研究者たちは、オリジナルのコードを実行することで歴史的な計算システムを調査する手法として「実行可能な考古学（Executable Archaeology）」と称するプロジェクトを実施しました。この「再活性化」と呼ばれるプロセスは、20世紀半ばの2つの異なるプログラム、Herbert SimonのHeuristic Compiler（1961年）とKBEmacs（1984年）に適用されました。これらのプログラムは異なる目的と時代に開発されたものですが、どちらも人間がプログラミングのタスクにどのように取り組むかという、明示的で実行可能な理論として機能していました。

Heuristic Compilerは、プログラミングを問題解決のタスクとして扱うために設計された実験的なモデルでした。それは、General Problem Solverから派生した手法である「手段目標分析（means-ends analysis）」を利用して、プログラミングの性質を調査していました。対照的に、KBEmacsはMITのProgrammer's Apprenticeプロジェクトによって開発された、インテリジェントなプログラミングアシスタントのプロトタイプでした。KBEmacsは、熟練したプログラマーは慣れ親しんだパターン、すなわち「クリシェ（cliches）」を認識し、様式化された英語のコマンド言語を使用してそれらを組み合わせてプログラムを構築するという理論に基づいて動作していました。これらのシステムを再活性化することで、研究者たちはSimonの1963年の論文からのコンパイル済みコードと、KBEmacsの1984年のセルフテストからのSQRTシーケンスを再現することができました。

この研究は、2つのシステムの間にある驚くべき共通性を明らかにしました。両システムとも、既存のルーチンを適応させることで機能していたのです。Simonは後に、検索ベースの手法だけでは、膨大な既存のプログラミング知識の蓄積なしには不十分であると主張しました。興味深いことに、研究者たちは詳細な再活性化作業を支援するために、AnthropicのClaude Code（Opus 5.5）という現代のAIツールを使用しました。彼らは、これらの歴史的なシステムと現代のツールの間に重要な違いがあることに注目しました。Heuristic CompilerとKBEmacsに体現されている明示的で実行可能なプログラミング理論は、異なる基礎的なメカニズムに依存してコードを生成する今日のより能力の高いAIコーディングアシスタントには、ほとんど見られないのです。