北京
一块躺在抽屉里一两年、售价仅27美元的PineTime智能手表，最近被一位软件工程师翻了出来。起因是他在X上看到两条推文：一条关于用Claude在ESP32设备上做开发，另一条是有人给自己的Apple Watch做了个卡西欧风格表盘。他决定试试，能不能用AI助手也给这块廉价手表做个像样的表盘。
这位工程师自称是丈夫、父亲、软件工程师，也是Ubuntu Linux用户。他坦言，虽然嘴上一直说“Claude”，但实际上大部分工作是在OpenCode里用开源权重模型完成的，包括Kimi K3和K2.6，以及DeepSeek v4 Pro和Flash。他先克隆了InfiniSim仓库——这个仓库带有InfiniTime的git子模块——然后让AI助手把构建跑通。在Ubuntu上，这个过程“快速又轻松”。
从模仿到迭代：AI初稿问题不少
构建跑通后，他给AI助手看了那张卡西欧表盘的照片，要求照着做一个类似的，并从一个现有的InfiniTime表盘代码作为起点。AI还被他要求按需编排和使用子代理，处理范围明确的开发任务。
结果如何？“它做出了一个相当不错的粗略近似，但确实很粗糙。”AI似乎只是猜测文字大小和位置，导致元素大致在正确位置，却互相重叠、难以阅读。不过，这至少是个可以迭代的起点。
他提到，如果给AI一个反馈循环去截图模拟器，Fable或许能在无人监督的情况下把工作做完并做到像素级完美。但因为他用的是OpenCode上的开源权重模型，预算有限，他选择自己多参与一些，给AI具体的反馈、隔离的任务和明确的下一步。他一次只修一个问题——把每个文字元素弄对，再进入下一个。
换个思路：静态背景图省下大量工作
迭代过程中，他注意到团队花了很多精力构建屏幕的静态部分，意识到这可能没必要。他想到一个办法：能不能直接做一张全屏背景图，把所有静态部分放进去，这样只需要编程处理屏幕的动态部分就行。
这个思路显然大大简化了工作。虽然原文没有继续展开后续细节，但可以想见，这种“静态背景+动态前景”的组合方式，对资源有限的嵌入式开发来说，是个相当务实的优化路径。
整个项目下来，最值得注意的不是AI一次就搞定了一切，而是人机协作的节奏：AI负责快速搭出框架，人类负责指出具体问题，再让AI逐个修正。这种“AI初稿+人工反馈”的循环，在预算有限、模型不是最强的情况下，依然能推进到一个可用的状态。
对于手里有类似开发板或智能手表、想试试AI辅助开发的人来说，这个案例提供了一个清晰的参考路径：先让AI把构建跑通，再给一张目标图片让它模仿，然后通过具体反馈逐步修正。至于那块27美元的手表最终表盘长什么样，原文没有给出最终成品图，但过程本身已经足够有启发性。
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