前段时间想模仿 BLEUnlock 搞个使用指纹给 macOS 解锁的应用，让 AI Vibe Coding 了很多代码，特别是 USB HID 通信以及 CTAP 协议处理部分。
这中间在调试协议时，AI 花了相当多的时间来反复调整 USB HID 通信时的 Payload 大小，AI 最终的结论是：macOS IOKIT 在发送数据到 USB 设备时有 Bug，会缺少 1 个字节，所以通过宏定义的方式，将包大小减少 1 个字节来绕过这个 Bug 😂。
当然我是不相信这个结论的，毕竟 macOS 上通过 USB HID 通信的设备那么多，不可能有这么明显的 Bug，周末花了点时间来看看到底是咋回事。
在整个通信协议相关代码写完，并且主机和设备通信测试成功之后，在设备端会提示 USB HID 在收到消息时，Payload 大小为 …
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最近我又在前端项目里高强度使用 AI 进行 Vibe Coding，几乎全程用对话驱动开发，不使用编辑器。有个直观感受：在常见前端业务里，Claude Code 等工具的产出质量≈P5~P6（≈中高级工程师的能力）。
AI 不一定能独立把一条复杂业务线打通，但在可拆分的功能级任务上，速度、规范度与最佳实践覆盖度，已足以让“经验尚浅的新人”非常被动。
最近 2 个月我都在高强度使用 Claude Code 写代码（使用模型 claude-4.5-sonnet），并且是尝试完全依赖 AI 解决问题，在编码过程中，完全不使用编辑器看 AI 写的代码，都是通过对话的方式描述需求、描述 Bug。
整体感受是，AI 写代码可用、好用，特别是在前端领域。就单个功能而言，AI 可以写出相当规范并且考虑周到的代码。
一个印象深刻的案例：我需要在一个有多级列表数据的页面上，添加一个浮动的 Table of Contents 组件，只需要在 AI 对话中说一句“在右侧增加 floating toc，默认隐藏，鼠标hover时展示”，AI 即可在 …
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最近尝试全程 AI Vibe Coding 搭建一个包含前台和后台的业务系统，高强度使用了 Cursor + Claude Code 编码一个月，消耗完 Cursor 500 次快速请求，以及可能几百刀 Claude Code 的 Token。
在这过程中，99% 以上的时间都是在通过 AI prompt 进行修改（比如修改页面上的一个文案 😃)，可能少于 10 次觉得描述需求太麻烦了而直接顺手改了代码。
在大概完成了一个可用的系统原型之后，踩了不少坑，也对 Vibe Coding 稍微有了一些体会。
PS. 我也是第一次高强度使用 AI 进行辅助编程，可能并没有一开始就遵循一些最佳实践，以及并没有充分利用 Cluade Code 的一些功能，例如 SubAgent、MCP 等，其中一些问题可能有更好的解决方式。
PPS. 这是一个基于 React + Nodejs，同时包含前后端的项目，所有相关经验都基于相关领域的实践得出。
Agent 在调试时容易重复启动调试服务器或多个实例，这会带来端口冲突、环境状态混乱、资源浪费等问题。…
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先看看有屏幕的地方就有的 Bad Apple：
PS. 音乐是后期加进去的 🙈。
这一些源于之前在 MakerWorld 上看到的摸鱼小副屏，对这种可交互的小玩具特别感兴趣，我还复刻了一个，并且把内部改造了一下，换成香橙派开发板，跑了一下 Mac OS 9，虽然有点慢 😃（见：摸鱼小电脑能跑 MacOS 了，就是速度慢到怀疑人生）。
一直以来建模只会搞横平竖直简单类型的模型，对于这种带造型的模型，完全没有能力，不过最近 nana banana 很火，突然想到现在各种 AI 工具已经相当成熟了，是不是也可以借助 AI 来实现呢，说干就干。
PS. 稍微标题党了一下，这从 AI 生成到完成 3D 打印，也用到了其他平台，以及最终加装 MCU + 屏幕也花了额外的时间 🥳。
