使用 Claude 打造客製化藍牙訊號強度計

AI 驅動的客製化軟體，實現即時問題解決

Ben Zhang 透過使用 Claude 在大約一分鐘內開發出一個客製化的藍牙訊號強度計，成功在辦公室環境中找回了一支遺失的手機。之所以需要這種方法，是因為該裝置的行動裝置管理 (MDM) 設定已停用了標準的 "Find My" 服務，導致傳統的追蹤方法失效。

技術實作：藍牙 RSSI 追蹤

為了尋找該裝置，Zhang 利用了接收訊號強度指示 (RSSI) 的概念。透過追蹤藍牙訊號的強度，使用者可以判斷與目標裝置的距離；隨著使用者靠近裝置，訊號強度值會增加。

Zhang 在 GitHub 上分享了產出的代碼，位址為 github.com/ben-z/findphone，展示了大型語言模型 (LLM) 現在如何被用來針對即時的現實世界問題，生成功能性且單一用途的工具。

向「客製化個人軟體」的轉型

這起事件引發了關於從「尋找現有軟體」轉向「按需生成客製化工具」更廣泛的討論。

「客製化」軟體趨勢

幾位使用者強調了向建立高度特定、一次性用途應用程式的轉向：

• 快速原型製作： 使用者回報使用 AI 建立兒童遊戲、客製化影片合成器以及電子商務落地頁面生成器，並指出開發的「最後 20%」——最困難的部分——現在變得容易得多。
• 一次性工具： 一些開發者現在維護著充滿由 AI 生成的、僅使用一次後便棄用的「小工具」的 GitHub 儲存庫，將代碼視為一種一次性工具，而非長期資產。
• 複雜除錯： AI 正被用於分析堆疊追蹤 (stack traces) 並在不需要使用者在本地端擁有完整原始碼儲存庫的情況下，識別軟體（例如 GIMP）中的錯誤。

反對意見與技術評論

雖然開發速度受到讚賞，但技術評論家與經驗豐富的工程師提出了幾點看法：

• 冗餘性： 有人指出藍牙 RSSI 計量器是現有硬體（例如 Garmin 手錶）中的常見功能，且已有許多 Android App，這顯示 AI 正在「重新發明輪子」。
• 明顯的替代方案： 評論家指出，比寫代碼更有效率的方案，例如撥打手機電話或透過存取點 (AP) 管理主控台檢查 WiFi 訊號強度，應該會更簡單。
• 代碼品質： 有人擔心 AI 快速生成的代碼會導致「義大利麵式混亂」的架構，進而可能在未來造成顯著的技術債負擔。

訊號追蹤的比較使用案例

除了尋找遺失的手機，社群也分享了訊號強度追蹤的各種應用：

Method	Use Case	Implementation
Bluetooth RSSI	在灌木叢/森林中尋找遺失的耳機或 Fitbits	客製化計量器或專業 App
WiFi RSSI	在家中定位兒童的裝置	UniFi WiFi AP 訊號強度指示器
BLE (Bluetooth Low Energy)	房間存在感偵測	與 Home Assistant 整合的 ESP32s 與 Shelly 開關