爆改硬件，是普通人享受到的第一个AI红利

最近我用 WorkBuddy 干了一件事，给一台 Kindle 刷了安卓系统，然后装上微信读书。 这中间最让我感到舒适的是，我全程只在kindle上输了一个网址点回车，其他的包括越狱，文件拷贝等都是AI帮我做，我全程只是监工角色。 我突然想起五六年前，我其实干过一模一样的事。 那时候还没有AI，我自己不会代码，只能去找商家，把 Kindle 寄过去，花将近200块钱，让别人帮我刷好，再寄回来。 同样一件事，几年前需要找专业的人+付费，现在只要设备能够被 Agent 操作，我可以一边跟它聊，一边让它执行命令，最后把事情做完。 这件事给我的感受，比让 AI 写一段话、做一张图更直接。因为那台 Kindle 就在我手上，它能做什么，原本由出厂时装进去的系统决定，现在，我也能动手改一改。 01 年轻人开始用 AI 爆改硬件 最近的社交网络上，能看到越来越多爆改硬件相关的改造分享。 10月17日，开发者 Gathin 回父母家，那台小米电视打开 Netflix 之前，要先看一段广告。他没刷机，把电视型号发给 Claude Code，让它顺着同一个 Wi-Fi 连进电视，停用了 25 个小米系统组件，又写了一个极简桌面。 改完的界面像 Apple TV，开机直接进自己常用的应用。 他把前后对比发在 X 上，几百万人看到，评论区变成机型上报现场。十几天里，CleanYourTV 攒了几万颗 star，社区清单覆盖八十多个品牌、三百多款电视。 这件事也进入了微博上的讨论，在 #人工智能给电视去广告教程# 话题下，不少作者详细解读攻略，造福网友。 微博在这里放大的，还有人们对 AI 用途的想象。很多人平时不会去翻开源项目，却能理解电视少几个广告意味着什么。看到这样的改造，才会想到，原来家里那台每天都嫌它烦的电视，也可以交给 AI 想想办法。 一个大众化的热搜，就成为普通人开始了解和使用 Agent 的入口。 10月10日，一位网名十一月的博主发了条帖子，说 AI 把点读包转成了另一种格式。他让 AI 先读懂两种文件的结构，再写一个转换程序，打包、反向校验，最后在毛毛虫 WiFi 点读笔上实机点读成功。 两周之内，小红书上出现了接力，小蝌蚪的点读包也能转了。点读笔，这种封闭音频格式的防线，被攻破了。 还有人把整个家当成改造对象。 开源项目 tolpo 的作者研究了 Tapo 智能家居设备的通信方式，把灯、插座和传感器等设备接到 AI Agent 上，用户可以让 AI 调整灯光、查询设备状态。 最有趣的一类改动发生在旧设备上。 Reddit 用户 motojo 分享过一项改造，他花了一个月与 Claude 一起研究一家已停业睡眠公司的旧产品，并称成功恢复了它的使用。对这类设备来说，硬件可能还好好的，先结束的却是厂商提供的软件和服务，有人愿意接着研究，设备就多了一次继续工作的机会。 这些人想做的事都挺小，有人想少看几个广告，有人想少买一支笔。需求小到厂家不会专门做个功能，可一旦做成，用设备的人每天都能感受到。 02 AI 有了大脑，也长出了手脚 过去，改造电子设备是有门槛的。 刷系统要懂 Linux、安卓和固件，写程序要会 Python、C++，连接设备要研究蓝牙、USB、Wi-Fi 协议。碰到更底层的问题，还可能涉及芯片、电路和驱动。 普通人很容易卡在第一步。网上有教程，但型号不一样，系统版本不一样，照着做突然出现一行报错，后面就不知道怎么办了。 当年我为了把kindle刷成安卓系统，看微信读书，支付的就是这个钱。 现在，AI 改变了获取和使用这些知识的方式。用户可以先提出需求，让它查资料、分析文件、编写程序，需要什么知识，再围绕眼前的问题调取什么知识。 而 Agent 又往前走了一步。 它开始有了手脚，获得授权和合适的工具后，它可以操作电脑、运行程序、通过接口连接设备。写完代码可以执行，执行报错可以检查，修改之后还能继续测试。 比如清理电视，普通人说的是，我想开机就看到自己常用的几个应用。到了 Agent 那里，这句话可以拆成一连串实际操作。先识别型号和组件，弄清哪些是桌面推荐，哪些关系到正常播放。改完以后，再看电视能不能正常开机、遥控器还能不能用。 过去，搜索引擎把教程交给你，剩下的得自己做。现在，Agent 可以参与做事的过程，替人承担查找、编写和调试的工作。 普通人不必把相关技术都学一遍，就能做。 更重要的是，一个人试出来的办法，可以变成其他人能复用的工具。 比如一个人把改造过程发到微博，其他人就有机会带着自己的机型、需求和报错继续提问。一次分享，因此有机会从围观变成更多人的实际尝试。 AI 降低动手的门槛，公开讨论则让更多人发现，自己也有一个值得动手解决的问题。 03 买回家的东西，终于由自己做主 这会给普通人的生活带来什么变化？ 首先，