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從一句抱怨開始 第三天了。 這塊點心小板真的夠硬。Claude Code 在大放送期間讓我能一直衝，結果還是頂到了用量限制。早上後來去參加研討會，腦子裡一直在想一件事： 我花了多少時間在 copy/paste？ JTAG 的 call stack、SWD 的暫存器狀態、Serial Console 的 log——一段貼過去，AI 給建議，我改一下 code，重新 build、flash、再抓 log，再貼回去。來來回回。有時貼錯視窗，有時貼漏了關鍵的那幾行。 跟以前純靠自己 debug 比起來，確實快很多。但還是不夠快。Bug 像俄羅斯套娃，抓掉一層，裡面還有一層。每一次的「這次應該好了」到「怎麼又掛了」的迴圈，都讓人想把鍵盤推開。 所以我在想，如果能消除人為因素的話呢？ 一個想法：給 AI 眼睛跟手 問題說清楚了就好解決。 我需要的不是更聰明的 AI，而是讓 AI 能自己看、自己動、自己驗。 不再是我充當「人肉資料傳輸管道」，把硬體的訊號用眼睛看完之後再貼給 AI，而是讓 AI 直接接上硬體的感知介面，取得第一手的訊號，做出判斷，然後直接驅動工具鏈——build、flash、reset——再自己確認結果。 這個想法就是 AI-HIL（AI Hardware-in-the-Loop）。 Giving hardware the soul of AI, realizing automated closed-loop development in the physical world. AI-HIL 是什麼 AI-HIL 把 Claude Code 從「code 產生器」升級成「系統級工程師」。 透過 Model Context Protocol (MCP)，Claude Code 連接到實體硬體，獲得三種能力： 感知（Perception）：讀 Serial log、JTAG call stack、電流波形、Camera 畫面 行動（Action）：Build/Flash firmware、硬體 Reset、電源控制 閉環驗證（Closed-Loop Validation）：自動確認修復是否有效，記錄 bug 模式 換句話說，AI 不再只是坐在我旁邊出主意，而是能自己上工的 AI Employee。 ...