tl;dr: Ich habe mit Codex eine Neuauflage eines alten didaktischen Kernreaktor-Simulators gebaut. Erreichbar hier: reactorsim.kiney.de

Warum?

Zu meiner Schulzeit in den frühen 2000ern – als es noch Hoffnung auf einen Ausstieg aus dem deutschen Atomausstieg gab – hatte ich „irgendwas mit Nukleartechnik“ auf meiner Shortlist möglicher Studiengänge.

Ich habe damals sehr viel über Kernenergie gelesen und neben den Heften des „Informationskreises Kernenergie“ alle damals online verfügbaren Ressourcen verschlungen. Darunter war auch eine Reihe von didaktischen, stark vereinfachten 2D-Monte-Carlo-Simulatoren von Prof. H.-M. Prasser. Beim Stöbern in meinen Daten bin ich kürzlich wieder darüber gestolpert.

Leider sind diese Simulatoren alte Windows-Standalone-Anwendungen, die anscheinend in Delphi entwickelt wurden. Die Ausführung auf einem modernen System mit Wine funktioniert zwar, ich denke aber, dass diese Tools auch heute noch didaktisch wertvoll sind und besser zugänglich sein sollten.

Ich habe von der „Hauptversion“ (die anderen Varianten bilden besondere Forschungsreaktoren ab) eine Neuauflage mit Codex gebaut. Da ich letztlich nicht Nukleartechnik, sondern Informatik studiert habe, habe ich versucht, den fachlichen Simulationskern sklavisch nah am Original zu halten, die UI aber komplett als moderne Webanwendung neu interpretiert. Die Architektur sieht aber einen späteren Austausch des Simulationskerns bereits vor.

Wie?

Es handelt sich um eine komplette Clean-Room-Implementierung:

1. Ich habe Codex aufgefordert, die alte .exe gründlich zu analysieren und eine Markdown-Doku mit Fokus auf die algorithmischen Details zu erstellen. Dies hat ein paar „Runden“ mit einzelnen Nachfragen und kurzen händischen Live-Tests der Anwendung mit Wine gebraucht. Das verwendete Modell war GPT-5.6 Sol mit Medium Reasoning.
2. Ich habe interaktiv mit Codex und GPT-5.6 Sol mit XHigh Reasoning ein Architekturdokument in Markdown erstellt.
3. Ich habe Codex mit /goal und wieder mit Medium Reasoning aufgefordert, die Anwendung in einem One-Shot entsprechend den neuen Architekturvorgaben und den dokumentierten Algorithmen zu implementieren. 2 Stunden und 11 Minuten später war die Anwendung ~fertig. Es waren nur winzige Nachbesserungen beim Deployment und vor allem an der README nötig.

Das Ganze war durchaus auch als Test der Fähigkeiten von Codex + GPT-5.6 Sol gemeint. Insgesamt kann die Harness-Modell-Kombination für diesen Use Case sehr überzeugen. Insbesondere die eigentliche Neuimplementierung ging quasi hands-off.

Quellcode auf GitHub