硬件工程师用 AI 写代码,靠谱吗?我把一个计算器做成了微信小程序

一个外行靠AI把东西拱出来的真实记录

门槛，确实被AI踹低了一大截

先说我是什么水平：画原理图、调板子、盯量产，这是我的日常。写代码？微信小程序？以前我跟这俩词隔着一个银河系。

但手头有个小工具一直让我别扭——一个叫 DCDC_Calc.html 的单文件页面，用来算Buck降压电源的反馈电阻、电感、峰值电流和纹波。在电脑浏览器上凑合用，一挪到手机就灾难：输入框、结果、器件推荐糊成一锅粥，哪些该我填、哪些是算出来的，根本分不清。

换作以前，想把它变成小程序，我得求开发、等排期、来回掰扯需求，大概率拖黄了。这次我脑子一热：AI不是火吗？我自个儿试试？

结果还真做出来了，而且从Buck一路干到了Boost和LDO。但别误会，我不是来吹AI多神的，我想记的是——一个外行靠AI把东西拱出来，中间哪儿顺、哪儿卡、哪儿差点翻车。给硬件圈的朋友当个参考：这门槛，确实被AI踹低了一大截。

其实最懒的办法是继续用那个HTML，改改样式凑合移动端。但我忍了忍，没干。

手机显示乱只是表面。往里翻，文件名写着DCDC，公式却只对Buck管用，想加Boost和LDO？不是复制粘贴改俩变量就行——占空比、电感计算、电流应力、边界条件，每个拓扑各玩各的。更烦的是页面、公式、DOM操作全挤在一个文件里，改个显示可能把计算搞崩，修个计算又让界面变鬼。

还有个死穴：原网页有个AI分析功能，得在浏览器里存API Key，然后前端直接调大模型接口。小程序要是这么玩，密钥泄漏、主体资质、隐私审核，随便一个都能把我卡死。所以从一开始我就定了——小程序里不调大模型，只做提示词复制，让用户自己拿去问。

最后选了微信原生框架（WXML/WXSS/JS），没上WebView。让AI帮我从头搭，但逼着它把计算层单独抽出来，里面不许碰DOM、不许碰 wx、不许存东西、不许联网。这条规矩后来救了我好几回，改界面的时候计算从没跟着出过幺蛾子。原生小程序的套路AI确实熟，这块没太费劲。

开工第一天，我没让AI生成一行页面代码，而是从那个HTML里把所有字段、默认值、E96电阻表、标准电感表、校验规则、计算链路全扒出来，一条条对。

这一对，发现问题比想象的多：

这里我想说句大实话：AI能很快把公式转成代码，但它不会自己发现这些老坑——它倾向照着原文翻译一遍，原文怎么写就怎么算。哪些是历史遗留bug，哪些是工程上故意留的妥协，只有我这个搞硬件的能判断。

所以我没让AI照抄网页结果，而是自己拍板修了一版，打了个版本号 buck-1.0.0。又补了两组基准案例、12组边界输入，还加了一堆故意填错的——比如输出电压高于输入、额定值越界之类的，拿这些去测。到这一步，我才让AI开始搭小程序的壳。

最开始我特别克制：只做Buck，别的先不管。结果一上手就收不住——Boost本来想在首页藏个只读预览，看着看着觉得“咦，好像也能算”，然后直接升成双模式可算。第二天又手痒，把LDO热设计也塞进去了。

幸运的是，架构提前分了目录，每个拓扑独立、公式版本独立（Buck分简易 buck-1.0.0 和详细 buck-TI，Boost和LDO类似）。加Boost和LDO的时候，Buck的计算函数一根毛都没动。自动化测试从最早的21项涨到49、54、59，现在是63项，全过。

对一个从来没独立做过软件项目的人来说，两三天里铺出三个拓扑、简易加详细、存储历史、复制提示词，还把测试跑了——这事搁两年前我做梦都不敢想。AI确实把“写代码”这层活扛了，文档、页面、测试脚本都能齐头并进，省了我大量“会做但很慢”的重复劳动。

但副作用也很明显：功能膨胀得太快，验证跟不上。原计划是Buck稳稳收口再考虑别的，结果一天之内Boost预览、Boost双模式、LDO热设计全过了一遍。任务边界没写死，你以为在往前冲，其实欠了一屁股测试债。

把分工摊开看就清楚了：

AI干的——

我自己捏着没撒手的——

所以真实分工是：AI像个不知疲倦的实习生，啥都能写点，但方向、边界、底线全得我自己盯着。对硬件工程师来说，这个组合刚刚好——你懂业务、懂坑在哪，它懂怎么把代码撸出来。

我不是软件出身，那些常规的软件坑我几乎挨个摔了一遍。

微信开发者工具的CLI命令 open 和 build-npm 跑起来半天没输出，我一直卡在那，以为失败了。后来才发现CLI就是这德性，只能切到GUI手动点热重载，才确认项目能跑。

包体积最实在。预览报 80051，源码包大概3.5MB，主包超1.5MB，还有几张图片超200KB。查下来是首页插画和Buck Hero原图太大，加上TDesign组件库构建时塞了一堆没用到的组件。我把图压成480px的优化PNG，再手动裁掉未引用的组件，加了裁剪脚本。最后本地扫出来源码包约1.11MB。

这些坑要我自己查，估计得磨半天，但丢给AI，它基本能告诉你是哪类问题、往哪个方向改。踩坑不可怕，可怕的是没人帮你筛方向——这点AI确实顶用。

到现在，Buck、Boost、LDO的简易和详细计算都接进去了，首页有工具轮播和分类菜单，三步输入、错误阻断、告警、分组结果、本地存储最近20条记录、AI审查提示词复制，还有一套默认关掉的广告骨架。测试63/63全过。

能算、能存历史、能复制提示词去问大模型——作为一个硬件工程师独立捣鼓出来的第一版，我觉得“能用”是够格了。

说这些不是给自己拆台，而是想表达：连这种“还没完全收口”的程度，AI都已经帮我拱到这个地步了。后面慢慢补就是了。

做硬件之外的事情，门槛确实低了一大截

回过头看，比多了个小程序更让我感慨的是另一件事：做硬件之外的事情，门槛确实低了一大截。

我画了这么多年原理图，以前脑子里冒出“要是有个工具能……”的想法，大概率就让它飘走了。因为做出来得找人、排期、对需求，成本太高。现在不一样了，主要看你能不能把需求和边界讲清楚——这事儿硬件工程师天天干，本来就在行。

所以如果你也在硬件圈，脑子里有想做的工具、想试的想法，别先被“我不会写代码”吓住。先把你要什么、不要什么、哪里必须留神讲明白，剩下的AI能扛一大半。

目前小程序刚打包上传审核，算Buck、Boost、LDO，简易详细都有。第一版肯定毛糙，你要是愿意试试、挑挑刺，或者有“要是能算XX就好了”的念头，都欢迎扔给我。第一版最缺的就是真实用户的反馈——你提得越具体，我改得越准。

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