岁末年初，我学习 AI 的劲头高涨，如同打了鸡血一样，不断地折腾各种 AI 使用技巧，完成了以前不敢想象的各种高难度技术任务，下面具体说说。
1. 解决路由器与物联网设备联网稳定性问题。
我们知道家里有很多设备，诸如摄像头、智能开关、小米网关（负责蓝牙温湿度计、闹钟）等等物联网设备。不幸的是这些设备出于成本原因大多采用 Wi-Fi 2.4G 无线网络，且协议一般仅支持到 802.11N。当然 2.4G网络也不全是缺点，它最大的优势就是穿透性好，信号强、网络覆盖广。这也是为什么大多数物联网设备均采用 2.4G 无线网络原因之一。
但它的缺点也非常明显，速度慢、奇慢。加之厂商出于成本原因，就算是2.4 G网络也采用老旧协议的芯片，这就导致它在我最新 Wi-Fi7 协议（即802.11BE）路由器上连接非常不稳定，时常断连。
对于复杂的 Wi-Fi 协议那些设置，我想对我们多数人来说都是一个巨大地挑战。好在多数情况下，我们不需要做任何设置，即插即用。那么问题来了，我那些老旧协议是的物联网设备呢❓❗️它们怎么办？于是我祭出终结武器：万事不决问 AI，让它给出建议。最终在 Google Gemini 帮助下完成相关配置，实现稳定地物联网连接。
2025年12月29日，我在 ech0 记录到：
前两天发现家里很多智能设备断线。各种招都用过了：重启路由器、给设备断电重启、排查网络设置...等等，然而依然有断线。 于是求助于AI。Google Gemini 解释道：因为物联设备Wi-Fi协议比较落后，而目前路由器 Wi-Fi7 协议过于先进导致不兼容，建议禁用 Wi-Fi6 和 Wi-Fi7 协议，并给出具体操作步骤。按照 AI 提供步骤设置参数后，目前已稳定运行2天，暂无断连，看来问题解决。☺️
哈哈，在AI的帮助下问题的解决就是这么简单。
2. 用 Claude code 优化代码。
2025年初，人工智能风头正劲。我也不甘落后加入其中。利用免费的 AI 服务，实现了人生第一个真正意义的网络软件开发。详见文章 《使用AI学习编程》
进入2026年，人工智能发展日新月异。在此情况下，回头看去年初开发的小软件实在简陋。既然人人都夸 Claude code 编码无敌，我也不妨试试，用它来优化一下之前开发的软件，看看它到底有多牛。
按照网络大神写好的教程安装部署好 Claude code ，然后我用自然语言对它输入道：“把 edit- hosts 给我优化一下，界面要求现代化简洁美观，文件目录在...”。
Claude code 于是开始勤勤恳恳地干活：读取代码、分析结构，然后设计美化界面方案，优化代码。我唯一需要做的事就等：每做完一个阶段，它提出方案供我选择，选择后它继续干活，我继续发呆、吃零食、活动身体，哈哈。
它会自己验证编程结果，当所有任务完成后提交给我查验。当然在我测试时还是发现了一些 bug，将错误信息反馈给它，很快进行了修正。全程在 Claude code 帮助下，一个需要几天工作量的任务几小时就完成。bingo！
3. 编写 python mp3 处理软件
电脑里存了很多以前下载的 mp3 音乐文件。来源渠道复杂，多数文件 ID3 信息不完整、甚至缺失。这导致后果就是如果在播放器上播放不能正确显示歌名、演唱者、封面图。虽然不影响听歌，但是对于强迫症患者来说这绝对不能忍。于是我琢磨着自己写一个简单软件，在网上抓取这些歌曲相关信息并写入mp3文件的附加 ID3 中。关于 ID3 的介绍，Gemini 回答如下：
MP3 音乐文件本身的音频数据只负责声音，而我们平时在播放器里看到的**歌名、歌手、专辑封面**等信息，其实是储存在文件的“元数据”标签里的，最标准、最通用的格式就是 ID3。
ID3 经历了几个主要版本，目前最常用的是 ID3v2.3 和 ID3v2.4。
ID3 包含的核心内容
ID3 标签是由多个“帧”（Frames）组成的，每个帧负责存储一项具体的信息。
1. 基础文本信息
这是最常见的内容，几乎所有音乐文件都会包含：
TIT2 (Title): 歌曲标题。
TPE1 (Artist): 参与创作的艺术家/歌手。
TALB (Album): 专辑名称。
TYER (Year): 发行年份（v2.3）或 TDRC（v2.4）。
TRCK (Track): 音轨编号（如：01/12）。
TCON (Genre): 流派（如：Rock, Pop, Jazz）。
2. 增强型信息
COMM (Comments): 备注信息。
