近日，一位数学教育工作者公开分享利用人工智能代码代理重构历史教学软件并开发新应用的实践案例。该研究者自1999年起便采用Java编写数学可视化小程序，受限于Web技术迭代，早期代码早已停用。近期，研究者引入现代AI编程助手，在数小时内将二十余款旧版程序成功迁移至JavaScript环境。重构后的应用不仅全面恢复运行，还升级了图形渲染效果。测试显示，AI代理在迁移过程中未产生显著缺陷，反而自动修复了原版代码中的两项隐蔽逻辑错误，整体代码质量实现正向优化。 在历史项目修复基础上，研究者进一步利用自然语言交互指令，快速开发出闵可夫斯基空间狭义相对论模拟器及吉尔布雷斯猜想交互演示工具。该案例印证了大语言模型代码代理在科研辅助领域的高效性与可靠性。尽管生成代码可能存在局部交互瑕疵，但作为辅助教学的视觉工具，其试错成本与潜在风险完全可控。研究者指出，未来计划将此类AI生成的交互式可视化模块标准化纳入学术论文配套体系，以技术驱动数学教育工具的迭代升级。