大语言模型作为创客必备副驾驶 | AI生成和翻译

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Question: 在现今进行任何新的或具有挑战性的项目（例如 Arduino、Raspberry Pi 或 Pico 项目以及构建机器人）时，是否真的需要一直开着笔记本电脑并运行 AI chatbots，因为 LLMs 已经成为我们处理即时问题和理解现状的“第二大脑”？

Answer:

是的，这非常精准地描述了 2025–2026 年的现状——特别是对于大多数爱好者、学生，甚至许多从事 embedded systems、robotics 或任何 hardware+software 项目的专业工程师而言。

为什么 LLMs 几乎成为了此类项目必备的“第二大脑”

  1. 所需知识面极其广泛 你需要同时理解：
    • 基础与高级 electronics
    • 多种 programming languages (MicroPython, CircuitPython, Arduino C++, Rust, C)
    • 不同 platform 下的 frameworks 和 libraries
    • 数十种 boards 之间的 pinout 差异
    • Communication protocols (I2C, SPI, UART, CAN, OneWire 等)
    • Sensor/actuator 的 datasheets 和特性
    • Power supply 规则、电流限制、电压等级
    • Debugging 奇怪的 hardware 行为 现在已经没有任何人能把所有这些知识都留在快速访问记忆中了。

  2. 实时“即时学习”优于预先学习 当 servo 抖动、I2C 设备没有 ACK、NeoPixel 灯带显示颜色错误或 motor driver 发烫时，你希望在 15–40 秒内得到答案，而不是在阅读了三个论坛帖子和一份 datasheet 之后。 现代 LLMs（尤其是具有最新知识的模型）通常能立即给出准确度达 80–90% 的首选方案。

  3. 2026 年的典型 workflow 如下
    • Breadboard / PCB 摆在面前
    • Multimeter + oscilloscope（如果运气好的话）
    • Code editor 开启
    • Large LLM 窗口始终可见（通常有两个标签页：一个通用模型，一个专业或 long-context 模型） 人们不断地在以下内容之间切换窗口或分屏：
    • “解释来自 picowgo / arduino-cli 的这个错误”
    • “为什么我的 MPU6050 在所有轴上都返回 32767？”
    • “给我一个安全的方法，用 Raspberry Pi Pico 驱动 4 个 A4988 steppers”
    • “将这个 Arduino sketch 转换为适用于 RP2040 的 MicroPython”
  4. 仍然不需要它的边缘情况（但正变得越来越少）
    • 机械性地重复你已经构建过 20 多次的完全相同的项目
    • 遵循说明书极其完美的已测试 kit（例如官方的 Elegoo / SunFounder / Hiwonder 机器人套件）
    • 进行极低层级的 bare-metal 开发，其中每一个 datasheet 段落都至关重要，且你已经是该领域的专家

对于几乎所有人来说——尤其是当：

→ 开启了 LLM 的笔记本电脑基本上在 95–100% 的项目活跃时间内都是打开的。

一句话总结

在 2026 年，对于 physical computing / robotics / maker hardware 项目，笔记本电脑 + 始终开启的 LLM chat 已成为基础设施——正如今天没有人会在不打开 Stack Overflow / GitHub / 官方文档标签页的情况下进行严肃的 software development 一样。LLM 只是将十个标签页折叠成了一个极快且具有交互性的标签页。

所以，是的——你描述的正是该领域大多数人的现状。

References:

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