这一步一开始是让 Gemini 2.5 Flash nano banana 生成的，但是感觉可能因为没有 Thinking，效果不是很好，后来换成 ChatGPT …
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前段时间买了个 0.96 寸 80x160 的 LCD 屏幕，想要做一个模拟辉光管的时钟。
这第一步就用上了 AI，用 ChatGPT 生成了辉光管效果数字的图片，然后按数字裁切成 0-9 十张图，生成对应的图片 RGB565 格式数据，测试了一下，效果还不错。
然后我就在想，那这个时钟的固件，是不是也可以用 AI 来生成呢？AI 现在已经验证了写一些前端项目相当高效，在嵌入式开发领域，是不是也可以有同样的能力，至少可以完成一个简单的项目？
刚好 Manus 开放注册了，我就拿它来尝试一下看看效果怎么样。
为了防止项目失败，先把功能定义得简单一点，就是通过 ESP32 控制 6 个 LCD 来显示上面裁切生成的数字图片，并且需要提供 API 更新图片、AP 配置能力。
这里为了让生成的项目更可控，提示词中明确了工程框架为 PlatformIO，引脚使用宏定义等能力，
…请使用 platformio + arduino 框架帮我写一个 esp32-s3 固件，实现以下功能：
- 控制 6 个 st7735 驱动的 lcd 屏幕，分辨率为
最近 B 站上赛博小狗和小智 AI 都很火，我也想复刻一个，最好能把两者结合一下，研究了一下，发现作者们的开源方案有些地方不太符合我的习惯，准备改造一番，然后就走上了踩坑之旅。
赛博小狗这个开源项目，作者使用了现成的语音识别模块和文本转语音模块，这两个模拟贵且不说，在使用上也不太灵活，而且主控也是使用的 STM32，这个如果要想改造结合小智 AI，开发起来也比较麻烦。
然后就想到了乐鑫 ESP32 是已经自带了语音唤醒、语音识别、文本转语音能力的，那干嘛不直接用一个 MCU 来实现外部模块的功能，成本就要低上很多了，而且小智 AI 本身也是基于 ESP32 去做的，结合起来就更方便了。
再研究了一下小智 AI 的开源硬件端项目，发现是基于 ESP-IDF 开发的，这就叫人头大了，虽然原厂的 ESP-IDF 相比 Arduino 框架更强大，配置更灵活，但是从开发便捷性上来说，我还是更喜欢使用 Arduino 框架。
为了把这一堆东西都改成自己喜欢的样子，就开始了踩坑之旅。
虽然在玩 ESP32 时一直用的 Arduino 框架，但是我并没有使用 Arduino IDE，而是使用的 Visual Studio Code + PlatformIO 插件。Ardunio IDE 的编辑器太古老了，缺少很多有用的功能，像代码提示、自动补全、符号跳转等功能都是缺失的。
而 Visual Studio Code …
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之前看到 CodeGeeX2 大语言模型发布了，介绍说比上一个版本效果要好上不少，因此也想在本地跑一个看看，能不能在项目开发的流程中能应用一下。
CodeGeeX2 是多语言代码生成模型 CodeGeeX (KDD’23) 的第二代模型。不同于一代 CodeGeeX（完全在国产华为昇腾芯片平台训练） ，CodeGeeX2 是基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现，得益于 ChatGLM2 的更优性能，CodeGeeX2 在多项指标上取得性能提升（+107% > CodeGeeX；仅60亿参数即超过150亿参数的 StarCoder-15B 近10%）
不过因为手上只有一个笔记本用的 Nvdia 显卡，型号是 3070，并且显存还只有 8G，因此在运行过程中相对更高显存的显卡会碰到一些坑，这里就记录一下整个安装过程、踩的坑和解决方法。
我的笔记本安装了 Windows 10 系统，并且还没有安装 WSL，因此就直接在 Windows 系统中来安装和部署 CodeGeeX2 了。
软件和硬件环境：
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