USLT (Lyrics): 内嵌歌词（非同步歌词）。
APIC (Attached Picture): 专辑封面图。这是 ID3v2 引入的最重要特性之一，允许将二进制图片数据直接嵌入 MP3 文件中。
3. ID3v1 与 ID3v2 的区别
ID3v1: 位于文件末尾，长度固定为 128 字节。限制非常大（每个字段最多 30 字符），且不支持封面。
ID3v2: 位于文件头部，长度可变。支持各种语言编码（如 UTF-8），支持嵌入图片，是现在的工业标准。
看看这些，是不是就晕了？现在写一个简单软件涉及方方面面知识，每一个都够你学习半天。何况还涉及互联网抓取元数据、智能判断歌曲名称，以及和庞大的 python 库文件打交道，每一方面都不是短短几天你能够搞定的。
有了 Claude code 后，这事情就变得简单：我只需要提要求，提供测试用的 mp3 文件，然后它负责写代码、测试、调整、再测试、再调整。遇到问题，我来负责决定采取何种措施，但是具体代码由 ai 完成。
一开始我想得太简单，以为只要能够确定歌名和演唱者，那么这首歌的基本信息都可以扒下来。实际测试后，发现就算准确地知道歌曲名字和演唱者，但在目前提供音乐库中也经常搜索不到专辑名称、封面图，更不用说 lyric 歌词。到反用人工方式，在互联网搜索，这些信息却轻易可获取。
具体到软件开发方面反而很难从这些纷杂信息中提取到你所需要的信息，人判断容易的事，对于讲究逻辑判断的编程却很难找出一个所有情况都吻合的规则。无规则就不能自动获取。
于是开发进入到死胡同，折腾半天，距离理想效果相差甚远。实际上我想要的这个整理mp3音乐软件，市面上已经有多款成熟软件可以使用，诸如：** Mp3tag ** 等。我打算做这个软件初衷也并不是要做出一个多么牛的软件，仅仅是想试手一下 Ai 编程。在适配iD3信息方面，**Mp3tag** 已经做得非常好，但是这个好仅限于传统手段的好。在我的小软件不能找到信息的歌曲，提交给它处理，也多半搜索不到，这是一个通病。
似乎可以到此为止了。一天早上醒来躺在床上，忽然心想，既然现在 ai 这么流行，为什么不能用 ai 适配这些数据呢？！我将这个想法告诉 Claude code ，并将 Gemini 的 api 密钥提供给这个项目。 Claude code 很快拿出了一个结合 ai 判断的搜索提取 mp3 信息的软件版本。测试下来，结果非常理想，一下子将原50% 成功率提高到将近100%。
虽然这个软件非常简陋，没有界面，需要命令行执行，但是它确实能够帮我迅速地收集整理电脑里那些乱七八糟的 mp3 文件。
4. 破解功能限制的开源软件
一年前，GitHub 有一个非常火爆的开源软件 puter 发布。它迅速获得 39K 个星星。这是一个 web 版本操作系统，可以在任何地方访问它，提供最基本的应用使用,它比云盘更为方便快捷。
但是，开源版本有一个关键性功能限制：即不允许 IP 地址直接访问，更不允许使用反向代理访问，只能局限在一个内部局域网内使用。当我兴冲冲部署了 puter 应用后，才发现这些限制让这个应用变得十分鸡肋。当时试着在 Gemini 帮助下破解它的限制，经过几天辛苦努力，想了所有的办法，最终没有取得任何进展，只好放弃。
那么来到现在，有了 Claude code 这个利器，我决定再试试破解它。首先将整个项目打包克隆到本地，在本地给予 Claude code 所有权限，对代码进行解读破解。就如前面一样，我提出要求， Claude code 负责干活，然后提交给我测试。测试完后给出反馈并提出进一步要求。甚至到后来，测试任务我也丢给它。我只负责最终检验。很快完成了 puter 功能限制破解。经过我仔细检验，完美实现功能限制破解，并将代码上传 github 。
目前可以突破局域网限制，实现文件数据任何地方上传、下载、共享，非常方便。但是后来仔细测试，发现它的内置 APP 应用基本不可用。这并不是因为破解不成功，而是其开源版本就是一个半成品产品，这些功能仅在它付费版提供服务才可用。
让 Claude code 完善这些应用，经过 N 个小时努力，目前暂没有取得突破性进展，先这样吧。也许等 Claude code 进化到更强大时可解决此问题。
以上就是我这段时间折腾情况记录。总之，有了 Claude code 这个有趣的工具，让我每天日常多了许多乐趣。不得不说人工智能正深刻地影响我们生活的方方面面，或许这是一个伟大时代的开始，让我们共同期待和见证它。
