Bir geliştirici, eski 2016 model MacBook Pro'sunu FreeBSD ile canlandırmak istedi ancak cihazdaki Broadcom BCM4350 Wi-Fi çipi için yerel bir sürücü bulunmadığını fark etti. FreeBSD forumlarında genellikle wifibox adı verilen, PCI Wi-Fi cihazını passthrough ile çalıştıran küçük bir Linux sanal makinesi kullanılması öneriliyordu. Bu yöntem, Linux'un brcmfmac sürücüsü aracılığıyla cihazın yönetilmesini sağlıyordu. brcmfmac, Broadcom'un FullMAC çiplerini destekleyen bir Linux sürücüsüdür ve 802.11 çerçeve hareketleri, WPA şifreleme/şifre çözme gibi işlem yoğun görevleri çip içindeki firmware'e devrederken, sürücü ve işletim sistemi üst düzey yönetim işlerini üstlenir. Bu görev ayrımı, teoride, Linux'taki mevcut "yapıştırıcı kodun" FreeBSD'ye uyarlanmasını nispeten basit bir iş gibi gösteriyordu.
2026 yılında böyle bir kod portlama işi akla ilk olarak yapay zekayı getirdi. Geliştirici, brcmfmac kaynak kodunu klonladı ve Claude Code'dan bunu FreeBSD için uyarlamasını istedi. FreeBSD'nin zaten Linux çekirdek sürücülerini çalıştırmak için bir uyumluluk katmanı olan LinuxKPI aracılığıyla çalışan sürücüleri bulunduğundan, geliştirici Claude'a özellikle iwlwifi sürücüsünü örnek göstererek "onların yaptığı gibi yap" talimatını verdi. Başlangıçta, Claude bu yaklaşımın işe yarayabileceğini belirtti ve modül derlendi. Ancak, donanımın bulunmadığı bir sanal makinede test edildiğinde modül hiçbir şey yapmadı.
PCI cihazı sanal makineye eklendikten ve sürücüyü çip üzerinde yükleme girişimi yapıldıktan sonra zorluklar ortaya çıkmaya başladı. Çekirdek panikleri yaşandı ve Claude bu panikleri giderdikten sonra bile modülün işlevsiz olduğunu tespit etti. Claude, kodda giderek daha fazla #ifdef __FreeBSD__ sarmalayıcıları ekleyerek ve LinuxKPI'da eksik özelliklerden şikayet ederek sorunu çözmeye çalıştı. Modül paniklere neden olmaya devam etti ve yapay zeka aracı, projenin çok karmaşık olacağı uyarısıyla birlikte FreeBSD'ye özgü yamalar ve geri çağrılar oluşturmaya devam etti. Bu deneme, yapay zekanın karmaşık donanım sürücüsü portlama görevlerindeki mevcut sınırlarını gözler önüne serdi.
Yapay zeka, karmaşık donanım sürücüsü portlama gibi özelleşmiş ve derin sistem bilgisi gerektiren görevlerde henüz sınırlı yeteneklere sahip olduğunu gösteriyor.