打法、避坑手段和成本账全部拆给你看。
vacuum.sh 的 bash 驱动脚本 + 自研打分器（scorer）+ Splat、m2c、asm-differ、decomp-permuter 等社区开源工具。他在博客《The Unexpected Effectiveness of One-Shot Decompilation with Claude》里把系统拆成四层，这个分层本身就是最好的架构教材：
flowchart TD
A[启动 vacuum.sh] --> B[Scorer 打分器<br/>选出最可能匹配成功的函数]
B --> C[Claude headless 模式<br/>claude -p 接收单个函数]
C --> D{10 次尝试内匹配成功?}
D -- 是 --> E[集成进主项目<br/>build-and-verify.sh 校验<br/>checksum 一致则 git commit]
D -- 否 --> F[写入 difficult_functions 日志<br/>退出本轮]
E --> G{还有可匹配函数?}
F --> G
G -- 是 --> B
G -- 否 --> H[结束]
C -. 返回非零/额度耗尽 .-> I[Driver 退避重试<br/>最长每 5 分钟一次]
I --> B
1. Scorer（打分器）——让 AI 先挑软柿子捏。 初版公式很朴素：score = 指令数 + 3×分支数 + 2×跳转数 + 2×标签数 + 栈大小，分数越低越先做。攒了几百个成功/失败样本后，他用逻辑回归重新拟合权重，结果发现栈大小几乎没有预测价值还有过拟合风险，直接删掉；而且他最初手拍的权重和模型拟合出来的差距很大。这给所有人的启示是：别凭感觉给任务排优先级，用数据调。
2. Claude（干活的）——one-shot 模式。 每次只给一个函数，做完即退出，没有多轮对话。核心提示词只有五条：建匹配环境→用工具反编译→太难就放弃（10 次尝试无进展就走人）→匹配成功就集成、验证、commit→失败就记日志退出。作者特别强调 commit 是保命机制：哪怕 Claude 后来把本地环境搞崩了，进度也丢不了。
3. Toolbox（工具箱）——故意不用 MCP。 他给 Claude 的全是简单的、Unix 风格可组合的小脚本。但重点在「防御性工具设计」：build-and-verify.sh 的输出里直接写着 “BUILD HAS FAILED. Claude, you should treat this as a build failure.”——因为 Claude 经常把失败误判成成功。还有目录级的 %.: make 规则，内容是一段提醒文字，防止 Claude 在匹配环境和主项目之间迷路。他的结论值得画线：防御性工具设计比提示词工程管用得多。
4. Driver（驱动器）——一个 bash 循环。 逻辑极简：调 Claude→返回非零就退避（最终节奏是每 5 分钟一次，防止撞额度限制）→trap Ctrl-C 保证停止信号不会杀掉正在进行的尝试→全部输出追加到日志文件。8 小时无人值守就是这么来的。
博主没有公开精确费用，但有几个可靠锚点：整条流水线消耗的是 Claude 订阅额度（文中明确出现「额度耗尽」和按 5 分钟间隔退避的描述，说明走的是包月额度而非按 token 计费的裸 API）；真正的变量是人力时间——反编译社区以往最稀缺的资源就是少数专家的时间，这套流程把瓶颈直接从「人的注意力」挪到了「算力和模型访问额度」上。ROI 用他自己的数据衡量：3 周自动化 > 3 个月人工，吞吐提升约 4 倍，且全程无需值守。另一个关键实验：Sonnet 4.5 判定「太难」的 7 个函数里，Opus 4.5 能匹配 5 个——复杂任务上模型档位不能省。顺带一提，他试过当时风头正劲的 Codex（含 5.1-codex-max），结果不佳：反编译策略差，Git 操作还经常出错，两者叠加基本不可用。
这套「AI 替我干重复活」的思路，本周 r/SideProject 周榜上还有两个可以照抄的变体：
| 维度 | 你可能知道的 | 你不知道的 |
|---|---|---|
| Agent 用法 | 对话式、人盯着改 | headless 一次性任务 + bash 外循环，无人值守 8 小时 |
| 任务分配 | AI 自己决定做什么 | 用打分器+回归模型先挑最容易的，成功率最大化 |
| 防跑偏 | 写更长的提示词 | 把纠错写进工具输出里，防御性工具 > 提示词工程 |
| 止损机制 | 靠人判断 | 硬编码「10 次无进展即放弃」+ 每步 commit 保住进度 |
| 选型 | 哪个模型新用哪个 | 同一任务 Sonnet 判死刑的题 Opus 能做对 5/7 |
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